關(guān)于圖像分割技術(shù)在機(jī)械測量中的應(yīng)用

于宏洲 唐衛(wèi) 陳浩

摘 要：計算機(jī)技術(shù)在各個行業(yè)內(nèi)得到了廣泛的應(yīng)用，計算機(jī)視覺測量是在一幅圖像中，對被測物體進(jìn)行全面檢測，被測對象一般會占據(jù)一定的圖像區(qū)域，其特征與周圍的物體有著較大的差別。在機(jī)械行業(yè)內(nèi)，產(chǎn)品的測量中圖像分割技術(shù)得到了廣泛應(yīng)用，本文從圖像分割技術(shù)的概述入手，接著闡述了圖像分割技術(shù)的算法，最后總結(jié)了圖像分割技術(shù)在機(jī)械測量中的應(yīng)用，旨在為機(jī)械行業(yè)測量數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性提供參考意見。

關(guān)鍵詞：圖像分割技術(shù) 機(jī)械測量 應(yīng)用 算法

中圖分類號：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2018）04（c）-0110-02

在機(jī)械行業(yè)的生產(chǎn)中，其測量主要分為接觸式測量、非接觸式測量，其中接觸式測量主要包括：手工測量、接觸式測量機(jī)等，在其測量中會受到環(huán)境、場地等因素的影響，且設(shè)備運輸難度較大，測量數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性也無法確保。非接觸式測量包括：光學(xué)測量、電磁測量等，非接觸式測量具有測量速度快的優(yōu)勢，但由于難以實現(xiàn)精準(zhǔn)定位，因此，最終測量的數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性不強(qiáng)。在這類背景下，圖像分割技術(shù)應(yīng)然而生，且得到了廣泛應(yīng)用。

1 圖像分割技術(shù)的概述

隨著計算機(jī)的迅速發(fā)展，將計算機(jī)的視覺功能應(yīng)用在機(jī)械產(chǎn)品測量中，屬于一種簡單且高效的測量方式，在測量過程中不會受到被測物形狀的限制，且采集工具較為簡單，在采集中對所需光源沒有任何限制。計算機(jī)視覺測量是在一幅圖像中，對被測物體進(jìn)行全面檢測，被測對象一般會占據(jù)一定的圖像區(qū)域，其特征與周圍的物體有著較大的差別。部分特征會比較明顯，也可能屬于細(xì)微的特征，肉眼是無法精準(zhǔn)查找出來。

圖像分割技術(shù)先將一幅圖進(jìn)行分解，將圖像劃分為若干相互不交疊、且意義、性質(zhì)相同的圖像。就不同人物采用的圖像分割技術(shù)，在其使用中也各不相同，一般主要包括：（1）分割出來的各個區(qū)域，在對象上具備很大的相似性，且各個區(qū)域的內(nèi)部是相互聯(lián)通。（2）相鄰區(qū)域內(nèi)對分割所依據(jù)的性質(zhì)有著明顯的變化。（3）區(qū)域邊界比較明確清晰。目前，被廣泛應(yīng)用的圖像分割技術(shù)主要包括：區(qū)域生長、分裂合并、閾值法、聚類分割法等。

2 圖像分割技術(shù)的算法

2.1 定義

圖像分割技術(shù)從廣義上講，指的是依據(jù)圖像的特征，集合灰度、顏色、紋理等方面的相似性，并對圖像像素進(jìn)行分組類聚，將圖像平面劃分為若干個不同的、且具有一致性的不重疊區(qū)域。分割出來的區(qū)域需要滿足均勻性、連通性的條件。

假設(shè)集合S為整個圖像區(qū)域，則區(qū)域S分割需要滿足以下5個條件的子區(qū)域。

2.2 算法

2.2.1 閾值算法

閾值算法在其應(yīng)用中，需要依據(jù)某個準(zhǔn)則，將最優(yōu)閾值求解出來。依據(jù)閾值將圖像劃分為幾不同的區(qū)域。閾值算法主要包括：單閾值算法分割、雙閾值算法分割兩種。單閾值分割主要依據(jù)閾值將圖像映射到0、255灰度級上。多閾值分割能夠?qū)D像映射到幾個不同的灰度級上。閾值算法在其應(yīng)用中具有很多的優(yōu)點，但在其應(yīng)用中，閾值確定難度較大。

2.2.2 區(qū)域種子

需要依據(jù)給出的種子值，在相似性的基礎(chǔ)上將所有種子值中具有相似性質(zhì)的像素組合在一起，并不斷增加種子區(qū)域內(nèi)的大小。在分裂合并中，先將區(qū)域劃分為n個相互不交互的區(qū)域，在相關(guān)準(zhǔn)則的基礎(chǔ)上進(jìn)行合并。區(qū)域生長、分裂合并在其應(yīng)用中具有一定的優(yōu)勢，能夠?qū)⒃胍粝?。需要注意的是在區(qū)域種子的應(yīng)用中，相似準(zhǔn)則設(shè)置的好壞、將直接影響著算法效率與最終的執(zhí)行效果。

閾值算法、區(qū)域生長算法、分裂合并算法等在參數(shù)設(shè)置中，會受到人工因素的干擾，在應(yīng)用中還存在著一定的局限性。

2.2.3 邊緣檢測法

邊緣檢測法，由于算子差距，得到的邊緣精準(zhǔn)也各不相同。在對象與背景信息的邊緣中，算子提取難以確保提取質(zhì)量與提取效率，部分算子提取的多，部分的算子提取的少。難以依據(jù)實際情況，自動選擇最好的算子。

2.2.4 聚類檢測法

在聚類檢測法的基礎(chǔ)上，需要依據(jù)圖像像素之間的相似性準(zhǔn)則，進(jìn)行圖像分類，盡可能的將相似物體劃分在一起，不相似的也盡可能劃分到一類。聚類檢測法在其應(yīng)用中相似性便是方式、相似度兩個標(biāo)準(zhǔn)直接決定著聚類法的執(zhí)行效率。聚類檢測法操作簡單，其唯一的缺陷為在其應(yīng)用中會受到人工干預(yù)。

3 圖像分割技術(shù)在機(jī)械測量中的應(yīng)用

3.1 Matlab 7.0實驗檢測

本文主要以Matlab 7.0作為實驗工具，比較閾值、區(qū)域生長發(fā)、邊緣提取法三者的分割效果，邊緣提取法也采用3中不同的算子。第一，采取的是一階差作為算子，因此，提取結(jié)果較為精準(zhǔn)，但無法從圖像中完全將所有的邊緣提取出來。第二，使用的是二階差作為算子，邊緣信息提取較多，后期計算難度較大。第三，采用的是二值閾值法，但提取區(qū)域較為單一，將對象的背景信息包含在了其中。

從上述的實驗分析能夠得知，不同的圖像分割算法在其應(yīng)用中，均具有各自的特點，但還存在著很大的不足?？乖肽芰?、提取精度難以得到保障，且無法同時滿足兩點需求。如何結(jié)合實際情況，平衡兩者間的關(guān)系，成為圖像分割技術(shù)應(yīng)用中的一大難點。

3.2 機(jī)車檢測方面的應(yīng)用

（1）火車輪在車輛的形式中，會承受較大的荷載與鋼軌沖擊，一旦火車輪出現(xiàn)裂紋，將會影響行車安全。火車輪圖像會受到很多因素的干擾，其目標(biāo)與背景兩者間的對比度不高。只有使用形態(tài)學(xué)處理，進(jìn)行sobel邊緣檢測并處理其檢測結(jié)果，使用最優(yōu)閾值分割技術(shù)，進(jìn)行頻域濾波檢結(jié)果進(jìn)行分割，對比兩個結(jié)果。開展邏輯、操作，使用模板進(jìn)行空間濾波，將圖像內(nèi)的噪聲點全部去除，將有效的目標(biāo)提取出來。

（2）鋼軌表面一旦存在缺陷，則會導(dǎo)致車輪磨損加劇，使得車輪存在剝落現(xiàn)象，增加了列車脫軌的幾率，開展鋼軌表檢測主要是為了提升道路運營安全，使用圖像分割技術(shù)，首先針對有缺陷的鋼軌位置其圖像會呈現(xiàn)灰度變化。其次，使用自適應(yīng)的sobel邊緣檢測法，不僅能夠簡化算法結(jié)構(gòu)，還能夠在短時間內(nèi)完成測量工作。最后，在邊緣測算結(jié)束之后，能夠強(qiáng)化灰度變化，并將非缺陷的圖像全部濾掉。邊緣測算法的信息主要包括：缺陷信息、軌道邊緣變化信息、坑洞變化等，通過深入分析發(fā)現(xiàn)在邊緣變化中具有直線的特點，存在缺陷的邊緣并沒有此類特點。因此，在測量中可以選擇Hough將其變換為u，以此將缺陷排除。

4 結(jié)語

綜上所述，通過本文的分析闡述能夠得知，圖像分割法在其應(yīng)用中，不同的算法會受到不同因素的影響，難以確保測量精準(zhǔn)性。在圖像分割技術(shù)后期的應(yīng)用中，需要加大其研究力度，設(shè)計出一種通用、參數(shù)少、精準(zhǔn)性強(qiáng)的自動圖像分割技術(shù)，更好的推動我國機(jī)械行業(yè)的發(fā)展。

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