基于MATLAB 的彩色基本形狀檢測(cè)設(shè)計(jì)

袁良祺，劉力雙，顧淑琪，田暢

（北京信息科技大學(xué)儀器科學(xué)與光電工程系，北京100192）

0 引言

在生產(chǎn)作業(yè)中，想要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，對(duì)機(jī)器視覺的數(shù)字圖像進(jìn)行處理顏色識(shí)別以及參數(shù)計(jì)算往往是重中之重，機(jī)器判斷目標(biāo)的位置主要通過圖像中的某些特征圖形來進(jìn)行定位，圖像識(shí)別系統(tǒng)主要是針對(duì)圖像圖形的顏色以及圖像中的各個(gè)基本形狀參數(shù)進(jìn)行計(jì)算。

計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)是指利用計(jì)算機(jī)圖像處理系統(tǒng)來模擬人類視覺進(jìn)行檢測(cè)對(duì)象的分類、識(shí)別和測(cè)量的技術(shù)，具有檢測(cè)效率高、可檢測(cè)指標(biāo)多、可非接觸測(cè)量、檢測(cè)結(jié)果客觀等優(yōu)點(diǎn)[1]。在圖像的識(shí)別與檢測(cè)中，檢測(cè)的基本圖形如四邊形、圓形及橢圓計(jì)算得到參數(shù)以后可以進(jìn)行更加復(fù)雜的圖形疊加的參數(shù)計(jì)算，復(fù)雜的圖形都是由簡(jiǎn)單的圖形疊加起來的，所以檢測(cè)簡(jiǎn)單圖形的特征參數(shù)對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)具有重要的意義。因此可以通過這樣機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜圖形零件圖進(jìn)行參數(shù)計(jì)算來判斷零件的大小是否標(biāo)準(zhǔn)。

2019 年北京信息科技大學(xué)《視覺檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)踐》課程設(shè)計(jì)主要是針對(duì)顏色識(shí)別以及基本形狀的參數(shù)計(jì)算，根據(jù)課程設(shè)計(jì)的題目要求利用MATLAB 設(shè)計(jì)出一套針對(duì)此課程設(shè)計(jì)的系統(tǒng)具有十分重要的意義。

MATLAB 軟件是美國(guó)MathWorks 公司出品的一款商業(yè)軟件，廣泛應(yīng)用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)值計(jì)算、圖形圖像處理等領(lǐng)域，其圖形用戶界面（Graphical User Interface，GUI）具有高效、方便等特征，有助于直觀、便捷的人機(jī)交互界面的快速設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[2-3]。使用MATLAB GUI 提出了一個(gè)顏色識(shí)別及基本形狀參數(shù)計(jì)算的方法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)彩色基本形狀檢測(cè)系統(tǒng)。

1 識(shí)別圖像的截取

對(duì)于不同使用者需要識(shí)別的圖像不同、所識(shí)別的圖像大小不同、圖像所在區(qū)域不同，本設(shè)計(jì)采用自由的圖像截取方式，使用者讀取需要識(shí)別的圖像后采用roipoly 函數(shù)在圖像上使用鼠標(biāo)進(jìn)行點(diǎn)的選擇，如圖1（a）所示為截取零件圖中單個(gè)橢圓零件的截取圖，藍(lán)色點(diǎn)為使用在使用鼠標(biāo)左鍵在圖像上面進(jìn)行的選取點(diǎn)操作，選取點(diǎn)的連線應(yīng)是封閉圖形。選取點(diǎn)的位置任意、選取點(diǎn)的個(gè)數(shù)任意、選取點(diǎn)的任意、選取點(diǎn)與點(diǎn)之間的長(zhǎng)度任意。

在選取的區(qū)域點(diǎn)擊右鍵選擇Create Mask 可以獲得截取所截取的區(qū)域的形狀，如圖1（b）所示，為截取下來的二值圖，此時(shí)可以將截取下來的圖像與原始圖像相乘再加上截取圖像取反，可以得到橫縱像素點(diǎn)與原圖大小相等的被截取下來的橢圓零件圖的圖像，這樣的從多個(gè)零件圖中截取到的單個(gè)零件圖如圖1（c）所示。

圖1 截取零件圖中單個(gè)橢圓零件圖

2 圖像的顏色識(shí)別

圖像的顏色識(shí)別主要是預(yù)先設(shè)定一個(gè)顏色對(duì)應(yīng)區(qū)間，再將圖片有色彩的圖片（一般來說是RGB 圖）進(jìn)行每個(gè)像素點(diǎn)的對(duì)應(yīng)顏色區(qū)間的判斷。顏色對(duì)應(yīng)區(qū)間可以先讀取任意數(shù)量的顏色圖像，通過MATLAB 讀取此圖像像素點(diǎn)的顏色區(qū)間值來規(guī)定顏色區(qū)間范圍，這種規(guī)定顏色區(qū)間的方法可以稱為顏色識(shí)別系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，再將學(xué)習(xí)到的顏色區(qū)間值編寫進(jìn)程序再對(duì)顏色進(jìn)行判斷。本設(shè)計(jì)對(duì)顏色空間的圖像進(jìn)行有效處理都是在HSV 空間進(jìn)行的，然后對(duì)于基本色中對(duì)應(yīng)的HSV 分量需要給定一個(gè)嚴(yán)格的范圍，H：0-180；S：0-255；V：0-255。

表1 十種基礎(chǔ)顏色對(duì)應(yīng)的HSV 顏色分量范圍[2]

在MATLAB 中可以采用rgb2hsv 的函數(shù)將RGB圖像轉(zhuǎn)換到HSV 區(qū)域里進(jìn)行處理，采用if 以及elseif函數(shù)來判斷單個(gè)像素點(diǎn)的顏色歸屬。表1 為十種基礎(chǔ)顏色分別是黑灰白紅橙黃綠青藍(lán)紫的HSV 對(duì)應(yīng)區(qū)間數(shù)值范圍。例如，圖像中某個(gè)像素點(diǎn)的HSV 值分別為5、50、50 則判斷此點(diǎn)為紅色點(diǎn)并計(jì)數(shù)。

得到圖像的橫縱像素點(diǎn)個(gè)數(shù)后，再使用兩個(gè)for 循環(huán)遍歷二維圖像的所有像素點(diǎn)，根據(jù)表1 所示HSV 顏色分量范圍對(duì)所有像素點(diǎn)的顏色進(jìn)行對(duì)應(yīng)HSV 區(qū)間的識(shí)別，并計(jì)算各個(gè)HSV 顏色分量范圍的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，判斷像素點(diǎn)數(shù)量最多的顏色區(qū)域則是被識(shí)別物體的顏色，如圖2 所示為顏色識(shí)別程序流程圖。

圖2 顏色識(shí)別程序流程圖

含有綠色橢圓的零件圖如圖3（a）所示，采用第一步驟所介紹的識(shí)別圖像的截取操作，對(duì)零件圖中所需要的截取的綠色橢圓截取下來進(jìn)行顏色識(shí)別的準(zhǔn)備工作如圖3（b）所示，再將圖片信息進(jìn)行顏色識(shí)別將顏色識(shí)別的結(jié)果輸出到“可編輯文本”顯示框里輸出如圖3（c）所示，可以得到所需要顏色識(shí)別的零件顏色信息。

圖3 單個(gè)零件顏色識(shí)別效果圖

3 基本形狀的參數(shù)計(jì)算

最大多數(shù)的復(fù)雜圖形都可以看成簡(jiǎn)單圖形的疊加，所以在本設(shè)計(jì)中僅介紹了部分簡(jiǎn)單圖形的參數(shù)計(jì)算方法以及展現(xiàn)了參數(shù)計(jì)算效果。

進(jìn)行基本形狀的參數(shù)計(jì)算步驟如圖4 所示，對(duì)于所有基本圖形的處理都應(yīng)該截取單個(gè)所希望獲得的零件圖，再使用結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕以得到其外部輪廓邊界。由于不同圖形的特征不同，所以跟蹤對(duì)象的外部邊界以及進(jìn)行參數(shù)計(jì)算的擬合程序也不相同。對(duì)于所選擇截取的圖形選擇對(duì)應(yīng)的擬合方法進(jìn)行擬合得到圖形的參數(shù)并輸出顯示。

圖4 圖形進(jìn)行參數(shù)計(jì)算基本流程圖

3.1 橢圓的參數(shù)計(jì)算

對(duì)于橢圓的擬合采用的是最小二乘法進(jìn)行橢圓擬合，采用MATLAB 的官網(wǎng)上所介紹的橢圓擬合子程序進(jìn)行橢圓參數(shù)的計(jì)算，對(duì)于橢圓的個(gè)數(shù)可從一個(gè)到幾個(gè)不等，橢圓方程如公式（1）所示，可以通過子程序的到各個(gè)自變量的系數(shù)以及傾斜角度。

通過橢圓參數(shù)計(jì)算，可以得到如圖3 中的綠色橢圓的參數(shù)如表2 所示。

表2 綠色橢圓的各項(xiàng)參數(shù)

3.2 圓形的參數(shù)計(jì)算

對(duì)于零件圖中的圓形部分，首先分布將圓形截取出來，使之成為單個(gè)的零件圖。再對(duì)此單個(gè)圓形的零件圖進(jìn)行處理，如圖4 所示，對(duì)于圓形的參數(shù)計(jì)算主要根據(jù)圓半徑以及中心點(diǎn)的方法編寫MATLAB 程序。程序的主要思路是將圓的所有點(diǎn)的坐標(biāo)都得到，然后通過數(shù)學(xué)計(jì)算的方式的得到圓的擬合曲線以及圓的各項(xiàng)參數(shù)。其中的難點(diǎn)在于得到了圓上所有的坐標(biāo)點(diǎn)后如何計(jì)算來得到圓的各項(xiàng)參數(shù)。圓擬合曲線的公式推導(dǎo)過程部分如下，最小二乘法擬合圓曲線：

R2=(x-A)2+(y-B)2

化簡(jiǎn)為一般形式：R2=x2-2Ax+A2+y2-2By+B2

令：

a=-2A

b=-2B

c=A2+B2-R2

轉(zhuǎn)換方程可以得到圓曲線方程的另一個(gè)形式：

x2+y2+ax+by+c=0

只需要求出參數(shù)a，b，c 就可以求的圓心半徑的參數(shù)[3]：

3.3 四邊形的參數(shù)計(jì)算

對(duì)于零件圖中的四邊形部分，操作過程與圓形類似首先將四邊形部分截取出來，使之成為單個(gè)的零件圖。再對(duì)此單個(gè)四邊形的零件圖進(jìn)行處理，如圖4 所示編寫四邊形跟蹤外部邊界及擬合程序。首先利用filter2 函數(shù)使用梯度模板進(jìn)行濾波操作為保留圖中的水平或者垂直直線。其次使用Sobel 算子中的水平模板以及垂直模板獲得的水平以及垂直梯度圖，Sobel 算子對(duì)水平邊緣和垂直邊緣有較強(qiáng)的響應(yīng)，可以得到清晰可見的水平和垂直細(xì)節(jié)。再次，創(chuàng)建縱向以及橫向的直線結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕，最后分別對(duì)四邊形的四條線段進(jìn)行擬合可以得到直線的斜率以及位移，再通過計(jì)算可以的到四邊形各個(gè)參數(shù)。原始零件圖以及提取垂直水平方向直線并計(jì)算參數(shù)擬合直線如圖5所示，由于圖像坐標(biāo)系坐標(biāo)原點(diǎn)在左上角，作圖坐標(biāo)系坐標(biāo)原點(diǎn)在左下角，所以畫出來的圖像會(huì)有90°的旋轉(zhuǎn)。

圖5 四邊形直線提取擬合示意圖

4 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能的其他實(shí)現(xiàn)辦法

在四邊形的參數(shù)計(jì)算當(dāng)中，選擇使用梯度模板的方法來濾掉部分使用者不需要的信息。例如：在處理橫向直線時(shí)的縱向直線；在處理橫向直線時(shí)的縱向直線為使用者不需要的信息。處理不需要的信息而對(duì)所保留的信息進(jìn)行處理是對(duì)四邊形參數(shù)計(jì)算時(shí)的方法之一，像其他的方法例如：通過判斷四邊形四個(gè)頂點(diǎn)的頂點(diǎn)位置來進(jìn)行點(diǎn)與點(diǎn)之間連線的之間參數(shù)計(jì)算，在理論上來說也可以實(shí)現(xiàn)，但是在實(shí)際編程中發(fā)現(xiàn)判斷點(diǎn)歸屬的問題比較復(fù)雜，且若點(diǎn)不是突出在圖形之外則識(shí)別點(diǎn)的位置較為困難，所以未采用這種辦法。

5 結(jié)語

本文介紹了一種可以識(shí)別彩色工件的檢測(cè)系統(tǒng)，可以根據(jù)使用環(huán)境、使用情況、使用者的不同自由的選擇工件的檢測(cè)位置、大小、形狀，具有較高的檢測(cè)精度，相比于傳統(tǒng)的人工檢測(cè)可以大大降低檢測(cè)的成本精力并且提高檢測(cè)精確性，并且此系統(tǒng)可以運(yùn)用在各個(gè)領(lǐng)域。