曹家輝,張玉鑫,吳爾山,陳林芝,馮麗菲,蔣昊宸,吳松林
(西京學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院,陜西西安,710123)
近年來,一種具有成象、準(zhǔn)直、聚焦等功能的新型光學(xué)透鏡—自聚焦透鏡在光學(xué)領(lǐng)域內(nèi)得到廣泛應(yīng)用和發(fā)展[1]。由于自聚焦透鏡尺寸小、焦距短、像差小,所以特別適合于光纖連接器。自聚焦透鏡的質(zhì)量主要指端面的折射率分布、 端面的平整性以及端面與光軸的垂直度等。在進(jìn)行機(jī)械加工、研磨、拋光其端面等一系列生產(chǎn)工藝時(shí),自聚焦透鏡端面的生產(chǎn)質(zhì)量對上述指標(biāo)有重要的影響[2][3]。以往,端面生產(chǎn)質(zhì)量檢測是用工具顯微鏡或其它光學(xué)儀器由技術(shù)人員觀察、分析完成,勞動強(qiáng)度大,還難以保證質(zhì)量檢測的準(zhǔn)確性,影響生產(chǎn)的自動化水平。隨著技術(shù)的進(jìn)步及自聚焦透鏡的大規(guī)模生產(chǎn)、應(yīng)用,生產(chǎn)質(zhì)量檢測問題逐步凸顯出來。另一方面,應(yīng)用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)光纖端面或其他光學(xué)鏡頭端面質(zhì)量自動化檢測不斷在生產(chǎn)實(shí)踐中得到應(yīng)用和推廣[4]??陀^上,企業(yè)需要開發(fā)自動化的檢測系統(tǒng),以滿足生產(chǎn)實(shí)際的需求。
在自聚焦透鏡端面圖像處理的實(shí)踐中,由于自聚焦透鏡的特殊結(jié)構(gòu),即正端面中心呈傘狀結(jié)構(gòu),后端面局部有傾斜面。在輔助光源的作用下,致使其兩個(gè)端面圖像呈現(xiàn)一定的光暈現(xiàn)象,給傳統(tǒng)的圖像處理方法的應(yīng)用帶來一定的困難。針對光暈現(xiàn)象,基于機(jī)器視覺檢測技術(shù),本文設(shè)計(jì)了專用的自聚焦透鏡端面圖像檢測裝置,包括可旋轉(zhuǎn)的透鏡夾持機(jī)構(gòu)、工業(yè)相機(jī)及光學(xué)系統(tǒng)三個(gè)主要部分,完成了與機(jī)器視覺實(shí)驗(yàn)臺配合的透鏡夾持設(shè)備的設(shè)計(jì),并成功地實(shí)現(xiàn)了圖像采集。同時(shí),提出了一種改進(jìn)型的中值濾波方法,給出了一系列相關(guān)的圖像處理方法,包括圖像預(yù)處理、分類方法和基于形態(tài)學(xué)統(tǒng)計(jì)的區(qū)域特征識別方法,大大降低了光暈現(xiàn)象對圖像特征提取的影響。本文較為詳盡地描述了中值濾波方法、相關(guān)的測試實(shí)驗(yàn)裝置的基本原理及結(jié)構(gòu)。同時(shí),給出了相關(guān)的圖像處理實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
中值濾波是由Turkey 于1971 年首先提出來的一種非線性數(shù)據(jù)處理方法,用于降低數(shù)據(jù)的噪音,提高信噪比。其方法的基本原理是用圖像鄰域或數(shù)據(jù)序列中的局部數(shù)據(jù)值計(jì)算得到一個(gè)中值來替代處理點(diǎn)的值。這種方法可有效地去除或降低孤立噪音點(diǎn)的影響,一定程度地使得區(qū)域像素值或數(shù)據(jù)段趨于一致。這樣的區(qū)域處理模式逐步在整個(gè)圖像或整個(gè)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行,從而實(shí)現(xiàn)圖像或數(shù)據(jù)的中值濾波。通常,有特定的局部數(shù)據(jù)處理模式。根據(jù)局部數(shù)據(jù)的大小確定相應(yīng)的像素或數(shù)據(jù)序列,從而產(chǎn)生一單調(diào)增或單調(diào)減的二維序列。
典型的自聚焦透鏡端面圖像,其灰度數(shù)值的分布在不同的端面(正面及反面)呈現(xiàn)明顯的規(guī)律性。如圖1 所示,圖(a)和(c) 分別是正面及反面原始圖像,圖(b)和(d)則分別表示經(jīng)過閾值分割后高亮度值的分布規(guī)律。為適應(yīng)這種圖像的處理并適當(dāng)降低對特征區(qū)域分割處理結(jié)果的影響,本文對上述中值濾波方法進(jìn)行了改進(jìn)。像素鄰域的數(shù)據(jù)處理模式,A設(shè)計(jì)為一個(gè)3×3 的點(diǎn)陣,從右上開始至左下逐點(diǎn)進(jìn)行濾波處理。如圖2 所示,根據(jù)公式(3),中值則定義為除被處理點(diǎn)外其余8 個(gè)像素值的計(jì)算結(jié)果。這樣高亮度區(qū)域(灰度值高的像素點(diǎn))的影響被有效地降低。
圖1 自聚焦透鏡端面原始圖像及其特征
為實(shí)現(xiàn)透鏡端面缺陷圖像處理及特征提取,設(shè)計(jì)了圖像采集實(shí)驗(yàn)裝置,如圖3 所示。包括一組均勻分布的環(huán)狀光源,CCD 工業(yè)相機(jī)及遠(yuǎn)心鏡頭。自聚焦透鏡則由可旋轉(zhuǎn)180°的機(jī)械手吸附抓取,分別采集正端面和反端面的圖像。端面由聚焦的環(huán)狀光源保持一定的光照,CCD 相機(jī)采集經(jīng)遠(yuǎn)心鏡頭捕捉到的自聚焦透鏡端面圖像,再傳輸給計(jì)算機(jī)及圖像處理系統(tǒng)。
圖3 自聚焦透鏡端面圖像采集裝置
計(jì)算機(jī)圖像處理系統(tǒng)包括圖像采集系統(tǒng)(IMAQ),圖像與處理、圖像分類(正端面與反端面)、特征提取、信息顯示及控制系統(tǒng)等,如圖4 所示。
實(shí)驗(yàn)獲取的典型自聚焦透鏡端面圖像如圖5 所示,其中圖(a), (b)和(c)分別是典型的劃痕、局部缺失(麻點(diǎn))及崩邊三類缺陷特征圖像。圖6 所示為透鏡端面的成像過程,可以明顯地看出,經(jīng)遠(yuǎn)心鏡頭由CCD 相機(jī)獲取的透鏡端面圖像有兩個(gè)主要部分,即反射圖像R 和聚焦光線形成的圖像L。最終獲取的透鏡端面圖像S 可以表示為兩個(gè)部分的合成影像,如公式(6)所示。
圖5 典型的缺陷圖像
圖6 典型的缺陷圖像
從圖5 各類典型透鏡端面圖像可以明顯看出,光暈部分L(x,y)主要由反射光線形成。應(yīng)用本文提出的改進(jìn)型中值濾波方法可以有效降低光暈現(xiàn)象對后續(xù)圖像處理的影響。
如圖7 所示,圖(a), (b)及(c)分別是三類原始圖像,標(biāo)記為(e)、(f)及(g)的圖像分別是經(jīng)過中值濾波后的輸出結(jié)果。顯然,光暈現(xiàn)象得到較大的抑制,即原始圖像中高亮度的光暈區(qū)域與周邊灰度值更為接近,相對應(yīng)的缺陷特征得到了(相應(yīng)的)加強(qiáng)。
圖7 應(yīng)用改進(jìn)中值濾波進(jìn)行圖像處理的結(jié)果
基于改進(jìn)型中值濾波,透鏡端面圖像中缺陷的輪廓及形態(tài)特征都更趨明顯,再應(yīng)用傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)可以很容易地獲取透鏡端面缺陷的信息,實(shí)現(xiàn)缺陷特征的提取。圖8 所示為相關(guān)的圖像處理過程的輸出結(jié)果。其中,圖(1)、(5)及(9)為具有三類典型缺陷特征的原始圖像,標(biāo)記為(2)、(6)及(10)的為中值濾波的輸出結(jié)果圖像,圖(3)、(4)、(7)、(8)、(11)及(12)為透鏡區(qū)域內(nèi)(最佳外接圓內(nèi))缺陷特征的形態(tài)及相關(guān)的信息。以圖(7)及圖(8)為例,經(jīng)過計(jì)算,最大的缺陷面積為5.3251×104(2mμ),其重心坐標(biāo)為0.175mm and0.284mm(左上為坐標(biāo)原點(diǎn))。
圖8 透鏡端面缺陷特征提取過程
自聚焦透鏡端面圖像進(jìn)行處理后的最終結(jié)果如表1 及表2 所示,其中表2 為圖8(1),即及劃痕圖像的處理結(jié)果。上述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),再結(jié)合透鏡端面質(zhì)量評定標(biāo)準(zhǔn)可以實(shí)現(xiàn)自聚焦透鏡端面生產(chǎn)質(zhì)量的判定。
表1 崩邊缺陷特征信息統(tǒng)計(jì)(單位:μm2)
表2 劃痕缺陷特征信息統(tǒng)計(jì)(單位:μm)
本文詳細(xì)分析了自聚焦透鏡端面缺陷圖像的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),提出了一種改進(jìn)型的中值濾波方法,有效地降低了透鏡成像過程中形成的光暈現(xiàn)象對圖像處理的影響。同時(shí),設(shè)計(jì)了包括有可旋轉(zhuǎn)機(jī)械手、環(huán)狀聚焦光源及工業(yè)相機(jī)的透鏡端面圖像采集實(shí)驗(yàn)裝置及相應(yīng)的圖像處理系統(tǒng),進(jìn)行了圖像采集及后續(xù)的圖像處理實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在抑制圖像光暈的同時(shí),特征區(qū)域相對更趨于明顯,實(shí)驗(yàn)給出了主要缺陷的面積、坐標(biāo)及其占比,為實(shí)現(xiàn)自聚焦透鏡生產(chǎn)質(zhì)量的自動化檢測奠定了基礎(chǔ)。