柱體表面缺陷區(qū)域面積自動檢測系統(tǒng)的研究

1、柱體表面缺陷區(qū)域面積自動檢測系統(tǒng)的研究 摘 要 在高精度面陣ccd相機的支持下和計算機圖像處理技術(shù)基礎(chǔ)上,提出柱體表面缺陷面積的檢測方法,首先將柱體曲面圖片展開為平面圖，提出確定閾值、噪聲去除和輪廓跟蹤的方法;再從處理后圖像中提取表征缺陷輪廓特征,并補全輪廓，利用區(qū)域填充方法對缺陷面積進(jìn)行填充，實現(xiàn)了計算機對缺陷圖像面積的自動監(jiān)測。 關(guān)鍵詞 ccd；柱體表面缺陷；圖像處理；閾值；噪聲去除；輪廓跟蹤 表示某種特征的面積在生產(chǎn)和科研中有著廣泛的應(yīng)用。目前，在現(xiàn)代的很多企業(yè)里面，仍然采用人工視覺檢測的方法進(jìn)行原材料、成品和半成品的表面面積進(jìn)行檢測。人工檢測具有主觀性誤差，使得檢測合格率的可信度較低，

2、因此對產(chǎn)品的質(zhì)量都有重要影響。人工視覺的檢測方式已明顯不能滿足高效率、低成本的要求。面對當(dāng)今科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展的形勢，不能不看到人工視覺檢測存在著極大不足。而且面積檢測基本上采用間接測量法,對非規(guī)則圖形要準(zhǔn)確測量面積就比較困難。圖像檢測技術(shù)在它不受圖形形狀的限制,適用范圍廣,基本思路為統(tǒng)計被檢測區(qū)域相應(yīng)像素點數(shù),再換算成以平方米為單位的面積。這些被檢測區(qū)域可以是表面的銹斑、燒蝕、劃傷、磨損等不規(guī)則區(qū)域,可根據(jù)表面特征的不同用圖像處理方法將特定區(qū)域提取出來(這些工作已有很多書刊涉及到)。但被測對象大多數(shù)都是平面物體的面積,而對柱體曲面上任意形狀面積的高精度檢測或計量方面的相關(guān)論文非常少。 本文采

3、用高精度面陣ccd相機通過攝影測量方法對柱體表面缺陷面積進(jìn)行了檢測。該檢測方法利用ccd相機獲取柱體及缺陷區(qū)域，為了提高檢測精度，要求柱體部分必須占到場景的80%以上。這樣利用提出柱體表面缺陷面積的檢測方法,將其從隨機拍攝的圖片還原到平面圖上， 確定其閾值、去除噪聲和跟蹤輪廓，再從處理后圖像中提取能表征缺陷輪廓特征,并補全輪廓，從而實現(xiàn)計算機對柱體缺陷圖像面積的自動識別。該檢測方法與其他檢測方法相比，具有精度高、成本低、誤差小，實時快速測量的優(yōu)點。1 實驗系統(tǒng)與方法 本系統(tǒng)主要有ccd攝像頭、圖像采集卡、圖像處理計算機等三個部分組成，圖1為系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。 1.1 ccd攝像頭 ccd攝像頭由

4、光學(xué)鏡頭和圖像傳感器及相關(guān)電路組成，與待檢測物垂直安裝在的正前方。本文中使用的ccd為akita(愛科)公司生產(chǎn)的dc-24型彩色攝像頭，其主要性能指標(biāo)如下： 1) 視頻信號制式：pal 2) 有效像素數(shù)：752582 3) 掃描面積：4.89mm3.67mm 4) 信噪比：50分貝 5) 最低照度：0.6lux，f1.2 1.2 圖像采集卡 圖像采集卡的主要作用是對ccd攝像頭采集到的圖像信號進(jìn)行a/d轉(zhuǎn)換，然后輸入到計算機中。本文采用的圖像采集卡為天敏公司生產(chǎn)的sdk2000型采集卡，其主要性能指標(biāo)為： 1) pci總線，兼容windows即插即用(pnp)，安裝簡易。 2) 每秒可達(dá)30

5、幀。 3) 顯示分辨率可達(dá)640x480、24位真彩色。2 從透視圖像到平行投影圖像的轉(zhuǎn)換 每個鏡頭都有一定的景深,在景深范圍內(nèi)的物體均能清晰地成像。因柱體表面為曲面,其上各點到攝像頭的距離各不相同,此時ccd攝像頭所拍攝到的圖像是依據(jù)透視變換關(guān)系將三維物體通過鏡頭成像在ccd敏感面上的二維平面圖像,這里筆者稱其為透視圖像。這里計算實際面積必須進(jìn)行從透視圖像到平行投影圖的轉(zhuǎn)換。其方法是: 圖像水平旋轉(zhuǎn)校正，利用hough變換找到柱體的輪廓邊緣的輪廓直線和標(biāo)記直線，將其旋轉(zhuǎn)校正至水平。 圖像垂直移位，將柱體中軸與圖像中心線重合。盡管圖像已經(jīng)水平，但在圖像中的柱體部分或上或下偏移圖像中心，這就需要

6、將圖像中的柱體部分移至圖像中央，即圖像中軸線與柱體中軸線重合。根據(jù)以標(biāo)定的標(biāo)尺和照片上標(biāo)尺的實際大小可以確定相機至柱體的距離，可以算出柱體對應(yīng)的角，又已知柱體半徑，根據(jù)照相點和投影點的關(guān)系可以將圓柱體表面還原，再以圓柱中心對應(yīng)等距離照相點投影到該面上的投影就是我們要求的。這就將柱體中軸與圖像中心線重合。 圖像垂直校正，將曲面圖形轉(zhuǎn)換成平面圖像。求出脫粘面的邊緣輪廓坐標(biāo)，這樣利用輪廓在中軸線上橫坐標(biāo)(以圖中心為坐標(biāo)原點)值i不變，垂直于中軸線上的縱坐標(biāo)值j按照r*asin(j/r);（r為柱體柱體半徑），將缺陷面的輪廓還原成平面上的實際輪廓大小，利用matlab工具箱中的函數(shù)求出輪廓內(nèi)的象素點的

7、個數(shù).3 圖像預(yù)處理 柱體表面缺陷圖ccd相機取出,記取在圖像緩沖器上后,將灰度圖像二值化,除去干擾,可進(jìn)行缺陷輪廓提取。二值化以下的處理由計算機進(jìn)行。以下,闡述圖像的濾波、閾值的確定、缺陷輪廓提取及缺陷圖像的復(fù)原。 3.1 在圖像拍攝過程中，由于光照不均而造成的亮度不均會嚴(yán)重影響圖像的二值化，從而使圖像邊緣輪廓部分丟失，因此需要針對亮度不均進(jìn)行校正，以便正確地分離出邊緣輪廓，運用同態(tài)濾波對亮度不均進(jìn)行校正，運用同態(tài)濾波使圖像的光照得到了整體上的抑制，并使目標(biāo)與背景的對比度有所改善。 3.2 閾值的確定 為了檢測出缺陷的邊緣,進(jìn)行圖像分割(缺陷子圖像的提取),灰度分割閾值t的選擇相當(dāng)重要。在對

8、圖像進(jìn)行了二值化，對于直方圖雙峰明顯, 谷底較深的圖像, 雙峰法和迭代法，這兩種方法可以較快地獲得滿意結(jié)果。雙峰法實現(xiàn)簡單, 要根據(jù)直方圖特征設(shè)定一個合理的峰寬; 迭代法運算穩(wěn)定, 但運算量大; 簡單統(tǒng)計法避免了分析灰度直方圖, 因此適應(yīng)面廣, 實現(xiàn)也很簡單。但是對于直方圖雙峰不明顯,或圖像目標(biāo)和背景比例差異懸殊, 此兩種方法就不能完全提取出重要的信息，使處理出的圖像效果都不是非常理想。最大類間方差法( otsu法)（對圖像, 設(shè)t為前景與背景的二值化閾值, 前景點數(shù)占圖像比例為w0, 平均灰度為u0; 背景點數(shù)占圖像比例為w1, 平均灰度為u1。圖像的總平均灰度為: u=w0*u0+w1*u

9、1。從最小灰度值到最大灰度值遍歷t, 當(dāng)t使得值b=w0* (u0- u) 2+w1* (u1- u) 2最大時, t即為二值化的最佳閾值。對最大類間方差法可作如下理解: 該式實際上就是類間方差值, 閾值t二值化出的前景和背景兩部分構(gòu)成了整幅圖像, 而前景取值u0, 概率為w0, 背景取值u1, 概率為w1, 總均值為u, 根據(jù)方差的定義即得該式。因方差是灰度分布均勻性的一種度量,方差值越大,說明構(gòu)成圖像的兩部分差別越大,當(dāng)部分目標(biāo)錯分為背景或部分背景錯分為目標(biāo)都會導(dǎo)致兩部分差別變小, 因此使類間方差最大的二值化意味著錯分概率最小。）處理出的圖像邊緣比較清晰, 算法也比較穩(wěn)定。對于不同光照條件

10、下得到的圖像, 最大類間方差法處理出的圖像邊緣一致性最好, 重復(fù)性邊緣定位基本可以控制在一個像素范圍內(nèi)。最大類間方差法致命的缺陷是當(dāng)目標(biāo)物與背景灰度差不明顯時, 會出現(xiàn)無法忍受的大塊黑色區(qū)域, 甚至?xí)G失整幅圖像的信息。為了解決這個問題, 有人提出了灰度拉伸的增強最大類間方差法。這種方法的原理其實就是在最大類間方差法的基礎(chǔ)上通過增加灰度的級數(shù)來增強前后景的灰度差, 從而解決問題?；叶仍黾拥姆椒ㄊ怯迷械幕叶燃壋松贤粋€系數(shù),從而擴大灰度的級數(shù), 選擇一個比較合適的拉伸系數(shù)改進(jìn)最大類間方差法后處理圖像效果會更好, 因為圖像的邊緣會隨著圖像拉伸而變化, 不合適的拉伸系數(shù)會破壞圖像的邊緣。3.3 缺

11、陷輪廓提取 對預(yù)處理過的圖像進(jìn)行圖像特征抽取，所抽取出的象素點可能粗細(xì)不均，為了突出輪廓線的形狀特點和后續(xù)輪廓提取，則需要進(jìn)行輪廓細(xì)化。這里給出一種簡單的細(xì)化算法，所謂細(xì)化就是從原來的圖像中去掉一些點，但仍要保持原來的形狀，實際上是保持原來的骨架。判斷一個點是否刪去可根據(jù)它鄰域內(nèi)的八個相鄰點來判斷。具體的細(xì)化算法如圖2：一幅圖像中的一個3*3 區(qū)域，對各點標(biāo)記名稱a1,a2,a9，其中a1位于中心。如果a1= 1即黑點，且下面四個條件同時滿足，則刪除ai。 （1）2nz(a1) 6 （2）z0(a1)1 （3）a2*a4*a80 or z0(a1) 1 （4）a2*a4*a60 or z0(a

12、4) 1（1）標(biāo)記點和鄰點（2）幾種不可刪除的情況圖2 細(xì)化示意圖 對圖像中的每一個點重復(fù)這一步驟，直到所有的點都不可刪除為止。 輪廓坐標(biāo)提取采用二值圖像輪廓跟蹤的算法提取輪廓坐標(biāo)。首先找到第一個邊界象素，按照從左到右，從下到上的順序搜索，找到第一個黑點一定是最左下方的邊界點，記下該點坐標(biāo)。以該邊界點為起始點，沿順時針方向環(huán)繞整個圖像一圈找到所有邊界點。由于邊界是連續(xù)的，所以每一個邊界點都可以用這個邊界點對前一個邊界點所張的角度來表示。因此可以使用下面的跟蹤準(zhǔn)則：從第一個邊界點開始，定義初始的搜索方向為沿左上方；如果左上方的點是黑點，則為邊界點，否則順時針旋轉(zhuǎn)45度。這樣一直到找到第一個黑點為

13、止。然后把這個黑點作為新的邊界點，在當(dāng)前搜索方向的基礎(chǔ)上逆時針旋轉(zhuǎn)90度，繼續(xù)用同樣的方法繼續(xù)搜索下一個黑點，直到返回最初的邊界點為止。每搜索到一個邊界點就記下該點坐標(biāo)，這樣，輪廓坐標(biāo)數(shù)據(jù)就得到了。 4 根據(jù)已知的輪廓，計算輪廓內(nèi)的象素點，再利用已知標(biāo)定線的與象素的關(guān)系求出實際面積。5 結(jié)束語 本文討論了在高精度ccd相機的支持下和計算機圖像處理理論基礎(chǔ)上,提出柱體表面缺陷的檢測方法,給討論了柱體曲面上的區(qū)域面積檢測的相關(guān)技術(shù),設(shè)計的測量方法解決了攝像機標(biāo)定、因曲面引起的各點物距不同所造成的影響等問題,能自動、高精度地完成特定面積的檢測。這種測量方法能很好的利用ccd相機與計算機的高度結(jié)合,消除了