謝季峰

摘要：光纖連接器端面在出廠前會(huì)有污點(diǎn)和劃痕，對(duì)于劃痕的檢測(cè)非常重要。該文利用機(jī)器視覺(jué)的方法，提出一種基于霍夫變換的劃痕檢測(cè)的方法，此方法可有效增加檢測(cè)的精度。

關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺(jué)；霍夫變換；局部二值化

中圖分類(lèi)號(hào)：TP271文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044(2012)20-4957-02

目前，光纖通信已在我國(guó)大量應(yīng)用，光纖通常采用兩種方式進(jìn)行連接，一種是永久性連接；另一種是可拆卸的活動(dòng)連接，需要使用光纖連接器，光纖連接器是把光纖的兩個(gè)端面精密地對(duì)接起來(lái)，使發(fā)射光纖輸出的光能量最大限度地耦合到接收光纖中。

光纖連接器的質(zhì)量極大的影響了光纖傳輸?shù)馁|(zhì)量，在連接器端面上由于加工工藝的限制和隨機(jī)誤差的存在，會(huì)出現(xiàn)各種瑕疵，可以將其劃分為污點(diǎn)和劃痕。因此在出廠前，需要對(duì)其端面進(jìn)行劃痕和污點(diǎn)的檢測(cè)，傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方法誤差大，檢測(cè)效率低，為此該文提出一種利用機(jī)器視覺(jué)，基于霍夫變換進(jìn)行劃痕檢測(cè)的方法，經(jīng)檢驗(yàn)此方法能提高檢測(cè)的精度，降低檢測(cè)的成本。

霍夫變換是圖像處理中從圖像中識(shí)別幾何形狀的基本方法之一，應(yīng)用很廣泛。最基本的霍夫變換是從黑白圖像中檢測(cè)直線(xiàn)(線(xiàn)段)。

通常來(lái)說(shuō)，直線(xiàn)的方程可以用y=k?x+b來(lái)表示，其中k和b是參數(shù)，分別是斜率和截距，過(guò)某一點(diǎn)() x0,y0的所有直線(xiàn)的參數(shù)都會(huì)滿(mǎn)足方程y0=k?x0+b。即點(diǎn)() x0,y0確定了一組直線(xiàn)。方程y0=k?x0+b在參數(shù)k-b平面上是一條直線(xiàn)，也可以看做方程b=-x0?k+y0對(duì)應(yīng)的直線(xiàn)。這樣，圖像x-y平面上的一個(gè)前景像素點(diǎn)就對(duì)應(yīng)到參數(shù)平面上的一條直線(xiàn)。通過(guò)舉例說(shuō)明解決前面那個(gè)問(wèn)題的原理。設(shè)圖像上的直線(xiàn)是y=x,先取上面的三個(gè)點(diǎn)：A(0,0), B(1,1), C(2,2)?？梢郧蟪?，過(guò)A點(diǎn)的直線(xiàn)的參數(shù)要滿(mǎn)足方程b=0 ,過(guò)B點(diǎn)的直線(xiàn)的參數(shù)要滿(mǎn)足方程1=k+b ,過(guò)C點(diǎn)的直線(xiàn)的參數(shù)要滿(mǎn)足方程2=2k+b ,這三個(gè)方程就對(duì)應(yīng)著參數(shù)平面上的三條直線(xiàn)，而這三條直線(xiàn)會(huì)相交于一點(diǎn)k=1,b=0。同理，原圖像上直線(xiàn)y=x上的其它點(diǎn)（如(3,3),(4,4)等）對(duì)應(yīng)參數(shù)平面上的直線(xiàn)也會(huì)通過(guò)點(diǎn)k=1,b=0。該性質(zhì)為解決問(wèn)題提供了方法：

1)首先，初始化一塊緩沖區(qū)，對(duì)應(yīng)于參數(shù)平面，將其所有數(shù)據(jù)置為0；

2)對(duì)于圖像上每一前景點(diǎn)，求出參數(shù)平面對(duì)應(yīng)的直線(xiàn)，把這直線(xiàn)上的所有點(diǎn)的值都加1；

3)最后，找到參數(shù)平面上最大點(diǎn)的位置，這個(gè)位置就是原圖像上直線(xiàn)的參數(shù)。

以上是霍夫變換的基本思想：把圖像平面上的點(diǎn)對(duì)應(yīng)到參數(shù)平面上的線(xiàn)，最后通過(guò)統(tǒng)計(jì)特性來(lái)解決問(wèn)題。假如圖像平面上有兩條直線(xiàn)，那么最終在參數(shù)平面上就會(huì)看到兩個(gè)峰值點(diǎn)，依此類(lèi)推。

在實(shí)際應(yīng)用中，y=k?x+b形式的直線(xiàn)方程沒(méi)有辦法表示x=c形式的直線(xiàn)(這時(shí)候，直線(xiàn)的斜率為無(wú)窮大)。所以實(shí)際應(yīng)用中，是采用參數(shù)方程x?cosθ+y?sinθ=ρ。這樣，圖像平面上的一個(gè)點(diǎn)就對(duì)應(yīng)到參數(shù)p-θ平面上的一條曲線(xiàn)上，其它的還是一樣。

在經(jīng)過(guò)霍夫變換后，所有p-θ值相同的點(diǎn)，都位于參數(shù)平面上的一個(gè)點(diǎn)處，用該未知的坐標(biāo)數(shù)組的值來(lái)表示該坐標(biāo)處出現(xiàn)點(diǎn)的次數(shù)。在圖1可發(fā)現(xiàn)，在圖像的右上角有兩個(gè)點(diǎn)的灰度值是極大值。根據(jù)這兩個(gè)點(diǎn)的p-θ值，可以在原圖像中尋找到兩條直線(xiàn)。

對(duì)于光纖端面上劃痕的圖像，首先對(duì)其進(jìn)行二值化，再利用霍夫變換找到劃痕的線(xiàn)段。

當(dāng)圖像中有如下一些情況：有陰影，照度不均勻，各處的對(duì)比度不同，突發(fā)噪聲，背景灰度變化等，如果只用一個(gè)固定的全局閾值對(duì)整幅圖像進(jìn)行分割，則由于不能兼顧圖像各處的情況而使分割效果受到影響。一種解決辦法就是用與像素位置相關(guān)的一組閾值(閾值是坐標(biāo)的函數(shù))來(lái)對(duì)圖像各部分分別進(jìn)行分割，這種與坐標(biāo)相關(guān)的閾值也叫動(dòng)態(tài)閾值或自適應(yīng)閾值法。這類(lèi)算法的時(shí)間復(fù)雜性和空間復(fù)雜性比較大，但是抗噪能力強(qiáng)，對(duì)一些用全局閾值不易分割的圖像有較好的效果。

該文采用Pierre D. Wellner的快速自適應(yīng)的閾值算法（Quick Adaptive Thresholding algorithm）這個(gè)算法的基本思想是要確定一個(gè)像素的黑或者白，用他周?chē)?，或者掃描順序上的其他點(diǎn)的一些平均值來(lái)評(píng)估閾值就可以了，用閾值和像素值比較即可。由此定義出這樣的模型：用P(n)來(lái)表示第n個(gè)點(diǎn)的灰度值. T(n)來(lái)表示二值化后的值：

用fs( )

n來(lái)表示第n個(gè)點(diǎn)之前s個(gè)點(diǎn)的灰度值的和,就是

對(duì)于光纖端面上的劃痕，通過(guò)機(jī)器視覺(jué)將其數(shù)字化，再利用霍夫變換以統(tǒng)計(jì)規(guī)律找到劃痕，交由計(jì)算機(jī)判斷這種方法有效的避免了人眼檢測(cè)的低效，精度不高等缺點(diǎn)。

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