遼寧大學(xué) 王勇博

在林牧業(yè)、裝備制造業(yè)、醫(yī)學(xué)乃至軍事行業(yè)等對數(shù)字圖像處理的需求量日益增長，而在計(jì)算機(jī)技術(shù)和函數(shù)學(xué)等學(xué)科的縱深發(fā)展的推動下，依賴數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的數(shù)字圖像處理技術(shù)更是日漸成熟。數(shù)字圖像處理借助計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)對圖像增強(qiáng)、復(fù)原、分割和輪廓線條特征提取等功能，這正是這一功能與工業(yè)中涉及到幾何尺寸測量對實(shí)時性、快捷性和高精確度等要求實(shí)現(xiàn)了技術(shù)結(jié)合。本文重點(diǎn)從數(shù)字圖像處理技術(shù)具備的圖像分割，輪廓線條提取、擬合，二值化和尺寸計(jì)算等內(nèi)容進(jìn)行非接觸式尺寸測量，實(shí)踐證明，該方法具有可行性。

1.數(shù)字圖像處理技術(shù)概況

所謂的數(shù)字圖像處理，就是將圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號并對數(shù)字信號借助計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理的過程，而轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號這一關(guān)鍵程序就包括了對圖像進(jìn)行增強(qiáng)、復(fù)原、分割、輪廓線條等特征提取等，而這正是工業(yè)中對幾何尺寸測量所涉及到的內(nèi)容。數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)端于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)概念的提出，1962年MIT林肯實(shí)驗(yàn)室一名計(jì)算機(jī)研究院發(fā)表的一片人機(jī)交互通信圖像系統(tǒng)論文，該論文中提出了計(jì)算機(jī)圖形學(xué)術(shù)語，從而正是開辟了計(jì)算機(jī)圖形學(xué)作為計(jì)算機(jī)科學(xué)中一直具有巨大發(fā)展?jié)摿Φ姆种W(xué)科。廣義角度上的數(shù)字圖像處理研究內(nèi)容非常方法，包括圖形交互技術(shù)、光柵圖形生成算法、曲線曲面造型、真實(shí)感圖形計(jì)算，涉及計(jì)算可視化、計(jì)算機(jī)動畫等。

2.數(shù)字圖像處理技術(shù)測量幾何尺寸的工作原理及研究內(nèi)容

2.1 測量工作原理

數(shù)字圖像處理技術(shù)測量幾何尺寸工作原理構(gòu)造如圖1所示：

圖1 工作原理構(gòu)造

從上圖工作流程來看，首先利用工業(yè)CCD拍攝到物件的清晰圖像，在經(jīng)過圖像采集卡轉(zhuǎn)換至計(jì)算機(jī)內(nèi)存中，利用計(jì)算機(jī)圖像處理軟 件對圖像進(jìn)行降噪、復(fù)原、分割和輪廓線條特征提取、尺寸計(jì)算等一系列流程處理，在計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的信息處理功能下快速計(jì)算出物件的尺寸大小，再與保準(zhǔn)尺寸進(jìn)行對比以驗(yàn)證尺寸是否合格。

2.2 數(shù)字圖像處理技術(shù)的方法介紹

2.2.1 圖像的的降噪

圖像降噪也可稱為圖像預(yù)處理。工業(yè)設(shè)備中策噪音一般分為為高斯噪音、脈沖噪音和椒鹽噪音等三類。脈沖噪聲是只含有隨機(jī)的白強(qiáng)度值（正脈沖噪聲）或黑強(qiáng)度值，椒鹽噪聲是含有隨機(jī)出現(xiàn)的黑白亮度值，而與以上兩類噪音相比，高斯噪音由于帶有高亮度服從高斯或正太分布噪音，而其正是影響到絕大多數(shù)工業(yè)領(lǐng)域幾何尺寸測量的干擾因素，因此除去高斯噪音一直是幾何尺寸測量的難題。而計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)除去高斯噪音的方法是圖像平滑處理，且依據(jù)空間地域和頻率域不同采取相應(yīng)的措施?？沼?yàn)V波是在圖像空間借助模板進(jìn)行鄰域操作完成的，根據(jù)其特點(diǎn)一般可分成線性和非線性兩類。線性平滑濾波器對去除高斯噪聲有很好的效果，且在大多數(shù)情況下對其他類型的噪聲也有很好的效果。最簡單的線性濾波器是局部均值運(yùn)算，即每1個像素點(diǎn)的灰度值h(I,j)來置換，均值公式如下：

2.2.2 圖像的二值化

作為最簡單的二值圖像，可采用其幾何特性描述物體的特性。一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區(qū)域描述兩類方法：對于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述隨著圖像處理研究的深入發(fā)展，已經(jīng)開始進(jìn)行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。

2.2.3 邊緣輪廓的提取

邊緣輪廓特征提取對尺寸測量的精確度有著根本性的影響。對所需二維輪廓線的求得是尺寸測量的前提?？紤]到邊緣點(diǎn)一般居于圖像中灰度值變化劇烈位置，即灰度值倒數(shù)較大或極大地方，因此空間域邊緣檢測方法一般是先借助梯度或微分算法銳化圖像邊緣，再選用一種模板與銳化后的圖像進(jìn)行卷積就可得到邊緣輪廓的圖像。必須注意的是，此種方法使用的算法好壞直接決定著邊緣輪廓提取精度的高低。

2.2.4 幾何尺寸的計(jì)算

尺寸的計(jì)算關(guān)鍵在于系統(tǒng)的精度，系統(tǒng)標(biāo)定的精度直接關(guān)系到測量的精度。計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)采用的方法是先固定攝像頭的高度與位置，使用1個10*10的標(biāo)準(zhǔn)塊把視場按標(biāo)準(zhǔn)塊大小進(jìn)行分割，然后在視場內(nèi)按分割的位置移動標(biāo)準(zhǔn)塊以獲取其圖像，計(jì)算出標(biāo)準(zhǔn)塊邊長在視場內(nèi)各個位置的像素點(diǎn)數(shù)，然后進(jìn)行多項(xiàng)式回歸。一般二元二次多項(xiàng)式構(gòu)造為：M=ao+a1x+a2y+a3xy+a4x2+a5y2（M為標(biāo)準(zhǔn)塊邊長在圖像中的像素?cái)?shù)；X表示視場X坐標(biāo)，y則表示視場Y坐標(biāo)）。

此外，在對實(shí)際零件的測量中，測得實(shí)際零件在視場中任意位置時零件所占某一劃分格P內(nèi)的某邊長Sp的像素點(diǎn)mp，則可求得Sp值。然后將零件所占所有劃分格內(nèi)Sp相加，即得到零件某一邊長L。

3.結(jié)語

為驗(yàn)證以上方法的可行性，筆者在磨具用幾何尺寸測量中使用的標(biāo)定方法，經(jīng)結(jié)果對比其回歸效果理想，精度與標(biāo)準(zhǔn)差相比縮小到了0.16782，而0.01水平意味著回歸效果良好。計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)在實(shí)時性、精確性、方便性等方面相比傳統(tǒng)接觸性測量有著極為顯著的優(yōu)勢，但是由于涉及眾多復(fù)雜精密儀器，如CCD，在實(shí)際操作中可能會存在焦距、鏡頭不準(zhǔn)，設(shè)定視場中心與攝像頭中心不重合、反光度不均勻、光源亮度不均勻、測量方法本人的缺陷以及其他人為主觀因素都可能導(dǎo)致測量誤差的發(fā)生和存在，因此除了儀器設(shè)備本身性能愈好對測量精度有直接關(guān)系外，人為主觀因素也對精度有一定的干擾，需要加強(qiáng)對計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)的熟練程度。

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