任子真，王保輝

（沈陽化工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，遼寧 沈陽 110142）

近些年，在塑料鉚接的實(shí)際生產(chǎn)過程中，利用圖像處理對(duì)鉚接的合格程度進(jìn)行判斷得到了廣泛關(guān)注。隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，視覺傳感器技術(shù)也應(yīng)用到了鉚接縫隙的檢測過程中。利用視覺傳感器技術(shù)來獲得鉚接結(jié)果的特征信息，獲取的結(jié)果具有信息量大、不需與被檢測物接觸、精度高和靈敏度高等特點(diǎn)，可適用于各種塑料鉚接的檢測場合，具有發(fā)展前途。

視覺傳感器由于可以遠(yuǎn)離被檢測物體，采集信息量豐富，得到廣泛應(yīng)用。采用CCD光學(xué)器件組成塑料鉚縫的圖像信息采集傳感系統(tǒng)，然后將獲取的鉚縫圖形信息進(jìn)行圖像處理和縫隙寬度的計(jì)算，獲得塑料鉚接中鉚接縫隙的寬度。根據(jù)這個(gè)結(jié)果控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)，判斷此被檢測產(chǎn)品是否已經(jīng)鉚接或者是否鉚接合格，提高產(chǎn)品鉚合格率。

1 塑料鉚接縫隙圖像檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

圖1 系統(tǒng)的功能框圖

塑料錨機(jī)縫隙圖像檢測系統(tǒng)主要由視覺傳感、圖像處理和縫隙寬度的計(jì)算3部分組成。在塑料鉚接縫隙的圖像檢測過程中，首先由視覺傳感器獲取塑料鉚接縫隙的圖像信息，并將信息傳輸?shù)絇C；然后PC對(duì)所獲取的圖像信息進(jìn)行處理，減少圖像中的噪聲污染，并加強(qiáng)塑料鉚接縫隙圖像的特征信息；再通過所設(shè)計(jì)的算法來提取鉚接縫隙的特征點(diǎn)，獲取鉚接縫隙的寬度。計(jì)算機(jī)把此寬度與系統(tǒng)中所存的標(biāo)準(zhǔn)寬度范圍進(jìn)行對(duì)比，如果在未鉚的范圍，則說明此被測物沒有進(jìn)行鉚接；如果在不合格的范圍，則說明此被測物鉚接不合格，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢測的目的。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的功能框圖如圖1所示。塑料錨接縫隙圖像檢測系統(tǒng)主要是在VS2010開發(fā)平臺(tái)上進(jìn)行的，開發(fā)界面如圖2所示。

2 圖像處理過程

圖像處理是塑料鉚接縫隙圖像檢測系統(tǒng)的核心部分，包括對(duì)塑料鉚接縫隙圖像的預(yù)處理和圖像的檢測技術(shù)等，最終獲取縫隙圖像的邊緣特征。首先對(duì)CCD所采集到的鉚接縫隙圖像進(jìn)行灰度變換，本文中所用的灰度變換算法的表達(dá)式為：

式（1）表示將原圖中灰度值分布在[a，b]范圍內(nèi)的像素值映射到[0，255]范圍內(nèi)，使該范圍內(nèi)的景物因?qū)Ρ榷日箤挾忧逦阌谟^察。

為了削弱或消除灰度圖像中的無關(guān)噪聲信息，增強(qiáng)圖像的整體對(duì)比度，強(qiáng)調(diào)邊界特征，需要對(duì)其進(jìn)行濾波平滑處理。圖像濾波處理方法有均值濾波法和中值濾波法。均值濾波是一種線性的空間濾波器，其響應(yīng)是包含在濾波模板中像素的簡單平均值。其概念十分直觀，就是用濾波模板確定的鄰域內(nèi)像素的平均灰度去代替圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的值，減少了圖像灰度的“尖銳”變化，進(jìn)而達(dá)到濾掉一定噪聲的目的。均值濾波法的表達(dá)式為：

其中，x，y=0，1，2，…，N-1；S 為（x，y）點(diǎn)領(lǐng)域中點(diǎn)的坐標(biāo)集合，但其中不包括（x，y）點(diǎn)；M為集合內(nèi)坐標(biāo)點(diǎn)的總數(shù)。均值濾波法的優(yōu)點(diǎn)是算法簡單，計(jì)算速度相對(duì)較快，但是這些優(yōu)點(diǎn)是以一定程度上造成圖像模糊為代價(jià)的。

中值濾波是一種非線性的空間濾波，其原理是首先確定一個(gè)奇數(shù)像素的窗口W，窗口內(nèi)像素按灰度大小排隊(duì)后，用其中間位置的灰度值代替原 f（x，y）灰度值窗口中心的灰度值 g（x，y）。 表達(dá)式為：

其中，W為選定窗口的大小，f（x-k，y-l）為窗口 W 的像素灰度值。

將均值濾波和中值濾波放在此設(shè)計(jì)中進(jìn)行比較，鉚接縫隙濾波前后比較如圖3所示。

從圖3可以看出，中值濾波克服了均值濾波所帶來的圖像模糊，更好地去除了孤立點(diǎn)、線的噪聲以及二值噪聲的同時(shí)很好地保留了圖像的邊緣。圖像二值化在圖像處理中同樣起著重要的作用，因?yàn)閷?duì)于圖像來說，過多的灰度值信息將會(huì)影響圖像檢測和識(shí)別的速度。為了減少灰度冗余信息，需要將不同灰度級(jí)的目標(biāo)圖像與背景圖像進(jìn)行分離，即進(jìn)行圖像二值化。本文所采用的圖像二值化方法是迭代閾值法，其算法如下：

其中，hm是灰度為m時(shí)的像素個(gè)數(shù)，共有L個(gè)灰度級(jí)，當(dāng)Zi+1=Zi時(shí)結(jié)束迭代。

在經(jīng)歷上述處理步驟后，對(duì)處理后的圖像進(jìn)行鉚接縫隙邊緣識(shí)別。鉚接縫隙的識(shí)別是本圖像處理的根本目的，而本文中的鉚接縫隙的邊緣是一個(gè)圓環(huán)弧，因此使用Hough變換。Hough變換對(duì)圓的檢測有著其特有的優(yōu)點(diǎn)，Hough變換是利用圖像全局特性而將邊緣像素連接起來組成區(qū)域封閉邊界的一種方法。對(duì)于圓來說，半徑為 r，圓心坐標(biāo)為（a，b）的圓在參數(shù)空間中表示為：

此時(shí)，點(diǎn) x=（xi，yi）T，a=[a，b，r]T， 其參數(shù)空間為三維。顯然，在參數(shù)空間中，式（5）表示的是一個(gè)三維錐面，它的物理意義是，圖像空間中的圓對(duì)應(yīng)著參數(shù)空間中的一個(gè)點(diǎn)，而圖像空間中的一個(gè)點(diǎn)（x，y）對(duì)應(yīng)著參數(shù)空間中的一個(gè)三維直立圓錐，該點(diǎn)約束了通過該點(diǎn)一族圓的參數(shù)（a，b，r），如圖 4所示。對(duì)于圖像空間中的一個(gè)圓，它的半徑是固定不變的，圓周上的各個(gè)點(diǎn)組成的集合在參數(shù)空間中就表現(xiàn)為r相等而a、b不等的各個(gè)圓錐的集合，如圖5所示。

顯然，圖像空間中圓上的點(diǎn)映射到參數(shù)空間中的一族圓錐的交點(diǎn)正好對(duì)應(yīng)于圓的圓心坐標(biāo)和圓的半徑。對(duì)參數(shù)空間適當(dāng)量化，得到一個(gè)三維的累加器陣列，陣列中的每一個(gè)立方小格對(duì)應(yīng)（a，b，r）的參數(shù)離散值。對(duì)圖像空間所存在的圓邊界形狀檢測時(shí)，先計(jì)算圖像每點(diǎn)強(qiáng)度的梯度信息，然后根據(jù)適當(dāng)閾值求出邊緣，再計(jì)算與邊緣上的每一點(diǎn)像素距離為 r的所有點(diǎn)（a，b），同時(shí)將對(duì)應(yīng)（a，b，r）立方小格的累加器加。改變 r值（可以根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)確定其變化范圍，減少計(jì)算量）再重復(fù)上述過程，當(dāng)對(duì)全部邊緣點(diǎn)變換完成后，對(duì)三維陣列的所有累加器的值進(jìn)行檢驗(yàn)，其峰值小格的坐標(biāo)就對(duì)應(yīng)著圖像空間中圓的圓心。數(shù)字圖像式可寫為：

其中，ε是對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)字化和量化的補(bǔ)償。利用上述圖像處理技術(shù)處理的結(jié)果如圖6、圖7所示。

3 縫隙寬度的計(jì)算并與標(biāo)準(zhǔn)值比對(duì)

根據(jù)以上圖像處理算法，由設(shè)計(jì)出的圖像處理程序找出鉚接縫隙每一點(diǎn)的邊緣坐標(biāo)，設(shè)（i，j）為圖像上縫隙外邊緣其中一點(diǎn)的坐標(biāo)，然后分別計(jì)算該點(diǎn)和縫隙內(nèi)邊緣各點(diǎn)（m，n）之間的距離，再取它們中間的最小值即為該點(diǎn)縫隙的寬度。設(shè)該點(diǎn)縫隙的寬度為：

則該點(diǎn)縫隙的實(shí)際寬度為D=R·di，其中R為寬度系數(shù)，在這里R=3。為了消除測量結(jié)果具有的偶然性，對(duì)每一幅圖像都取3次縫隙寬度值，然后再對(duì)這3組縫隙寬度值進(jìn)行平均運(yùn)算得到平均值再把與標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行對(duì)比，若D在標(biāo)準(zhǔn)值的閾值范圍內(nèi)，則說明此被測物合格，否則為不合格產(chǎn)品。測量結(jié)果如表1所示。

表1 測量結(jié)果與閾值比對(duì)

圖像處理技術(shù)是隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展而新興的一門學(xué)科，圖像處理技術(shù)至今仍處在發(fā)展階段?，F(xiàn)在已經(jīng)提出的鉚接縫隙圖像處理方法大都是針對(duì)具體問題提出的，因此對(duì)一幅鉚接縫隙圖像沒有通用的處理方法。本文運(yùn)用了圖像處理技術(shù)對(duì)鉚接縫隙圖像進(jìn)行處理，識(shí)別出縫隙的內(nèi)外邊緣，再通過縫隙的寬度計(jì)算法求出了縫隙的寬度，并與標(biāo)準(zhǔn)寬度閾值進(jìn)行比較得到具體的錨接結(jié)果，最終得到比較理想的效果。

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