伊文君

（北京中拓機(jī)械集團(tuán)有限責(zé)任公司，北京昌平 102208）

基于EMGU CV的外輪廓邊緣識別定位系統(tǒng)設(shè)計實(shí)現(xiàn)

伊文君

（北京中拓機(jī)械集團(tuán)有限責(zé)任公司，北京昌平 102208）

本文介紹了一種基于開放視覺圖形處理EMGU CV的外輪廓邊緣識別定位系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，系統(tǒng)包含信號采集、信號放大、AD轉(zhuǎn)換、圖像平滑濾波，圖像二值化、邊緣識別及特征識別，其中信號采集部分應(yīng)用穿透式激光傳感器獲得輪廓數(shù)據(jù)，邊緣識別部分應(yīng)用Canny算法獲得樣片的外輪廓邊緣特征，特征識別部分實(shí)現(xiàn)了圓及直線基本圖形元素的識別定位，系統(tǒng)具有采集速度快，識別精準(zhǔn)的特點(diǎn)，具有廣泛的工業(yè)應(yīng)用前景。

EMGU CV Canny 邊緣識別 輪廓識別

隨著現(xiàn)代電子技術(shù)和計算機(jī)智能技術(shù)的發(fā)展，具有快速精確獲得目標(biāo)特征，識別定位目標(biāo)特性的智能系統(tǒng)廣泛被用于生產(chǎn)線自動化設(shè)備的控制和監(jiān)視，本文設(shè)計的外輪廓識別系統(tǒng)基于開放視覺圖形處理EMGU CV對采集到的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行圖像處理，實(shí)現(xiàn)了圓、直線等基礎(chǔ)特征元素的識別定位。本系統(tǒng)包含模擬信號采集，信號放大，AD轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)平滑濾波，圖像二值化，邊緣識別，特征識別，如圖1所示。

1　模擬信號、信號放大及AD轉(zhuǎn)換

本系統(tǒng)主要用于外輪廓識別，在配合一定機(jī)械運(yùn)動下信號獲取模塊可選取線陣、面陣CCD相機(jī)及激光辨別傳感器，線陣、面陣CCD相機(jī)可以一次性獲取完整的目標(biāo)圖像，具有測量圖像直觀的優(yōu)勢，缺點(diǎn)是對光源要求較高，采集到的灰度圖像在圖像二值化時非常容易丟失信息，且相同的光源條件一般只適用于一部分樣品，基于此，本文系統(tǒng)選取激光辨別傳感器，即穿透式激光辨別傳感器，該傳感器不需要額外的光源照明，其多波長激光使光束圖案強(qiáng)度分布均勻，高敏感度PD使其受外部因素造成的波動降到最低，可選多種檢測量程探頭，具有5um的超高再現(xiàn)性，80us的取樣速度，配備專用的顯示放大器，支持模擬電壓輸出。

AD轉(zhuǎn)換模塊本系統(tǒng)選取用于計算機(jī)的PCI數(shù)據(jù)采集卡，PCI總線數(shù)據(jù)采集卡可直接插在IBM-PC/AT或與之兼容的計算機(jī)內(nèi)的任一PCI插槽中，本文系統(tǒng)選取研華PCI-1716L 16位高精度模擬量輸出數(shù)據(jù)采集卡，采樣頻率可達(dá)250 KS/s，提供單端及差分模擬量輸入。

2　數(shù)據(jù)平滑濾波

系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)系為迪卡爾直角坐標(biāo)系，節(jié)點(diǎn)為（x，y），x、y為節(jié)點(diǎn)平面坐標(biāo)，x、y坐標(biāo)值由激光辨別傳感器數(shù)據(jù)及機(jī)械運(yùn)行機(jī)構(gòu)反饋獲得，所有數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)相連為一封閉輪廓，由于隨機(jī)噪聲及失真，在數(shù)據(jù)處理前需要進(jìn)行平滑濾波，平滑處理有五種不同的方法:簡單平均法，簡單無縮放的模糊，中值濾波，高斯濾波和雙邊濾波。本文的數(shù)據(jù)采集精度較高，數(shù)據(jù)采樣頻率高，噪聲少，采用簡單平均法，應(yīng)用5點(diǎn)簡單平均法，即每5點(diǎn)數(shù)據(jù)平均后輸出一點(diǎn)數(shù)據(jù)（Xo，Yo）。

3　圖像二值化、邊緣識別、特征識別

系統(tǒng)應(yīng)用開放源代碼的計算機(jī)視覺類庫OpenCV（Intel Open Source Computer Vision Library）進(jìn)行圖像處理，OpenCV是一套可免費(fèi)獲得的由一些C函數(shù)和C++類所組成的庫，主要用于對圖像進(jìn)行一些高級處理，例如特征檢測與跟蹤、運(yùn)動分析、目標(biāo)分割與識別及3D重建等［1］，由于系統(tǒng)在.Net 平臺下開放，應(yīng)用NET平臺下對OpenCV圖像處理庫的封裝Emgu CV［2］。

3.1圖像二值化

將數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)（x0，y0），（x1，y1）…（xn，yn）繪制在1000*1000分辨率的Image＜Gray， Byte＞imageBuffer上，繪制顏色值為new MCvScalar（255，255，255），背景為new MCvScalar（0，0，0），實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)圖像二值化。繪制測試樣品輪廓如圖2所示。此樣品的外輪廓為圓與直線線段3.2邊緣識別

組成。

邊緣檢測實(shí)際上是基于幅度不連續(xù)性進(jìn)行分割，也即檢測變化類型的局部特征，例如，灰度值的突變、顏色的突變、紋理的突變等。邊緣檢測的算法有很多，一般分為四類:經(jīng)典算子法、最優(yōu)算子法、多尺度方法、自適應(yīng)平滑濾波法等。Canny算子進(jìn)行邊緣檢測的方法屬于最優(yōu)算子法，是目前最有效的一種方法。Canny算法給定了最優(yōu)化檢測邊緣的三個指標(biāo):好的信噪比；好的邊緣定位性能；對唯一邊緣有唯一的響應(yīng)。具體算法如下:

步驟1:用高斯濾波器平滑圖像；

步驟2:邊緣點(diǎn)定位；

步驟3:用雙閾值算法檢測和連接邊緣［3］。

本文應(yīng)用EMGU CV中的方法Image＜TColor， TDepth＞Canny（TColor thresh， TColor threshLinking），方法中兩個參數(shù)為Canny算法中的閾值，比值在2:1至3:1之間。應(yīng)用方法處理樣品輪廓如下圖3所示。圖中可看到圓及直線線段組成的輪廓。

3.3特征識別

EMGU CV中提供圓與直線的識別方法，這兩個方法可做為進(jìn)一步圖像特征識別的基礎(chǔ)，其中識別直線的方法為HoughLinesBinary，詳細(xì)定義如下:

LineSegment2D［］［］ HoughLinesBinary（double rhoResolution，double thetaResolution， int threshold， double minLineWidth， double gapBetweenLines）。

識別圓的方法為HoughCircles，詳細(xì)定義如下:

CircleF［］［］ HoughCircles（TColor cannyThreshold， TColor accumulatorThreshold， double dp， double minDist， int minRadius， int maxRadius）；

應(yīng)用方法處理樣品輪廓定位基本圖像元素圓及直線，如下圖4所示。

4　結(jié)語

本文構(gòu)建了一種外輪廓采集識別定位系統(tǒng)，應(yīng)用穿透式激光傳感器獲得數(shù)據(jù)，圖像平滑算法濾波，應(yīng)用EMGU CV 開源類庫完成了圓及直線基本圖形元素的識別定位，系統(tǒng)具有數(shù)據(jù)采集速度快，識別精準(zhǔn)的特點(diǎn)，具有廣泛的工業(yè)應(yīng)用前景。

本課題是在北京市科學(xué)技術(shù)委員會的資助下，由北京中拓機(jī)械集團(tuán)有限責(zé)任公司和清華大學(xué)共同完成。

［1］A EX Z.Learning openCV—computer vision with the openCV library［J］.IEEE Robotics and Automation Magazine，2009，16（3）：100.

［2］王燕.基于Emgu CV的數(shù)字相機(jī)圖像采集［J］.西安：電子科技，2012，25（4）：31.

［3］劉江.組合機(jī)床與自動化加工技術(shù).組合機(jī)床與自動化加工技術(shù)，大連：2013（5）：28.

高速外延片PL譜掃描成像儀的研發(fā)培育（項(xiàng)目編號：Z141103003414004）。

伊文君（1980—），男，碩士研究生。研究方向：機(jī)電一體化。