文 湖南師范大學(xué)附屬中學(xué)肖汝寧

假期學(xué)校組織去企業(yè)實習(xí)，我看到制藥廠流水線機器人能借助“眼睛”攝像頭自動分辨藥丸數(shù)量、剔除次品。聯(lián)想到每次考試完協(xié)助老師手工清點試卷耗時耗力且時有遺漏，于是我想，能否用攝像頭設(shè)計一種自動測量試卷數(shù)量的儀器？

通過咨詢專家和上網(wǎng)搜索資料，我發(fā)現(xiàn)利用高清攝像頭對碼齊的試卷端面成像是一種可行方案。然而，試卷所用紙張厚度只有0.1mm左右，需要高倍放大鏡頭才能清晰成像。同時，工業(yè)相機體積較大，很難密集安裝、實現(xiàn)超高疊層試卷數(shù)量的單次測量。

在醫(yī)院工作的親戚向我推薦了筆式電子內(nèi)窺鏡，它實際上是一種自帶鏡頭和光源的一體化顯微成像設(shè)備。以此為基礎(chǔ)，我設(shè)計的試卷點數(shù)儀如圖所示，設(shè)計原理與模塊功能如下。

一、機械裝置

以化學(xué)實驗課所用升降臺、試管架為原型，設(shè)計成像平臺。載物臺用于承載、固定被測試卷疊層，中間開槽為成像窗。電子內(nèi)窺鏡陣列安裝于試管架上，用螺釘固定。成像窗覆蓋石英玻璃，用于阻擋灰塵、保護相機鏡頭。載物臺與試管架間的距離（即物距）可通過升降臺的螺釘調(diào)節(jié)。

二、圖像分析與線檢測

在高倍電子內(nèi)窺鏡圖像中，試卷疊層端面表現(xiàn)為明暗交錯的條紋，每一條紋對應(yīng)一張試卷。借助圖像處理算法中的脊度測量和線檢測算子，得到各試卷條紋紅線標(biāo)記。理論上，所檢出的條紋數(shù)量就是紙張張數(shù)。

受成像噪聲和紙張折疊等因素影響，實際圖像中試卷條紋常常出現(xiàn)局部斷裂。針對該問題，我引入垂直條紋方向的多抽樣線模數(shù)統(tǒng)計（即中值濾波）進行彌補。

三、圖像拼接

采用多個內(nèi)窺鏡相機線性排列的陣列模式實現(xiàn)超厚疊層的試卷成像。

為實現(xiàn)有效拼接，相鄰相機圖像間需保持100至200像素的局部區(qū)域重疊。多相機圖像拼接的關(guān)鍵是計算相鄰圖像間旋轉(zhuǎn)和平移坐標(biāo)等參數(shù)。在上文試卷條紋線檢測結(jié)果的基礎(chǔ)上，采用極坐標(biāo)（ρi，θi）表示重疊區(qū)域各檢出直線，這樣每一條紋對應(yīng)極坐標(biāo)空間的一個點。然后尋找相鄰圖像間極坐標(biāo)點最優(yōu)匹配結(jié)果，求得最終校正參數(shù)。多相機拼接后的二值圖包含全部試卷疊層條紋，其條紋數(shù)量就是最終的測量結(jié)果。

未來，我將考慮采用振動裝置實現(xiàn)試卷自動對齊，并用彎卷機構(gòu)增加紙張疊層間隙，真正實現(xiàn)零誤差測量。