楊建華，劉進(jìn)圣

(1.中北大學(xué)電子測試技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山西 太原 030051；2.遼寧慶陽特種化工有限公司，遼寧 遼陽 111002)

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基于機(jī)器視覺的缺陷圖像增強(qiáng)算法研究

楊建華1，劉進(jìn)圣2

(1.中北大學(xué)電子測試技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山西 太原 030051；2.遼寧慶陽特種化工有限公司，遼寧 遼陽 111002)

摘要：介紹了一種基于機(jī)器視覺的缺陷圖像自動(dòng)檢測系統(tǒng)，針對(duì)檢測的缺陷圖像細(xì)節(jié)模糊，分辨率較低的問題，采用基于小波變換和插值的重建算法處理圖像。客觀評(píng)價(jià)(PSNR)證明，該方法在提高圖像邊緣和細(xì)節(jié)分辨率方面有著較好的效果。

關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺；小波變換；插值；PSNR

機(jī)器視覺作為一門涉及人工智能、神經(jīng)生物學(xué)、心理物理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖像處理、模式識(shí)別等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科，廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)檢測領(lǐng)域，具有速度快、信息量大、功能多的特點(diǎn)[1]。針對(duì)固體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)包覆層表面缺陷的檢測，由于固體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，如下圖1所示。

圖1　發(fā)動(dòng)機(jī)示意圖

人眼難以識(shí)別并分辨包覆層表面缺陷，因此采用機(jī)器視覺缺陷檢測技術(shù)自動(dòng)檢測包覆層表面缺陷，大大調(diào)高了檢測效率和檢測精度，同時(shí)對(duì)保證發(fā)動(dòng)機(jī)的安全性能方面有著十分重要的意義。

本文針對(duì)檢測過程中檢測裝備的晃動(dòng)所造成的圖像失真進(jìn)行圖像增強(qiáng)，能夠進(jìn)一步提高缺陷的分辨率，以防漏檢。采用基于小波和插值的重建算法對(duì)圖像進(jìn)行重建和增強(qiáng)，進(jìn)一步提高圖像的分辨率，對(duì)缺陷識(shí)別有著非常的意義。

1系統(tǒng)檢測方案

檢測系統(tǒng)分為機(jī)器視覺結(jié)構(gòu)和驅(qū)動(dòng)結(jié)構(gòu)，機(jī)器視覺結(jié)構(gòu)為維視圖像公司的VS-616H高清晰低照度微小型工業(yè)相機(jī)和LED環(huán)形光源，環(huán)形光源用于提供均勻的光照條件。驅(qū)動(dòng)結(jié)構(gòu)為水平測量臂、伺服電機(jī)、伺服驅(qū)動(dòng)器。檢測系統(tǒng)如下圖2所示。

圖2　檢測系統(tǒng)示意圖

檢測過程中測量臂在伺服電機(jī)的驅(qū)動(dòng)下，沿著與發(fā)動(dòng)機(jī)軸心的方向等間距進(jìn)給，攜帶末端的視覺檢測裝備進(jìn)行檢測，為了提高采集效率同時(shí)不影響采集精度采集間隔L的選取至關(guān)重要。通過對(duì)攝像頭進(jìn)行標(biāo)定，當(dāng)L取30 mm時(shí)，攝像頭采集的圖像像素個(gè)數(shù)保持穩(wěn)定。 測量臂在伺服電機(jī)的驅(qū)動(dòng)下，以間距為L進(jìn)行等間距采集。采集的圖像個(gè)數(shù)為

n=(l1-l2)/L.

(1)

式中：l1和l2為采集的起始位置和結(jié)束位置，L為采集間隔。通過控制伺服電機(jī)進(jìn)行自動(dòng)采集和定位采集。

2圖像增強(qiáng)

采用上述的方式進(jìn)行采集得到的缺陷表面圖像如下圖3所示。圖中有兩個(gè)缺陷，分別是凹坑缺陷和凸起缺陷，由于采集環(huán)境和裝備的限制，圖中缺陷的分辨率并不高，缺陷的邊緣不夠明顯，為了能夠準(zhǔn)確的識(shí)別缺陷的大小，因此有必要對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)。文獻(xiàn)[2]中提出了雙線性超分辨率重建算法，這種方法忽視了原始圖像向低頻轉(zhuǎn)化的重要性，增強(qiáng)后的圖像灰度偏移。本文采用基于小波和插值的重建算法來增強(qiáng)圖像，利用近鄰插值中的低頻分量和三次內(nèi)插值中的高頻分量通過小波逆變換重建圖像，綜合了近鄰插值和三次內(nèi)插值的優(yōu)點(diǎn)。通過插值增加了圖像的信息量的同時(shí)提高圖像的分辨率。基于小波和插值的超分辨率重建算法的過程如下圖4所示。

圖3　缺陷表面圖像

圖4　算法過程示意圖

為了避免上述的灰度偏移，采用Harr小波基的尺度函數(shù)，

(2)

采用Harr小波對(duì)圖像進(jìn)行插值相當(dāng)于進(jìn)行鄰域插值的過程，將原圖經(jīng)過領(lǐng)域插值后再進(jìn)行小波分解，這樣可以將原圖完全轉(zhuǎn)化為低頻系數(shù)，不存在圖像細(xì)節(jié)的丟失，修正了灰度偏移[3]。分別采用近鄰插值、雙線性插值，三次內(nèi)插值的方法以及本文提出的基于小波和插值的重建算法處理原始缺陷圖像，如下圖5所示。

圖5　圖像處理結(jié)果

為了客觀評(píng)價(jià)圖像處理后的對(duì)比結(jié)果，利用PSNR的值來判斷圖像質(zhì)量的好壞。如下表1所示。

表1　圖像處理客觀評(píng)價(jià)(PSNR)

從表1可以看出，基于小波變換和插值的重建算法處理后的圖像的PSNR大于其他的三種方法，說明圖像的失真度越小，在提高圖像邊緣和細(xì)節(jié)，避免圖像模糊方面比其他三種插值方法處理的效果較為理想。

3結(jié)論

本文采用機(jī)器視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)了發(fā)動(dòng)機(jī)缺陷圖像的自動(dòng)檢測，并通過基于小波變換和插值的重建算法增強(qiáng)圖像，對(duì)比不同算法處理后的結(jié)果并客觀評(píng)價(jià)，該方法處理后的圖像失真度較小，在提高圖像細(xì)節(jié)和分辨率方面有較好的效果。

參考文獻(xiàn)

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收稿日期：2016-01-06

作者簡介：楊建華(1989- )，男，山西忻州人，碩士研究生，主要從事信號(hào)處理與無損檢測方面的研究。

文章編號(hào)：1674- 4578(2016)02- 0093- 02

中圖分類號(hào)：TP391.41；TP274

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Research on Defect Image Enhancement Algorithm Based on Machine Vision

Yang Jianhua1, Liu Jinsheng2

(1.NationalKeyLabforElectronicMeasurementTechnology,NorthUniversityofChina,TaiyuanShanxi030051,China;2.LiaoningQingyangSpecialChemicalCo.,Ltd.,LiaoyangLiaoning111002,China)

Abstract:This paper introduces a defect image automatic detection system based on machine vision. In view of the defected image that detected is fuzzy details and low resolution, the method of image reconstruction algorithm based on wavelet transform and interpolation is used for image processing. The objective evaluation (PSNR) certification shows that the method has a better effect in improving the image edge details and resolution.

Key words:machine vision; wavelet transform; interpolation; PSNR