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        基于Blob原理的手機(jī)觸摸屏測(cè)試儀的目標(biāo)檢測(cè)

        2016-11-19 16:47:21喬偉哲范兆周金永
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2016年4期
        關(guān)鍵詞:目標(biāo)定位圖像處理

        喬偉哲 范兆 周金永

        摘 要:針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)算法準(zhǔn)確性和高效性不斷提高的要求,提出了利用Blob分析算法對(duì)所采集的圖像進(jìn)行識(shí)別的方法,對(duì)所選圖像中的目標(biāo)點(diǎn)所在的區(qū)域進(jìn)行二值化、區(qū)域分割等算法得到該區(qū)域感興趣的圖像,從而得到定位數(shù)據(jù)。在圖像二值化上運(yùn)用Blob分析得到圓的輪廓信息,使用標(biāo)記圓灰度特性、圓形度、尺寸特征來(lái)篩選標(biāo)記圓,圓心定位采用具有亞像素定位精度的最小二乘法擬合。

        關(guān)鍵詞:Blob算法;圖像處理;目標(biāo)定位;亞像素定位精度

        1 概述

        Blob算法用來(lái)從圖像背景中分離出目標(biāo),并測(cè)量任意目標(biāo)物的特征參數(shù),如Blob的面積、質(zhì)心、尺寸、周長(zhǎng)、數(shù)量、方位、最小邊界區(qū)等參數(shù)。與基于逐點(diǎn)像素處理的算法以及其他圖像處理的算法相比,該算法實(shí)時(shí)性好,處理速度快[1-5]。這種方法在PC機(jī)上已經(jīng)有了很多的應(yīng)用實(shí)例,而文系統(tǒng)的硬件平臺(tái)是基于手機(jī)觸摸屏測(cè)試儀的[6]。

        2 系統(tǒng)校準(zhǔn)

        本系統(tǒng)利用六軸機(jī)器人控制觸摸屏手寫(xiě)筆,不同角度保持一定的壓力在觸摸屏上按照預(yù)定的方式與路線(xiàn)行走。控制過(guò)程中采用CCD相機(jī)與金屬測(cè)頭之間位置關(guān)系進(jìn)行系統(tǒng)校準(zhǔn)。通過(guò)CCD相機(jī)定位手機(jī)屏幕上的目標(biāo)點(diǎn),控制金屬測(cè)頭到目標(biāo)點(diǎn)運(yùn)行。校準(zhǔn)方法通過(guò)安裝在工作臺(tái)上的一塊觸摸屏實(shí)現(xiàn),采用光纖傳感器作為參照物,分別測(cè)量相機(jī)中心正對(duì)光纖傳感器時(shí)的坐標(biāo)以及金屬側(cè)頭中心正對(duì)光纖傳感器時(shí)的坐標(biāo),從而確定兩者之間的位置關(guān)系。圖1為光纖傳感器在相機(jī)中成的像,通過(guò)圖像處理能夠獲得光斑的圓心坐標(biāo),進(jìn)而得到相機(jī)中心移動(dòng)到光斑圓心后的機(jī)械手坐標(biāo)[7]。

        控制金屬測(cè)頭在光纖附近按行掃描得到一系列的采樣點(diǎn),在理想情況下,這些采樣點(diǎn)的應(yīng)該是分布在以光纖中心為圓心的圓上。圖2藍(lán)色的點(diǎn)是實(shí)際測(cè)得的采樣點(diǎn),中間的藍(lán)點(diǎn)是按照最小二乘法擬合的圓心位置,粉色點(diǎn)是擬合出的圓的實(shí)際位置分布。

        由圖2可知顏色較深部分看起來(lái)誤差比較大,后來(lái)提出加聚光透鏡將光束變小從而減小,誤差的方法,結(jié)果如圖3所示。

        3 Blob算法

        Blob算法,就是把在一塊區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)“灰度突變”的范圍找出來(lái),并確定形狀、大小、面積及準(zhǔn)確位置等的一種算法。在進(jìn)行Blob算法之前,首先圖像進(jìn)行二值化預(yù)處理。文章采用亞像素精度閾值分割的方法提高檢測(cè)精度,并對(duì)圖像進(jìn)行了初步的分割,這樣就產(chǎn)生了Blobs。Blob分析得到的僅是圖像的中心坐標(biāo),文章采用最小二乘擬合的亞像素定位技術(shù)結(jié)合CCD的標(biāo)定數(shù)據(jù)確定所需中心坐標(biāo)。圖4-圖7為處理過(guò)程以及結(jié)果成像圖。

        4 定位數(shù)據(jù)分析

        5 結(jié)束語(yǔ)

        文章主要研究了機(jī)械手臂的側(cè)頭與夾具安裝光纖傳感器的對(duì)位,以及對(duì)CCD所取照片的處理最終取得定位圖像。通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行擬合得到最終坐標(biāo)。這是對(duì)測(cè)試儀進(jìn)行點(diǎn)測(cè)試、圖形測(cè)試的重要前提。實(shí)驗(yàn)表明該方法抗干擾強(qiáng)、運(yùn)算速度快,識(shí)別度高。

        參考文獻(xiàn)

        [1]耿瑞芳,曹柳林,耿盛,等.機(jī)械手視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)平[J].儀器儀表用戶(hù),2007(1):36-38.

        [2]邊肇琪.模式識(shí)別[M].北京:清華大學(xué)出版社,2000.

        [3]胡震,袁小海,陳榮盛,等.用于目標(biāo)檢測(cè)和精確定位的水下機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)[J].中國(guó)造船,2000(2):89-94.

        [4]徐龍飛.基于視覺(jué)反饋的動(dòng)態(tài)分鋼系統(tǒng)仿真研究[D].長(zhǎng)沙:中南大學(xué),2012.

        [5]黃松濤,耿林,黃再輝,等.基于液晶和觸摸屏的數(shù)字電源人機(jī)交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].電子測(cè)量技術(shù),2012,35(12):87-90.

        [6]何薇,錢(qián)增磊,唐超.基于機(jī)器視覺(jué)的機(jī)器人寫(xiě)字技術(shù)的設(shè)計(jì)[J].江南大學(xué)學(xué)報(bào),2011,10(5):56-59.

        [7]H.Saada,M.Rostampour. R-Charged Black Hole and Neutrino Oscillation[J].International Journal of TheoretiCal PhysiCs,2012,51(9): 2900-2908.

        作者簡(jiǎn)介:?jiǎn)虃フ埽?990-),男,山西太原人,碩士研究生,研究方向:信號(hào)與信息處理。

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