張一楊

(唐山學(xué)院 智能與信息工程學(xué)院，河北 唐山 063000)

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基于圖像處理技術(shù)的玻璃裂紋檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)

張一楊

(唐山學(xué)院 智能與信息工程學(xué)院，河北 唐山 063000)

設(shè)計(jì)了一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的玻璃裂紋檢測系統(tǒng)。此系統(tǒng)對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理、圖像分割、特征提取，從而獲得玻璃表面圖像的識(shí)別信息，并利用圓形度指標(biāo)判斷該圖像是否含有裂紋。系統(tǒng)采用Visual Basic6.0編程語言開發(fā)，實(shí)現(xiàn)了裂紋檢測過程中各部分功能。

圖像處理；玻璃裂紋；檢測系統(tǒng)

0 引言

隨著社會(huì)的發(fā)展，人們對(duì)玻璃外觀質(zhì)量的要求越來越高，玻璃裂紋檢測技術(shù)面臨著越來越多的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的玻璃裂紋檢測多采用人工方法，這種方法存在受主觀因素影響、檢測速度慢、效率低、檢測數(shù)據(jù)的保存和查詢不方便等缺陷，不能滿足現(xiàn)代制造業(yè)的需要。

隨著圖像處理技術(shù)和計(jì)算機(jī)軟件、硬件的不斷發(fā)展，以及相關(guān)理論的完善，利用計(jì)算機(jī)識(shí)別的方法進(jìn)行玻璃裂紋檢測變得切實(shí)可行，計(jì)算機(jī)識(shí)別取代人工目力檢測，將消除人的主觀性產(chǎn)生的錯(cuò)誤，提高檢測的準(zhǔn)確性，提高生產(chǎn)效率。因此基于圖像處理技術(shù)，本文提出了一種玻璃裂紋檢測系統(tǒng)工作流程，如圖1所示。

圖1 玻璃裂紋檢測系統(tǒng)工作流程

1 圖像預(yù)處理

在實(shí)際應(yīng)用中，系統(tǒng)獲取的原始圖像通常并不是理想的，如光照不夠均勻會(huì)造成圖像灰度過于集中，圖像的A/D轉(zhuǎn)換、線路傳送等會(huì)產(chǎn)生噪聲污染，從而使圖像質(zhì)量不可避免地降低了。因此，在對(duì)圖像進(jìn)行分析之前，很有必要對(duì)圖像質(zhì)量進(jìn)行改善。

1.1 圖像平滑濾波

圖像平滑的目的是為了減少圖像噪聲。圖像噪聲有系統(tǒng)外部的干擾，也有系統(tǒng)內(nèi)部的干擾，如攝像機(jī)的熱噪聲等?？沼?yàn)V波法因其實(shí)時(shí)性較高多被應(yīng)用于工程中。中值濾波法和鄰域平均法相比，中值濾波法可以有效地濾除噪聲，又對(duì)圖像的邊緣有較好的保護(hù)。中值濾波效果如圖2所示。

(a)源圖像 (b)中值濾波后的圖像圖2 中值濾波效果

1.2 圖像銳化處理

圖像平滑往往使圖像中的輪廓、邊界變得模糊，為了減少這種不利效果的影響，需要利用圖像銳化技術(shù)進(jìn)行處理。圖像的邊緣和輪廓一般都位于灰度突變的地方，因此可以很自然地用灰度差分提取出來。常用的拉普拉斯運(yùn)算是最簡單的各向同性微分算子，具有旋轉(zhuǎn)不變性的特點(diǎn)，對(duì)任意方向的邊緣和輪廓都有相同的檢測能力。銳化前后圖像對(duì)比如圖3所示。

(a)原始圖像 (b)銳化后的圖像圖3 銳化前后圖像對(duì)比

2 圖像二值化算法的實(shí)現(xiàn)

圖像分割就是在一幅圖像中把目標(biāo)從背景中分離出來，以便于進(jìn)一步處理。圖像分割是對(duì)圖像進(jìn)行視覺分析和模式識(shí)別的基本前提。在圖像分割中，有3種最為通用的分割方法：閾值法、邊緣檢測和區(qū)域提取。通?？筛鶕?jù)各自的處理方法和應(yīng)用目的而采用不同的分割方法[1]。

由于玻璃裂紋處的灰度值與背景灰度值存在一定差異，背景的灰度值在整個(gè)圖像中均勻，使用全局閾值的方法可以收到良好的分割效果。先采用迭代法求出最佳分割閾值，然后把各個(gè)點(diǎn)的像素值與分割閾值進(jìn)行比較，從而確定該點(diǎn)是屬于背景還是目標(biāo)。圖4是使用迭代閾值分割后將裂紋從玻璃背景中分離出來的二值圖像。

圖4 使用迭代閾值分割前后的圖像對(duì)比

3 裂紋特征提取與識(shí)別

裂紋特征提取就是要給玻璃裂紋特征點(diǎn)賦予一些參數(shù)，通過判斷這些參數(shù)是否符合一定的標(biāo)準(zhǔn)，來確定該圖像中是否含有裂紋。目前運(yùn)用圖像處理技術(shù)來識(shí)別玻璃裂紋圖像，主要依據(jù)玻璃裂紋圖像的灰度值的特征，先對(duì)圖像進(jìn)行分割，從圖像中提取出目標(biāo)之后，再進(jìn)一步對(duì)它進(jìn)行幾何特征分析和測量。在這些特征中，有一些是可以用數(shù)字來直接表示的量，如面積、周長等，利用可以判斷提取出的目標(biāo)是否符合預(yù)先規(guī)定的裂紋標(biāo)準(zhǔn)。特征提取的目的就是將這些區(qū)域的特征提取出來，用于圖像識(shí)別和理解[2]。

3.1 裂紋面積計(jì)算

面積是物體的總尺寸的一個(gè)度量。在分割處理后的圖像中，目標(biāo)的面積可以簡單地定義為目標(biāo)邊界所包的像素點(diǎn)數(shù)，它和目標(biāo)的大小有關(guān)，而和目標(biāo)各點(diǎn)的像素灰度值無關(guān)。它反映了目標(biāo)的“質(zhì)量”或者“重量”。掃描整個(gè)目標(biāo)區(qū)域R，計(jì)算灰度值為“1”的像素總數(shù)。

最簡單的面積計(jì)算方法是統(tǒng)計(jì)邊界內(nèi)部(也包括邊界上)的像素的數(shù)目，計(jì)算公式如下：

3.2 裂紋周長計(jì)算

周長是圍繞圖像中物體內(nèi)所有像素的外邊界的長度。常用的簡便計(jì)算方法如下：用邊界所占面積表示，也即邊界點(diǎn)數(shù)之和。若當(dāng)前像素為區(qū)域內(nèi)像素，且其四鄰域中的任何一個(gè)像素在區(qū)域外，則該像素是邊界像素，求周長時(shí)就可以計(jì)數(shù)。

3.3 裂紋圓形度計(jì)算

裂紋的形狀一般是細(xì)長狀的，所以可以引用圓形度這個(gè)特征參數(shù)來判斷玻璃是否有裂紋。顧名思義，圓形度是用來描述物體接近圓形的程度，其定義為[3]：

C=p2/4πA，

其中A表示物體的面積，p表示物體的周長。當(dāng)區(qū)域?yàn)閳A形時(shí)，C=1；如果是細(xì)長的區(qū)域，C大于1，它可以作為目標(biāo)復(fù)雜程度或粗糙程度的一種度量。若計(jì)算出的目標(biāo)的圓形度符合某一標(biāo)準(zhǔn)范圍，則可判定為裂紋。

經(jīng)過圖像二值化后的裂紋圖像，其面積、周長和圓形度指標(biāo)數(shù)據(jù)如圖5所示。

圖5 裂紋判斷結(jié)果

4 軟件設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)采用Visual Basic 6.0作為開發(fā)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)圖像處理的各個(gè)模塊。軟件系統(tǒng)圖像處理過程可分為圖像的采集和顯示、圖像存儲(chǔ)以及圖像的處理分析，能夠?qū)崿F(xiàn)的基本功能包括圖像實(shí)時(shí)采集、圖像文件的打開和存取、圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取和裂紋判斷等，并將處理好的圖像輸出保存。軟件界面如圖6所示。

圖6 軟件界面

5 結(jié)束語

本系統(tǒng)應(yīng)用Visual Basic 6.0編程語言對(duì)所涉及到的數(shù)字圖像處理技術(shù)的算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，對(duì)玻璃裂紋圖像進(jìn)行了處理和分析，得到了判斷裂紋圖像的參數(shù)指標(biāo)。但該系統(tǒng)離生產(chǎn)實(shí)際應(yīng)用還有一定距離，尚需進(jìn)一步地深入研究。

[1] 朱秀昌，劉峰，胡棟.數(shù)字圖像處理與圖像通信[M].北京：北京郵電大學(xué)出版社，2008.

[2] 王平順.圖像處理技術(shù)在玻璃缺陷檢測中的應(yīng)用研究[D].秦皇島：燕山大學(xué)，2005.

[3] 陸玲，王蕾，桂穎.數(shù)字圖像處理[M].北京：中國電力出版社，2007.

(責(zé)任編校：夏玉玲)

On the Design of a Glass Crack Detection System Based on the Image preprocessing Technology

ZHANG Yi-yang

(College of Intelligence and Information Engineering， Tangshan University， Tangshan 063000， China)

Based on the digital image processing technology， the author of this paper has designed a glass crack detection system，which can obtain the information of glass surface images by making use of the preprocessing， image segmentation， feature extraction of the collected images，and judge whether the images contain cracks according circularity indexes. With Visual Basic6.0 as the programming language， the system can perform detection of various kinds.

image preprocessing； glass； crack detection

2015年度唐山市科技計(jì)劃項(xiàng)目(15110216a)；唐山學(xué)院科研項(xiàng)目(15009B)

張一楊(1981-)，男，河北唐山人，講師，碩士，主要從事圖像處理研究。

TP751

A

1672-349X(2016)06-0069-03

10.16160/j.cnki.tsxyxb.2016.06.018