周慶飛，張 雷

(1. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100000； 2. 江蘇物聯(lián)網(wǎng)研究發(fā)展中心 光電信息中心，江蘇 無(wú)錫 214000； 3. 華東師范大學(xué) 空間信息與定位導(dǎo)航上海高校工程研究中心，上海 200062)

基于紅外光電成像的后擋玻璃加熱絲檢測(cè)方法

周慶飛1,2，張 雷2,3

(1. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100000； 2. 江蘇物聯(lián)網(wǎng)研究發(fā)展中心 光電信息中心，江蘇 無(wú)錫 214000； 3. 華東師范大學(xué) 空間信息與定位導(dǎo)航上海高校工程研究中心，上海 200062)

加熱絲一般是通過(guò)網(wǎng)印的方式將專用的導(dǎo)電銀漿印刷到玻璃的表面，玻璃經(jīng)鋼化后，導(dǎo)電銀漿燒結(jié)到玻璃表面。但是生產(chǎn)的加熱絲很容易出現(xiàn)加熱絲斷裂和異常高溫點(diǎn)等質(zhì)量問(wèn)題，傳統(tǒng)的后擋玻璃加熱絲檢測(cè)方法多采用接觸法初略檢測(cè)其電阻值，根本無(wú)法檢測(cè)出后擋玻璃是否存在加熱絲斷裂和異常高溫點(diǎn)。針對(duì)這一問(wèn)題，提出了一種基于紅外光電成像的汽車后擋玻璃加熱絲檢測(cè)方法，即用紅外熱像儀獲取汽車后擋玻璃加熱絲通電加熱后的熱像圖，基于該圖進(jìn)行圖像預(yù)處理和細(xì)化處理，然后對(duì)其中的后擋玻璃加熱絲的根數(shù)進(jìn)行識(shí)別統(tǒng)計(jì)。將該方法應(yīng)用在汽車后擋玻璃生產(chǎn)線上后，可以有效檢測(cè)出每塊后擋玻璃的加熱絲是否存在缺陷，提高了玻璃生產(chǎn)線的檢測(cè)效率。

加熱絲；紅外熱像圖；細(xì)化

Abstract: Heating wire’s printing is generally through the screen printing method to dedicate conductive silver on the glass surface, after tempering, conductive silver paste sintered to the glass surface. But the production of heating wire is prone to appear fracture and have abnormal high temperature points and other quality problems, and the traditional method of heating wire detection is just to detect its resistance value, simply can not detect the presence of the breakage and high temperature points. Aiming at this problem, this paper presents a detection method of the heating wire of automobile rear glass based on infrared photoelectricity,through obtaining the thermal image of the heating wire of the glass after the heating wire is heated by the infrared thermal imager. After pretreatment and refinement processing, the number of the heating glass in the rear glass is counted and the abnormal high temperature points is labeled. The method can effectively detect whether the heating wire of each rear glass is defective and can improve the detection efficiency.

Key words:heating wire; infrared image; thinning

0 引言

汽車后擋玻璃上的加熱線用于除霜霧，已成為汽車必不可少的裝置之一[1]。車后擋玻璃除霜加熱線可用于快速消除后擋玻璃上的霜霧，直接影響到汽車的舒適性和安全性[2]。在后擋玻璃生產(chǎn)線上，加熱絲的檢測(cè)多采用人工抽檢的方式檢測(cè)其電阻以及人工在線肉眼監(jiān)視的方法，但人工檢測(cè)速度慢，人眼檢測(cè)還會(huì)受到外界因素的影響[3]，所以傳統(tǒng)的檢測(cè)方法效率低下且不能檢測(cè)出是否存異常高溫點(diǎn)和加熱絲斷裂等缺陷，很容易讓存在加熱絲缺陷的后擋玻璃流入市場(chǎng)，既影響了公司形象又增加了售后成本。賈倩倩等人為了在光切法三維形貌測(cè)量中快速準(zhǔn)確提取光條的中心位置，保證測(cè)量精度，研究了一種光條中心的亞像素提取方法[4]；李大鵬等人在對(duì)裂紋紅外無(wú)損檢測(cè)的試驗(yàn)和數(shù)值研究基礎(chǔ)上，研究了裂紋特征提取算法，制定了裂紋重建流程[5]；彭向前等人設(shè)計(jì)了浮法玻璃質(zhì)量在線檢測(cè)與分析系統(tǒng)[6]。針對(duì)后擋玻璃加熱絲的紅外圖像，快速、有效、準(zhǔn)確地從圖像提取出直線與曲線對(duì)于準(zhǔn)確構(gòu)建識(shí)別對(duì)象模型具有很重要的意義[7]。所以需要一種高效的檢測(cè)方法幫助其解決質(zhì)量檢測(cè)問(wèn)題。本文提出了一種基于紅外的方法，不但可以實(shí)時(shí)檢測(cè)出每塊后擋玻璃加熱絲的電阻和功率等數(shù)據(jù)，而且可以檢測(cè)其是否存在異常高溫點(diǎn)和加熱絲斷裂等缺陷，并可以獲取、保存有缺陷的后擋玻璃的熱像圖等數(shù)據(jù)，以供后續(xù)的分析。

其中，存在異常高溫點(diǎn)的缺陷是生產(chǎn)的后擋玻璃的加熱絲上某一點(diǎn)或某一區(qū)域的導(dǎo)電銀漿太集中，使該點(diǎn)在正常加熱時(shí)溫度遠(yuǎn)高于安全溫度，存在這種高溫點(diǎn)的后擋玻璃很可能在使用的時(shí)候燒壞后擋玻璃的貼膜，甚至?xí)苽丝停淮嬖诩訜峤z斷裂的缺陷的后擋玻璃加熱絲是其局部或者邊緣處的導(dǎo)電銀漿出現(xiàn)斷開(kāi)，使加熱絲形成斷路，所以這部分加熱絲不會(huì)被加熱，影響后擋玻璃的整體加熱效果，是很嚴(yán)重的質(zhì)量問(wèn)題。基于紅外光電成像的后擋玻璃加熱絲檢測(cè)方法是用可編程電源加載電壓在后擋玻璃加熱絲兩端，由于加熱絲是導(dǎo)電銀絲，通電一段時(shí)間后加熱絲的溫度會(huì)明顯高于周圍玻璃的溫度，獲取加熱絲的紅外熱像圖，可以分辨出被加熱的加熱絲部分，經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理和細(xì)化處理后，可以有效識(shí)別加熱絲，并可以在檢測(cè)的過(guò)程中獲得區(qū)域的最高溫點(diǎn)和加熱絲的電阻、功率等數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該檢測(cè)方法可以準(zhǔn)確檢測(cè)出后擋玻璃的加熱絲根數(shù)和異常高溫點(diǎn)，適用于生產(chǎn)車間流水線檢測(cè)。

1 系統(tǒng)硬件框圖

系統(tǒng)硬件框圖如圖1所示。系統(tǒng)的硬件部分主要由紅外熱像儀、可編程電源、I/O模塊和四色指示燈四個(gè)部分組成。該硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)的主要目的是給后擋玻璃加熱絲通電并獲取其通電后的紅外圖像，以便于系統(tǒng)后續(xù)進(jìn)行圖像預(yù)處理、識(shí)別檢測(cè)和數(shù)據(jù)處理等。

圖1 系統(tǒng)硬件框圖

異常高溫點(diǎn)的檢測(cè)方法是獲取圖像的最高溫度值，將該值與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較從而做出判斷；而是否存在加熱絲斷裂的缺陷則需要運(yùn)用下文的圖像處理和加熱絲識(shí)別算法。

2 圖像預(yù)處理

如圖2所示，后擋玻璃的加熱絲部分在通電加熱后其溫度上升明顯，通過(guò)紅外熱像儀獲取到其紅外圖像，可以很清晰地分辨出圖像中的加熱絲。但是為了凸顯出其中的加熱絲部分，采用了差值法對(duì)其進(jìn)行處理。

圖2 加熱絲通電加熱前后對(duì)比

本文所采用的差值法為：保證后擋玻璃板不移動(dòng)的情況下，把加熱絲通電加熱前的一幀圖像作為基礎(chǔ)幀f0，經(jīng)通電加熱一段時(shí)間后的一幀圖像作為f1，將兩幀紅外圖像相減可以得到差異幀：

fd=f1-f0

(1)

做差值處理后的圖像如圖3所示。由于做差值處理后圖像中還存在很多噪聲，本文首先針對(duì)差值處理后的圖像做中值濾波處理，去除圖像中的椒鹽噪聲；然后做維納濾波，因?yàn)榫S納濾波對(duì)高斯噪聲和乘性噪聲都有明顯的抑制作用；最后根據(jù)所檢測(cè)目標(biāo)的特點(diǎn)，即線的方向?yàn)榻咏Q直方向的曲線，采用特殊算子對(duì)圖像進(jìn)行連接處理，即彌補(bǔ)濾波過(guò)程中造成的加熱絲局部斷裂現(xiàn)象，最后利用形態(tài)學(xué)的膨脹腐蝕消除最后的噪點(diǎn)，流程如圖4所示。

圖3 做差值處理后的圖像

圖4 濾波去噪流程

獲得差異幀fd并做濾波處理后，為方便后續(xù)的識(shí)別，需要對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行二值化，該方法中選擇的是迭代閾值法[8]對(duì)圖像進(jìn)行二值化。

3 識(shí)別算法

3.1傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)方法

Canny邊緣提取效果如圖5所示。分析圖像后發(fā)現(xiàn)，圖中的加熱絲部分和周圍背景存在明顯的差異，可以提取加熱絲的邊緣，即提取出感興趣的部分，有利于加熱絲根數(shù)的檢測(cè)和識(shí)別。

圖5 Canny邊緣提取效果

傳統(tǒng)的方法一般是采用邊緣檢測(cè)的方法來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行邊緣提取，凸顯出加熱絲的邊緣，然后針對(duì)邊緣提取后的圖像進(jìn)行識(shí)別統(tǒng)計(jì)，算法描述如下：

(1)用Canny算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣提??；

(2)按照設(shè)定的檢測(cè)區(qū)域由左邊界開(kāi)始從左至右掃描圖像，記錄每行出現(xiàn)灰度值躍遷的次數(shù)Lx；

(3)找出所記錄的掃描結(jié)果中出現(xiàn)最多的數(shù)LMax，將LMax作為識(shí)別出的線數(shù)結(jié)果。

該識(shí)別方法是基于提取的加熱絲的邊緣來(lái)對(duì)根數(shù)進(jìn)行識(shí)別，缺點(diǎn)是一旦操作人員的肢體或者其他設(shè)備進(jìn)入圖像會(huì)對(duì)使識(shí)別出錯(cuò)，且線的邊緣出現(xiàn)的毛刺會(huì)對(duì)識(shí)別結(jié)果帶來(lái)很大的影響，識(shí)別出的根數(shù)往往大于實(shí)際的根數(shù)，識(shí)別準(zhǔn)確率不能達(dá)到要求，需要對(duì)圖像中感興趣的部分，也就是加熱絲的白線的提取方法和統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行改進(jìn)。

3.2加熱絲細(xì)化提取

觀察發(fā)現(xiàn)所識(shí)別的加熱絲的形狀一般是接近直線的曲線段，且每條線段都有一定的寬度，因此可以采用細(xì)化算法將二值圖像中的加熱絲細(xì)化，即保證原線連通且保持原來(lái)形狀的的情況下，將圖像中每條曲線的寬度細(xì)化為一個(gè)像素。陳瑞改等人研究了一種干涉條紋中心線提取與細(xì)化的新方法[9]，但是由于系統(tǒng)是應(yīng)用在實(shí)際的生產(chǎn)線上，對(duì)于檢測(cè)的效率要求比較高，因此需要采取一種高效的細(xì)化算法對(duì)圖像中的加熱絲部分進(jìn)行細(xì)化，以利于后續(xù)的識(shí)別，可以利用像素八鄰域的連通性對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)[10]。

如圖6所示，某像素點(diǎn)為P(x,y)，則在其周圍總共存在8個(gè)相鄰的像素點(diǎn)，稱為該像素的八鄰域，分別為P1(x-1,y-1)、P2(x,y-1)、P3(x+1,y-1)、P4(x-1,y)、P5(x+1,y)、P6(x-1,y+1)、P7(x,y+1)、P8(x+1,y+1)。

圖6 像素P(x,y)的八鄰域

本文采用的細(xì)化算法是基于像素點(diǎn)P(x,y)鄰域點(diǎn)的個(gè)數(shù)和鄰域塊數(shù)來(lái)對(duì)像素進(jìn)行處理，其中的鄰接塊的概念是用來(lái)表示周圍鄰接點(diǎn)的連通的情況，用圖7來(lái)說(shuō)明具體的含義。其中*表示正在被處理的像素點(diǎn)，該像素點(diǎn)的八鄰接點(diǎn)的位置標(biāo)記如圖7(a)所示，圖7(b)～(d)中標(biāo)為1的位置的像素為圖像像素，標(biāo)為0的為背景像素。其中圖7(b)中的2,3,4,5位置的點(diǎn)是連通的，8位置的點(diǎn)是單獨(dú)一個(gè)區(qū)域，所以圖7(b)的鄰接塊數(shù)為2；圖7(c)中2,3位置的點(diǎn)是連通的，6,7位置的點(diǎn)是連通的，所以圖7(c)的鄰接塊數(shù)為2；圖7(d)中2位置和4位置和6位置都分別為單獨(dú)的區(qū)域，所以圖7(d)的鄰接塊數(shù)為3。

圖7 P(x,y)鄰接塊

細(xì)化算法可描述為將檢測(cè)目標(biāo)細(xì)化的過(guò)程等價(jià)于將細(xì)化對(duì)象外層的像素不斷玻璃，直到獲得連通線是單個(gè)像素，所以其中最關(guān)鍵的是刪除的規(guī)則。同時(shí),細(xì)化的過(guò)程中要保證對(duì)象的連通性，并且細(xì)化后的單像素曲線最好是原曲線的中心線，因此，可以得出像素不可以刪除的限制條件是：

(1)該像素是端點(diǎn)(即只有一個(gè)鄰接點(diǎn))；

(2)刪除該像素之后破壞原來(lái)線的連通性[11]。

圖8舉出了一些例子來(lái)說(shuō)明該細(xì)化算法中刪除像素點(diǎn)的規(guī)則。其中,在圖8(a)～(d)中的情況下，該像素點(diǎn)是不可以被刪除的，因?yàn)閯h除后會(huì)破壞線原來(lái)的連通性。而在圖8(e)和圖8(f)的情況下像素點(diǎn)是可以刪除的，因?yàn)閯h除前后的線的連通性不會(huì)被改變。

圖8 刪除規(guī)則說(shuō)明

綜上所述，便可概括出像素點(diǎn)可以被刪除的所有情況，由統(tǒng)計(jì)出的像素鄰接點(diǎn)的數(shù)量(用Node.Sum來(lái)表示)和鄰接塊的數(shù)量(用Node.Count來(lái)表示)對(duì)相應(yīng)的像素點(diǎn)進(jìn)行刪除，以實(shí)現(xiàn)細(xì)化。

圖像識(shí)別步驟如下：

(1)將細(xì)化后的圖像進(jìn)行連接處理，消除小的斷裂；

(2)從左向右、從上到下掃描圖像，記錄每行的像素的灰度值，依次統(tǒng)計(jì)每行等間隔出現(xiàn)波峰的區(qū)域，計(jì)算波峰間隔的平均值Dis。

(3)將開(kāi)始等間隔出現(xiàn)波峰的橫坐標(biāo)的最小值記錄為Xmin，將等間隔出現(xiàn)波峰的橫坐標(biāo)的最大值記錄為Xmax，確定統(tǒng)計(jì)區(qū)域?yàn)閇Xmin-2Dis,Xmax+2Dis]。

(4)在統(tǒng)計(jì)區(qū)域內(nèi)，從左到右統(tǒng)計(jì)每行的峰值數(shù)County,根據(jù)設(shè)置的區(qū)域數(shù)，統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)域所有行中出現(xiàn)最多的峰值數(shù)作為該區(qū)域識(shí)別出的加熱絲的根數(shù)。

圖9為將細(xì)化后的圖像從上到下等間隔取5條線，然后繪制其每行的灰度值，可以看到每行集中出現(xiàn)峰值的區(qū)間約為[180,380]，每行的灰度曲線這個(gè)區(qū)間內(nèi)出現(xiàn)的波峰個(gè)數(shù)均為17，最終的識(shí)別結(jié)果為17根。該算法相對(duì)邊緣提取方法的優(yōu)勢(shì)是：將加熱絲細(xì)化為單像素寬度的曲線，能更有效地提取加熱絲，并且可以防止工作人員肢體或設(shè)備對(duì)圖像的干擾，如圖9中的第二和第三條灰度曲線，步驟(3)中確定的統(tǒng)計(jì)區(qū)域有效防止了對(duì)根數(shù)統(tǒng)計(jì)的影響。

圖9 統(tǒng)計(jì)算法說(shuō)明

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證算法的有效性，將該方法用C#編寫為具體的代碼在軟件中實(shí)現(xiàn)，圖10所示為實(shí)際檢測(cè)的結(jié)果，方框部分標(biāo)注出的為每根加熱絲的標(biāo)記,左圖中的后擋玻璃加熱絲不存在質(zhì)量問(wèn)題，右圖中的下方區(qū)域存在一根斷的加熱絲。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，該檢測(cè)方法可以將檢測(cè)的準(zhǔn)備率控制在98.5%以上，與傳統(tǒng)的檢測(cè)方式相比，該方法具有無(wú)視電路結(jié)構(gòu)復(fù)雜性、非接觸測(cè)量、擴(kuò)展性強(qiáng)和識(shí)別率高等優(yōu)點(diǎn)。

圖10 實(shí)際檢測(cè)結(jié)果展示

與經(jīng)典的Steger、Hilditch、Pavlidis等細(xì)化算法相比，本文采用的細(xì)化算法優(yōu)點(diǎn)是效率高，細(xì)化效果好。該檢測(cè)方法和系統(tǒng)已成功應(yīng)用在具體的生產(chǎn)檢測(cè)中。

5 結(jié)論

本文提出一種基于紅外光電成像的汽車后擋玻璃加熱絲檢測(cè)方法，成功將細(xì)化算法應(yīng)用在后擋玻璃加熱絲的紅外圖像檢測(cè)識(shí)別上。該方法可以有效檢測(cè)出后擋玻璃

加熱絲可能存在的各種缺陷，不僅提高了生產(chǎn)線上產(chǎn)品檢測(cè)的效率，還可以將每塊玻璃的平均檢測(cè)時(shí)間控制在為3 s以內(nèi)，保證了檢測(cè)效率和準(zhǔn)確率。

同時(shí)，本文提出的一整套的硬件系統(tǒng)和解決方案，不僅擴(kuò)展性強(qiáng)，而且穩(wěn)定性高，針對(duì)傳統(tǒng)的人工抽檢無(wú)法檢測(cè)出后擋玻璃存在的各種缺陷的不足，可以檢測(cè)出每一塊的后擋玻璃的加熱絲存在的質(zhì)量問(wèn)題，并可以將檢測(cè)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)保存至數(shù)據(jù)庫(kù)。該系統(tǒng)已成功應(yīng)用于天津和上海等汽車后擋玻璃生產(chǎn)廠的生產(chǎn)線上。另外，本文提出檢測(cè)的方法適用于檢測(cè)其他一些通電或加熱后溫度有明顯變化的產(chǎn)品或材料。

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Detecting method of heating wire for rear glass based on infrared optoelectronic imaging

Zhou Qingfei1,2, Zhang Lei2,3

(1. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100000, China; 2. Photoelectric Information Center, JiangSu R&D Center for Internet of Things, Wuxi 214000, China; 3. Space Information and Positioning Navigation Shanghai University Engineering Research Center, East China Normal University, Shanghai 200062, China)

TP274+.52

A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2017.18.027

周慶飛，張雷.基于紅外光電成像的后擋玻璃加熱絲檢測(cè)方法[J].微型機(jī)與應(yīng)用，2017,36(18)：92-95.

2017-03-21)

周慶飛(1990-)，通信作者，男，碩士研究生，主要研究方向：紅外光電、紅外圖像處理、信號(hào)處理等。E-mail:357604901@qq.com。

張雷(1978-)，男，博士，教授，主要研究方向：電子與信息、光電子物理、衛(wèi)星導(dǎo)航定位等。