黃 達 黃樹彩 劉錦昌 龐 策

(空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院 陜西 西安 710051)

基于最小二乘法的瓶蓋檢測算法設(shè)計應(yīng)用

黃 達 黃樹彩 劉錦昌 龐 策

(空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院 陜西 西安 710051)

隨著科技的進步，現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)水平不斷提高。而目前生產(chǎn)線中，瓶蓋的檢測仍靠人力，為實現(xiàn)瓶蓋自動化實時檢測與篩選，改善采集高速運動瓶蓋圖像所出現(xiàn)的虛影問題，設(shè)計適合高速瓶蓋檢測的算法。其主要工作包含：分析采集圖像中目標邊緣數(shù)據(jù)，創(chuàng)新性地將最小二乘法算法引入到圖像處理領(lǐng)域，對目標圖像線性化處理，降低虛影程度，從而降低系統(tǒng)對硬件的依賴程度；改進平均閾值分割算法，并結(jié)合小面積去除法去除背景雜質(zhì)點，提取出清晰的目標輪廓；通過仿真技術(shù)驗證系統(tǒng)算法，得出算法具有簡單、快速等特征的結(jié)論。通過系統(tǒng)實驗，證實該檢測系統(tǒng)具有高準確性和高實時性。

機器視覺 最小二乘法 閾值分割 面積濾波

0 引 言

近年來，隨著技術(shù)的不斷進步，工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)速度正在大幅提升，為了保證檢測結(jié)果的正確率，需要對產(chǎn)品進行細致的檢測，這就對產(chǎn)品生產(chǎn)線中質(zhì)量檢測與篩選環(huán)節(jié)提出很高的要求?，F(xiàn)如今，國內(nèi)多數(shù)產(chǎn)品質(zhì)量檢測與篩選環(huán)節(jié)還停留在人力層面，并未實現(xiàn)自動化[1]。這一模式已滿足不了高速度的生產(chǎn)，市場急需一種可以代替人力并且可以提高效率的電氣控制設(shè)備。

機器視覺是一種借助計算機以實現(xiàn)圖像采集及處理的技術(shù)，具有不接觸目標的特點，通過產(chǎn)品外觀可判斷產(chǎn)品質(zhì)量，其在自動產(chǎn)品檢測方面有著引導(dǎo)作用。目前在工業(yè)方面已有很多應(yīng)用，張欽等將機器視覺應(yīng)用到自動包裝平臺[2]，其目的是追求高效率；董立廣等結(jié)合汽車發(fā)動機裝配線的實際情況[3]，用機器視覺克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足?？梢?，機器視覺在工業(yè)檢測環(huán)節(jié)有著實際作用。

圖像處理技術(shù)包含模擬圖像處理和數(shù)字圖像處理兩大類，數(shù)字圖像處理需要借助計算機等處理工具來完成，上面提到的機器視覺需在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)。

本文檢測目標是瓶蓋且是近距離檢測，可將此檢測劃分到面目標檢測領(lǐng)域。瓶蓋質(zhì)量檢測算法在國內(nèi)外正在發(fā)展，黃偉等提出基于DSP的瓶蓋缺陷檢測算法[4]；李喆等對機器視覺的瓶蓋表面檢測技術(shù)進行研究[5]，實現(xiàn)了對瓶蓋表面種類的區(qū)分，以及是否有瑕疵的識別；張哲等應(yīng)用差分區(qū)域面積算法進行不良瓶蓋檢測[1]。

瓶蓋檢測過程中存在的關(guān)鍵問題：

(1) 實際應(yīng)用中，背景中包含與目標色素相近的雜質(zhì)，而且實際設(shè)備采集圖像頻率有限，當目標運動速度超過采集頻率時，所采集的目標圖像就會出現(xiàn)虛影(陰影)現(xiàn)象[6-7]。

(2) 所采集到的圖像中，瓶蓋相對于背景位置不固定，如果直接用所采集的圖像與標準圖像比較，會造成很大誤差，因此需要設(shè)計提取目標的算法。

(3) 完成一個瓶蓋的檢測篩選，就需要對被檢測瓶蓋進行跟蹤，跟蹤算法復(fù)雜，對系統(tǒng)資源占用較多，影響系統(tǒng)運行速度，難以保證實時性。

(4) 采用閾值分割算法提取目標可以解決(2)中的位置問題，但是需要合適的算法確定閾值，才能保證提取出的目標圖像的完整性。

針對以上關(guān)鍵問題，本文合理地布局硬件，搭建一個可以采用硬件實現(xiàn)被測瓶蓋的跟蹤系統(tǒng)，節(jié)省了跟蹤算法所占用的系統(tǒng)資源[8-9]，使系統(tǒng)運行速度得以保障，并設(shè)計了相應(yīng)算法，確保系統(tǒng)高效工作。

1 系統(tǒng)背景介紹

文獻[1]中設(shè)計了一個較完整的瓶蓋檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)由圖像處理、瓶蓋篩選兩個子系統(tǒng)構(gòu)成。圖像處理在系統(tǒng)中起著關(guān)鍵作用，包括圖像采集、計算機處理兩部分，圖像采集的質(zhì)量對計算機處理結(jié)果有著很大影響；瓶蓋篩選在系統(tǒng)中起著決策作用。

圖1是系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖。其中紅外傳感器的作用是檢測瓶蓋位置，這一應(yīng)用簡化了圖像采集算法，使系統(tǒng)運算速度得以提高；CCD攝像頭采集高清圖像，PC機對圖像處理并將處理結(jié)果傳輸?shù)綒鈩娱y門，在系統(tǒng)中擔當中樞。

圖1 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖

系統(tǒng)工作原理：處于傳送帶上的瓶蓋高速運行，經(jīng)過紅外傳感器時，觸動圖像采集開關(guān)，根據(jù)瓶蓋到CCD攝像頭所需時間設(shè)計好采集時間的延遲，CCD攝像頭將采集的圖像送到PC機，PC機對圖像進行處理，并對瓶蓋質(zhì)量做出判斷，將判斷結(jié)果通過串口技術(shù)輸送到氣動閥門，氣動閥門根據(jù)這一結(jié)果做出相應(yīng)動作。

系統(tǒng)搭建的關(guān)鍵點[10]：

(1) 傳送帶顏色的選擇。顏色特征是機器視覺處理算法的關(guān)鍵，如若傳送帶顏色與瓶蓋顏色相近，會使系統(tǒng)對算法的要求過高而且難以保證檢測的準確性，所以傳送帶的顏色應(yīng)區(qū)別于瓶蓋。

(2) CCD攝像頭的固定位置。CCD攝像頭是圖像采集的關(guān)鍵，其位置的固定非常重要，既保證采集圖像的亮度和完整(只包含完整的瓶蓋和傳送帶)，還需避免受到外界環(huán)境影響。

(3) 氣動閥門位置的選擇。氣動閥門是對瓶蓋篩選的工具，這一硬件與前面的紅外光電傳感器配合，加上簡單的定時，就完全替代了跟蹤算法，其位置在不影響攝像頭的情況下，根據(jù)圖像處理的速度，應(yīng)盡量接近攝像頭。

除了PC機、CCD攝像頭兩個核心器件外，其余器件都很廉價，對其性能要求也不會太高，相應(yīng)驅(qū)動都已成型，應(yīng)用比較容易。這一設(shè)計充分利用了硬件特性，各硬件之間配合緊密，使得圖像處理部分算法難度降低且系統(tǒng)性能并不隨之削減。

2 圖像檢測算法設(shè)計

針對引言中提出的關(guān)鍵問題，本算法的核心在于解決圖像中的虛影問題和閾值求解。

在設(shè)備參數(shù)不變的情況下，虛影程度與目標速度正相關(guān)。這就使目標檢測速度受到限制。為使檢測速度得以提高，本文以數(shù)字圖像為基礎(chǔ)，設(shè)計了降低虛影程度算法和瓶蓋檢測算法。系統(tǒng)算法流程圖如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)算法流程圖

該算法包含5個步驟，分別是最小二乘法、灰度化、改進平均閾值分割算法、小面積去除法、差分等。其中最小二乘法是應(yīng)用在數(shù)字圖像的每一行數(shù)據(jù)中，對原始圖像進行優(yōu)化 ，方便后面算法的使用，可以減緩虛影程度，提高運算精度。改進平均閾值分割算法是根據(jù)實際圖像中目標所占面積比例大的情況，根據(jù)像素值大小對圖像分塊并求各塊的平均閾值，最后計算整體平均閾值。小面積去除法是針對對圖像中的小噪聲點的。

2.1 改進的平均閾值分割算法

平均閾值分割算法[11]：閾值分割是一種快速、簡單的圖像分割方法，算法原理即根據(jù)設(shè)定的閾值對圖像進行分割，其數(shù)學(xué)表達式為：

(1)

其中：D(x,y)表示像素值，T表示閾值。假設(shè)背景無雜質(zhì)且瓶蓋靜止，所采集的二維圖像只有非白色瓶蓋和白色背景兩部分，當0≤T≤min(min為瓶蓋最小像素值)時，就可獲得瓶蓋清晰輪廓。也就是說，當瓶蓋顏色越不接近白色，閾值T的選取范圍就越大。

設(shè)閾值數(shù)學(xué)表達式為：

(2)

令：

(3)

則有：

(4)

原始圖像分析：在采集的目標圖像中，背景像素值的大小遠小于目標像素值，而且其所占面積比例很小。如果對整幅圖求平均閾值T的話，T值會接近目標像素值，而T值的選擇不管接近背景或是目標，都會造成不準確，使得目標輪廓難以被完整地分割出來，影響檢測效果。對此，在平均閾值分割算法的基礎(chǔ)上，提出局部平均閾值分割算法。改進的算法流程如圖3所示。

圖3 改進平均閾值分割算法流程圖

根據(jù)實際圖像，利用式(2)對背景和目標分別進行平均閾值的計算，得到T1、T2，再對T1、T2求平均，得到所求閾值T，即

(5)

利用上述算法對圖像閾值分割，理論上分割后的圖像中僅剩瓶蓋和背景中的噪聲點，即d(x,y)=1是瓶蓋區(qū)域或噪聲點。對于噪聲點，其具有面積小、不集中的特點，基于這些特點采用小面積去除算法對圖像處理，以消除噪聲點。

2.2 最小二乘法算法的應(yīng)用

為解決目標虛影所造成的圖像質(zhì)量問題，首先需要分析虛影部分的數(shù)據(jù)，建立合適的數(shù)學(xué)模型。通過對圖像像素值的統(tǒng)計，得到在目標邊緣部分的三組數(shù)值。如圖4所示。

圖4 虛影像素值的繪制曲線

對此，提出最小二乘法算法[12-13]。

圖像中瓶蓋值與背景值存在突變，虛影部分可看成二者過渡區(qū)，通過數(shù)據(jù)分析，可將虛影部分像素值近似線性處理。

設(shè):

y=kx+b

(6)

式中：y是圖像部分的像素值，x是每行像素點個數(shù)，用此式表示每行像素值之間關(guān)系。

假設(shè)每行像素點個數(shù)是20。

列出誤差方程：

yxi-kxi-b=vii=1,2,…,20

(7)

式中：yxi是第xi個像素點處的均值像素值。根據(jù)式(8)

(8)

求出系數(shù)k、b。

根據(jù)式(7)、式(8)，對圖3中包含的三組數(shù)據(jù)進行運算，得到k=5,b=158。

圖5是對采集的原始圖像某一行像素的分析。

圖5 目標像素分析

x軸表示像素位置，y軸表示像素值，o-e段是瓶蓋區(qū)域，d-e段是虛影區(qū)域；a-b-d是理想狀態(tài)瓶蓋像素值，存在一個階躍，a-b-e是實際瓶蓋像素，存在虛影斜坡b-e；c-g-f是利用最小二乘法對圖像整體線性化結(jié)果，其與a-b-d交于點g。

由分析可知，當閾值T等于g點對應(yīng)像素時，二值化結(jié)果與理想二值化結(jié)果完全相同。相比原始圖像中的b點來說，g點更接近上述所求的平均閾值T。

2.3 小面積去除法

小面積去除算法的目的是將離散的小面積區(qū)域抹除，其基本原理是將小于或等于n個連續(xù)為0或1的像素點取反。

假設(shè)n=4，圖像局部像素值分布,為4×4矩陣：

從A中可以看出a13、a22、a23、a24均為0，且這四個點連續(xù)，將其取反，得矩陣：

此算法運用的關(guān)鍵在于連續(xù)點個數(shù)n的選擇，需根據(jù)經(jīng)驗和實際進行設(shè)定。

3 算法仿真及系統(tǒng)實驗分析

借助MATLAB軟件，對系統(tǒng)所涉及的算法進行仿真。仿真圖如圖6所示。

圖6 改進局部平均閾值分割與平均閾值分割對比圖

從圖6中可以看出，改進局部平均閾值算法將目標輪廓完整提取，而平均閾值分割算法使目標的部分未顯現(xiàn)，與上述理論假設(shè)相符。

虛影去除算法應(yīng)用在原始彩圖上，圖7是經(jīng)過灰度處理后的圖像，可明顯看出邊緣最小二乘法對降低虛影程度的效果[8]。

圖7 虛影處理前后對比圖

圖8是系統(tǒng)設(shè)計算法仿真圖，從原始圖像到處理結(jié)果都得以體現(xiàn)。其中從二值化圖像可以看出背景雜質(zhì)點的存在(瓶蓋右下方)，其出現(xiàn)原因跟閾值的選取有很大關(guān)系，面積濾波后的圖像彌補了這一缺陷，使得差分結(jié)果依然準確。

圖8 圖像處理算法仿真圖

假設(shè)檢測精度計算公式為[10]：

(9)

漏檢率計算公式為：

(10)

誤檢率計算公式為為：

(11)

其中：P是合格的瓶蓋數(shù)，N是不合格的瓶蓋總數(shù)，Tp是被正確檢測的合格蓋數(shù)，TN是正確檢測的不合格蓋數(shù)，F(xiàn)P是合格但被錯誤檢測為不合格的數(shù)量，F(xiàn)N是不合格但沒有被檢測為合格的數(shù)量。

對于系統(tǒng)效果分析，分別選用5 000個標準瓶蓋、1 000個帶有飛邊的瓶蓋進行系統(tǒng)測試，測試結(jié)果見表1，表中F表示錯誤，T表示正確。

表1 測試結(jié)果數(shù)據(jù)

根據(jù)式(9)-式(11)，分別計算出檢測精度Acc=99.9%，漏檢率FPR=0.2%，誤檢率為FNR=0.02%，平均檢測6 000個瓶蓋花費時間為2.74分鐘，相當于每分鐘檢測瓶蓋個數(shù)約2 189.78個。

從計算的結(jié)果可知該算法的漏檢率過大，但是在檢測精度相當高的情況下，漏檢的個數(shù)非常少。誤檢率也幾乎為零。此系統(tǒng)可以實現(xiàn)實時高速瓶蓋的檢測與篩選。

4 結(jié) 語

標準影像與被檢瓶蓋的影像的對比精確是檢測設(shè)備的關(guān)鍵問題。通常情況下，檢測設(shè)備是通過CCD相機采集影像，影像非常清晰，但邊緣部分的影像可能會產(chǎn)生虛影，而虛影部分的檢測結(jié)果會直接影響整個檢測系統(tǒng)的準確性。這也是圖像處理部分的主要干擾。本文在已有硬件基礎(chǔ)上進行算法設(shè)計，充分利用已有硬件，在追求準確性的基礎(chǔ)上，使算法簡單化，利用最小二值法算法降低虛影程度，使得系統(tǒng)對采集圖像質(zhì)量的要求降低，檢測速度大大提高。通過算法仿真和實驗結(jié)果分析，本設(shè)計可以高效完成有虛影的瓶蓋圖像處理，能準確對處于高速運動狀態(tài)的瓶蓋進行檢測篩選。

本設(shè)計在實際應(yīng)用中仍存在以下不足：

(1) 瓶蓋具有立體性，不合格的瓶蓋有很多類型、比如畸形，飛邊等，這些缺陷的位置可在瓶蓋任何地方出現(xiàn)，而本設(shè)計僅僅可以檢測到一個平面，增加攝像頭采用相同算法可以使系統(tǒng)檢測面增加，但計算量相對來說增大，達不到高速的目的，對瓶蓋的立體檢測算法，今后仍需做進一步研究。

(2) 系統(tǒng)漏檢率過大，本算法不適用檢測篩選價值昂貴的目標。本設(shè)計漏檢率高達0.2%，也就是說檢測500個瓶蓋會有兩個合格瓶蓋被淘汰，普通瓶蓋價格較廉價，可以接受這種不足，但對于一些特殊、廉價的瓶蓋來說就不適用了。

(3) 最小二值化處理降低虛影程度有限，并不能完全消除，使系統(tǒng)的檢測速度仍受到限制，只要閾值與上述g點不重合，必然存在一定誤差，需要設(shè)定一個合適的值來補足誤差，此值的大小要根據(jù)虛影程度和檢測效果來調(diào)整，虛影程度過大(速度過快)會使檢測效果降低。

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DESIGNOFBOTTLECAPDETECTIONALGORITHMBASEDONLEASTSQUAREMETHODANDITSAPPLICATION

Huang Da Huang Shucai Liu jinchang Pang Ce

(CollegeofAirandMissileDefense,AirForceEngineeringUniversity,Xi’an710051,Shaanxi,China)

With the progress of science and technology, the level of modern industrial production has been continuously raised. At present in the production line, the bottle cap’s detection still relies on manpower. To realize automatic real-time detection and screening of bottle caps, and improve the virtual shadow problem of high-speed movement bottle cap images, we design an algorithm suitable for high-speed bottle cap detection. Its main work includes:Analysis of data acquisition object edge image, and introduce the least square method to the field of image processing, the target image is linearized to reduce the virtual shadow degree and reduce the dependence of the system on the hardware; Improved average threshold segmentation algorithm, and combined with a small area removal method to remove the background impurities, to extract a clear target contour; The algorithm is proved by the simulation technology, and it has a simple, fast and other characteristics. Experiments show that the detection system has high accuracy and high real-time performance.

Machine vision Least square method Threshold segmentation Area filtering

2016-11-01。黃達，碩士生，主研領(lǐng)域：空天攔截與跟蹤。黃樹彩，教授。劉錦昌，碩士生。龐策，碩士生。

TP391

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2017.11.041