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        改進(jìn)高通濾波的圓柱滾子缺陷圖像非線性反銳化掩模

        2018-07-23 07:51:44鐘美鵬袁巨龍姚蔚峰吳喆
        軸承 2018年4期
        關(guān)鍵詞:區(qū)域效果方法

        鐘美鵬,袁巨龍,姚蔚峰,吳喆

        (1.嘉興學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院,浙江 嘉興 314001;2.浙江工業(yè)大學(xué) 超精密加工中心,杭州 310014;3.合肥工業(yè)大學(xué)宣城校區(qū) 機(jī)械工程系,安徽 宣城 242000)

        滾子的表面缺陷會(huì)影響圓柱滾子軸承的可靠性及服役壽命[1-2],基于機(jī)器視覺的圓柱軸承滾子缺陷自動(dòng)識(shí)別可提高滾子分揀的效率與可靠性,滾子缺陷圖像的增強(qiáng)預(yù)處理是缺陷識(shí)別過程的重要環(huán)節(jié)[3-4]。識(shí)別缺陷區(qū)域的大小是判斷滾子工件是否合格的重要判據(jù),為提高缺陷識(shí)別的可靠性,需要在缺陷區(qū)域提取前對(duì)滾子缺陷圖片進(jìn)行有效增強(qiáng)。

        反銳化掩模是圖像邊緣增強(qiáng)的常用方法,其通過加強(qiáng)圖像的高頻成分突出圖像的細(xì)節(jié)和邊緣,并將低頻分量從原始圖像中去除從而實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)。傳統(tǒng)的反銳化掩模采用了線性高通濾波器,由于圖像的細(xì)節(jié)和噪聲同時(shí)被增強(qiáng),即使很小的噪聲,在圖像平坦區(qū)域內(nèi)也會(huì)非常明顯。調(diào)整疊加系數(shù)的反銳化算法[5]、立方反銳化掩模技術(shù)[6]、自適應(yīng)反銳化掩模技術(shù)[7]等方法的處理效果相對(duì)于線性反銳化掩模技術(shù)有所提高,但仍然會(huì)在平滑區(qū)引入人為噪聲。文獻(xiàn)[8-9]在自適應(yīng)反銳化掩模技術(shù)的基礎(chǔ)上提出了基于細(xì)節(jié)區(qū)域原理的分割算法,較好地抑制了平坦區(qū)的噪聲,但由于采用傳統(tǒng)高通濾波器,在采用低增強(qiáng)系數(shù)時(shí)對(duì)細(xì)節(jié)邊緣的增強(qiáng)效果不足,而采用高增強(qiáng)系數(shù)時(shí)會(huì)產(chǎn)生明顯的過沖現(xiàn)象。

        針對(duì)現(xiàn)有反銳化掩模方法在滾子缺陷區(qū)域增強(qiáng)中存在的問題,提出一種采用改進(jìn)高通濾波器的非線性反銳化掩模方法,在實(shí)現(xiàn)滾子缺陷邊緣增強(qiáng)的同時(shí)抑制背景區(qū)域的噪聲。

        1 反銳化掩模

        1.1 非線性反銳化掩模

        非線性反銳化掩模(Non-Linearity Unsharp Masking,NLUM)算法能根據(jù)圖像的灰度特性調(diào)節(jié)具有增強(qiáng)作用的加權(quán)系數(shù),可非線性地增強(qiáng)滾子圖像缺陷的邊緣細(xì)節(jié),提高缺陷區(qū)域分割質(zhì)量。經(jīng)過大量試驗(yàn)得出,決定增強(qiáng)程度的加權(quán)因數(shù)Kn(x,y)為[10]

        (1)

        式中:D0(x,y)為原始圖像的灰度;M為圖像的最大灰階。

        非線性反銳化掩??筛鶕?jù)原始圖像缺陷特征的強(qiáng)弱實(shí)現(xiàn)不同強(qiáng)度的邊緣增強(qiáng)處理,從而避免圖像平坦區(qū)域的噪聲被過分增強(qiáng)。

        1.2 基于改進(jìn)高通濾波的非線性反銳化掩模

        當(dāng)原始圖像中缺陷區(qū)域邊緣較為模糊時(shí),傳統(tǒng)反銳化掩模銳化項(xiàng)中所使用的高通濾波模板對(duì)細(xì)節(jié)邊緣的增強(qiáng)效果不足,因此,引入一種基于卷積運(yùn)算的低通濾波模板,其表達(dá)式為

        B(x,y)=D0(x,y)H(m,n),

        (2)

        式中:H(m,n)為低通卷積模板。若模板過小,圖像反銳化掩模效果不明顯;若模板過大,則低通濾波效果過于明顯,會(huì)使反銳化掩模后的圖像產(chǎn)生過沖現(xiàn)象。因此,選擇5×5低通卷積模板,即

        (3)

        將改進(jìn)的高通濾波器以及Kn(x,y)代入線性反銳化掩模[11]的表達(dá)式可得

        Dp(x,y)=D0(x,y)+Kn(x,y)[D0(x,y)-

        B(x,y)],

        (4)

        式中:Dp(x,y)為處理之后的圖像的灰度。

        2 銳化及缺陷區(qū)域提取效果對(duì)比

        2.1 量化評(píng)價(jià)指標(biāo)

        為驗(yàn)證反銳化掩模算法的有效性,對(duì)原始缺陷圖像、線性及非線性反銳化掩模增強(qiáng)圖像進(jìn)行銳化及缺陷區(qū)域提取對(duì)比試驗(yàn)。選擇分布分離指標(biāo)(Distribution Separation Measure,DSM)作為滾子圖像銳化效果的量化評(píng)價(jià)指標(biāo)[12]。DSM是一種基于灰度概率分布的評(píng)價(jià)方法,其基本思想為:將待評(píng)價(jià)圖像分為目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域,目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域的灰度概率分布會(huì)出現(xiàn)重疊,若圖像增強(qiáng)效果較好,則目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域的灰度概率分布會(huì)偏向與分離,其定義為

        (5)

        式中:μ,σ分別為滾子圖像中不同區(qū)域的均值與校準(zhǔn)差;下標(biāo)B,T分別表示背景區(qū)域與目標(biāo)區(qū)域(缺陷區(qū)域);上標(biāo)O,E分別表示銳化前與銳化后。理想情況下,所獲得的DSM值應(yīng)大于0,且DSM值越大,表明銳化增強(qiáng)效果越好。若DSM值小于0,則表明增強(qiáng)效果較差。

        銳化后先對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理(閾值系數(shù)0.25),再對(duì)二值化圖像取反并使用邊長為3的方形結(jié)構(gòu)元素對(duì)圖像進(jìn)行開運(yùn)算以達(dá)到滾子圖像缺陷提取的目的。

        2.2 試驗(yàn)條件

        圓柱滾子加工表面質(zhì)量監(jiān)測裝置如圖1所示,圓柱滾子缺陷圖像通過光源和CCD攝像頭拾取,缺陷信號(hào)經(jīng)視頻采集卡傳遞到計(jì)算機(jī),通過軟件將缺陷信號(hào)處理成可視化信號(hào)。計(jì)算機(jī)對(duì)圖像識(shí)別處理后,通過串口線將特征值發(fā)送給聲光模塊從而顯示缺陷點(diǎn)數(shù)。

        圓柱滾子外徑面的展開圖片中,邊緣缺失及夾渣缺陷的邊緣非常清晰,使用普通閾值分割即可。而麻點(diǎn)缺陷由于邊緣不規(guī)則且缺陷區(qū)域灰度分布復(fù)雜,是缺陷提取中的難點(diǎn)。因此,選擇2例圓柱滾子圖像麻點(diǎn)缺陷來進(jìn)行增強(qiáng)與提取,以驗(yàn)證非線性反銳化掩模方法的有效性。帶缺陷的圓柱滾子如圖2所示,其中1#滾子為群點(diǎn)缺陷,每個(gè)缺陷區(qū)域大小約1.2 mm×1.5 mm;2#滾子為單點(diǎn)缺陷,缺陷區(qū)域大小約1.5 mm×1.0 mm。

        圖2 帶缺陷的圓柱滾子

        2.3 對(duì)比分析

        采用不同算法分別對(duì)群點(diǎn)缺陷及單點(diǎn)缺陷的滾子進(jìn)行處理,缺陷圖像及提取效果如圖3和圖4所示。

        圖3 不同算法對(duì)1#滾子的提取效果

        圖4 不同算法對(duì)2#滾子的提取效果

        從圖中可以看出:1)對(duì)于缺陷圖像,采用傳統(tǒng)線性反銳化掩模的增強(qiáng)效果較為均勻,即在缺陷區(qū)域得到增強(qiáng)的同時(shí),背景區(qū)域的噪聲及波紋也得到了增強(qiáng);非線性反銳化掩模對(duì)缺陷區(qū)域的增強(qiáng)效果與線性反銳化掩模接近,但背景區(qū)域相對(duì)較為平滑;基于改進(jìn)高通濾波模板的非線性反銳化掩模方法對(duì)缺陷區(qū)域的增強(qiáng)效果最為明顯,背景區(qū)域也較為平滑,但是在局部區(qū)域出現(xiàn)了過沖現(xiàn)象。2)對(duì)于缺陷提取效果,原始圖像的邊緣較為模糊,缺陷區(qū)域提取后出現(xiàn)明顯缺失,會(huì)影響缺陷大小的判斷,進(jìn)而影響滾子合格與否的判定;經(jīng)過線性與非線性反銳化掩模增強(qiáng)的圖像,由于缺陷邊緣得到增強(qiáng),缺陷提取區(qū)域更加接近真實(shí)缺陷,但由于增強(qiáng)效果有限,缺陷局部仍然出現(xiàn)了區(qū)域缺失,也會(huì)影響缺陷大小的判斷;而基于改進(jìn)高通濾波模板的反銳化掩模方法對(duì)缺陷區(qū)域的增強(qiáng)效果進(jìn)行了改進(jìn),缺陷提取區(qū)域的大小最接近真實(shí)缺陷,尤其在一些難以增強(qiáng)的局部區(qū)域(圖5中的實(shí)線框區(qū)域),該方法也得到了較好的增強(qiáng)效果,成功獲取了所需的目標(biāo)區(qū)域。

        圖5 缺陷圖像的目標(biāo)區(qū)域

        為進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的有效性,計(jì)算3種不同的反銳化掩模方法對(duì)滾子缺陷圖像提取后圖像的DSM值,結(jié)果如圖6所示。從圖中可以看出,基于改進(jìn)高通濾波模板的非線性反銳化掩模方法的DSM值最高,即具有最好的缺陷區(qū)域增強(qiáng)效果。

        圖6 不同增強(qiáng)缺陷圖像的DSM值

        3 結(jié)束語

        通過引入改進(jìn)的高通濾波器,提出一種改進(jìn)的非線性反銳化掩模方法,并以圓柱滾子缺陷圖像為處理對(duì)象進(jìn)行了圖像增強(qiáng)及缺陷區(qū)域提取試驗(yàn),得出如下結(jié)論:

        1)與線性反銳化掩模相比,非線性反銳化掩??梢栽谠鰪?qiáng)缺陷邊緣的同時(shí)抑制背景區(qū)域的過分增強(qiáng),但增強(qiáng)效果有限。在缺陷局部出現(xiàn)了區(qū)域缺失,影響缺陷大小的判斷。

        2)基于改進(jìn)高通濾波模板的非線性反銳化掩模方法可以改善缺陷區(qū)域的增強(qiáng)效果,尤其在難以增強(qiáng)的細(xì)節(jié)區(qū)域。與線性及非線性反銳化掩模方法相比,本文方法增強(qiáng)后缺陷圖像的DSM值最高,缺陷提取區(qū)域大小最接近真實(shí)缺陷。在后續(xù)研究中,將對(duì)該方法在滾子圖像缺陷圖像增強(qiáng)與提取過程中的自適應(yīng)性進(jìn)行進(jìn)一步研究。

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