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        機(jī)器視覺(jué)光源特性研究

        2021-09-10 07:22:44李若琛聶雨朱澤辰王博雅尹杰
        科技尚品 2021年2期
        關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺(jué)光源特性

        李若琛 聶雨 朱澤辰 王博雅 尹杰

        摘 要:機(jī)器視覺(jué)隨著人工智能的發(fā)展,近年來(lái)備受關(guān)注。機(jī)器視覺(jué)通過(guò)機(jī)器模仿人眼功能,對(duì)外界事物進(jìn)行觀(guān)測(cè)、分析與判斷。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)將提取到的圖像信號(hào)傳遞給計(jì)算機(jī),分析參數(shù),得到各類(lèi)數(shù)字化信號(hào)并進(jìn)行后續(xù)研究。在影響機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)圖像質(zhì)量的諸多因素中,光源特性起到關(guān)鍵性作用。好的光照系統(tǒng)能夠突出物體和背景間的差異,簡(jiǎn)化圖像分割算法,提高物體邊緣與背景間的陡峭變化與對(duì)物體的測(cè)量精度。該實(shí)驗(yàn)從光源的強(qiáng)度、位置、均勻性、顏色等方面展開(kāi),研究這些參數(shù)對(duì)機(jī)器視覺(jué)圖像質(zhì)量的影響。

        關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺(jué);光源;特性

        中圖分類(lèi)號(hào):TN307 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-1064(2021)02-039-04

        DOI:10.12310/j.issn.1674-1064.2021.02.018

        1 研究思路及參數(shù)

        探究光源主要性能參數(shù)、常用光源種類(lèi)及選擇、光源布局方式、處理程序選用等[1]。

        建立不同的光源照射模型,確定設(shè)計(jì)需求參數(shù)。

        搭建機(jī)器視覺(jué)照明系統(tǒng)測(cè)試實(shí)驗(yàn)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)對(duì)照明環(huán)境的測(cè)試。

        進(jìn)行實(shí)驗(yàn),對(duì)采集得到的圖像進(jìn)行處理,進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)并對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果,總結(jié)結(jié)論。

        研究參數(shù)包括:光源強(qiáng)度;光源位置;光源均勻性;光譜[2]。

        2 相關(guān)程序

        2.1 Sobel算子

        Sobel算子具有運(yùn)算較為簡(jiǎn)潔、算法耗時(shí)短、邊緣輸出幅度大、漏檢邊緣與假檢邊緣較少、邊緣定位精度較高等突出優(yōu)勢(shì),所以實(shí)驗(yàn)采用Sobel算子進(jìn)行邊緣檢測(cè),判斷機(jī)器視覺(jué)識(shí)別能力的強(qiáng)弱[3]。

        本次實(shí)驗(yàn)的sobel程序:

        clear all;clc;

        i=imread('1.png');

        i=rgb2gray(i);

        i=im2double(i);

        [j,thresh]=edge(i,'sobel',[],'horizontal');

        figure;

        subplot(121);imshow(i);subplot(122);imshow(j);

        2.2 信噪比

        圖像信噪比也是體現(xiàn)圖像清晰程度與衡量圖像質(zhì)量好壞的一項(xiàng)重要指標(biāo),信噪比大,圖像畫(huà)面就清晰明朗;信噪比小,則畫(huà)面上可能充滿(mǎn)雜波干擾,將影響機(jī)器對(duì)采集到的圖像的分析。

        本次實(shí)驗(yàn)的信噪比程序:

        clear all;clc;

        img=imread('15.png');

        img=rgb2gray(img);

        [h w]=size(img);

        imgn=imresize(img,[floor(h/2) floor(w/2)]);

        imgn=imresize(imgn,[h w]);

        img=double(img);

        imgn=double(imgn);

        B=8;MAX=2^B-1;

        MES=sum(sum((img-imgn).^2))/(h*w);

        PSNR=20*log10(MAX/sqrt(MES));

        2.3 標(biāo)準(zhǔn)差

        標(biāo)準(zhǔn)差是定量反映圖像質(zhì)量的又一參數(shù),其表征了像素灰度值之間的離散程度,在一定程度上體現(xiàn)了圖像的清晰程度。標(biāo)準(zhǔn)差越大,說(shuō)明圖像中灰度級(jí)分布越散,圖像質(zhì)量也就越好。

        本次實(shí)驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)差程序:

        clear all;clc;

        m=imread('1.png');

        i=rgb2gray(m);

        s2=std2(j);

        2.4 對(duì)比度

        對(duì)比度是指一幅圖像灰度反差的大小,一般情況下,對(duì)比度越大,圖像越清晰醒目,色彩越鮮明艷麗;而對(duì)比度小,整個(gè)畫(huà)面顯得灰蒙蒙一片。高對(duì)比度對(duì)于圖像的清晰度、細(xì)節(jié)表現(xiàn)、灰度層次表現(xiàn)都有很大幫助。由于本次實(shí)驗(yàn)的對(duì)比度程序較長(zhǎng)且使用較少,此處便不贅述具體程序。

        3 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

        3.1 光源種類(lèi)

        LED光源具有一系列優(yōu)勢(shì),其穩(wěn)定、均勻、明亮,形狀多樣,適用于實(shí)驗(yàn)中照射方式的改變,方便變換燈光顏色,可以無(wú)極調(diào)節(jié)亮度,反應(yīng)快捷,有利于減小實(shí)驗(yàn)誤差。此外,還兼具環(huán)保、發(fā)光效率高、發(fā)熱少等特性,所以在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域內(nèi),LED光源無(wú)疑占據(jù)主流,所以本次實(shí)驗(yàn)采用LED光源作為主要實(shí)驗(yàn)光源[4]。

        3.2 光源強(qiáng)度

        本次實(shí)驗(yàn)使用條形LED光源,設(shè)置了三個(gè)梯度的光源強(qiáng)度(3W、6W、9W),以暗室作為參照,拍攝了不同光源強(qiáng)度下包裝盒的圖像。

        暗室下的原圖與圖像分析結(jié)果如圖1所示。

        可以看出,在無(wú)光照的情況下,原圖辨識(shí)度不高,同時(shí)利用邊緣檢測(cè)分析得到的結(jié)果十分不理想,圖像出現(xiàn)大量斑點(diǎn),基本很難辨別出任何輪廓。此時(shí),圖像標(biāo)準(zhǔn)差S=14.9302很小,說(shuō)明圖像中灰度級(jí)分布集中,圖像質(zhì)量不佳。

        給予3W LED白光照射下的原圖與圖像分析結(jié)果如圖2所示。

        光強(qiáng)為3W時(shí),可見(jiàn)圖像清晰度改善明顯,突出反映在sobel邊緣分析結(jié)果中,包裝盒上的英文字母與數(shù)字“12”,較暗室來(lái)看已經(jīng)有了一定的輪廓,只是字母并不清晰。從另外兩個(gè)參數(shù)來(lái)看,峰值信噪比PSNR=29.3068,較暗室有所提高,S=48.9336,有大幅度提升,說(shuō)明一旦加以光源后,圖像質(zhì)量較暗室將有明顯提高與較大改善。

        給予6W LED白光照射下的原圖與圖像分析結(jié)果如圖3所示。

        光強(qiáng)為6W時(shí),從sobel分析結(jié)果來(lái)看,較3W還是有所提高,體現(xiàn)在數(shù)字“2”的輪廓已經(jīng)非常清晰,且下方字母的輪廓更為明顯,可以隱約看出右下角的“辦公”二字,這在3W照明時(shí)是無(wú)法看清的。峰值信噪比PSNR=28.9339,按規(guī)律來(lái)說(shuō),峰值信噪比應(yīng)該隨圖像清晰度增加而增加,但是此處較3W略有降低。經(jīng)過(guò)資料查找分析,一種可能是實(shí)驗(yàn)存在誤差,另一種可能是PSNR的結(jié)果無(wú)法和人眼看到的視覺(jué)品質(zhì)完全一致,許多實(shí)驗(yàn)結(jié)果也顯示,有可能PSNR較高者看起來(lái)反而比PSNR較低者差。再者,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)看分析結(jié)果,6W照明時(shí)圖像標(biāo)準(zhǔn)差S=56.0397,較3W有明顯提高,綜上說(shuō)明6W的整體效果要高于3W。

        給予9W LED白光照射下的原圖與圖像分析結(jié)果如圖4所示。

        在9W光源照明下,可以看出圖像細(xì)節(jié)更為充分,比如圖像中已經(jīng)可以分辨出右下角“炫彩辦公”四個(gè)漢字,對(duì)于右上角字母的辨識(shí)度也比6W有所提高。從定量角度來(lái)看,圖像峰值信噪比PSNR=29.2781,標(biāo)準(zhǔn)差S=58.2943,與上述6W情況相比,圖像質(zhì)量略有提高。

        由以上實(shí)驗(yàn)可以推斷結(jié)論,光照強(qiáng)度的提高對(duì)于圖像質(zhì)量的改善有很大影響,但是當(dāng)光強(qiáng)增強(qiáng)到一定值時(shí),圖像質(zhì)量就可以滿(mǎn)足很多場(chǎng)合的要求。此時(shí),繼續(xù)增大光強(qiáng),從節(jié)能、性?xún)r(jià)比的方面來(lái)說(shuō)并不適合,所以在實(shí)際場(chǎng)合,合理選擇光源強(qiáng)度,才能達(dá)到照明與效率都較為理想的情況。

        3.3 光源位置

        針對(duì)光源位置,實(shí)驗(yàn)中選擇了前向照明、頂端照明、背場(chǎng)照明三種情況進(jìn)行研究。其中,前向照明與頂端照明采用6W白色條形LED燈光作為光源,背場(chǎng)照明采用30W白熾燈板作為光源。

        前向照明時(shí)原圖與圖像分析結(jié)果如圖5所示。

        由圖像可以看出,當(dāng)采取前向照明時(shí),由于光源偏向在物體的某一側(cè),會(huì)導(dǎo)致與光源相對(duì)的另一側(cè)出現(xiàn)較大面積的黑影。這一點(diǎn)在sobel邊緣分析圖像中也可以看出來(lái),圖像偏于光照一側(cè)的輪廓較背于光照一側(cè)的輪廓要清晰,但是圖像整體清晰度尚可。通過(guò)定量分析知此時(shí)峰值信噪比PSNR=37.0018,標(biāo)準(zhǔn)差S=69.4199,說(shuō)明在前向照明的情況下,雖然肉眼認(rèn)為圖像質(zhì)量不佳,但是機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)尚可辨別。

        頂端照明時(shí)原圖與圖像分析結(jié)果如圖6所示。

        頂端照明時(shí),整幅圖像顯示出清晰明了的感覺(jué),邊緣陰影較小,從邊緣分析來(lái)看,輪廓保留也較為完好,基本能夠清晰判斷圖像內(nèi)容。該圖像PSNR=28.5875,標(biāo)準(zhǔn)差S=60.2465,參數(shù)也體現(xiàn)出圖像質(zhì)量尚可。

        背場(chǎng)照明時(shí)原圖與圖像分析結(jié)果如圖7所示。

        背場(chǎng)照明時(shí),即便通過(guò)肉眼可以辨別出字符,但是將圖像交給計(jì)算機(jī)處理時(shí),縱使參數(shù)PSNR=37.0850,S=76.8766良好,但是sobel算子結(jié)果卻為一片漆黑。也就是說(shuō),在背場(chǎng)照明下,機(jī)器視覺(jué)并不能很好地發(fā)揮作用。筆者推斷,由于本次實(shí)驗(yàn)的被攝物為不透光物體,所以只有當(dāng)光照強(qiáng)度更加強(qiáng)烈時(shí),才有可能使機(jī)器辨別出內(nèi)容,或者當(dāng)物體為透光物時(shí),背場(chǎng)照明才可以發(fā)揮一定的作用。

        由以上實(shí)驗(yàn)可以初步總結(jié),在機(jī)器照明的不同場(chǎng)合,應(yīng)根據(jù)需要選擇合適的光源放置方法。在條件允許的情況下,可以?xún)?yōu)先考慮頂端照明,其次考慮前向照明。針對(duì)不透光物體,則盡量避免使用背場(chǎng)照明,對(duì)于透光物體,背場(chǎng)照明的光源也需要更大的功率,所以其也并非優(yōu)于前向照明與頂端照明。

        3.4 光源均勻性

        為了研究光的均勻性,筆者進(jìn)行了兩組實(shí)驗(yàn),第一組采用單一6W白色LED燈作為光源置于被攝物上方,第二組采用3個(gè)2W白色LED燈作為光源等距分散置于被攝物周?chē)?/p>

        6W光源集中照射的原圖與成像分析如圖8所示。

        首先,從肉眼上直接觀(guān)察原圖像,集中光源下,光源照射效果在被攝物的某處過(guò)于集中,而在其余部分稍暗,由此判斷效果應(yīng)該不佳。從sobel結(jié)果來(lái)看,圖像輪廓較為模糊,在燈光集中處和其他各處的輪廓無(wú)法比擬,整體質(zhì)量不是很理想。

        3個(gè)2W光源分散照射的原圖與成像分析如圖9所示。

        從直觀(guān)感受來(lái)看,使用低功率分散照明的效果要比高功率集中照明的效果更好,光照在整個(gè)被攝物表面分布均勻。從sobel算子結(jié)果看來(lái),無(wú)論是圖像左上的數(shù)字“12”,還是下方的字母與右下角的“辦公”字樣,輪廓都較為清晰。從定量參數(shù)來(lái)看,標(biāo)準(zhǔn)差S高達(dá)80.6759,表明圖像質(zhì)量較好。

        綜上可以推出結(jié)論,使用小功率分散照射的方式要比使用大功率集中照射的方式效果更好,即在條件允許的情況下選擇光源照明方式時(shí),要考慮到光源的均勻性對(duì)成像質(zhì)量的影響。

        3.5 光源顏色

        在本次研究中,筆者使用兩組實(shí)驗(yàn),對(duì)比探究光源顏色與背景顏色相同或不同時(shí),對(duì)于機(jī)器視覺(jué)成像質(zhì)量的影響。第一組在被攝物下方放置紅色背景板,使用紅色LED光源進(jìn)行照明,第二組在被攝物下方同樣放置紅色背景板,使用白色LED光源進(jìn)行照明。在這組實(shí)驗(yàn)中,主要觀(guān)察sobel算子處理結(jié)果以及圖像的對(duì)比度數(shù)據(jù),從而判斷何種情況下成像質(zhì)量理想。

        紅色背景、紅色光源情況下的原圖與圖像分析結(jié)果如圖10所示。

        從sobel的分析結(jié)果來(lái)看,圖像輪廓不明顯,除了能概略看出左上方的數(shù)字“2”之外,其他的漢字或者字母均無(wú)法辨別。同時(shí),肉眼觀(guān)察到原圖左下角紅色的“COLOR”字樣在紅光照射下已幾乎不可見(jiàn),反映在sobel邊緣處理結(jié)果中則是左下角完全漆黑,無(wú)法辨別出有任何字樣。如此,更是說(shuō)明了如果被攝物顏色與光源以及背景顏色相同,機(jī)器視覺(jué)將難以甚至無(wú)法分析被攝物。同時(shí),運(yùn)行對(duì)比度程序得出圖像對(duì)比度C≈9.64,對(duì)比度較低,所以圖像會(huì)有一種灰蒙蒙的感覺(jué),并不理想。

        紅色背景、白色光源情況下的原圖與圖像分析結(jié)果如圖11所示。

        相較于紅色背景與紅色光源作用下的圖像,當(dāng)背景與光源顏色不同時(shí),無(wú)論從原圖還是sobel結(jié)果來(lái)看,圖像都更為明朗清楚,色彩更鮮明,圖像輪廓辨識(shí)度也有較大提高,整體質(zhì)量?jī)?yōu)于前者。此時(shí),圖像對(duì)比度C≈265.07,也遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于前者,所以圖像會(huì)更加清晰。

        4 實(shí)驗(yàn)總結(jié)

        本次實(shí)驗(yàn)以包裝盒為研究對(duì)象,針對(duì)機(jī)器視覺(jué)光源特性的幾個(gè)重要參數(shù)展開(kāi)研究,探索最佳照明方案,以便機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)能夠捕捉到被攝物細(xì)節(jié),從而有利于后續(xù)圖像分析與處理。

        針對(duì)光源種類(lèi),文章并未設(shè)計(jì)詳細(xì)實(shí)驗(yàn),根據(jù)LED光源特性強(qiáng)于諸多照明光源的特點(diǎn),當(dāng)前LED光源照明無(wú)疑是較為合理的選擇。

        在光源強(qiáng)度選擇上,有光源的效果一定強(qiáng)于無(wú)光源的效果,但是當(dāng)光照強(qiáng)度達(dá)到一定程度后,對(duì)于圖像質(zhì)量的改善效果便不再明顯。此時(shí),繼續(xù)增大光源強(qiáng)度,反而會(huì)導(dǎo)致光源能耗大幅增加,甚至出現(xiàn)較為明顯的反光現(xiàn)象,總體性?xún)r(jià)比會(huì)下降。所以,在選擇光源強(qiáng)度時(shí),要以達(dá)到圖像質(zhì)量需求為標(biāo)準(zhǔn),合理選擇。

        在光源擺放上,本次實(shí)驗(yàn)研究了前向照明、頂端照明以及背場(chǎng)照明。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果,照明效果最佳為頂端照明,頂端照明能夠最大化表現(xiàn)出被攝物的表面特征,清晰明朗。其次為前向照明,能較好反映物體的特征。針對(duì)如實(shí)驗(yàn)所用的不透光物體,最不適用的為背場(chǎng)照明,其只能捕捉到被攝物的大致外形,而表面特征少之又少,其更適用于被測(cè)物為透光物的場(chǎng)合。

        在光譜方面,實(shí)驗(yàn)通過(guò)改變背景顏色與光源顏色,結(jié)合被攝物部分特征的顏色,說(shuō)明了同色光源與背景或同色光源與同色被攝物會(huì)減小圖像整體的對(duì)比度,機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)圖像特征的捕捉能力較差。反之,對(duì)于不同色的光源與背景,對(duì)比度會(huì)有顯著提高,圖像較為清晰,質(zhì)量較為理想。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 靳衛(wèi)國(guó),周莉.應(yīng)用MATLAB研究機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的光源特性[J].電子工業(yè)專(zhuān)用設(shè)備,2012,41(2):40-47.

        [2] 何新宇,趙時(shí)璐,張震,等.機(jī)器視覺(jué)的研究及應(yīng)用發(fā)展趨勢(shì)[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造,2020(10):281-283,287.

        [3] 張聰聰,牟莉.基于機(jī)器視覺(jué)的圖像邊緣檢測(cè)算法研究[J].國(guó)外電子測(cè)量技術(shù),2020,39(12):80-85.

        [4] 劉航鋮,嚴(yán)小軍,惠宏超.兩種常用光源在機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)中的對(duì)比與選用[J].科技風(fēng),2020(3):74-76

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