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        基于機器視覺的光纖端面幾何參數(shù)測量研究

        2023-03-21 03:57:34陳曉榮
        計量學(xué)報 2023年2期
        關(guān)鍵詞:圓度涂覆圓心

        金 柯, 陳曉榮

        (上海理工大學(xué) 光電信息與計算機工程學(xué)院,上海 200093)

        1 引 言

        近年來隨著網(wǎng)絡(luò)速率的提高以及5G通信的迅速發(fā)展,光纖需要承載更高的網(wǎng)絡(luò)速率[1,2]。光纖幾何參數(shù)是光纖最基本的參數(shù)[3],除了對光纖的光傳輸性能[4]、機械性能等有影響外,還對光纖的連接損耗的大小起著至關(guān)重要的作用[5]。因此在保障光纖的質(zhì)量和產(chǎn)量的同時,需要在光纖生產(chǎn)制造和應(yīng)用過程中,能夠高效準(zhǔn)確地測量光纖的幾何參數(shù)。

        目前,常見的光纖幾何參數(shù)的測量方法主要有人工測量法,橫向干涉法,近場光分布法等[6]。人工測量法對工人的操作水平有一定的要求,并且主觀性較強,面對較多的測量樣本時,效率較低,影響工作進(jìn)度。

        橫向干涉法[7]則使用干涉顯微鏡,在垂直于光纖試樣軸線的方向上進(jìn)行照明,通過產(chǎn)生的干涉條紋,獲取折射率的剖面,此方法適合測量光纖的芯直徑和最大理論數(shù)值孔徑,但不大適合對光纖包層和涂覆層幾何參數(shù)的測量。

        近場光分布法通過CCD攝像機[8]獲取光纖的端面圖像,并對圖像進(jìn)行處理,獲取光纖幾何參數(shù),但對光照條件要求較高,光強分布不均易導(dǎo)致圖像的重心位置偏移,使得到的纖芯和包層圖像界限模糊,影響幾何參數(shù)的測量精度。

        本文提出一種基于機器視覺的光纖幾何參數(shù)測量方法,采用Deriche邊緣檢測方法對光纖的二次涂覆層端面和一次涂覆層端面進(jìn)行邊緣提取,提出去偽邊緣算法,使檢測擬合出的圖像邊緣更精準(zhǔn),測量結(jié)果更精確。

        2 光纖端面幾何參數(shù)定義

        光纖涂覆層端面如圖1所示。圖1(a)僅對光纖纖芯通光,對光纖涂覆層不通光,獲取二次涂覆層端面圖;圖1(b)則將光纖涂覆層端面向后合適長度處,剝離涂覆層后照入光源,光經(jīng)過各涂覆層傳導(dǎo)將各層端面照亮,根據(jù)各層不同的材料衰減系數(shù)及不同的光入射角區(qū)分各層次[9],用于一次涂覆層的測量。光纖端面的幾何參數(shù)[10]包括一次涂覆層直徑,一次涂覆層圓度;二次涂覆層直徑,二次涂覆層圓度等。圓度的計算公式為

        (1)

        式中:a、b分別為擬合橢圓長半軸和短半軸長度。

        圖1 光纖端面圖Fig.1 End view of optical fiber

        3 圖像處理算法及分析

        3.1 算法流程

        本文所采用的數(shù)字圖像處理算法流程如圖2所示。由圖2可知,讀取光纖端面圖像之后,使用Deriche邊緣檢測算法進(jìn)行邊緣提取,得到的邊緣輪廓存在無效邊緣及干擾,不能直接進(jìn)行測量,需進(jìn)一步對輪廓進(jìn)行篩選,提取有效邊緣,并對斷續(xù)邊緣進(jìn)行合并,通過最小二乘法擬合得到圓和橢圓,最后通過計算得到光纖的幾何參數(shù)。

        圖2 算法流程Fig.2 Algorithm flow

        3.2 圖像分割

        圖像分割[11,12]的一種重要途徑則是通過邊緣檢測,濾波是邊緣檢測中的重要環(huán)節(jié),一般濾波過程采用的是卷積運算,導(dǎo)致濾波過程耗時長,Deriche邊緣檢測[13~16]是Rachid Deriche在Canny邊緣檢測的基礎(chǔ)上提出的遞歸型濾波器,在處理包含噪聲的圖像時,可以加快卷積運算的效率,表達(dá)式如下:

        g(x)=-α2xe-α|x|

        (2)

        式中:g(x)為輸出信號;α為平滑參數(shù),α參數(shù)大小可以控制定位精度以及信噪比,α減小,精度降低,α增大,精度提高;x為輸入信號。

        Deriche邊緣檢測步驟如下:

        Step1 用IIR濾波器平滑圖像;

        Step2 利用一階偏導(dǎo)有限差分近似計算梯度幅值和方向;

        Step3 對各像素點的梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制,保留幅值局部變化最大的像素點;

        Step4 用雙閾值算法檢測邊緣,連接邊緣;

        二次涂覆層邊緣檢測如圖3所示。對二次涂覆層端面測試見圖3(a);進(jìn)行Deriche邊緣檢測見圖3(b),紅色實線為邊緣檢測的結(jié)果;通過對邊緣檢測得出的輪廓進(jìn)行半徑及長度篩選,去除內(nèi)部的短小曲線,則得到二次涂覆層的實際邊緣如圖3(c)所示。

        圖3 二次涂覆層邊緣檢測Fig.3 Edge detection of secondary coating

        對二次涂覆層邊緣進(jìn)行邊緣合并和圓擬合即得到二次涂覆層的半徑R,為減小后續(xù)對一次涂敷層檢測的計算量,用半徑為0.9R和半徑為0.6R的圓形結(jié)構(gòu)縮小光纖端面區(qū)域見圖4。分別得到的外層紅線圍成的區(qū)域S1以及內(nèi)層紅線圍成的區(qū)域S2,兩區(qū)域做差得光纖一次涂覆層SROI區(qū)域,兩條紅色實線圍成的區(qū)域為光纖一次涂覆層SROI區(qū)域,如圖4(b)所示。

        圖4 一次涂覆層SROI區(qū)域Fig.4 Primary coating SROI area

        Deriche邊緣檢測結(jié)果如圖5所示。將圖4(b)的SROI區(qū)域從原圖中提出,如圖5(a)所示。進(jìn)行Deriche算子邊緣檢測后所得的光纖端面圖像邊緣如圖5(b)紅色曲線所示。

        圖5 Deriche邊緣檢測結(jié)果Fig.5 Deriche edge detection results

        3.3 去偽邊緣算法

        對光纖端面圖進(jìn)行邊緣檢測處理后,雖然已經(jīng)檢測出了一次涂覆層的邊緣,但這些曲線并不全都是一次涂覆層的邊緣線,光纖端面圖像中存在很多裂紋,而這些裂紋所在的區(qū)域灰度值變化比較明顯,因此被誤認(rèn)為是邊緣,即偽邊緣。為了提高檢測精度,本文提出一種去偽邊緣算法,能夠有效去除偽邊緣的影響,最終準(zhǔn)確得到實際邊緣。去偽邊緣算法步驟如下:

        Step1:設(shè)邊緣線上像素點為n個,像素點的位置為(xi,yi)其中i=1,2…n,設(shè)像素與像素之間的距離為Δl,各邊緣線的長度l為

        (3)

        圖6 長度篩選后的邊緣Fig.6 Edge after length screening

        Step2 經(jīng)過Step1的篩選,假設(shè)還剩m條邊緣線,計算各段邊緣線上的像素點到區(qū)域中心的最大距離dmax及最小距離dmin,根據(jù)圓弧上各點到圓心距離相等的原理,將區(qū)域中心近似為圓心。若一條邊緣線到區(qū)域中心距離的最大值與最小值相差超過Δd,則說明該段邊緣線的圓心不在區(qū)域中心,則可排除此弧線。因此需要確定Δd的值,分別計m條曲線到區(qū)域中心的最大和最小距離之差Δdi,即:

        Δdi=di max-di min

        (4)

        根據(jù)比例相加Δdi,得到Δd:

        (5)

        對于m條曲線到圓心點最大和最小距離差值Δdi超過Δd的曲線,則可以判定該曲線圓心不是在區(qū)域中心附近,經(jīng)過處理得到如圖7所示的邊緣。

        圖7 以圓心距離為標(biāo)準(zhǔn)的篩選結(jié)果圖Fig.7 Screening results based on center distance

        Step3 在對曲線進(jìn)行以圓心距離為標(biāo)準(zhǔn)的篩選后,仍然有部分的偽邊緣存在。提出梯度篩選算法,計算每段輪廓的梯度幅值,取其平均值,將梯度幅值大于平均值的輪廓篩選出來,接著再對篩選出的輪廓重復(fù)上述Step2的操作,以圓心距離為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行篩選,最后得到真實的一次涂覆層邊緣,如圖8所示。

        圖8 實際的一次涂覆層邊緣Fig.8 Actual primary coating edge

        Step4 邊緣連接。此時的“邊緣”都處在實際的一次涂覆層邊緣上了,但是這些曲線間沒有連接。提出輪廓連接算法,通過半徑、圓心和圓弧上的間隙檢查結(jié)果來合并輪廓,邊緣連接結(jié)果如圖9所示。

        圖9 邊緣連接結(jié)果Fig.9 Edge connection results

        3.4 曲線擬合

        對圖像進(jìn)行去偽邊緣后,保留下的邊緣都處于實際的一次涂覆層上,但仍是一條未閉合的曲線,因此,想要得到確定這些圓環(huán)的幾何參數(shù),需要對這些邊緣進(jìn)行曲線擬合,從而計算出光纖端面的幾何參數(shù)。最小二乘法[17-19]通過最小化誤差的平方和找到一組數(shù)據(jù)最佳的函數(shù)匹配,利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數(shù)據(jù),并使這些求得的數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和為最小。

        假設(shè)理想圓的圓心坐標(biāo)為A(x0,y0),圓的半徑為R,圓的方程則可以表示為

        (x-x0)2+(y-y0)2=R2

        (6)

        x2+y2+ax+by+c=0

        (7)

        求出a,b,c,則能求出圓心的坐標(biāo)和半徑參數(shù),并且進(jìn)行曲線擬合。如圖10所示,紅色圓即為擬合圓。

        圖10 最小二乘法擬合結(jié)果Fig.10 Least square fitting results

        4 實驗結(jié)果

        光纖在切割過程中易產(chǎn)生或大或小的形變,且邊緣區(qū)域的模糊程度也不同。本文選取形變不同的兩幅光纖端面圖,光纖檢測結(jié)果圖11所示。

        圖11 光纖檢測結(jié)果Fig.11 Optical fiber test results

        光纖1測量結(jié)果為:一次涂覆層直徑為186.355 μm,圓度為1.544 16%;二次涂覆層直徑為251.406 μm,圓度為0.004 775 68%。光纖2測量結(jié)果為:一次涂覆層直徑為184.791 μm,圓度為1.627 29%;二次涂覆層直徑為250.027 μm,圓度為0.010 461 6%。

        由圖11可以發(fā)現(xiàn),面對形變較大且邊緣模糊程度較大的光纖端面,都可以精確地擬合出涂覆層的邊緣并且得出測量數(shù)據(jù)。由表2可得出:本文算法做為驗證算法是否能夠滿足要求。隨機抽取3組光纖進(jìn)行參數(shù)測量,包括一次涂覆層直徑d1,一次涂覆層圓度φ1;二次涂覆層直徑d2,二次涂覆層圓度φ2。每組測量3次,最后得到測量平均值與標(biāo)準(zhǔn)偏差,測量結(jié)果如表2所示。

        測量得到的光纖涂覆層參數(shù),符合國家規(guī)定的測量指標(biāo)[20](涂覆層直徑重復(fù)測量精度≤1.00 μm,涂覆層不圓度重復(fù)性測量精度≤0.4%)。對涂覆層直徑的重復(fù)測量精度可達(dá)0.021 μm,涂覆層不圓度重復(fù)測量精度可達(dá)0.043%,能夠滿足光纖幾何參數(shù)的測量要求。

        表2 光纖涂覆層幾何參數(shù)測量結(jié)果Tab.2 Measurement results of optical fiber coating geometric parameters

        5 結(jié) 論

        本文運用數(shù)字圖像處理的方法對光纖的幾何參數(shù)進(jìn)行測量,主要通過Deriche邊緣檢測算法對光纖的二次涂覆層測試圖和一次涂覆層測試圖進(jìn)行圖像分割,減小計算復(fù)雜度,提出去偽邊緣算法,增加邊緣擬合的精確度。實驗證明本文方法操作簡便,可以提高光纖幾何參數(shù)的測量效率,對涂覆層直徑的重復(fù)測量精度可達(dá)0.021 μm,涂覆層圓度重復(fù)測量精度可達(dá)0.043%。后續(xù)工作尚需進(jìn)一步改進(jìn)去偽邊緣算法,進(jìn)一步提高測量精度。

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