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      基于霍夫變換的劃痕檢測(cè)算法應(yīng)用

      2012-04-29 07:59:35謝季峰
      電腦知識(shí)與技術(shù) 2012年20期
      關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺(jué)

      謝季峰

      摘要:光纖連接器端面在出廠前會(huì)有污點(diǎn)和劃痕,對(duì)于劃痕的檢測(cè)非常重要。該文利用機(jī)器視覺(jué)的方法,提出一種基于霍夫變換的劃痕檢測(cè)的方法,此方法可有效增加檢測(cè)的精度。

      關(guān)鍵詞:機(jī)器視覺(jué);霍夫變換;局部二值化

      中圖分類號(hào):TP271文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1009-3044(2012)20-4957-02

      目前,光纖通信已在我國(guó)大量應(yīng)用,光纖通常采用兩種方式進(jìn)行連接,一種是永久性連接;另一種是可拆卸的活動(dòng)連接,需要使用光纖連接器,光纖連接器是把光纖的兩個(gè)端面精密地對(duì)接起來(lái),使發(fā)射光纖輸出的光能量最大限度地耦合到接收光纖中。

      光纖連接器的質(zhì)量極大的影響了光纖傳輸?shù)馁|(zhì)量,在連接器端面上由于加工工藝的限制和隨機(jī)誤差的存在,會(huì)出現(xiàn)各種瑕疵,可以將其劃分為污點(diǎn)和劃痕。因此在出廠前,需要對(duì)其端面進(jìn)行劃痕和污點(diǎn)的檢測(cè),傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方法誤差大,檢測(cè)效率低,為此該文提出一種利用機(jī)器視覺(jué),基于霍夫變換進(jìn)行劃痕檢測(cè)的方法,經(jīng)檢驗(yàn)此方法能提高檢測(cè)的精度,降低檢測(cè)的成本。

      霍夫變換是圖像處理中從圖像中識(shí)別幾何形狀的基本方法之一,應(yīng)用很廣泛。最基本的霍夫變換是從黑白圖像中檢測(cè)直線(線段)。

      通常來(lái)說(shuō),直線的方程可以用y=k?x+b來(lái)表示,其中k和b是參數(shù),分別是斜率和截距,過(guò)某一點(diǎn)() x0,y0的所有直線的參數(shù)都會(huì)滿足方程y0=k?x0+b。即點(diǎn)() x0,y0確定了一組直線。方程y0=k?x0+b在參數(shù)k-b平面上是一條直線,也可以看做方程b=-x0?k+y0對(duì)應(yīng)的直線。這樣,圖像x-y平面上的一個(gè)前景像素點(diǎn)就對(duì)應(yīng)到參數(shù)平面上的一條直線。通過(guò)舉例說(shuō)明解決前面那個(gè)問(wèn)題的原理。設(shè)圖像上的直線是y=x,先取上面的三個(gè)點(diǎn):A(0,0), B(1,1), C(2,2)??梢郧蟪觯^(guò)A點(diǎn)的直線的參數(shù)要滿足方程b=0 ,過(guò)B點(diǎn)的直線的參數(shù)要滿足方程1=k+b ,過(guò)C點(diǎn)的直線的參數(shù)要滿足方程2=2k+b ,這三個(gè)方程就對(duì)應(yīng)著參數(shù)平面上的三條直線,而這三條直線會(huì)相交于一點(diǎn)k=1,b=0。同理,原圖像上直線y=x上的其它點(diǎn)(如(3,3),(4,4)等)對(duì)應(yīng)參數(shù)平面上的直線也會(huì)通過(guò)點(diǎn)k=1,b=0。該性質(zhì)為解決問(wèn)題提供了方法:

      1)首先,初始化一塊緩沖區(qū),對(duì)應(yīng)于參數(shù)平面,將其所有數(shù)據(jù)置為0;

      2)對(duì)于圖像上每一前景點(diǎn),求出參數(shù)平面對(duì)應(yīng)的直線,把這直線上的所有點(diǎn)的值都加1;

      3)最后,找到參數(shù)平面上最大點(diǎn)的位置,這個(gè)位置就是原圖像上直線的參數(shù)。

      以上是霍夫變換的基本思想:把圖像平面上的點(diǎn)對(duì)應(yīng)到參數(shù)平面上的線,最后通過(guò)統(tǒng)計(jì)特性來(lái)解決問(wèn)題。假如圖像平面上有兩條直線,那么最終在參數(shù)平面上就會(huì)看到兩個(gè)峰值點(diǎn),依此類推。

      在實(shí)際應(yīng)用中,y=k?x+b形式的直線方程沒(méi)有辦法表示x=c形式的直線(這時(shí)候,直線的斜率為無(wú)窮大)。所以實(shí)際應(yīng)用中,是采用參數(shù)方程x?cosθ+y?sinθ=ρ。這樣,圖像平面上的一個(gè)點(diǎn)就對(duì)應(yīng)到參數(shù)p-θ平面上的一條曲線上,其它的還是一樣。

      在經(jīng)過(guò)霍夫變換后,所有p-θ值相同的點(diǎn),都位于參數(shù)平面上的一個(gè)點(diǎn)處,用該未知的坐標(biāo)數(shù)組的值來(lái)表示該坐標(biāo)處出現(xiàn)點(diǎn)的次數(shù)。在圖1可發(fā)現(xiàn),在圖像的右上角有兩個(gè)點(diǎn)的灰度值是極大值。根據(jù)這兩個(gè)點(diǎn)的p-θ值,可以在原圖像中尋找到兩條直線。

      對(duì)于光纖端面上劃痕的圖像,首先對(duì)其進(jìn)行二值化,再利用霍夫變換找到劃痕的線段。

      當(dāng)圖像中有如下一些情況:有陰影,照度不均勻,各處的對(duì)比度不同,突發(fā)噪聲,背景灰度變化等,如果只用一個(gè)固定的全局閾值對(duì)整幅圖像進(jìn)行分割,則由于不能兼顧圖像各處的情況而使分割效果受到影響。一種解決辦法就是用與像素位置相關(guān)的一組閾值(閾值是坐標(biāo)的函數(shù))來(lái)對(duì)圖像各部分分別進(jìn)行分割,這種與坐標(biāo)相關(guān)的閾值也叫動(dòng)態(tài)閾值或自適應(yīng)閾值法。這類算法的時(shí)間復(fù)雜性和空間復(fù)雜性比較大,但是抗噪能力強(qiáng),對(duì)一些用全局閾值不易分割的圖像有較好的效果。

      該文采用Pierre D. Wellner的快速自適應(yīng)的閾值算法(Quick Adaptive Thresholding algorithm)這個(gè)算法的基本思想是要確定一個(gè)像素的黑或者白,用他周圍,,或者掃描順序上的其他點(diǎn)的一些平均值來(lái)評(píng)估閾值就可以了,用閾值和像素值比較即可。由此定義出這樣的模型:用P(n)來(lái)表示第n個(gè)點(diǎn)的灰度值. T(n)來(lái)表示二值化后的值:

      用fs( )

      n來(lái)表示第n個(gè)點(diǎn)之前s個(gè)點(diǎn)的灰度值的和,就是

      對(duì)于光纖端面上的劃痕,通過(guò)機(jī)器視覺(jué)將其數(shù)字化,再利用霍夫變換以統(tǒng)計(jì)規(guī)律找到劃痕,交由計(jì)算機(jī)判斷這種方法有效的避免了人眼檢測(cè)的低效,精度不高等缺點(diǎn)。

      [1] Mackworth A K.Interpreting pictures of polyhedral scenes[J].Artificial Intelligence,1973(5).

      [2] Harris C.A combined corner and edge detector[C].In Proc. Alvey Vision Conference,1988.

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      [4] RafaelC Gonzalez.數(shù)字圖像處理[M].北京:電子工業(yè)出版社,2005.

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