顧 勇，何明昕

（暨南大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)系，廣東 廣州510632）

0 引 言

人們對(duì)啤酒的消費(fèi)量迅速增長，這使得啤酒生產(chǎn)過程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)啤酒瓶檢測(cè)逐漸從人工檢測(cè)階段過渡到了自動(dòng)化檢測(cè)階段。因?yàn)樾屎托詢r(jià)比是當(dāng)今企業(yè)生產(chǎn)所考慮的關(guān)鍵因素，所以在啤酒瓶檢測(cè)過程當(dāng)中，機(jī)器視覺逐漸成為了最常用和最主要的檢測(cè)方法。機(jī)器視覺可以理解為給機(jī)器加裝上視覺裝置，目的是為了使機(jī)器具有類似與人類的視覺功能，用機(jī)器代替人眼來做測(cè)量和判斷，從而提高機(jī)器的自動(dòng)化和智能化的程度。它主要包括光源、鏡頭、CCD（charge－coupled device）照相機(jī)、圖像采集卡、圖像處理系統(tǒng)、監(jiān)視器、通訊和輸入輸出單元等部分。機(jī)器視覺的應(yīng)用也非常的廣泛，主要有檢測(cè)和機(jī)器人視覺兩個(gè)方面［1－4］。應(yīng)用領(lǐng)域主要集中在半導(dǎo)體及電子行業(yè)，比如PCB（printed circuit board）印刷電路、SMT （surface mounted technology）表面貼裝、電子生產(chǎn)加工設(shè)備以及產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)等其它很多領(lǐng)域。隨著工業(yè)的發(fā)展，對(duì)于機(jī)器視覺的需求也會(huì)逐漸地增多，并將與自動(dòng)化做更進(jìn)一步的融合。

目前針對(duì)機(jī)器視覺在啤酒瓶檢測(cè)系統(tǒng)中的實(shí)驗(yàn)和理論方面的研究存在不少，并取得了一些有意義的成果。文獻(xiàn)［3－4］中作者均采用了機(jī)器視覺的方法來設(shè)計(jì)啤酒瓶檢測(cè)系統(tǒng)，并且都能達(dá)到一定的檢測(cè)效果，然而文中在圖像處理過程中所采用的方法，對(duì)圖像中缺陷的檢測(cè)效果并不是很好，精確度不是很高，這樣會(huì)大大地降低系統(tǒng)的準(zhǔn)確率，其實(shí)這也是很多啤酒瓶檢測(cè)系統(tǒng)中所存在的問題。為了提高系統(tǒng)的檢測(cè)效果，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于機(jī)器視覺的啤酒瓶檢測(cè)系統(tǒng)的方案。該系統(tǒng)由圖像獲取系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)和圖像識(shí)別系統(tǒng)3部分組成。在圖像處理過程中，本文嘗試尋找了一種新的處理方案來對(duì)圖像進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，文中采用的方案具有更好的檢測(cè)效果。

1 圖像獲取

圖像獲取系統(tǒng)主要由光源、高速攝像鏡頭、CCD照相機(jī)和圖像采集卡4部分組成［5］。為了獲取清晰程度比較高的圖像，啤酒瓶應(yīng)該與CCD照相機(jī)保持合適的角度和距離，同時(shí)光源要保持穩(wěn)定、色澤要均勻并且要多角度照射［6］。本文選用 Dalsa CameraLink相機(jī)和 Dalsa Camera－Link圖像采集卡，光源選用LED燈，因?yàn)長ED燈與其它光源相比，其各方面的性能均為最佳，可以從表1中看出。同時(shí)LED燈的發(fā)光量與電流成線性關(guān)系［7］，因此照明系統(tǒng)與圖像獲取系統(tǒng)易于選擇搭配，容易獲取較高質(zhì)量的圖像。圖像獲取過程中，流水線上的啤酒瓶置于光源的正前方并作勻速地水平方向的旋轉(zhuǎn)，通過高速攝像鏡頭對(duì)整個(gè)啤酒瓶的瓶身進(jìn)行豎直方向的線性掃描，形成一幅完整的啤酒瓶瓶身的光學(xué)圖像。之后將得到的光學(xué)圖像經(jīng)過CCD的轉(zhuǎn)換成為數(shù)字圖像，再通過圖像采集卡實(shí)時(shí)地采集圖像數(shù)據(jù)并將其傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中存儲(chǔ)，接下來就交由圖像處理系統(tǒng)對(duì)圖像進(jìn)行處理。

表1 各類光源性質(zhì)對(duì)比

2 圖像處理

由于受到周圍環(huán)境的影響，采集到的待檢測(cè)圖像的效果是非常差的，需要經(jīng)過圖像處理系統(tǒng)來提高圖像的質(zhì)量，這樣才能夠?qū)D像進(jìn)行識(shí)別或其它更進(jìn)一步的處理。圖像處理系統(tǒng)是啤酒瓶檢測(cè)系統(tǒng)中極為重要的部分，本文中系統(tǒng)的設(shè)計(jì)流程如圖1所示。首先對(duì)采集到的圖像進(jìn)行濾波處理和平滑處理，以除去圖像背景中的噪聲。然后進(jìn)行二值化處理，將圖像中的物體與背景分割開來。最后進(jìn)行邊緣檢測(cè)處理，提取所需要部分的圖像邊緣，為下一步的圖像特征提取和圖像識(shí)別做準(zhǔn)備。

圖1 圖像處理流程

2.1 圖像濾波

圖像濾波是為了改善圖像的質(zhì)量，分為空間域?yàn)V波和頻域?yàn)V波［8］，其中空間域?yàn)V波的線性濾波器和非線性濾波器的模糊處理，都可以減小噪聲的干擾。大部分噪聲，像啤酒瓶表面不規(guī)則形狀的異物 （如啤酒瓶表面的氣泡，劃痕等）多半是隨機(jī)的，并且該處的灰度值與其鄰近各點(diǎn)的灰度值有著顯著的不同，可以選擇均值線性空間濾波器對(duì)采集到的圖像進(jìn)行濾波處理。

均值線性空間濾波器能夠有效地抑制噪聲，但是隨著領(lǐng)域半徑的增大，圖像也會(huì)變得愈來愈模糊。為了克服這個(gè)缺點(diǎn)，本文采用的是統(tǒng)計(jì)濾波器中的中值濾波法。其算法原理是，首先確定一個(gè)奇數(shù)像素的窗口W，窗口內(nèi)的各像素按灰度大小進(jìn)行排隊(duì)，之后用其中間位置的灰度值代替原灰度值f（x，y）成為窗口中心的灰度值g（x，y），即

式中：W——選定的窗口大小，f（m－k，n－l）——窗口 W中各像素灰度值。通常窗口內(nèi)的像素取為奇數(shù)，以便于存在中值像素。若窗口內(nèi)的像素為偶數(shù)，則中值像素取其最中間兩個(gè)像素灰度值的平均值。此外，還可以通過多次的濾波處理，以使圖像達(dá)到更好的效果，但是濾波的次數(shù)會(huì)影響到圖像的檢測(cè)精度，所以并不是濾波次數(shù)越多越好，而應(yīng)該合理地去選擇濾波的次數(shù)，只要能達(dá)到檢測(cè)的要求即可。

2.2 二值化

為了將圖像中的物體與背景分割開來，需要對(duì)圖像進(jìn)行二值化。圖像二值化就是將整個(gè)圖像分割成為不同的區(qū)域，從直觀角度講，圖像二值化也就是將一副灰度或彩色圖像變成一副黑白圖像，即二值圖像。在數(shù)字圖像中，二值圖像起著很大的作用。在二值圖像中，通常是用像素1或者255來代表物體 （這里假設(shè)用1），用像素0來代表背景。對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理的核心在于如何獲得一個(gè)適合的灰度閾值，使得圖像的二值化處理能達(dá)到一個(gè)最佳的效果。閾值的選擇非常重要，如果選的過大，那么圖像二值化后就會(huì)在物體本身之外產(chǎn)生許多的黑斑，達(dá)不到分辨的目的；如果選的過小，又會(huì)使待檢測(cè)的物體的外形變小，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)的失真。因此，閾值的選擇需要用適當(dāng)?shù)姆椒āＲ话愕?，圖像二值化可以使用以下方法來選擇閾值

式中：t——圖像二值化所選取的閾值。本文采用狀態(tài)法來選取閾值［9］，即先求出給定圖像的灰度直方圖，在圖中的兩個(gè)峰值 （對(duì)應(yīng)于物體和背景）之間的谷底值即所選閾值t，然后以此閾值對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理。

2.3 邊緣檢測(cè)

要檢測(cè)出啤酒瓶表面的缺陷，并對(duì)其作進(jìn)一步的識(shí)別和分析，需要對(duì)圖像進(jìn)行邊緣提取。邊緣提取是圖像處理過程中極為重要的一步，顧名思義就是要提取圖像的邊緣。圖像的邊緣是圖像最基本的特征，是圖像分析不可缺少的研究對(duì)象。所謂圖像邊緣是指圖像局部特性的不連續(xù)性，或灰度、結(jié)構(gòu)等信息的突變處。圖像邊緣廣泛存在于物體與背景之間，物體與物體之間，以及基元與基元之間。只要把存在缺陷地方的邊緣處提取出來，就可以通過算法得到這些邊緣像素的特征值，然后對(duì)這些特征值進(jìn)行分析和判斷，就能對(duì)其缺陷進(jìn)行識(shí)別。邊緣檢測(cè)就是一種最常見且最有效的邊緣提取方法。邊緣檢測(cè)的實(shí)質(zhì)是采用某種算法來提取圖像中對(duì)象與背景的交界處，常常用到一些梯度算子［10］。為了能更好地對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別，可以通過使用不同的算子來進(jìn)行檢測(cè)，再從中選擇效果最好的算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。下面簡(jiǎn)單地介紹幾種較為常見的邊緣檢測(cè)算子。

坎尼算子 （Canny算子）是一種經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算子，它是高斯函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)，是對(duì)信噪比與定位之乘積的最優(yōu)化逼近算子，可以用來尋找圖像的局部最大值。一般地，一個(gè)閾值的判斷往往是不夠的，由于圖像受到噪聲的影響，圖像會(huì)產(chǎn)生斑紋現(xiàn)象［11］，也就是說圖像的邊緣是不連續(xù)的。如果降低閾值，又會(huì)產(chǎn)生一些錯(cuò)誤的邊緣，此時(shí)可以采用Canny的雙閾值方法來解決。

拉普拉斯算子 （Laplacian算子）是一種二階邊緣檢測(cè)算子，它是一個(gè)線性的、移不變的算子，定義為

圖像經(jīng)過二階微分后，在邊緣處會(huì)產(chǎn)生一個(gè)陡峭的零交叉，可以根據(jù)這個(gè)零交叉來判斷圖像的邊緣。拉普拉斯算子一般采用如圖2所示的3×3模板。其特點(diǎn)是：各向同性、線性和位移不變性，對(duì)細(xì)線和孤立點(diǎn)的檢測(cè)效果比較好。但是此方法也存在不足之處，就是邊緣的方向信息容易丟失，常常產(chǎn)生雙像素的邊緣，而且對(duì)噪聲有雙倍加強(qiáng)的作用。

圖2 拉普拉斯算子

由于圖像邊緣處的一階微分 （梯度）是極值點(diǎn)，二階微分是零點(diǎn)，而確定零點(diǎn)的位置要比確定極值點(diǎn)的位置容易和精確的多，所以一般使用二階微分進(jìn)行處理。但是二階微分對(duì)噪聲更為敏感［12］，所以在通常情況下，對(duì)圖像進(jìn)行拉普拉斯算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)之前，需要對(duì)圖像進(jìn)行平滑濾波處理，一般采用的是高斯濾波器。如果把高斯濾波器和拉普拉斯銳化濾波器結(jié)合起來，先平滑掉噪聲，再進(jìn)行邊緣檢測(cè)，此方法便是高斯拉普拉斯算子 （Log算子）邊緣檢測(cè)法。Log算子一般采用如圖3所示的5×5模板。

圖3 Log算子

在用Log算子中，對(duì)邊緣判斷所采用的技術(shù)是零交叉檢測(cè)。本文把零交叉檢測(cè)方法改進(jìn)一下，用推廣的Log算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。具體做法就是在邊緣檢測(cè)之前使用指定的濾波器對(duì)圖像進(jìn)行濾波，再尋找零交叉點(diǎn)作為邊緣即可，這里需要注意的是指定濾波器的選擇非常重要，需要考慮圖像的各種因素，一般通過不同濾波器的效果比較來選取，這樣才能夠達(dá)到理想的檢測(cè)效果。

3 圖像識(shí)別

圖像識(shí)別即模式識(shí)別，是研究圖像或各種物理對(duì)象與過程的分類和描述的學(xué)科［13］。傳統(tǒng)的模式識(shí)別一般是指對(duì)客觀事物進(jìn)行分析，然后做出判斷的過程，是人類的重要功能之一?，F(xiàn)在常用模式識(shí)別來指應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)就人類對(duì)周圍世界的客體，過程和現(xiàn)象的識(shí)別功能進(jìn)行自動(dòng)的模擬。粗略地說，圖像識(shí)別就是把一種研究對(duì)象，根據(jù)某些特征進(jìn)行識(shí)別和分類。

特征提取和分類是圖像識(shí)別的關(guān)鍵。特征提取就是對(duì)物體進(jìn)行度量，一個(gè)度量就是一個(gè)物體某個(gè)可以度量性質(zhì)的值，而特征是一個(gè)或多個(gè)度量的函數(shù)，如物體的長度，面積，體積等。經(jīng)過特征提取后會(huì)產(chǎn)生一組特征值［14］，將它們組合在一起，就形成了特征向量。圖像分類僅僅是一種決策，是為了確定每個(gè)物體應(yīng)該歸屬于哪個(gè)類別，是通過一個(gè)分類的過程來實(shí)現(xiàn)的。每個(gè)物體被指定屬于若干預(yù)先已經(jīng)定義好的類別，這些類別代表了預(yù)期存在于圖像中物體的所有可能的類別，而分類是以特征向量為依據(jù)的［15］。圖像經(jīng)過邊緣檢測(cè)得到圖像邊緣之后，就可以通過算法提取邊緣的幾何特征，并計(jì)算出邊緣的幾何量，為下一步的啤酒瓶分類做準(zhǔn)備。

分類的方法有很多種，監(jiān)督分類法是一種常見的統(tǒng)計(jì)分類方法。所謂監(jiān)督分類法就是根據(jù)預(yù)先已知類別名的訓(xùn)練樣本，求出給類在特征空間的分布，然后利用它對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。分類過程如下：

（1）根據(jù)通過類別名選定的訓(xùn)練樣本，求出給類特征向量分布的判別函數(shù)g1～gc（c為類別名），此過程稱為學(xué)習(xí)。

（2）對(duì)于待分類的特征向量 （模式）X＝ （x1，x2，…xn），計(jì)算各判別函數(shù)的值。

（3）在g1（X）～gc（X）中選擇最大者，把模式X分到這個(gè)類別中。

分類過程中用到了判別函數(shù)，常見的判別函數(shù)如下：

歐幾里得距離為

本文采用監(jiān)督分類法中的最近領(lǐng)域分類法，它是用一組標(biāo)準(zhǔn)模式代表一個(gè)類，所求距離即一個(gè)模式同一組模式之間的距離。求出與模式X最近的訓(xùn)練樣本或者各類的平均值，便可以把X分到這個(gè)類當(dāng)中。

通過圖像識(shí)別，即特征提取和分類的過程，便可以把無缺陷的啤酒瓶分為一類，把有缺陷的啤酒瓶分為一類，接著又可以對(duì)有缺陷的啤酒瓶分類，如有氣泡的啤酒瓶分為一類，把劃痕的啤酒瓶分為一類，依此類推。最后根據(jù)分類的結(jié)果，由計(jì)算機(jī)通過判斷發(fā)出剔除控制指令，控制硬件系統(tǒng)將存有缺陷的啤酒瓶剔出流水線。之后還可以對(duì)被剔出流水線的存有不同類別缺陷的啤酒瓶的圖像數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)、處理和分析，為以后的生產(chǎn)提供了可靠的質(zhì)量保證依據(jù)，這樣便完成了整個(gè)啤酒瓶的檢測(cè)過程。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文使用MATLAB 7.0作為圖像處理系統(tǒng)的仿真平臺(tái)。MATLAB中的圖像處理工具箱不僅操作方便，而且功能強(qiáng)大，利用這些工具箱所提供的圖像處理函數(shù)，并結(jié)合其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，可以大大地提高工作效率［16］。更重要的是，MATLAB還能夠提供C／C＋＋數(shù)學(xué)庫，可以將M文件編譯成為CPP文件，并添加到VC＋＋工程中，實(shí)現(xiàn)VC＋＋和MATLAB的混合編程，使得應(yīng)用程序可以脫離MATLAB環(huán)境獨(dú)立地運(yùn)行，大大地簡(jiǎn)化了將來使用VC＋＋進(jìn)行圖像處理系統(tǒng)部分的開發(fā)。

首先，通過圖像獲取系統(tǒng)對(duì)啤酒瓶的整個(gè)瓶身進(jìn)行圖像成像、CCD模／數(shù)轉(zhuǎn)換、圖像采集和圖像傳輸存儲(chǔ)處理，得到的原始圖像 （數(shù)據(jù)）為256×256的灰度圖像矩陣，如圖4所示。從圖中可以看出，圖像中存在著噪聲的干擾，效果比較差，本文采用中值濾波法對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理，得到的圖像效果如圖5所示。從圖中可以看出，經(jīng)過中值濾波后，圖像效果有所增強(qiáng)，對(duì)比度有所提高，圖像的質(zhì)量得到了改善。

通過中值濾波，圖像的噪聲相對(duì)減少，接下來就需要對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，把圖像的背景與物體分割開來。二值化之前需要確定閾值，本文采用狀態(tài)法選取閾值，先求出圖像的灰度直方圖，然后從圖中找到二值化所需的閾值。圖6為中值濾波后圖像的灰度直方圖。從圖中可以看出，灰度值分布中存在兩個(gè)峰值，而在它們之間恰好有一個(gè)灰度谷底，可以看出此灰度谷底值為T0＝0.15，這便是進(jìn)行圖像二值化的最優(yōu)閾值。以此閾值進(jìn)行二值化，得到的圖像效果如圖7所示。從圖中可以看出，經(jīng)過二值化后，圖像中的物體和背景被分離開來。

接下來需要通過邊緣檢測(cè)提取圖像的邊緣，以找到啤酒瓶的缺陷所在。本文分別采用4種不同的方法對(duì)二值化后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè) （閾值均取T0＝0.03），檢測(cè)后的圖像效果如圖8所示。圖8（a）采用的是文獻(xiàn) ［3］中的方法，圖8（b）采用的是文獻(xiàn) ［4］中的方法，圖8（c）采用的是Log算子邊緣檢測(cè)法，圖8（d）采用的是本文推廣的Log算子邊緣檢測(cè)法。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，各方法均可以檢測(cè)到圖像邊緣的輪廓，但從對(duì)比中可以看出，前3種方法檢測(cè)到的邊緣輪廓不夠規(guī)則和清晰，呈現(xiàn)出不連續(xù)的狀態(tài)，有效邊緣很少并且存在偽邊緣，目標(biāo)和偽邊緣不能很好的區(qū)分開來。而本文采用的方法能夠檢測(cè)到更多的邊緣信息，輪廓比較規(guī)則和清晰，是封閉的連續(xù)曲線，均是有效邊緣并且沒有偽邊緣產(chǎn)生，目標(biāo)和偽邊緣可以很好的區(qū)分開來，這樣便有助于接下來邊緣特征值的提取和其它的處理工作。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文采用的圖像檢測(cè)方法，提高了圖像的檢測(cè)效果，能夠更精確地找到啤酒瓶的缺陷所在。

圖8 不同方法邊緣檢測(cè)后的圖像

檢測(cè)到邊緣之后，就可以通過算法提取邊緣的幾何特征，這里可以用邊緣對(duì)應(yīng)的面積 （像素的面積）作為特征值。最后利用最近領(lǐng)域分類法判別缺陷的種類，將這些有缺陷的啤酒瓶剔除出流水線。還可以對(duì)被剔除出的啤酒瓶的圖像數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)、處理和分析，這樣為將來保證啤酒瓶的生產(chǎn)質(zhì)量提供了可靠的依據(jù)。

5 結(jié)束語

為了提高啤酒瓶的檢測(cè)效果，本文將機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用于啤酒瓶檢測(cè)系統(tǒng)當(dāng)中，利用較為合理的圖像采集、圖像處理和圖像識(shí)別方法，設(shè)計(jì)一個(gè)完整的啤酒瓶檢測(cè)系統(tǒng)方案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在一定的條件下，該系統(tǒng)能夠有效地對(duì)啤酒瓶進(jìn)行檢測(cè)，可以將有缺陷的啤酒瓶進(jìn)行分類，并通過計(jì)算機(jī)指令將其剔除出流水線。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果的比較，本文采用的圖像處理方案提高了檢測(cè)效果，準(zhǔn)確率更高，效果更好，并且系統(tǒng)對(duì)機(jī)械裝置的要求不高，具有一定的可行性和現(xiàn)實(shí)意義。本文的研究是基于灰度圖像進(jìn)行的，如何在彩色圖像上達(dá)到相同甚至更好的效果，將是下一步所研究的。

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