基于MATLAB槍械內(nèi)壁瑕疵圖像處理研究

【摘要】武器射擊準(zhǔn)確性、使用壽命和安全性等技術(shù)指標(biāo)與槍械內(nèi)膛的質(zhì)量有著至關(guān)重要的聯(lián)系，因此對(duì)于槍械內(nèi)膛情況分析研究有著重要的意義。本系統(tǒng)在以往基礎(chǔ)上對(duì)于調(diào)節(jié)和圖像處理進(jìn)行改進(jìn)后建立一個(gè)新的檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用內(nèi)窺系統(tǒng)對(duì)槍械內(nèi)膛狀況進(jìn)行檢測(cè)后，并最終通過MATLAB軟件對(duì)采集圖像進(jìn)行畸變校正及邊緣檢測(cè)等后期處理。結(jié)果證明，該系統(tǒng)較以往檢驗(yàn)系統(tǒng)具有操作簡(jiǎn)單，拍攝圖像清晰，測(cè)量數(shù)據(jù)誤差小等優(yōu)點(diǎn)。

【關(guān)鍵詞】槍械內(nèi)膛；畸變校準(zhǔn)；邊緣檢測(cè)；MATLAB

1.引言

槍管內(nèi)膛不僅要承受子彈運(yùn)動(dòng)中的摩擦力、擠壓力，還要受到高溫高壓火藥氣體的熱化學(xué)作用，所有這些因素將會(huì)對(duì)槍管內(nèi)膛產(chǎn)生燒蝕、銹蝕、掛銅、裂紋、膛線斷裂等表面疵病，準(zhǔn)確地測(cè)量出槍械內(nèi)膛的疵病可以對(duì)新出廠的槍械內(nèi)膛進(jìn)行質(zhì)量的合格檢測(cè)，而且在槍械槍管的修理中，也能通過對(duì)槍管的檢測(cè)來確定槍械維修范圍和等級(jí)，從而提高槍械的修理質(zhì)量。

現(xiàn)有測(cè)試系統(tǒng)存在成像質(zhì)量差，勞動(dòng)強(qiáng)度大，操作復(fù)雜等特點(diǎn)，不利于廣泛推廣。本文針對(duì)以往檢測(cè)系統(tǒng)，提出了一種新型的檢測(cè)方式。通過現(xiàn)有的光學(xué)內(nèi)窺鏡，根據(jù)不同內(nèi)徑的槍械來調(diào)節(jié)該檢測(cè)過程不僅拍攝圖像清晰，時(shí)間短等優(yōu)點(diǎn)。該系統(tǒng)主要通過圖像紋理、亮度、幾何等關(guān)鍵特征[1]，從而理解識(shí)別圖像。還可以用于圖像分割、配準(zhǔn)、拼接等各個(gè)方面[2]。這種測(cè)量方法的傳感器能夠在細(xì)長(zhǎng)的槍管中順利穩(wěn)定的工作，并且檢測(cè)速度快，精度高等優(yōu)點(diǎn)。

2.系統(tǒng)設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)可以根據(jù)不同內(nèi)徑槍膛進(jìn)行調(diào)節(jié)。圖1為該槍膛內(nèi)壁測(cè)試系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)示意圖。

圖1 系統(tǒng)總構(gòu)成

測(cè)試前首先通過調(diào)節(jié)架，三爪使內(nèi)窺系統(tǒng)處于貼近槍膛內(nèi)壁狀態(tài)，然后通過調(diào)節(jié)內(nèi)窺鏡焦距使圖片處于最清晰狀態(tài)。為了使圖像更加接近真實(shí)水平。且圖像畸變小，將內(nèi)窺鏡鏡頭盡量接近槍膛內(nèi)壁。使用自身拍攝軟件進(jìn)行視頻錄制，通過單片機(jī)編程可以步進(jìn)電機(jī)2轉(zhuǎn)動(dòng)并帶動(dòng)使槍管進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使得該系統(tǒng)可以進(jìn)行一周拍攝，當(dāng)對(duì)槍管內(nèi)壁一個(gè)定點(diǎn)拍攝完一周后，當(dāng)內(nèi)窺系統(tǒng)將該部位圖像采集完畢后，由步進(jìn)電機(jī)1將使槍管進(jìn)行水平運(yùn)動(dòng)，進(jìn)而進(jìn)行下一點(diǎn)的拍攝，直到整個(gè)槍械內(nèi)膛圖像全部拍攝完畢。最后通過專用視頻分析軟件將該視頻根據(jù)需要分解為一幀幀圖片。每隔N幀選取一副圖片。最終視頻由軟件將其分解為一幀一幀圖片，然后根據(jù)需要每隔秒提取一副圖片，采用MATLAB軟件對(duì)選取圖片進(jìn)行拼接，從而構(gòu)成一副完整的槍械內(nèi)壁圖像，并建立一坐標(biāo)軸，將圖片置于其中，進(jìn)行瑕疵位置標(biāo)定，進(jìn)而根據(jù)瑕疵進(jìn)行面積等后期處理。

3.圖像處理

標(biāo)準(zhǔn)模型是待檢測(cè)產(chǎn)品圖像的圖像特征的統(tǒng)稱[3]，根據(jù)槍膛可能出現(xiàn)的瑕疵選取合適的圖像特征來對(duì)待檢測(cè)進(jìn)行瑕疵檢測(cè)。在此過程中也可以通過中轉(zhuǎn)設(shè)備對(duì)槍械內(nèi)部情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。主監(jiān)控設(shè)備可以調(diào)節(jié)電機(jī)轉(zhuǎn)速，以及對(duì)所檢測(cè)槍管進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和拍攝圖片保存等功能。圖2為采用以上系統(tǒng)采集槍械內(nèi)壁圖像后對(duì)圖片進(jìn)行的后期處理流程圖。

圖2 圖像處理流程圖

圖像采集過程中會(huì)受到光線，角度等各種噪聲影響，從而對(duì)后續(xù)的圖像處理結(jié)果起到一定的影響，對(duì)光照均勻，無污損的槍械內(nèi)膛的進(jìn)行二值化時(shí)，能取得輪廓連續(xù)，清晰的二值圖像。還需要對(duì)有污損，光照不勻等槍械內(nèi)膛圖像的二值化算法。智能濾波在去除高斯噪聲的同時(shí)，有很好的保留邊緣效果[4]。

4.數(shù)據(jù)分析

圖片在計(jì)算機(jī)中是通過像素的形式顯示的。像素是最小的圖像單元，無數(shù)個(gè)像素點(diǎn)組合成了我們看到的圖像。當(dāng)計(jì)算機(jī)給每一個(gè)像素點(diǎn)賦以像素值時(shí)，人們就看到了彩色的圖像。而像素點(diǎn)越多，圖像越接近真實(shí)的物體樣子也越清晰，也就是人們常說的分辨率高[5--6]。

基于像素理論與MATLAB軟件，要想計(jì)算圖片中某一區(qū)域的面積，只需做到三點(diǎn)即可：

（1）標(biāo)記或截取出圖片中人們感興趣的那部分區(qū)域；

（2）利用MATLAB軟件進(jìn)行簡(jiǎn)單編程，分別計(jì)算全圖和所求區(qū)域的像素面積；

（3）通過查資料等途徑獲得全圖真實(shí)面積，利用像素面積與真實(shí)面積的比值關(guān)系求得欲知區(qū)域的真實(shí)面積。物體實(shí)際大小，物體相對(duì)于內(nèi)窺鏡物距及圖像大小間的關(guān)系，進(jìn)行定量研究。

為了驗(yàn)證本系統(tǒng)的測(cè)量精度，我們采用傳統(tǒng)面積測(cè)量法與基于圖像的測(cè)定方法對(duì)種不同規(guī)則圖像進(jìn)行面積的測(cè)定對(duì)比，結(jié)果如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)對(duì)比

形狀實(shí)際面積（cm2）測(cè)量面積（cm2）誤差

正方形10.980.02

正方形43.940.06

三角形0.50.4920.008

三角形21.9640.036

圓3.142.9830.0157

圓15.715.3860.314

由所得數(shù)據(jù)分析可知：所獲取的圖像經(jīng)過一系列的圖像處理后，不僅圖片質(zhì)量得到改善，而且圖像特征更為明顯，最終使得所測(cè)量數(shù)據(jù)誤差在2%以內(nèi)。

5.總結(jié)

該系統(tǒng)不僅可以對(duì)槍管內(nèi)部缺陷進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)槍管質(zhì)量、使用壽命和精度做出更為精確的評(píng)價(jià)。該系統(tǒng)具有操作簡(jiǎn)單、精度高、可靠性高的特點(diǎn)，是一種具有極高開發(fā)價(jià)值的測(cè)量方法。

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作者簡(jiǎn)介：殷軍勇（1982—），男，山西大同人，中北大學(xué)電子測(cè)試技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室碩士研究生，研究方向：光電檢測(cè)。