一種用于消除光暈的靶板系統(tǒng)設(shè)計(jì)*

謝柳輝，馮曉蕾，周 曉，王進(jìn)舉，李新成

（1.廣東省特種設(shè)備檢測(cè)研究院東莞檢測(cè)院，廣東 東莞 523000；2.武漢理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，武漢 430000）

0 引言

隨著相機(jī)成像技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)速度快、信息量大、檢測(cè)距離范圍廣的優(yōu)勢(shì)也越來(lái)越明顯，目前在工業(yè)上各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。在視覺(jué)檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)當(dāng)中，圖像分割算法一直是一個(gè)熱門(mén)的話(huà)題，對(duì)灰度圖像進(jìn)行閾值分割也是一種最常用的圖像分割技術(shù)。在很多場(chǎng)景下，應(yīng)用一個(gè)簡(jiǎn)單的閾值就能夠?qū)D像的背景和目標(biāo)很好地分割出來(lái)，因此該方法也一直在具體應(yīng)用被優(yōu)化與改進(jìn)。

本文使用一種自制的圓形光源，通過(guò)在圓形光源表面粘貼亮暗交替的等間距圓環(huán)掩膜，制成一種特殊的圓形靶標(biāo)。利用相機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行成像時(shí)，由于光在相機(jī)鏡頭中存在反射和反射，會(huì)造成入射光的方向存在差異，這就產(chǎn)生了光暈現(xiàn)象[1]，由于光暈現(xiàn)象的存在靶標(biāo)中的亮環(huán)會(huì)比暗環(huán)的寬度要寬。如果利用傳統(tǒng)的閾值分割理論計(jì)算出來(lái)的閾值進(jìn)行圖像分割便不能反應(yīng)靶標(biāo)的實(shí)際物理間距，因此提出一種能夠去除光暈現(xiàn)象的視覺(jué)分割算法。按照特定的間隔改變光圈的大小和調(diào)整曝光時(shí)間進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)，運(yùn)用大津法計(jì)算出來(lái)的閾值和本文提出的算法計(jì)算出來(lái)的閾值分別進(jìn)行圖像分割，得到一系列圓形光環(huán)的半徑像素尺寸和標(biāo)準(zhǔn)半徑像素尺寸的水平誤差、垂直誤差、標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比較之后，結(jié)果表明該算法對(duì)于去除光暈現(xiàn)象的效果顯著以及具有較強(qiáng)的魯棒性。

1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備與方法

1.1 圓形靶標(biāo)設(shè)計(jì)

為了使實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)具有更強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)能力，選擇可靠、恰當(dāng)?shù)墓庠矗梢允沟帽尘昂湍繕?biāo)有效地分離出來(lái)，從而為后面的程序處理提供良好質(zhì)量的輸入原始圖像。在工業(yè)上的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，常用的光源可以大致分為兩大類(lèi)：自然光、人造光源。其中人造光源具有可控性好，光波頻率相對(duì)集中等特點(diǎn)，能夠很大程度上保障視覺(jué)測(cè)量的準(zhǔn)確度和可靠性。LED（發(fā)光二極管）光源具有響應(yīng)速度快、使用壽命長(zhǎng)、單色性好、性?xún)r(jià)比高等多方面的優(yōu)點(diǎn)，并且一個(gè)完整的LED光源可以通過(guò)單個(gè)小型LED按照具體的應(yīng)用場(chǎng)合進(jìn)行組合設(shè)計(jì)，靈活性很好，因此選用LED燈組合成圓形面光源作為本系統(tǒng)的實(shí)際使用光源。

為了得到等間距的圓形光環(huán)，需要在圓形面光源上面布置亮暗交替的等間距圓環(huán)掩膜，本文利用菲林片打印的等間隔的靶標(biāo)黏貼在圓形面光源表面制成一種特殊的圓形靶標(biāo)，具體設(shè)計(jì)尺寸如圖1所示。其中靶標(biāo)明暗交替的間隔相等，即保證a＝b。

圖1 圓形靶標(biāo)

1.2 圖像采集

圖像采集部分主要由相機(jī)、鏡頭以及合適的固定架組成。在進(jìn)行相機(jī)和鏡頭的選型時(shí)，需要根據(jù)使用條件計(jì)算出合適的分辨率和視場(chǎng)，根據(jù)具體參數(shù)進(jìn)行硬件選型。本文選用在響應(yīng)速度、功耗、性?xún)r(jià)比等方面具有優(yōu)勢(shì)的CMOS圖像傳感器作為圖像采集單元[2－3]。由于系統(tǒng)成像范圍較大，因此采用變焦鏡頭與本系統(tǒng)選用的相機(jī)進(jìn)行配合，在距離變化時(shí)可以適當(dāng)調(diào)整焦距以得到更加清晰的圖像。

在采集圖像時(shí)，固定相機(jī)和圓形靶標(biāo)的相對(duì)位置后，改變曝光時(shí)間和光圈大小進(jìn)行拍照保存。光圈變化為1~6，一共改變6次，其中每次調(diào)整曝光時(shí)間為100~800間隔100進(jìn)行調(diào)整，得到48張圖像用于后續(xù)的處理和對(duì)比。

2 圖像處理

本文視覺(jué)檢測(cè)的目標(biāo)尺寸為靶標(biāo)最外圈白色光環(huán)的半徑，首先通過(guò)傳統(tǒng)的分割算法得到一組二值圖像，并且進(jìn)行半徑的計(jì)算并記錄。然后利用本文提出的消除光暈現(xiàn)象的算法進(jìn)行圖像分割得到另一組二值化圖像，再進(jìn)行相同的半徑計(jì)算。將兩組二值化圖像計(jì)算得到的直徑結(jié)果和真實(shí)值進(jìn)行對(duì)比得到誤差分布。真實(shí)的像素半徑可以根據(jù)靶標(biāo)最外圈光環(huán)的實(shí)際物理大小以及靶標(biāo)與相機(jī)的相對(duì)位置和姿勢(shì)來(lái)計(jì)算得到。

2.1 圖像分割

由于光源的亮度很高，曝光時(shí)間相對(duì)較低，在經(jīng)過(guò)圖像灰度化之后，可以去除一部分背景環(huán)境的影響，進(jìn)一步定位到靶標(biāo)所在圖像坐標(biāo)系的位置。為了方便后續(xù)圖像處理中對(duì)于半徑的提取，需要進(jìn)行閾值分割，得到更簡(jiǎn)單的二值化圖像。由于灰度圖像的范圍是0~255，選擇一個(gè)圖像合適的閾值能夠最大程度保留圖像的重要信息從而保證檢測(cè)精度。圖像二值化過(guò)程如式（1）所示，首先需要確定一個(gè)閾值，逐個(gè)像素掃描整幅圖像，如果像素值大于閾值則置為最大值255，如果小于閾值則置為0。

目前使用較多的閾值提取方法大多都基于最大類(lèi)間方差法，又叫大津法簡(jiǎn)稱(chēng)，OTSU。這是一種自適應(yīng)閾值分割算法，根據(jù)灰度圖的特征，將灰度圖像分為目標(biāo)和背景兩種方法，將背景和目標(biāo)進(jìn)行類(lèi)間方差計(jì)算，如果類(lèi)間方差越大則說(shuō)明圖像分割越好。本文的算法將主要與大津法計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。

由于光暈現(xiàn)象的存在，使用大津法確定的閾值進(jìn)行圖像分割之后發(fā)現(xiàn)，二值化圖中物理間隔相等的光環(huán)在成像之后亮環(huán)要比暗環(huán)寬，這一結(jié)果對(duì)于后續(xù)目標(biāo)檢測(cè)的影響是很大的，因此本文提出一種自適應(yīng)的閾值提取算法，能夠很好地去除光暈現(xiàn)象的影響。

該算法根據(jù)靶標(biāo)最外圈兩個(gè)環(huán)寬度是相等的這一特征進(jìn)行閾值的提取。具體步驟如下。

（1）為了提高檢測(cè)的精度，將原始圖像放大10倍進(jìn)行插值擴(kuò)展到亞像素級(jí)別[4－8]，并且進(jìn)行高斯模糊。

（2）將閾值從0~255依次變化，得到對(duì)應(yīng)的二值化圖像，檢測(cè)出最外圈亮環(huán)和暗環(huán)的寬度，當(dāng)兩者差距最小時(shí)，對(duì)應(yīng)的閾值即認(rèn)為是最好的分割閾值。閾值變化與寬度對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖2所示。

圖2 閾值計(jì)算

使用該算法對(duì)存在光暈現(xiàn)象的圖像進(jìn)行閾值提取之后，利用該閾值進(jìn)行二值化分割，如圖3所示。圖3（a）為圖像放大模糊之后的灰度圖像，可以很明顯地看出亮環(huán)寬度g2>g1、g4>g3，經(jīng)過(guò)本文方法提取閾值之后進(jìn)行二值化圖像如圖3（b）所示，此時(shí)h1＝h2、h3＝h4。

圖3 閾值分割結(jié)果

2.2 尺寸提取與結(jié)果對(duì)比

在獲得二值化圖像的ROI之后，執(zhí)行Canny邊緣檢測(cè)，可以檢測(cè)到所有輪廓，并且是亞像素級(jí)的邊緣檢測(cè)結(jié)果。通過(guò)該操作可以獲得所有橢圓亞像素邊緣點(diǎn)集，然后使用最小二乘算法獲得橢圓方程進(jìn)一步計(jì)算出最外圈半徑。

為了驗(yàn)證所提出的自定義閾值算法在不同光照條件下的魯棒性，采集了一系列具有不同光圈和曝光時(shí)間條件下的圖像。計(jì)算出1~6的光圈變化下最外層亮環(huán)的半徑，與大津法計(jì)算出來(lái)的閾值結(jié)果比較，如表1所示。在去除光暈處理的每個(gè)光圈下，不同曝光時(shí)間之間的平均誤差較小。隨著曝光時(shí)間的增加，光暈現(xiàn)象也會(huì)更加嚴(yán)重，對(duì)大津法閾值處理之后進(jìn)一步得出的半徑結(jié)果影響更大，相比之下本文提出的方法誤差相對(duì)很小，且較為穩(wěn)定。

表1 結(jié)果對(duì)比

3 結(jié)束語(yǔ)

本文給出了一種消除光暈現(xiàn)象影響的圖像閾值提取方法，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試和對(duì)比，證明了該算法的魯棒性強(qiáng)，能夠適用于多種光照環(huán)境。將該方法處理得到的二值化圖像進(jìn)一步進(jìn)行靶標(biāo)最外圈亮環(huán)半徑尺寸的檢測(cè)，得出一系列的測(cè)試數(shù)據(jù)。相比于傳統(tǒng)的大津法提取的閾值分割，該方法能夠極大程度上消除光暈現(xiàn)象對(duì)視覺(jué)尺寸檢測(cè)的影響，在工業(yè)檢測(cè)上具有很好的應(yīng)用價(jià)值。