來(lái) 煜，孔建益，劉懷廣，王興東

（武漢科技大學(xué) 機(jī)械自動(dòng)化學(xué)院 智能設(shè)計(jì)與制造研究所，武漢 430081）

0 引言

螺紋鋼作為現(xiàn)代化生產(chǎn)中重要的工業(yè)材料，在建筑、機(jī)械、交通、運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)都有著廣泛的應(yīng)用。其表面橫肋、縱肋的相關(guān)尺寸如果不能達(dá)到國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的要求，將被視為尺寸缺陷，其產(chǎn)品肯定就是不合格的。隨著市場(chǎng)對(duì)螺紋鋼表面的質(zhì)量要求越來(lái)越高，傳統(tǒng)的人工離線(xiàn)測(cè)量的方法已經(jīng)不能夠滿(mǎn)足現(xiàn)代化生產(chǎn)線(xiàn)的要求，因此，各種非接觸的、無(wú)損傷的檢測(cè)方法得到了越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)和利用[1]。目前，廣泛使用的表面缺陷檢測(cè)技術(shù)有渦流、 超聲波、漏磁和磁粉等檢測(cè)方法[2]。這些檢測(cè)方法在螺紋鋼表面的尺寸缺陷檢測(cè)方面有很大的局限性，其存在檢測(cè)精度不足，直觀(guān)性差等缺點(diǎn)。因此，為了提高檢測(cè)精度，滿(mǎn)足不同尺寸的螺紋鋼的要求，螺紋鋼表面尺寸缺陷檢測(cè)應(yīng)用更加精確、智能的機(jī)器視覺(jué)表面檢測(cè)系統(tǒng)[3,4]。

根據(jù)螺紋鋼尺寸國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的要求（GB 1499.2-2007），需要對(duì)螺紋鋼橫肋高及內(nèi)徑、縱肋高度、橫肋與軸線(xiàn)夾角、橫肋間距和橫肋頂寬6個(gè)尺寸參數(shù)進(jìn)行計(jì)算。

為了獲得橫肋、縱肋全部的尺寸信息，在螺紋鋼成像時(shí)需要分別獲得螺紋鋼側(cè)面和正面的圖像，且獲取的圖像范圍寬于螺紋鋼直徑。 要計(jì)算螺紋鋼表面尺寸，檢測(cè)螺紋鋼表面尺寸缺陷，首先要把螺紋鋼從背景中分割出來(lái)[5]，然后在螺紋鋼范圍內(nèi)對(duì)表面尺寸進(jìn)行計(jì)算求出。螺紋鋼外形結(jié)構(gòu)復(fù)雜，需要測(cè)量的參數(shù)較多，其主要的外形尺寸有9個(gè)（如圖1所示），包括螺紋鋼橫肋高度、螺紋鋼內(nèi)徑、縱肋高度、橫肋與軸線(xiàn)夾角、橫肋間距、橫肋頂寬、縱肋頂寬、縱肋斜角和橫肋斜角。為了便于計(jì)算各參數(shù)，需要對(duì)螺紋鋼的側(cè)面和正面圖像進(jìn)行聯(lián)合處理[6,7]。

基于以上情形，對(duì)復(fù)雜光照條件下螺紋鋼缺陷圖像的檢測(cè)方法進(jìn)行研究。在獲得螺紋鋼側(cè)面、正面圖像后，先對(duì)螺紋鋼側(cè)面圖像進(jìn)行處理，計(jì)算出螺紋鋼橫肋高及內(nèi)徑的值；再對(duì)螺紋鋼正面圖像進(jìn)行處理，得出螺紋鋼縱肋高度、橫肋與軸線(xiàn)夾角、橫肋間距、橫肋頂寬的值；從而為螺紋鋼表面尺寸缺陷的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)奠定了基礎(chǔ)。

1 螺紋鋼側(cè)面圖像處理

圖2 螺紋鋼部分側(cè)面處理圖像

從側(cè)面圖像2(a)中可以看出，由于其橫肋的均勻分布，二值化后的圖像邊緣呈現(xiàn)細(xì)小的鋸齒狀（如圖2(b)所示）。鋸齒頂部由橫肋頂部構(gòu)成，而鋸齒底部為螺紋鋼的內(nèi)徑邊緣。因此，要求橫肋的高和螺紋鋼的內(nèi)徑，首先要精確定位鋸齒狀的邊緣。由于涉及到定位問(wèn)題，在求取邊緣時(shí)精確性就很重要，因此，在二值化之前，首先對(duì)原始圖像進(jìn)行中值濾波，剔除邊界噪聲，再使用OTSU進(jìn)行分割。邊緣的獲取選擇了效果較好的Sobel算子，但是Sobel算子形成的邊緣較粗，定位性不好，還需要對(duì)其進(jìn)行細(xì)化（如圖2(c)所示），以更能反映邊緣位置信息。圖2(d)是細(xì)化后的邊緣定位情況，可以看出其能比較準(zhǔn)確的反映邊緣橫肋的分布情況。

螺紋鋼的邊緣圖像獲得以后，下一步就是進(jìn)行肋高和內(nèi)徑計(jì)算。一般說(shuō)來(lái)，內(nèi)徑就是兩條細(xì)化邊緣的內(nèi)側(cè)最近距離，而橫肋高就是邊緣的橫向?qū)挾?。但是，由于?shù)字圖像離散化后的精度缺失以及噪聲的影響，其邊緣鋸齒并不是等高的，如果直接遍歷橫向?qū)挾热菀仔纬烧`差。鑒于此，本文提出了基于投影重心的亞像素邊界定位方法。

圖3是通過(guò)求投影重心來(lái)進(jìn)行亞像素邊界定位的示意圖。左圖是細(xì)化邊緣（如圖2(c)所示）垂直方向的投影圖，右圖是其局部放大圖。從右圖中可以看出，兩條細(xì)化邊界都存在最大的投影值（紅線(xiàn)所示位置），其可以看作是鋸齒邊緣的中心位置[8]。

圖3 基于投影重心的亞像素邊界定位

紅線(xiàn)兩邊的投影值呈現(xiàn)階梯狀，也就是說(shuō)越靠近鋸齒頂部（或底部），所處的像素越少，存在噪聲的幾率也會(huì)越大。為了更準(zhǔn)確的反映鋸齒邊緣的尺寸，分別取紅線(xiàn)兩側(cè)投影的重心，來(lái)代表鋸齒的谷頂或谷底，從而得到四個(gè)位置點(diǎn)（C1，C2，C3，C4），那么兩側(cè)鋸齒的高度（橫肋高度）h1、h2可以表示為：

那么，螺紋鋼內(nèi)徑d可表示為：

圖4 螺紋鋼側(cè)面圖像處理尺寸

從圖5可以看出螺紋鋼橫肋高度h=(h1+h2) /2=3.64；螺紋鋼內(nèi)徑d=39.95。由于投影重心并非整數(shù)，因此可以精確到比單個(gè)像素更高的精度，亦即亞像素精度。圖4是圖3的測(cè)試結(jié)果，可以看出兩個(gè)邊界的寬度誤差是0.12個(gè)像素，若單個(gè)像素代表0.6mm，那么其誤差在0.072mm，遠(yuǎn)小于規(guī)定的±0.6mm（GB 1499.2-2007）的誤差，因此算法是符合要求的。

2 螺紋鋼正面圖像處理

圖5 螺紋鋼部分正面處理圖像

螺紋鋼正面圖像（圖5(a)所示）內(nèi)部結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，中間條紋是斜向分布的橫肋，兩側(cè)邊緣還包括縱肋部分。因此，再用細(xì)化的Sobel邊緣容易造成橫肋的變形以及縱肋的定位問(wèn)題，在此使用具有精確定位能力的Canny邊緣算法，使用Canny算法的一個(gè)好處是其邊緣圖像是單像素的（如圖5(b)所示），精度較高，這就方便了后續(xù)的處理。從圖5(c)中可以看出Canny邊緣的定位能力。為了消除噪聲干擾，在使用Canny算子之前，需要對(duì)原始圖像進(jìn)行濾波，本文采用了中值濾波方式。獲得Canny邊緣后，對(duì)其進(jìn)行垂直投影（如圖5(d)所示）。從圖中可以看出，其投影呈現(xiàn)一個(gè)“山”字形，兩側(cè)是包含縱肋的邊緣，中間凸起是橫肋部分。因此，求縱肋的高度，需先求出兩邊具有最高投影的位置，然后求其距離D，那么結(jié)合側(cè)面圖像鋼筋的內(nèi)徑d，縱肋的高度h1可以表示為：

為了求橫肋間距及橫肋頂寬，需要先定位橫肋的軸線(xiàn)位置。在此，采用了求“山”字中間凸起的橫向重心的方法。當(dāng)然，在此之前必須求出兩邊谷點(diǎn)的位置，亦即橫肋的左右分布邊界。通常四個(gè)橫肋邊緣確定一個(gè)橫肋間距l(xiāng)和兩個(gè)橫肋軸線(xiàn)寬度w（如圖6所示），因此重心確定以后，沿著重心向上遍歷橫肋邊緣，每四個(gè)邊緣計(jì)算一次，然后求平均，就可以得到橫肋間距l(xiāng)及橫肋軸線(xiàn)寬度w。當(dāng)然，要求橫肋的頂寬，還需要求橫肋的方向角β。

圖6 遍歷橫肋邊緣

橫肋與軸線(xiàn)夾角（方向角）需要確定單個(gè)橫肋的外接矩形，通過(guò)計(jì)算對(duì)角線(xiàn)的方向角來(lái)確定。在此，采用邊緣輪廓跟蹤算法（如圖7所示）。

圖7 邊緣跟蹤求方向角

在沿軸線(xiàn)遍歷橫肋邊緣過(guò)程中，當(dāng)發(fā)現(xiàn)一個(gè)橫肋外緣時(shí)，就以此為起點(diǎn)，分別向左右兩端搜索，直到找到最左端的位置點(diǎn)（x1,y1）以及最右端的位置點(diǎn)（x2,y2），從而形成一個(gè)單邊外接矩形，橫肋的方向角β可由以下方式計(jì)算得到：

方向角求出來(lái)后，橫肋的頂寬b，可由w和β計(jì)算得：

至此，正面圖像的四個(gè)參數(shù)就已經(jīng)求出，圖8表示出了橫肋與軸線(xiàn)夾角為78.11°；螺紋鋼縱肋高度為3.52，物理尺寸為2.19mm；橫肋頂寬為3.91；橫肋間距為10.00，對(duì)應(yīng)物理尺寸為6.20mm。

圖8 螺紋鋼正面圖像處理尺寸

3 結(jié)論

根據(jù)螺紋鋼的圖像特點(diǎn)，通過(guò)對(duì)螺紋鋼的圖像分析，在提出的投影重心法和邊緣跟蹤法的基礎(chǔ)上，計(jì)算得到了螺紋鋼的6個(gè)尺寸（螺紋鋼橫肋高及內(nèi)徑、縱肋高度、橫肋與軸線(xiàn)夾角、橫肋間距和橫肋頂寬），給螺紋鋼的自動(dòng)化檢測(cè)奠定了基礎(chǔ)。算法具有精度高，抗干擾能力強(qiáng)的特點(diǎn)，但由于拍攝角度的限制和螺紋鋼軋制過(guò)程中的旋轉(zhuǎn)性，獲取的連續(xù)圖像存在中間狀態(tài)，需要進(jìn)行判斷。

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