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基于機(jī)器視覺檢測鋼板板形的圖像處理方法研究

2018-09-26 10:21許博文唐朝張?zhí)?/span>李家棟
軟件工程 2018年6期
關(guān)鍵詞:邊緣檢測圖像處理

許博文 唐朝 張?zhí)铩±罴覘?/p>

摘 要:目前鋼板淬火生產(chǎn)線的板形只能依賴人力手工測量。為了提高效率和精度,為淬火板形智能控制提供基礎(chǔ),本項(xiàng)目研究了基于視覺識別的淬火鋼板板形檢測系統(tǒng),開發(fā)了相關(guān)的圖像處理算法。基于鋼板圖像特征提出一種改進(jìn)了的Canny邊緣檢測算法。改進(jìn)后的Canny算法通過局部自適應(yīng)閥值,能夠有效去除噪聲影響,得到高質(zhì)量的激光條紋邊緣。

關(guān)鍵詞:淬火板形;圖像處理;邊緣檢測

中圖分類號:TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

1 引言(Introduction)

中厚板是我國最重要的鋼材產(chǎn)品之一,其質(zhì)量由其板形、尺寸、力學(xué)性能等方面綜合衡量,其中板形是生產(chǎn)控制的一個(gè)重要指標(biāo)[1]。工業(yè)中為了獲得高品質(zhì)的鋼板,一般將鋼板的平直度作為鋼板板形的評價(jià)指標(biāo)[2]。傳統(tǒng)的淬火鋼板平直度測量依賴工人手工測量計(jì)算,極大的浪費(fèi)了人力物力。基于機(jī)器視覺的淬火鋼板板形檢測系統(tǒng)是目前的研究熱門,擁有成本低、精度高、安裝簡單和易于維護(hù)等優(yōu)點(diǎn),而該研究在國內(nèi)外均處于起步階段。本項(xiàng)目要求相機(jī)采集速率達(dá)到200fps,每個(gè)剖面上可以計(jì)算2000個(gè)點(diǎn),并且計(jì)算精度要達(dá)到0.1mm,因此對圖像處理技術(shù)提出了非常高的要求,需要能夠快速準(zhǔn)確的提取激光條紋的邊緣。

2 板形檢測系統(tǒng)(Shape recognition system)

2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

板形檢測系統(tǒng)包含激光三角模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊和板形計(jì)算模塊。激光三角模塊包含線激光器和CMOS面陣相機(jī)。線激光垂直于鋼板的運(yùn)動(dòng)方向打在鋼板上,CMOS面陣相機(jī)拍攝激光線照片,采集卡收集CMOS相機(jī)拍攝的圖片并由計(jì)算機(jī)處理,從處理后圖片中提取數(shù)據(jù)并計(jì)算最終得到板形。

2.2 板形的數(shù)學(xué)描述

板形可用平行的纖維長度來描述,而纖維長度可通過連續(xù)測量的板帶高度和板帶運(yùn)行速度計(jì)算得出。其中運(yùn)行速度由專用測速儀測量,高度由機(jī)器視覺方法測量計(jì)算,如圖2所示。相鄰兩測量點(diǎn)高度差為,水平方向投影距離為,故兩測量點(diǎn)之間的板帶纖維長度可以根據(jù)勾股定理近似計(jì)算,整個(gè)板帶纖維長度利用所有測量點(diǎn)之間的纖維長度積分為。

高度計(jì)算采用激光三角法進(jìn)行,如圖3所示。激光器將激光條紋投影到板帶表面,反射至CMOS相機(jī)中成像,當(dāng)某測量點(diǎn)高度發(fā)生變化時(shí),其在圖片中的位置必然發(fā)生變化,利用像素位移和高度變化的對應(yīng)關(guān)系可以計(jì)算出高度差。

3 圖像處理(Image processing)

利用機(jī)器視覺進(jìn)行板形檢測的過程中,圖像邊緣處理過程至關(guān)重要。邊緣檢測的實(shí)質(zhì)是采用某種算法提取圖像中目標(biāo)與背景之間的邊界線,通常可以由一階梯度最大值或者二階導(dǎo)數(shù)過零點(diǎn)檢測得到圖像邊緣[3],其基本流程如圖4所示。本項(xiàng)目采用Canny算法對圖像進(jìn)行處理。

3.1 Canny邊緣檢測原理

Canny算法是一種含有最優(yōu)化思想的邊緣檢測算法[4],是目前國際上使用比較普遍的方法,擁有較高的精度和信噪比。Canny算法的思路如下[5]:

(1)濾波器設(shè)置。利用濾波器平滑圖像,去除一部分噪聲的影響。常見的濾波器有中值濾波、均值濾波、高斯濾波等等,考慮到本項(xiàng)目中噪聲有大量的由水蒸氣、光照等帶來的高斯白噪聲,故選擇高斯濾波。

(2)一階差分算子增強(qiáng)邊緣。Canny算法選用的是一階差分算子來增強(qiáng)邊緣,常見的一階差分算子有Sobel算子、Roberts算子、Prewitt算子等[6]。Prewitt算子作為一階差分算子,它是在Sobel算子的基礎(chǔ)上發(fā)展而來,其表達(dá)式為:

式中和分別是點(diǎn)在X方向和Y方向的梯度,為該點(diǎn)的灰度值,其梯度幅值為

利用算子增強(qiáng)邊緣后得到的是梯度幅值圖。

(3)極大值抑制。極大值抑制是通過計(jì)算該點(diǎn)灰度梯度幅值是否是沿著梯度方向相鄰點(diǎn)中的最大值來去除一部分偽邊緣,如果是最大值就保留梯度幅值,否則記為0。

(4)雙閥值檢測和連接。設(shè)定低閥值T1和高閥值T2,將極大值抑制后得到的梯度幅值圖分別與高低閥值比較,大于T2的計(jì)入強(qiáng)邊緣圖,大于T1的計(jì)入弱邊緣圖。先在強(qiáng)邊緣圖中搜索,當(dāng)檢測到一個(gè)非零點(diǎn)后,以這個(gè)點(diǎn)為起點(diǎn)沿著它的8鄰域追蹤邊緣,當(dāng)檢測到斷點(diǎn)時(shí),就用該斷點(diǎn)在弱邊緣中對應(yīng)點(diǎn)的8領(lǐng)域內(nèi)進(jìn)行搜索,找到合適非零點(diǎn)并將其記錄到強(qiáng)邊緣圖中,這樣不斷的跟蹤連接,直到將能夠連接的點(diǎn)全部連接完成。

3.2 局部自適應(yīng)閥值的Canny算法

Canny算法需手動(dòng)設(shè)置高低閥值,自適應(yīng)能力差。針對該問題,基于本項(xiàng)目圖片特點(diǎn)提出了一種自適應(yīng)閥值的Canny算法。假設(shè)圖片水平方向的長度為y個(gè)像素,豎直方向?yàn)閤個(gè)像素,需要提取的邊緣就是激光條紋的上下邊緣,需要得到的邊緣點(diǎn)的數(shù)量為2y個(gè)。根據(jù)Canny算法的基本原理,將極大值抑制后的梯度幅值提取出來,并按從大到小進(jìn)行排列,,令高閥值T2=grad2y,低閥值T1=0.4*T2。

研究發(fā)現(xiàn),實(shí)際檢測中由于鋼板表面凹凸不平,導(dǎo)致激光反射的程度不同,造成激光條紋的部分區(qū)域梯度幅值遠(yuǎn)低于其他部分,使得提取的激光條紋邊緣出現(xiàn)了間斷。當(dāng)曝光時(shí)間較低時(shí),間斷更加明顯。為解決這個(gè)問題,我們將圖像分割成幾個(gè)區(qū)域分別提取邊緣,再將其拼接起來,將這種方法稱為局部自適應(yīng)閥值Canny算法,其步驟為:高斯濾波→Prewitt算子增強(qiáng)邊緣→極大值抑制→梯度幅值圖分割→局部閥值計(jì)算→局部雙閥值檢測和連接→圖片拼接。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析(Experimental results and analysis)

如圖5所示為實(shí)驗(yàn)用鋼板,可以看到鋼板表面擁有大量噪聲。

實(shí)驗(yàn)測試選擇噪聲非常明顯的曝光時(shí)間為12928s的圖片,分別用閥值為T1=600/T2=450,T1=180/T2=90和自適應(yīng)閥值的Canny算法來提取邊緣,結(jié)果見圖6。由結(jié)果對比可知,閥值設(shè)置過高會(huì)使提取的激光條紋邊緣出現(xiàn)大量的間斷,設(shè)置過低會(huì)出現(xiàn)大量的噪聲給后續(xù)的數(shù)據(jù)分析造成極大的影響。自適應(yīng)閥值的Canny算法提取的邊緣結(jié)構(gòu)完整無間斷點(diǎn),且基本為單像素邊緣,質(zhì)量極好,可以有效去除噪聲影響得到高質(zhì)量的激光條紋邊緣。

(a)閥值T1=600/T2=450

(b)閥值T1=180/T2=90

(c)全局自適應(yīng)閥值

淬火板形拍攝頻率要求達(dá)到200fps,因此必須要想辦法解決拍攝速度帶來的拖影問題,而減小曝光時(shí)間是一種常用的手法。選擇曝光時(shí)間為4001s的圖片用自適應(yīng)閥值的Canny算法提取邊緣。但如圖7(a)所示,提取的激光條紋邊緣有很長的一段間斷。根據(jù)Canny算法的原理,其原因是由于鋼板反射造成該段梯度幅值過小。為了解決該問題我們采用改進(jìn)的局部自適應(yīng)閥值Canny算法提取的邊緣,結(jié)果見圖7(b),整個(gè)激光條紋邊緣完整無間斷。

(a)全局自適應(yīng)閥值

5 結(jié)論(Conclusion)

局部自適應(yīng)閥值Canny邊緣檢測算法在實(shí)際檢測后效果良好,能夠在低曝光時(shí)間下提取到連續(xù)的激光條紋邊緣,能夠在高曝光時(shí)間下有效去除光斑、油污、水汽噪聲并得到連續(xù)、單像素的高質(zhì)量激光條紋邊緣,有利于后續(xù)的板形平直度的精確測量。

參考文獻(xiàn)(References)

[1] SU L H,YU L W,Ma X H.Research of the technology of flatness detection for steel strip based on linear laser[C].Proceeding of the 2010 International conference on electrical and Control engineering.IEEE Computer Society,2010:5474-5477.

[2] LIU J W,ZHANG D H,WANG J Sh.Deflection compensation model for flatness measuring roll[J].Journal of Iron & Steel Research International,2010,17(12):35-37.

[3] GONZALEZ RC,WOODS RE.Digital image processing(3rd Edition)[M].Prentice-Hall,Inc.,2007,45(2):445-465.

[4] CANNY J.A computational approach to edge detection[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence,1986(6):679-698.

[5] BAO P,ZHANG L,WU X.Canny edge detection enhancement by scale multiplication[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis&Machine; Intelligence,2005,27(9):1485-1490.

[6] Health M, Sarkar S,Sanocki T.Comparison of edge detectors:a methodology and initial study[J].Computer Vision and Image Understanding,1998,69(1):38-54.

作者簡介:

許博文(1997-),男,本科生.研究領(lǐng)域:圖像處理軟件開發(fā).

唐 朝(1994-),男,碩士生.研究領(lǐng)域:視覺識別.

張 田(1989-),男,博士,博士后.研究領(lǐng)域:板形控制.

李家棟(1983-),男,博士,講師.研究領(lǐng)域:板形控制.

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