何堅(jiān)強(qiáng)，汪志成，翁嘉鑫

（1.鹽城工學(xué)院 電氣工程學(xué)院，鹽城 224000；2.江蘇大學(xué) 電氣信息工程學(xué)院，鎮(zhèn)江 212000)

0 引言

隨著自動化生產(chǎn)模式在我國工業(yè)生產(chǎn)中的普及，基于機(jī)器視覺的產(chǎn)品質(zhì)量檢測系統(tǒng)在工業(yè)生產(chǎn)中的地位也變得尤為重要。在一些器件檢測流水線中，可能存在器件隨機(jī)擺放的現(xiàn)象，無法直接檢測器件的各項(xiàng)參數(shù)，因此有必要對相機(jī)采集的原始圖片進(jìn)行校正預(yù)處理。

眾多的專家學(xué)者對圖像校正技術(shù)進(jìn)行了研究，目前主要的研究領(lǐng)域包括文檔校正、車牌校正、圖畫校正等。文獻(xiàn)[1]提出了一種基于Hough變換的文檔校正方法。該方法采用分級變換、限制搜索范圍、選取子區(qū)域等方法降低了算法運(yùn)算的復(fù)雜度，提高了校正速度。但該方法只適用于傾斜角度較小的圖片。文獻(xiàn)[2]運(yùn)用Hough變換與端點(diǎn)信息實(shí)現(xiàn)了車牌的水平校正和垂直校正。但該方法存在計(jì)算量大的缺點(diǎn)。文獻(xiàn)[3]提出了一種改進(jìn)的Cabor小波變換與Hough變換相結(jié)合的圖像校正方法。該方法雖然精度高，但是需要標(biāo)準(zhǔn)圖像做參照物因此普適性有待提高。

本文在前人研究的基礎(chǔ)上結(jié)合流水線上器件擺放情況，設(shè)計(jì)了一種基于Radon變換的圖像校正方法。首先對圖片進(jìn)行多次降采樣，降低圖像的分辨率[4]；然后采用最小包圍矩法截取器件圖像，在截取后的圖像中心附近選取兩列像素，自上而下逐個(gè)掃描，判斷相鄰像素之間的灰度值檢測首個(gè)突變點(diǎn)位置，通過比較首個(gè)突變點(diǎn)列坐標(biāo)大小確定圖片的傾斜方向進(jìn)而確定投影范圍；接著采用Radon變換檢測圖像的傾斜角度[5]，完成垂直校正；最后采用占空比法檢測垂直校正后的圖片是否顛倒，完成正反校正[6]。

1 器件校正模型

為實(shí)現(xiàn)器件校正，需要建立器件的校正模型。器件校正原理是對器件旋轉(zhuǎn)一定角度，使器件在水平方向保持垂直。首先對器件進(jìn)行垂直校正，記器件上一點(diǎn)的坐標(biāo)為，其校正變換后的坐標(biāo)為(x′，y′)，則有：

其中，β為旋轉(zhuǎn)角。

垂直校正完畢后，需要對上下顛倒的器件進(jìn)行正反矯正，保證器件管腳向下。其變換公式如式(2)所示，點(diǎn)(x′，y′)為點(diǎn)(x′，y′)對應(yīng)的變換點(diǎn)。

2 傾斜圖像校正過程

2.1 流水線器件傾斜情況分析及校正方案設(shè)計(jì)

2.1.1 傾斜情況分析

器件在傳送帶運(yùn)送過程中，擺放位置是隨機(jī)的，經(jīng)過分析大致可以分為以下四種情況，如圖1所示。按傾斜方向可以分為左偏、右偏，如圖1(a)、圖1(b)所示，按管腳方向可以分為管腳朝上（顛倒）、管腳朝下（正向），如圖1(c)、圖1(d)所示。對這四種情況，本文將分兩步進(jìn)行校正：垂直校正和正反校正。

圖1 傾斜情況分類圖

2.1.2 校正方案設(shè)計(jì)

本文首先進(jìn)行圖像預(yù)處理，方便進(jìn)行校正，然后采用Radon變換進(jìn)行垂直校正。一般Radon變換的的投影角度范圍是(0，180)，結(jié)合實(shí)際情況來看，左偏時(shí)，投影角度范圍應(yīng)限制在(0，90)，右偏時(shí)投影角度范圍應(yīng)限制在(90，180)。考慮限制投影角度可以提高算法的運(yùn)行效率，所以將圖像二值化后，用逐行掃描法檢測突變點(diǎn)的坐標(biāo)，通過比較突變點(diǎn)的列坐標(biāo)大小，判斷器件傾斜方向，以此將投影角度限制在90°范圍內(nèi)。這種方法操作簡單，且減少了一半的投影范圍，可以減少計(jì)算量。

管腳向下的圖片便于圖像識別，因此垂直校正后，還需要判斷管腳方向，進(jìn)行正反校正。從圖1中可以發(fā)現(xiàn)器件近似矩形，且兩根管腳間有大片的空白區(qū)域，因此可以對二值化后的圖片運(yùn)用占空比法判斷正反。

通過以上分析可以得到具體的流水線器件校正流程圖，如圖2所示。

圖2 傾斜校正流程圖

2.2 圖像預(yù)處理

圖像預(yù)處理的目的是分別提取原始圖像中所有的器件，且對圖像進(jìn)行降采樣，方便后續(xù)的校正工作。

器件定位。工業(yè)相機(jī)采集的原始圖片包含多個(gè)器件且存在干擾區(qū)域，影響校正效果[7]。因此本文采用最小包圍矩法，分割干擾區(qū)域，對單個(gè)器件進(jìn)行提取。

圖片降采樣?，F(xiàn)代工業(yè)圖像采集設(shè)備的精度越來越高，以本文實(shí)驗(yàn)所使用的型號為MER-500-14GM的大恒工業(yè)相機(jī)為例，采集的每張圖片大小約4.8MB，而在傾斜校正階段，圖片不需要包含太多信息且圖片過大會極大的增加算法運(yùn)行時(shí)間，所以本文采用降采樣的方法降低圖片的分辨率。具體操作步驟如下：

對原始圖像進(jìn)行高斯平滑處理，減少圖片噪聲；

在水平方向、豎直方向上，步長為2，進(jìn)行降采樣。對二維圖像而言，這意味著長、寬都縮短為原始尺寸的一半，即圖像像素減少四分之三。

實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，對原始圖片進(jìn)行4次降采樣后，算法仍能完成校正工作，因此對所有的原始圖片進(jìn)行4次降采樣。

2.3 確定圖片傾斜方向

本文采用的是逐列掃描法判斷圖片的傾斜方向。示意圖如圖3所示。圖中實(shí)線代表器件，圖片二值化后，沿圖中虛線所示方向逐列掃描，檢測首個(gè)突變點(diǎn)位置。A，B兩點(diǎn)是掃描發(fā)現(xiàn)的首個(gè)突變點(diǎn)，當(dāng)時(shí)，器件左偏；反之，器件右偏。確定器件傾斜方向后，便可限制Radon變換的投影范圍。器件左偏時(shí)，投影角度為[0，90]；器件右偏時(shí)，投影角度為[90，180]。

圖3 逐列掃描示意圖

2.4 垂直校正

如圖4所示Radon變換將直角坐標(biāo)系的直線投影為Radon空間上的一點(diǎn)，通過累加求和，極值即對應(yīng)了直角坐標(biāo)系中最明顯的直線。投影角度結(jié)合三角形角度之和，通過一系列數(shù)學(xué)運(yùn)算求得校正角度。

圖4 Radon變換原理圖

其中Radon變換數(shù)學(xué)表達(dá)式如(3)所示：

本文采用Radon變換確定傾斜角度，具體操作步驟如下：

1）運(yùn)用Canny算子對圖片進(jìn)行邊緣檢測，同時(shí)進(jìn)行形態(tài)學(xué)操作在目標(biāo)外部加厚目標(biāo)像素，增加連通域面積，使直線更加明顯。圖5(a)為處理后的邊緣檢測圖。

2）根據(jù)本文3.3節(jié)確定器件的傾斜方向，以圖5(a)為例，可將投影角度限制在[0，90]，對邊緣檢測圖進(jìn)行投影，得到投影結(jié)果可視化圖5(b)。圖中顏色值越大，表示系數(shù)越大，該點(diǎn)對應(yīng)的直線越明顯。從圖5(b)中可以發(fā)現(xiàn)，顏色值最大的點(diǎn)對應(yīng)的橫坐標(biāo)為27，因此可以發(fā)現(xiàn)從27°方向投影可以得到器件中最明顯的直線。

圖5 投影可視化圖

3）如圖6所示，水平方向，由左而右是0°投影線；垂直方向，由下而上是90°投影線。從圖中可以發(fā)現(xiàn)，27°投影線與器件的長邊垂直，這表示投影線也就是長邊的法線，由此可以確定校正角度為27°。對器件順時(shí)針旋轉(zhuǎn)27°，完成垂直校正。

圖6 校正角度圖

2.5 正反校正

圖7(a)是經(jīng)過垂直校正的器件，從圖中發(fā)現(xiàn)器件管腳向上，表面字符顛倒，此時(shí)器件的狀態(tài)不便于后續(xù)的編碼識別，因此對器件進(jìn)行正反校正。圖7(b)是圖7(a)的二值化圖像，將圖7(b)以虛線為界分為三個(gè)區(qū)域，區(qū)域1包含區(qū)域3。從圖中可以看出區(qū)域3包含了兩個(gè)管腳，中間有大片的黑色像素，因此區(qū)域1的白色像素?cái)?shù)量比區(qū)域2少，所以本文采用占空比法即通過計(jì)算比較上下兩部分白色像素分別占各區(qū)域像素總數(shù)的比值，對顛倒器件進(jìn)行校正。

圖7 占空比原理圖

假設(shè)圖7(b)的尺寸是，其占空比計(jì)算公式如式(4)所示。

其中，是像素點(diǎn)集合，S是占空比比值。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本文實(shí)驗(yàn)基Matlab R2016b平臺，圖像采集設(shè)備是大恒工業(yè)相機(jī)，型號為MER-500-14GM。

3.1 運(yùn)行時(shí)間比較

以圖5為例，比較Hough變換[8]、Radon變換[9]、本文算法對單個(gè)器件的校正速度。表1記錄了三種算法的三次運(yùn)行時(shí)間。

表1 三種算法運(yùn)行時(shí)間比較

由表1可以看出本文算法與Hough變換、Radon變換比較，平均運(yùn)行時(shí)間分別提高了3.61秒、0.95秒。分析原因是，Hough變換空間復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度較高，因此計(jì)算量較大；本文算法在Radon變換的基礎(chǔ)上，采用降采樣和限制投影角度的方法加快了運(yùn)行速度。

3.2 正反校正結(jié)果比較

分別采用逐行掃描法和占空比法對一百張垂直校正后的圖片進(jìn)行正反校正，比較兩種方法的準(zhǔn)確率。逐行掃描法原理是由上至下橫向掃描突變點(diǎn)的個(gè)數(shù)，判斷管腳位置，從而確定器件是否顛倒；占空比法原理是計(jì)算圖片上下兩部分白色像素的占比，確定器件是否顛倒。表2為兩種方法成功率比較。

表2 兩種方法成功率比較

從表2可以發(fā)現(xiàn)，占空比法比逐行掃描法成功率高7個(gè)百分點(diǎn)。分析原因，如圖8所示，器件表面凹凸不平，采集的圖像亮度分布不均勻，在使用最大類間方差法二值化圖像時(shí)，會在內(nèi)部形成陰影，從而造成了突變點(diǎn)數(shù)量發(fā)生較大變化，影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果。而使用占空比法時(shí)，兩根管腳之間有大片的黑色像素，因此抗干擾性更強(qiáng)。

圖8

4 結(jié)語

本文針對流水線器件擺放不規(guī)則的問題，設(shè)計(jì)了一套校正方法。將逐列掃描法、降采樣與Radon變換結(jié)合，限制投影角度、降低計(jì)算復(fù)雜度，有效縮短了算法運(yùn)行時(shí)間；引入占空比法，解決了Radon變換無法判斷器件正反的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法校正效率高、普適性強(qiáng)，適用于流水線隨機(jī)擺放器件的校正。