用數字圖像處理技術測量幾何尺寸的方法研究

遼寧大學 王勇博

在林牧業、裝備制造業、醫學乃至軍事行業等對數字圖像處理的需求量日益增長，而在計算機技術和函數學等學科的縱深發展的推動下，依賴數學和計算機技術的數字圖像處理技術更是日漸成熟。數字圖像處理借助計算機實現對圖像增強、復原、分割和輪廓線條特征提取等功能，這正是這一功能與工業中涉及到幾何尺寸測量對實時性、快捷性和高精確度等要求實現了技術結合。本文重點從數字圖像處理技術具備的圖像分割，輪廓線條提取、擬合，二值化和尺寸計算等內容進行非接觸式尺寸測量，實踐證明，該方法具有可行性。

1.數字圖像處理技術概況

所謂的數字圖像處理，就是將圖像信號轉換成數字信號并對數字信號借助計算機進行處理的過程，而轉化成數字信號這一關鍵程序就包括了對圖像進行增強、復原、分割、輪廓線條等特征提取等，而這正是工業中對幾何尺寸測量所涉及到的內容。數字圖像處理技術發端于計算機圖形學概念的提出，1962年MIT林肯實驗室一名計算機研究院發表的一片人機交互通信圖像系統論文，該論文中提出了計算機圖形學術語，從而正是開辟了計算機圖形學作為計算機科學中一直具有巨大發展潛力的分支學科。廣義角度上的數字圖像處理研究內容非常方法，包括圖形交互技術、光柵圖形生成算法、曲線曲面造型、真實感圖形計算，涉及計算可視化、計算機動畫等。

2.數字圖像處理技術測量幾何尺寸的工作原理及研究內容

2.1 測量工作原理

數字圖像處理技術測量幾何尺寸工作原理構造如圖1所示：

圖1 工作原理構造

從上圖工作流程來看，首先利用工業CCD拍攝到物件的清晰圖像，在經過圖像采集卡轉換至計算機內存中，利用計算機圖像處理軟 件對圖像進行降噪、復原、分割和輪廓線條特征提取、尺寸計算等一系列流程處理，在計算機強大的信息處理功能下快速計算出物件的尺寸大小，再與保準尺寸進行對比以驗證尺寸是否合格。

2.2 數字圖像處理技術的方法介紹

2.2.1 圖像的的降噪

圖像降噪也可稱為圖像預處理。工業設備中策噪音一般分為為高斯噪音、脈沖噪音和椒鹽噪音等三類。脈沖噪聲是只含有隨機的白強度值（正脈沖噪聲）或黑強度值，椒鹽噪聲是含有隨機出現的黑白亮度值，而與以上兩類噪音相比，高斯噪音由于帶有高亮度服從高斯或正太分布噪音，而其正是影響到絕大多數工業領域幾何尺寸測量的干擾因素，因此除去高斯噪音一直是幾何尺寸測量的難題。而計算機圖像處理技術除去高斯噪音的方法是圖像平滑處理，且依據空間地域和頻率域不同采取相應的措施。空域濾波是在圖像空間借助模板進行鄰域操作完成的，根據其特點一般可分成線性和非線性兩類。線性平滑濾波器對去除高斯噪聲有很好的效果，且在大多數情況下對其他類型的噪聲也有很好的效果。最簡單的線性濾波器是局部均值運算，即每1個像素點的灰度值h(I,j)來置換，均值公式如下：

2.2.2 圖像的二值化

作為最簡單的二值圖像，可采用其幾何特性描述物體的特性。一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區域描述兩類方法：對于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述隨著圖像處理研究的深入發展，已經開始進行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。

2.2.3 邊緣輪廓的提取

邊緣輪廓特征提取對尺寸測量的精確度有著根本性的影響。對所需二維輪廓線的求得是尺寸測量的前提。考慮到邊緣點一般居于圖像中灰度值變化劇烈位置，即灰度值倒數較大或極大地方，因此空間域邊緣檢測方法一般是先借助梯度或微分算法銳化圖像邊緣，再選用一種模板與銳化后的圖像進行卷積就可得到邊緣輪廓的圖像。必須注意的是，此種方法使用的算法好壞直接決定著邊緣輪廓提取精度的高低。

2.2.4 幾何尺寸的計算

尺寸的計算關鍵在于系統的精度，系統標定的精度直接關系到測量的精度。計算機圖像處理技術采用的方法是先固定攝像頭的高度與位置，使用1個10*10的標準塊把視場按標準塊大小進行分割，然后在視場內按分割的位置移動標準塊以獲取其圖像，計算出標準塊邊長在視場內各個位置的像素點數，然后進行多項式回歸。一般二元二次多項式構造為：M=ao+a1x+a2y+a3xy+a4x2+a5y2（M為標準塊邊長在圖像中的像素數；X表示視場X坐標，y則表示視場Y坐標）。

此外，在對實際零件的測量中，測得實際零件在視場中任意位置時零件所占某一劃分格P內的某邊長Sp的像素點mp，則可求得Sp值。然后將零件所占所有劃分格內Sp相加，即得到零件某一邊長L。

3.結語

為驗證以上方法的可行性，筆者在磨具用幾何尺寸測量中使用的標定方法，經結果對比其回歸效果理想，精度與標準差相比縮小到了0.16782，而0.01水平意味著回歸效果良好。計算機圖像處理技術在實時性、精確性、方便性等方面相比傳統接觸性測量有著極為顯著的優勢，但是由于涉及眾多復雜精密儀器，如CCD，在實際操作中可能會存在焦距、鏡頭不準，設定視場中心與攝像頭中心不重合、反光度不均勻、光源亮度不均勻、測量方法本人的缺陷以及其他人為主觀因素都可能導致測量誤差的發生和存在，因此除了儀器設備本身性能愈好對測量精度有直接關系外，人為主觀因素也對精度有一定的干擾，需要加強對計算機圖像處理技術的熟練程度。

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