祝振敏,張永賢,金小龍,涂海燕
(華東交通大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院,江西南昌330013)
彩色視覺檢測已經(jīng)廣泛應(yīng)用于塑料制品以及一些工業(yè)檢測[1-4]。彩色圖像成像主要受著彩色電荷耦合元件(CCD)的響應(yīng)函數(shù)、光源的光譜相對功率分布和檢測目標本身的表面反射函數(shù)的影響[5-6]。在以前的研究工作中,研究照明光源的波段變化對顏色對比度的影響[7],最優(yōu)光源波段間隔照明提高目標的顏色對比度[8]。但是,在光源光譜不變的情況下,光源的亮度變化也會改變照明光源的相對功率分布,影響照明光源的色溫,在文獻[9]中討論了這個問題。利用脈沖寬度調(diào)制(PWM)調(diào)亮度,光源的色溫調(diào)節(jié)范圍為一千多K到幾十萬K,由于色溫的變化而影響目標的顏色對比度。
曲興華等[10-11]分析了在黑白圖像中,光源的照度對缺陷顯現(xiàn)力的影響。同樣地,在彩色視覺檢測中,光源的照度也會對檢測目標的顏色有著直接的影響,這樣也會對不同顏色的色塊之間的色差存著影響,光源過亮容易引起顏色的飽和,造成圖像的失真,過暗則會影響圖像的對比度,因此本文主要利用PWM數(shù)字調(diào)節(jié)各波段的LED亮度,研究了選取合適的照度提高檢測目標的對比度。
實驗所用的彩色視覺檢測系統(tǒng)由三部分組成:(a)IMprex彩色CCD(IPX-2M30-GCCI),標準鏡頭LM35HC;(b)可選波段的LED光源;(c)樣品放置圓臺。相機的分辨率為1 600×1 200像素,其光譜范圍為400~1 000 nm。
由于涉及到多種波段的LED混光問題,光源采用了間接照明的方式,3種波段(465 nm,520 nm,620 nm)的LED循環(huán)緊湊排列。LED陣列的光直接照射到具有高漫反射的半球形內(nèi)表面上,該高漫反射率的半球形內(nèi)表面由硫酸鋇,白乳膠和水按照不同比例,多次噴涂而成,經(jīng)實際測得,其漫反射率超過了90%以上。該內(nèi)表面將LED陣列發(fā)射上來的光反射到樣品放置臺上,形成了均勻的照射平面。在與光源距離為200 mm處,其均勻度達到了95%以上[12]。
驅(qū)動電路選用了MAXIM16807IC芯片,3組IC驅(qū)動電路通過外接PWM信號分別控制3種波段的LED,每組IC芯片中,LED采用先串后并的方式連接。光源的亮度調(diào)節(jié)采用了PWM脈沖編碼調(diào)節(jié),LED的亮度通過改變脈沖占空比的方法進行調(diào)節(jié),PWM信號頻率約為1 kHz,占空比劃分為0~255級,0即對應(yīng)原來占空比的0%,255即對應(yīng)占空比為100%。選用FREESCALE公司生產(chǎn)的MC9S08AW60單片機對種波段進行分別調(diào)節(jié),使得三路PWM信號頻率完全同步。照明光源的性能以及使用條件都會影響到圖片采集的效果。一般的光源都有一個預(yù)熱到穩(wěn)定的過程,LED也是發(fā)光一定時間以后,發(fā)光強度才逐漸趨于穩(wěn)定下來。另外就是采用PWM調(diào)光后光源照度的線性度實驗,驗證采用PWM脈寬調(diào)節(jié)的方式是否能夠?qū)崿F(xiàn)光源的照度變化數(shù)字可調(diào)。因此測試了光源的穩(wěn)定性,PWM調(diào)光的線性度等參數(shù)。圖1顯示為520 nm波段LED隨時間變化的曲線,測試時間為1 h,采用TES-1339照度計進行測量。

圖1 1 h內(nèi)光源照度變化曲線Fig.1 The variation of illumination luminance in an hour
因3種波段LED的照度值相差較大,不好直接用照度值的差值來衡量穩(wěn)定性,故采用下式進行比較:

式中:Emax,Emin分別為所測范圍內(nèi)的最大照度值與最小照度值;p為變化率。
從表1中可以看出520 nm和465 nm波段的LED光源在20 min以后變化率p已經(jīng)逐漸減小,說明光源已經(jīng)趨于穩(wěn)定下來,而620 nm波段LED的發(fā)光穩(wěn)定性稍差一些,在20 min以后變化率仍較大,在30 min以后p值才降為0.005 5。因此光源在使用前最好先預(yù)熱30 min,待光源穩(wěn)定下來以后進行實驗。
利用最小二乘直線對信號占空比和照度進行擬合。3種波段的擬合方程:

式中:E620,E520,E465分別對應(yīng)波段LED的照度值;x,y,z分別為其所對應(yīng)的占空比例。擬合優(yōu)度R2分別為0.999 7,0.999 4,0.999 9,則可以認為3種波段(465 nm,520 nm,620 nm)LED的PWM 256級信號與照度有著良好的線性關(guān)系,實現(xiàn)了照明光強256級數(shù)字可調(diào)。

表1 不同時間內(nèi)的照度變化率Tab.1 The rate of luminance at different time
為了盡量減小周圍環(huán)境或者雜散光的影響,實驗在暗室中進行。選用在文獻[8]中使用的色塊作為實驗對象。在暗室中,采用3種LED(465 nm,520 nm,620 nm)光混合照明,在PWM等級都為255時調(diào)整合適的相機參數(shù),如光圈,快門時間,焦距等。隨后保持相機參數(shù)不變,逐級調(diào)整光源的PWM等級,3種波段同時改變,每隔5級得到一張圖片。圖2(a)為PWM等級為255時的相機得到的圖片。從圖2中可以看出,隨著光源照度的變化,各個色塊的顏色變化非常大,在PWM255級時明顯過亮,顏色趨于飽和,色差較小,對比度較弱。而在PWM等級小于60以后,由于光源亮度過弱,目標的顏色對比度逐漸的趨于零。

圖2 不同PWM等級下采集的圖片F(xiàn)ig.2 The images obtained with different PWM grades
在均勻顏色空間CIELab空間里,采用色差來評價色塊間的對比度,可用下式:

式中:ΔE為色差,(L*a,a*a,b*a)與(L*b,a*b,b*b)分別代表a與b兩種顏色在CIEL*a*b*空間的顏色值。
圖3(a)與圖3(b)分別為藍綠,藍紅色塊色差隨著光源照度PWM等級變化的曲線??梢钥闯觯庠吹纳畈⒉皇窃谡斩茸罡叩臅r候最大,雖然兩條曲線變化不同,但是趨勢與峰值基本一致。色差都隨著光源照度的增加而變大,兩條曲線都在PWM等級220左右時達到峰值,此時色差分別達到了66ΔE和23ΔE。然后隨著光源照度的增加而慢慢變小,在PWM等級為60時,色塊之間的色差分別只有32ΔE和16ΔE。圖2(b)則為色差最大時PWM等級為220時相機采集到的圖片。

圖3 色差隨光源照度等級變化曲線Fig.3 The curves of average color difference with the variable grades of the illumination intensity
從圖2和圖3中可以看出,藍綠色塊間的色差更為明顯,在PWM255級時明顯過亮,顏色飽和,色差較小,對比度較弱。而在PWM60級時由于光源照度過暗,也造成了分辨力的減弱。而PWM220級時,藍紅與藍綠色塊的色差都在此時達到了峰值,從圖片上來看,此時的圖片顏色對比度最優(yōu)。存在一個最佳照度值(即相應(yīng)的色溫)使得色塊間的色差最大,因此可以根據(jù)最大色差法來選擇合適的照明光強。
光源的亮度變化直接影響到檢測目標的對比度。光源的亮度調(diào)節(jié)采用PWM脈沖編碼調(diào)節(jié),照度與PWM等級成線性關(guān)系。在PWM等級都為255時調(diào)整合適的相機參數(shù),每隔5級采集一張圖片,分析光源的照度變化與顏色對比度的變化規(guī)律。在PWM等級220時,色塊間的色差達到了峰值,顏色對比度最大。應(yīng)根據(jù)具體的目標,利用最大色差法選取合適的光源照度照明(相應(yīng)的光源色溫),即合適的PWM等級。
[1]LU J,TAN J,SHATADAL P,et al.Evaluation of pork color by using computer vision[J].Meat Science,2000,56:57-60.
[2]CHEN K,SUN X,QIN C,et al.Color grading of beef fat by using computer vision and support vector machine[J].Computers and Electronics inAgriculture,2010,70:27-32.
[3]LEE D,ARCHIBALD J,GUANGMING X.Rapid color grading for fruit quality evaluation using direct color mapping[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2011,8(2):292-302.
[4]周建民,張瑞豐.基于主動熱成像技術(shù)的蘋果表面缺陷分類方法[J].華東交通大學(xué)學(xué)報,2012,29(1):86-89.
[5]LUIS G C,JOSE A P ,PEER P.Estimation of a fluorescent lamp spectral distribution for color image in machine vision[J].Machine Vision andApplications.2005,16(5):306-311.
[6]VRIESENGA M,HEALEY G,SKLANSKY J,PELEG K.Colored illumination for enhancing discriminability in machine vision[J].Journal of Visual Communication and Image Representation,1995,6(3):244-255.
[7]ZHU Z,QU X,LIANG H,et al.Effect of color illumination on color contrast in color vision application[J].Proc.SPIE 7855,2010,785510.
[8]ZHU Z,QU X,JIA G.Wavelength intervals selection of illumination for separating objects from backgrounds in color vision application[J].Journal of modern optics,2011,58(9):777-785.
[9]祝振敏,曲興華,畢超,等.基于LED陣列的彩色視覺檢測光源色度特性研究[J].物理學(xué)報.2012,61(2):020702.
[10]QU X,HE Y,JIA G,et al.Detection of random defects on highly reflective and complex surfaces[J].Key Engineering Materials 2005,295:233-238.
[11]曲興華,何瀅,韓峰,等.強反射復(fù)雜表面隨機缺陷檢測照明系統(tǒng)分析[J].光學(xué)學(xué)報,2003,23(5):547-551.
[12]祝振敏,曲興華,梁海昱,等.基于發(fā)光二極管環(huán)形陣列與漫反射表面的均勻照明光源研究[J].光學(xué)學(xué)報,2011,31(1):115001.