基于Blob原理的手機觸摸屏測試儀的目標(biāo)檢測

喬偉哲　范兆　周金永

摘 要：針對目標(biāo)檢測算法準(zhǔn)確性和高效性不斷提高的要求，提出了利用Blob分析算法對所采集的圖像進(jìn)行識別的方法，對所選圖像中的目標(biāo)點所在的區(qū)域進(jìn)行二值化、區(qū)域分割等算法得到該區(qū)域感興趣的圖像，從而得到定位數(shù)據(jù)。在圖像二值化上運用Blob分析得到圓的輪廓信息，使用標(biāo)記圓灰度特性、圓形度、尺寸特征來篩選標(biāo)記圓，圓心定位采用具有亞像素定位精度的最小二乘法擬合。

關(guān)鍵詞：Blob算法；圖像處理；目標(biāo)定位；亞像素定位精度

1 概述

Blob算法用來從圖像背景中分離出目標(biāo)，并測量任意目標(biāo)物的特征參數(shù)，如Blob的面積、質(zhì)心、尺寸、周長、數(shù)量、方位、最小邊界區(qū)等參數(shù)。與基于逐點像素處理的算法以及其他圖像處理的算法相比，該算法實時性好，處理速度快[1-5]。這種方法在PC機上已經(jīng)有了很多的應(yīng)用實例，而文系統(tǒng)的硬件平臺是基于手機觸摸屏測試儀的[6]。

2 系統(tǒng)校準(zhǔn)

本系統(tǒng)利用六軸機器人控制觸摸屏手寫筆，不同角度保持一定的壓力在觸摸屏上按照預(yù)定的方式與路線行走?？刂七^程中采用CCD相機與金屬測頭之間位置關(guān)系進(jìn)行系統(tǒng)校準(zhǔn)。通過CCD相機定位手機屏幕上的目標(biāo)點，控制金屬測頭到目標(biāo)點運行。校準(zhǔn)方法通過安裝在工作臺上的一塊觸摸屏實現(xiàn)，采用光纖傳感器作為參照物，分別測量相機中心正對光纖傳感器時的坐標(biāo)以及金屬側(cè)頭中心正對光纖傳感器時的坐標(biāo)，從而確定兩者之間的位置關(guān)系。圖1為光纖傳感器在相機中成的像，通過圖像處理能夠獲得光斑的圓心坐標(biāo)，進(jìn)而得到相機中心移動到光斑圓心后的機械手坐標(biāo)[7]。

控制金屬測頭在光纖附近按行掃描得到一系列的采樣點，在理想情況下，這些采樣點的應(yīng)該是分布在以光纖中心為圓心的圓上。圖2藍(lán)色的點是實際測得的采樣點，中間的藍(lán)點是按照最小二乘法擬合的圓心位置，粉色點是擬合出的圓的實際位置分布。

由圖2可知顏色較深部分看起來誤差比較大，后來提出加聚光透鏡將光束變小從而減小，誤差的方法，結(jié)果如圖3所示。

3 Blob算法

Blob算法，就是把在一塊區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)“灰度突變”的范圍找出來，并確定形狀、大小、面積及準(zhǔn)確位置等的一種算法。在進(jìn)行Blob算法之前，首先圖像進(jìn)行二值化預(yù)處理。文章采用亞像素精度閾值分割的方法提高檢測精度，并對圖像進(jìn)行了初步的分割，這樣就產(chǎn)生了Blobs。Blob分析得到的僅是圖像的中心坐標(biāo)，文章采用最小二乘擬合的亞像素定位技術(shù)結(jié)合CCD的標(biāo)定數(shù)據(jù)確定所需中心坐標(biāo)。圖4-圖7為處理過程以及結(jié)果成像圖。

4 定位數(shù)據(jù)分析

5 結(jié)束語

文章主要研究了機械手臂的側(cè)頭與夾具安裝光纖傳感器的對位，以及對CCD所取照片的處理最終取得定位圖像。通過對圖像進(jìn)行擬合得到最終坐標(biāo)。這是對測試儀進(jìn)行點測試、圖形測試的重要前提。實驗表明該方法抗干擾強、運算速度快，識別度高。

參考文獻(xiàn)

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作者簡介：喬偉哲（1990-），男，山西太原人，碩士研究生，研究方向：信號與信息處理。