手機鏡片D形缺口檢測方法

閆娜，景文博，崔燦，王曉曼

（1.長春理工大學 電子信息工程學院，長春 130022；2.長春理工大學 光電工程學院，長春 130022）

手機鏡片D形缺口檢測方法

閆娜1，景文博2，崔燦1，王曉曼1

（1.長春理工大學 電子信息工程學院，長春 130022；2.長春理工大學 光電工程學院，長春 130022）

針對傳統的人工對位法檢測手機鏡片D形缺口精度低和效率低的問題，提出了一種基于圖像處理技術的手機鏡片D形缺口檢測方法。對CCD采集的圖像進行雙邊濾波提高圖像信噪比，達到保邊去噪的目的。采用FCD檢測圓算法快速定位鏡片位置，提取鏡片邊緣像素點，通過局部擬合定位缺口范圍并計算缺口信息。在圖像分辨率為1280×960的情況下，平均每幀圖像檢測時間為0.16s，檢測準確度在95%以上，檢測精密度小于5%，在工業手機鏡片缺口領域具有重要應用價值。

D形缺口；圖像處理；檢測圓；局部擬合

近些年來，隨著信息技術的蓬勃發展，以及圖像傳感設備在性能上的顯著提高，使得圖像處理技術在許多領域受到廣泛重視并取得了豐碩的實踐成果。圖像處理技術具有再現性好、處理精度高，靈活性高、適用性強等優點，成為非接觸檢測領域［1］的關鍵技術。

拍攝景物時首先通過鏡片，將生成的光學圖像投射到傳感器上，然后光學圖像被轉換成電信號，電信號再經過模數轉換變為數字信號，數字信號經過DSP加工處理，再被送到手機處理器中進行處理，最終轉換成手機屏幕上能夠看到的圖像。鏡片一般帶有D形缺口用于對準和組裝。在分揀和組裝過程中需要檢測出這些缺口的方向、深度和面積等信息。目前國內外關于手機鏡片缺口檢測的研究并不多，由于手機鏡片通常為圓形，因此檢測其缺口問題常轉化為檢測圓形邊緣上的缺口。通常的做法是利用激光二極管和接收器來檢測圓形缺口，真空吸盤將圓形部件吸住，然后在細分電機帶動下旋轉，利用激光二極管和接收器檢測光的變化來確定缺口的位置［2-3］。這種方法雖然可行，但檢測精度低、耗時長，并且依賴復雜精密的機械設備?；趯嶋H需求，本文提出利用機器視覺的手段，通過圖像處理技術來檢測，能夠快速精準的檢測手機鏡片D形缺口信息。

1 系統組成

手機鏡片缺口檢測系統基本組成如圖1所示，包括了傳輸模塊、光源、待檢測目標、CCD相機、數據處理模塊、輸出裝置模塊和計算機。傳輸模塊將待檢測目標運輸到透光平臺上，光源位于平臺下方。系統采用背光源，與CCD相機分別在目標兩側，其目的是降低背景的復雜度使物體的輪廓更加明顯便于對圖像數據進行處理。CCD相機采集到的圖像數據在計算機中的數據處理模塊中進行處理。計算機根據處理后的信息控制輸出裝置模塊，在輸出裝置模塊中鏡片將被篩選分類。

圖1 手機鏡片缺口檢測系統組成

2 檢測步驟

2.1 圖像預處理

在實際應用中，預處理是為了消除圖像中噪聲干擾，提高信噪比以及減小圖像信息，方便特征提取。對手機鏡片圖像預處理主要包括濾波和圖像分割兩部分。另外還需要設置圖像感興趣區域，減少圖像中除目標以外的無效數據干擾，提高處理速度和精度。

2.1.1 雙邊濾波

檢測手機鏡片缺口需要圖像邊緣信息，采用雙邊濾波方法對圖像濾波去噪，能夠達到保邊去噪的良好效果［4］。作為一種非線性濾波方法，雙邊濾波器同時考慮空域信息和灰度相似性。濾波器是由兩個函數構成。一個函數是由幾何空間距離決定濾波器系數。另一個由像素差值決定濾波器系數。

雙邊濾波器中，輸出像素的值依賴于鄰域像素的值的加權組合：

其中，權重系數ω(i,j,k,l)取決于定義域核與值域核的乘積，公式（2）-（4）分別表示定義域核、值域核、定義域核與值域核的乘積：

高斯濾波只考慮了空間域的差別，均值濾波則只考慮了值域的差別。從上式中可知，雙邊濾波同時考慮了空間域和值域的差別。

2.1.2 閾值分割

閾值分割是將圖像中的目標區域與背景分割，閾值分割質量的優劣將對后續圖像的特征提取和目標識別等工作產生重要影響。設(x,y)為二維圖像點的坐標，f(x,y)為圖像各點的灰度值，T為設定的閾值，則閾值分割后的圖像B(x,y)可表示為：

其中，閾值T是通過OTSU法［5］（最大類間方差法）獲得的，它是一種自適應的閾值確定方法。通過灰度直方圖將圖像分成背景和目標兩部分。目的是使背景和目標的類間方差最大，確保錯分概率最小，將類間方差最大時所對應的閾值設置為分割的閾值T。

2.2 鏡片定位

為了檢測手機鏡片缺口，首先需要定位鏡片在圖像中的位置。由于手機鏡片具有圓形特征，常利用Hough變換圓［6-7］檢測得到圓心和半徑。但是傳統的Hough變換檢測圓計算量大、占用內存多且很難滿足工業檢測的需求。本文采用FCD算法進行圓檢測以提高算法速度和精度。假設圖像中鏡片的亮度低于背景，如圖2（a）所示。FCD算法的主要步驟如下：

（1）計算圖像的梯度。由于待檢測圖像中鏡片和背景的光強不同，在邊緣上圖像的灰度變化最大，梯度的方向將指向圓心，構成一系列向量。由于圓是中心對稱性的，對于每個向量將存在相反方向上的一個向量。這些對稱向量稱為向量對。從圖2（a）中可以看出。對于特定向量V1，其對稱向量V2滿足以下條件：

（I）定義為方向V1和V2之間的絕對差的角度α，應接近180度。

（II）角度β連接P2和P1的線（V2和V1的基線）和向量V1的夾角應接近0度（這意味著應該與V1的方向相同）。

（2）根據以上條件在圖像的梯度空間中找到所有向量對。可以通過過濾無用矢量來去除噪聲。從圖2（b）中可以看出，由于條件（II），向量V1和V2無法構成向量對；然而它們滿足條件（I），為了增加匹配向量對的速度，可以根據向量的方向對獲得的向量進行排序，對于每個特定向量，可以更容易地找到其相反方向的向量。

圖2 候選圓向量對

（3）針對每對矢量獲得候選圓。這樣的圓在P1和P2的中點處具有其中心，并且其半徑等于P1和P2之間的距離的一半。圖3通過虛線和粗線示出了這種候選圓。在特殊情況下，如果已知所需圓的半徑的范圍，則可以使用第三條件來過濾那些距離在期望半徑范圍之外的矢量對。實驗表明，如果有一點關于半徑范圍的信息，算法的性能將顯著增加。

（4）從候選圓中提取所需的圓?？梢詫⒑蜻x圓保存為一組三元組(Cx,Cy,r)，然后根據它們的歐幾里得距離對這些三元組進行聚類。以這種方式，可以通過使用群集的種子和，諸如平均向量計算或群集方差縮減的附加處理來找到期望的圓，減少了空間復雜性。

2.3 邊緣像素提取

根據上文檢測到的手機鏡片輪廓圓，將距離輪廓圓為D的圓（分別為內側圓C1和外側圓C2）所構成的圓環區域作為搜索區域Sr。為了檢測邊緣上的缺口，需要遍歷搜索區域Sr內的像素點，如圖3所示。

（1）提取搜索域像素值

假設檢測到的圓心在(x0,y0)，則圓的函數方程表示為：

圓上的點可以表示為(x,y)：

圖3 缺口邊緣搜索

對于圓環上距圓為r的任意一點，可通過下面式子進行表示：

當前點所在圓的半徑：

單位像素的弧度為：

半徑為Rn的點(Px,Py)可表示為：

以x軸正方向為起點，由內向外通過改變r大小可以遍歷搜索每個方向上的像素點。

（2）提取鏡片邊緣

由于圖像經過閾值分割，圖像的像素值為0或255。對于同方向上的點，遍歷時當像素值由0變為255且不再改變時，該點可作為邊緣點。對于邊緣點根據弧長和所在圓半徑進行排序，得到邊緣點分布。圖4為實際部分邊緣點分布，X軸表示弧長Y軸表示半徑。

圖4 邊緣點分布

2.4 獲取缺口信息

2.4.1 缺口范圍定位

（1）初始定位缺口范圍

根據邊緣數據點的分布特征可知，鏡片邊緣由正常邊緣和缺口邊緣組成，正常邊緣到圓心距離均接近R，而缺口邊緣到圓心距離先變小后變大呈二次曲線關系，如圖4所示。

式（11）為實際點到圓心距離和圓半徑的平方差，遍歷數據點找到使δ值最大的數據點作為初始缺口中點。從該點出發向兩邊遍歷，當δ值小于T時，定義為初始邊界點，起始點對應角度α0，終止點對應角度β0，將(α0,β0)設置為缺口初始范圍。閾值T的約束使(α0,β0)為真實缺口范圍的子集，即(α0,β0)∈(α,β)，如圖5所示。

從圖5（b）可以看出，CCD采集的圖像中邊緣數據點的分布并沒有圖5（a）中那么理想，個別數據點還有較大偏差，會給缺口信息分析造成不利影響。但是這些點都分布在理想邊界附近，為了獲得較理想的邊界，需要擬合這些數據點。

圖5 鏡片邊緣分布

（2）精確定位缺口范圍

由圖5可看出，鏡片缺口部分曲線近似于二次型，可采用最小二乘法多項式擬合［8-9］。缺口上的數據點所在圓半徑Ri與弧長x的關系可表示為：

利用公式（13）對在 (α0,β0)范圍內的數據進行擬合，求出擬合參數a0、a1、a2。將α0點左側的數據點和 β0右側的數據點依次帶入公式（13）中計算。比較數據點對應的真實半徑和擬合出來的半徑，當趨近0時說明該點屬于缺口部分，更新缺口范圍。最終得到更為精確的缺口范圍(α,β)。

最終邊緣擬合表達式可表示為：

利用分段擬合對圖4中數據進行分段擬合，擬合結果如圖6所示。

圖6 邊緣點擬合

2.4.2 計算缺口信息

手機鏡片D形缺口信息包括缺口方向、深度、大小和面積。圖7（a）中箭頭所指方向為缺口方向。圖7（b）為缺口截圖缺失部分在矩形框內，矩形高為缺口大小，寬為缺口深度，缺口線和圓之間的D形面積為缺口面積。

圖7 鏡片D形缺口信息

手機鏡片D形缺口方向可用于鏡片的對準和組裝，根據手機鏡片缺口的最大深度和大小可以準確判斷出該手機鏡片是否符合標準，如果有不符合標準的，直接去除，減小操作時間，提高產品合格率。

3 實驗結果

算法采用Visual Studio 2010 C++編寫，在win32系統中執行。采用分辨率為1280×960的CCD相機，采集手機鏡片圖像以便于分析。對采集到的300幀手機鏡片圖像進行檢測，表1列出了101-105幀手機鏡片D形缺口圖像的檢測結果。

表1 101-105幀手機鏡片D形缺口圖像的缺口信息

為了檢驗算法的準確性，將檢測結果與實際缺口信息進行對比分析，求出平均準確度。并根據檢測數據計算相對精密度［10］。表2給出了檢測手機缺口平均準確度和相對精密度結果。

表2 檢測準確度和精密度

平均準確度計算公式如下：

其中，Δ為絕對誤差，其值為檢測結果xi與實際數據Xi之差的絕對值；r為平均準確度，根據平均相對誤差求得。

相對精密度計算公式如下：

其中，σ標準誤差，為檢測結果均值，γ相對精密度。

4 結論

針對手機鏡片D形缺口信息，本文提出基于機器視覺檢測方法。定位出手機鏡片所在圓的位置，并對手機鏡片邊緣信息進行處理，通過局部擬合消除邊緣不均勻分布的誤差，準確檢測出缺口范圍。大量的實驗結果分析表明，該方法具有很高的準確率和精密度，能夠應用在實際工業檢測中。

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Mobile Phone Lens D-shaped Gap Information Detecting Method Lenses

YAN Na1，JING Wenbo2，CUI Can1，WANG Xiaoman1
（1.School of Electronics and Information Engineering，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022；2.School of Optoelectronic Engineering，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022）

Aiming at the problem of low accuracy and low efficiency of D-shaped gap in the traditional method，a method of D-shape gap detection based on image processing technology is proposed.Bilateral filtering is applied to the image acquired by CCD to improve the image signal to noise ratio（SNR）.FCD detection algorithm is used to locate the lens position quickly，and to extract the edge pixels of the lens，and to locate the notch area by local fitting and calculate the gap information.In the case of image resolution，the average image detection time per frame is 0.16s，the detection accuracy is over 95%，and the detection precision is less than 5%，which has important application value in industrial mobile phone lens gap field.

D-shaped gap；image processing；detection circle；local fitting

TP391.41

A

1672-9870（2017）05-0054-05

2017-03-17

閆娜（1992-），女，碩士研究生，E-mail：814703394@qq.com

景文博（1980-），男，副教授，E-mail：wenbojing@sina.com