【正文】 而且，固定的正方形或長方形模板無法自適應(yīng)或調(diào)解作用于條紋變化的方向。 5x5 方形窗口 5x5 菱形窗口 5x5 十字形窗口 3x3 方形窗口 3x3 十字形窗口 圖 常見濾波窗口形狀和大小 中值濾波在去除椒鹽噪聲、脈沖噪聲干擾的同時能夠較好保持圖像的邊緣細節(jié)。不同形狀的濾波窗口產(chǎn)生不同的濾波效果，使用中 值濾波必須根據(jù)圖像的內(nèi)容和不同的要求加以選擇。二維中值濾波器的窗口形狀有多種，如線狀、方形、十字形、圓形、菱形等。 一維中值濾波的概念很容易推廣到二維，這時取某種形式的二維窗口，將窗口內(nèi)的象素排序，生成單調(diào)的二維數(shù)據(jù)序列。能夠克服均值濾波方法所帶來的圖像細節(jié)模糊。 圖像中值濾波是由圖基 (Turky)在 1971 年提出來的一種非線性信號處理方法，其原理就是用一個含有奇數(shù)點的滑動窗口，將正中那一點的值用窗口內(nèi)各點的中值代替。而中值濾波算法在濾除噪聲的同時可以減少邊緣信息的損失，克服圖像細節(jié)模糊的問題。常用的加權(quán)均值濾波器如下： 111111 2 110111H????????? 21 2 11242161 2 2H????????? 311111 0 18111H????????? （ ） 中值濾波法 鄰域平均濾波運算的主要問題是將圖像中所有尖銳不連續(xù)的部分都模糊化，也就是說可能將圖像中的邊緣信息點當(dāng)作噪聲點去掉了， 丟失部分的邊緣信息。但與此同時，也出現(xiàn)了由于平均作用而引起的圖 像模糊 (加寬 )現(xiàn)象，影響后續(xù)處理中對邊緣的定位，且圖像模糊的程度與鄰域半徑成正比。 (a) 四點鄰域 (b) 八點鄰域 圖 鄰域窗口 假設(shè)噪 聲 n 是加性噪聲，在空間各點互不相關(guān)，且期望值為 0，方差為 2? ， g 是未受污染的圖像，含有噪聲的圖像 f 經(jīng)過鄰域平均后為： 1 1 1( , ) ( , ) ( , ) ( , )f m n f i j g i j n i jN N N? ? ?? ? ? () 由上式可知，經(jīng)鄰域平均法后，噪聲的均值不變，方差由原來的 2? 降到了 12N?? 。以 3x3 窗口為例 (見圖 )，單位距離為半徑時，其鄰域為：東北大學(xué)碩士學(xué)位論 文 第三章 注塑制品圖像處理 － 26－ A4={(j,kl),(j+l,k),(j,k+1),(jl,k)}，稱之為四點鄰域，四點鄰域時 L=5。 假定圖像 F(x,y)中的每個像點(j,k)的灰度值為 F(j,k)，以其為中心， A 表示窗口象素組成的點集， L 表示集合內(nèi)的象素數(shù)。 傳統(tǒng)濾波方法 鄰域平均法 鄰域平均法 [31]是一種簡單的空間域平滑噪聲處理方法，屬于線性濾波器。 由于頻域濾波方法需要在變換域中進行，而這種頻域變化往往需要復(fù)雜的計算，無法滿足檢測系統(tǒng)實時性的要求，因此，本文采用空間域的濾波方法。大部分的處理過程都在變換域中完成。 (2)頻域濾波方法 頻域濾波又稱變換域濾波。這種模板卷積操作。 線性空域濾波系統(tǒng)主要依靠轉(zhuǎn)移函數(shù)、脈沖函數(shù)或是點擴散函數(shù)完成對鄰域的濾 波；而非線性濾波系統(tǒng)則多是直接對鄰域進行處理?，F(xiàn)在圖像濾波方法有很多種方式，按照作用域分發(fā)可以分為空間域濾波和變換域濾波兩種： (1)空 間 域濾波方法 空間域濾波是在圖像空間域中借助模板進行鄰域操作完成的。在背景分割的過程中，差影法對光照的變化比較敏感，如果外界條件產(chǎn)生較大變化，同樣會得到包含噪聲的圖像， 這必然影響到識別處理全過程及結(jié)果輸出，甚至可能因此做出錯誤的識別。而且由于外界環(huán)境的變化，分割算法也可能會引入噪聲。該算法適用于我們的實際系統(tǒng)，得到了令人滿意的結(jié)果。 原 始 背景 圖 像制 品圖 像背 景 與 制品 象 素 點位 置差 影 后圖 像閾 值 分 割后 的 背 景圖 像閾 值 分割 處 理差 影 閾值 判 斷帶 背 景 的制 品 圖 像帶 背 景 的制 品 圖 像amp。兩種方法的結(jié)合思路如下： 首先利用閾值分割算法得到背景參考圖像的分割圖像，然后再將帶有制品的圖像與新的背景參考圖像做差影計算，得到背景分割后的圖像。而閾值分割方法正好能夠?qū)崿F(xiàn)這樣的要求。 注塑制品背景分割方法設(shè)計 由試驗結(jié)果可知，上述所用兩種方法都不能單獨解決背景分割問題。 (a)背景圖像 (b)含有背景的制品圖像 (c)差影后的圖像 (d)差影分割算法得到的制品圖像 圖 差影法 各計算步驟獲得 后的圖像 雖然減小閾值能夠減少噪聲，但是由于外界的光線條件總是變化著的，太小的閾值又會導(dǎo)致誤判斷，不能很好的消除背景。雖然我們的背景要暗于制品，但是機器手臂夾子的灰度值與制品的灰度值接近，在夾子附近的位置往往會出現(xiàn)噪聲點。因此，單純的使用閾值分割方法很難得到令人非常滿意的結(jié)果。 原始圖像如圖 所示： 圖 原始圖像 利用 最大類間方差法 對其 進行分割閾值的計算，其直方圖和利用閾值得到的背景分割圖像如圖 所示。 而且即使圖像對比度與亮度的發(fā)生微弱的變化，其對分割效果的影響也很 小。 因此 本文采用 該方法來 獲取閾值 。 差影 圖像提供了圖像間的差異信息，對圖像背景的消除有顯 著的效果。差影法在動態(tài)檢測與識別技術(shù)、血管造影技術(shù)及印刷線路板掩模缺陷的診斷等技術(shù)中都有應(yīng)用 [25,26]，利用它可以檢測同一場景中兩幅圖像間的變化。 差影法 差影法它適用于靜止攝像機的情況，是圖像處理領(lǐng)域最簡單常用的方法之一。但迭代算法運算量較大，而且往往沒有比 Otsu 算法更加明顯的優(yōu)勢， (5)其他閾值選取方法 近年來，隨著遺傳算法、小波變換、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)及模糊集合論等理論的發(fā)展，這些理論也被引入到圖像閾值分割的領(lǐng)域，產(chǎn)生了許多新的閾值化方法。 (4)逼近迭代法 這種方法的原理是將直方圖用兩個或多個正態(tài)分布的概率密度函數(shù)來近似的方法，閾值取為對應(yīng)兩個或多個正態(tài)分布最大值之間的最小概率處最近的灰度值，其結(jié)果具有最小誤差的分割，這里誤差包括將目標(biāo)誤認(rèn)為背景被剔除而將背景、噪聲歸并為目標(biāo)，使兩者之和為最小。熵該方法存在的一些不足之處是：對噪聲敏感，與最大類間方差東北大學(xué)碩士學(xué)位論 文 第三章 注塑制品圖像處理 － 21－ 法方法相比一維最大熵法由于涉及對數(shù)運算。根據(jù)最大熵原理，選取 一個閾值 t，使圖像用這個閾值分割出的兩部分的一階灰度統(tǒng)計的信息量最大。最大類間方差法是該類方法中較為成功的一種，該方法是在判別式分析與最小二乘法原理的基礎(chǔ)上推導(dǎo)出來的，最佳閾值在該判別式取得最大時得到。 (2)基于圖像差距量的閾值選取方法 這類方法的典 型方法是最大類間方差法 [24]。該方法簡單易行，并且取得很好的分割效果，但是對于灰度直方圖中波峰不明顯或波谷寬闊平坦的圖像，很難根據(jù)直方圖的峰谷來選擇閾值，此時該方法的使用受到了限制。如果閾值選取太小 ,則會把一些不是背景的像素也當(dāng)作背景，造成誤識；如果閾 值選取得太大，則會把一些背景漏掉 ,造成漏識。其中，閾值選取的準(zhǔn)確與否直接關(guān)系到分割的優(yōu)劣。 傳統(tǒng)背景分割方法 由于邊界分割法實時性差，而且對具有復(fù)雜背景的圖像失效，因此，本文選擇對閉值方法中的閾值分割法以及區(qū)域提取方法中的差影法進行研究。圖像特征提取和分類的正確率以及運算速度都依賴于圖像背景分割的質(zhì)量。圖像背景分割的目的就是去掉圖像中的背景區(qū)域。 注塑制品圖像處理的工作流程如圖 所示 : 攝 像 頭 獲 取的 圖 像圖 像 濾 波 處 理背 景 分 割 處 理用 于 缺 陷 檢 測的 圖 像圖 像 處 理 圖 注塑制品圖像處理工作流程圖 注塑制品 圖像背景分割 在注塑制品圖像中，我們感興趣的是制品所在的區(qū)域，稱為目標(biāo) 。而且由于外界環(huán)境的變化，分割算法也可能會引入噪聲。圖像背景分割是圖像處理與計算機視覺領(lǐng)域低層次視覺中最為基礎(chǔ)和重要的領(lǐng)域之一，它是對圖像進行視覺分析和模式識別的基本前提，隨后的圖像理解，諸如特征提取和對象識別，都依賴于圖像背景分割的質(zhì)量。 注塑機機器視覺所得到的圖像由于包含有復(fù)雜的背景信息， 所以在對 注塑制品 圖像進行模式識別之前，必須要對圖像 的背景進行分離 ， 提取其制品圖像，并通過濾波算法改善圖像的視覺效果，將圖像轉(zhuǎn)換成一種更適合于機器進行分析處理的形式。在圖像采集過程中 ，由于存在背景以及噪聲等因素的干擾，影響了對圖像的快速處理以及對缺陷的快速判斷，因此，本章針對圖像背景分割以及圖像濾波等圖像處理問題展開研究。 該設(shè)計最大程度上避免了對原有生產(chǎn)過程的影響，全面捕捉到注塑制品的待檢測信息，為研究基于機器視覺的 注塑制品缺陷 檢測提供可靠的保證。 本章小結(jié) 本章首先介紹了機器視覺檢測系統(tǒng)的組成、原理及相關(guān)設(shè)備知識，然后通過對這些知識的理解，將機器視覺檢測系統(tǒng)與注塑生產(chǎn)過程相結(jié)合，完成了基于機器視覺的注塑制品檢測系統(tǒng)硬件部分的設(shè)計 。 (2)圖像定時連續(xù)自動保存 用戶可以設(shè)定圖像保存的開始時間，保存圖像的時間間隔以及保存圖像的數(shù)量等參數(shù)，讓視覺系統(tǒng)自動按照用戶的要求保存相關(guān)的圖像。如果某幅圖像的白色像素值較比前一幅圖像產(chǎn)生較大幅度的增加，表明有注塑制品傳到了攝像頭的范圍之內(nèi)，就保留該幅圖片。 (1)系統(tǒng)自動判定保存 該方法是在視覺系統(tǒng)與控制系統(tǒng)無法聯(lián)網(wǎng)的情況下設(shè)計的備用方案。 以上的調(diào)節(jié)功能使用戶能夠根據(jù)實際工作的環(huán)境來調(diào)節(jié)得到圖像的顯示效果，方便東北大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 第二章 系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) － 18－ 快捷的得到用戶需要的圖像。得到圖像的效果如何與曝光 量有 很大關(guān)系 ，也就是說應(yīng)該通 不同 的光線 量 使 ccd 能夠得到的圖像 清晰度是有很大不同的 。光量越多，明度越高，反之明度越低。 亮度是指畫面的明亮程度，單位是堪德拉每平米 (cd/m2)或稱 nits。添加的輔助功能使軟件系統(tǒng)能夠更加方便快捷的得到用戶滿意的圖像。其流程圖如 所示。如果制品合格，傳送帶正轉(zhuǎn)。服務(wù)器保存該圖像信息后就向客戶端發(fā)信號，告訴它延遲 2 秒可以提前結(jié)束，繼續(xù)運行。一個標(biāo)準(zhǔn)的有連接的通信程序中函數(shù)調(diào)用關(guān)系， 本系統(tǒng)以成像系統(tǒng)的計算機作為服務(wù)器，控制注塑機 工業(yè)的 PC 機作為客戶端。套接字具有類型，與正在運行的進程相關(guān)聯(lián)，并且可以有名稱。 它是Windows 環(huán)境下 TCP/IP 協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)編程接口。而且通過視覺系統(tǒng)的檢測，確定制品的質(zhì)量狀況，反饋給控制系統(tǒng)相關(guān)信息，實現(xiàn)產(chǎn)品的分揀以及控制系統(tǒng)的參數(shù)改善都需要我們建立二者之間通訊，保證成像系統(tǒng)注塑機協(xié)同工作。對攝像機來說，雖然它能夠通過一些信息的檢測完成拍照時間的判定，但是，由于機器視覺系統(tǒng)一直處于檢測狀態(tài)，這樣就大大占用了系統(tǒng)資源，影響的整個系統(tǒng)的工作效率。使用開始采集的子程序來啟動攝像機，將圖 像數(shù)據(jù)放放指定內(nèi)存，用以位圖形式顯示出來。調(diào)色板 可以用 256 色調(diào)色板 ， 只在設(shè)置 RGB 時，令三個顏色分量相同，這樣就 實現(xiàn)了 灰色圖像 的顯示 。而位圖信息又由信息頭和調(diào)色板數(shù)據(jù)組成。 像素數(shù)據(jù)已經(jīng)由攝像機輸入機算機內(nèi)存。這兩部分可以存放在一起，也可以分開存放。實際上它就是存入內(nèi)在中的去掉了 14個字節(jié)位圖文件頭的 BMP 文件。 16 位數(shù)東北大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 第二章 系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) － 15－ 據(jù)中有 12 位顏色信息， 4 位其它信息，其方法是對其右移位 4 位，然后僅保留低 8 位，去掉高 4 位，就能得到 8 位圖像信息。所以這里要將 16 位數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 8 位。因為本系統(tǒng)使用 Basler 數(shù)字?jǐn)z像機得到是 16 位的二維灰度圖像。 因此需要設(shè)計圖像的顯示模塊， 將 內(nèi)存中二維數(shù)組 轉(zhuǎn)化為圖像格式， 在計算機的屏幕上顯示出來。 開 始釋 放 線 程停 止 I/O請 求釋 放 在 BCAM中 建 立 的 資 源釋 放 緩 存結(jié) 束 圖 采集結(jié)束程序流程圖 圖像的顯示模塊 經(jīng)過上面的圖像采集工作， 僅 是把攝像實時采集到的圖像信息作為一個二維數(shù)組放到指定內(nèi)存中。 東北大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計（論文） 第二章 系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) － 14－ 開 始攝 像 機 與計 算 機 連 接結(jié) 束 采 集 給 出提 示 對 話 框得 到 攝 像 機 的 設(shè) 備 名 啟 動 攝 像 機 設(shè) 置 輸 出 圖 像 格 式創(chuàng) 造 存 放 位 圖 內(nèi) 存輸 出 開 始 采 集 指 令將 采 集 圖 像 信 息 放 指 定 內(nèi) 存結(jié) 束YN 圖 采集開始程序流程圖 (2)采集停止響應(yīng)函數(shù)程序流程圖 在用戶發(fā)出結(jié)束采集的命令后，程序并不會立即結(jié)束，而是需要進行相關(guān)的內(nèi)存釋放工作，保證內(nèi)存的正確調(diào)用，使系統(tǒng)能夠穩(wěn)定運行。 (1)采集開 始消息響應(yīng)函數(shù)程序 在用戶給出圖像采集命令后，系統(tǒng)對攝像機進行一系列初始化工作，并把在圖像緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)保存在系統(tǒng)內(nèi)存中。考慮到實際操作的方便， 本文 建立 了 兩個消息響應(yīng)函數(shù)，一個是開始采集響應(yīng)函數(shù)啟動攝像機，進行圖像數(shù)據(jù)的實時采集 函數(shù) ；一個是停止采集響應(yīng)函數(shù)，主要來釋放采集進程調(diào)用的一些內(nèi)存資源，關(guān)閉