專利名稱:面形檢測(cè)系統(tǒng)中前后表面反射光斑自動(dòng)分離方法
技術(shù)領(lǐng)域:
本發(fā)明涉及一種面形檢測(cè)系統(tǒng)中前后表面反射光斑自動(dòng)分離方法,屬于光學(xué)組件面形檢測(cè)技術(shù)和圖像處理領(lǐng)域。
背景技術(shù):
在采用基于角差法的面形檢測(cè)過(guò)程中,檢測(cè)激光經(jīng)光學(xué)組件前后表面反射后經(jīng)光學(xué)系統(tǒng)后在CCD上形成前后表面光斑。當(dāng)光學(xué)元件前后表面平行度非常高時(shí),使得同一測(cè)量點(diǎn)對(duì)應(yīng)的前后表面測(cè)量反射光夾角很小,在CCD上產(chǎn)生重疊光斑。如果把重疊光斑看成整體進(jìn)行質(zhì)心計(jì)算,將引入較大的計(jì)算誤差,造成面形測(cè)量結(jié)果的誤差。同時(shí)在面形重構(gòu)中只能使用前表面光斑,因此必須將前后反射光斑進(jìn)行自動(dòng)分離,以剔除背表面光斑。因此, 需要研究一種能實(shí)際應(yīng)用的前后光斑自動(dòng)分離方法。在進(jìn)行光學(xué)組件面形檢測(cè)時(shí),L束激光入射被檢測(cè)光學(xué)組件后,經(jīng)光學(xué)組件前后表面反射后會(huì)在CCD上形成K (L<K S2L)個(gè)前后表面激光光斑,如圖1所示??蓪⒐獍叻譃锳、B、C等3類光斑,根據(jù)判別準(zhǔn)則,結(jié)合前后表面反射光斑的灰度特征實(shí)現(xiàn)前表面光斑的提取與分類。具體方法如下(1)手動(dòng)剔除第一個(gè)采樣點(diǎn)光斑圖像中的背表面光斑,檢測(cè)出該圖像中所有前表面光斑的質(zhì)心坐標(biāo)并分類,以之為分類參考光斑;(2)從第2個(gè)采樣點(diǎn)開始,對(duì)含背表面光斑的圖像進(jìn)行分割,提取出所有的光斑的質(zhì)心和灰度和,形成光斑集合S ;C3)從S集合找出符合式C類的光斑組合集,再?gòu)倪@些組合中選取灰度值最大的一組作為4個(gè)C類前表面光斑;從S集合中去除這些組合;(4)當(dāng)前掃描點(diǎn)如果與參考光斑不同行,利用式B類光斑第2判別規(guī)則,更新參考光斑信息為當(dāng)前掃描點(diǎn);如同行,利用B類光斑第2判別規(guī)則判別。將符合該準(zhǔn)則的光斑組合作為候選,找出灰度值最大的一組作為2個(gè)B類前表面光斑。從S集合中去除找到的光斑組合;(5)最后,利用判別A類候選光斑,找出灰度最大的作為真實(shí)的A類光斑;該方法存在以下缺點(diǎn)(1)需對(duì)第一幀圖像中的后表面反射光斑及類型進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)注。(2)前后光斑的分離依賴于判別規(guī)則中的閾值;(3)當(dāng)前后光斑有重疊的時(shí)候就無(wú)能為力。一般背光斑的剔除都是通過(guò)物理上的方法解決,最常用和有效的是在光學(xué)組件背表面涂上一層凡士林。但在光學(xué)組件裝調(diào)上架后,這一方式難以實(shí)施,因?yàn)楫?dāng)光學(xué)組件裝調(diào)上架并運(yùn)行后,是不允許對(duì)光學(xué)組件的后表面涂抹凡士林。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足提供一種面形檢測(cè)系統(tǒng)中前后表面反射光斑自動(dòng)分離方 法。一種面形檢測(cè)系統(tǒng)中前后表面反射光斑自動(dòng)分離方法,包括以下步驟Al :(XD采集當(dāng)前前后表面反射的光斑圖像Fl ;若為第一幀圖像,則人工擦除背表面反射光斑,為后面跟蹤選擇正確目標(biāo);A2 采用減背景與乘法濾波相結(jié)合的方法來(lái)濾除噪聲并進(jìn)行迭代閾值分割,以分離出激光光斑;得到二值圖像F2 ;A3 檢測(cè)圖像F2中所有光斑,若有光斑粘連,則進(jìn)行粘連光斑的分離,提取所有光斑的質(zhì)心;A4:利用Kalman濾波器進(jìn)行跟蹤。若為第一幀圖像,用光斑質(zhì)心數(shù)據(jù)初始化 Kalman濾波器,并做第一次預(yù)測(cè),若為第一幀,轉(zhuǎn)步驟Al,反之,則采用Kalman濾波器進(jìn)行跟蹤,即轉(zhuǎn)步驟A5 ;A5:在上一次預(yù)測(cè)質(zhì)心周圍尋找最近的光斑質(zhì)心并輸出,將所有找到的前表面反射光斑質(zhì)心數(shù)據(jù)傳給Kalman濾波器,Kalman濾波器利用上一次預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與此次實(shí)際提取數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)下一幀光斑質(zhì)心的位置;A6 若為最后一幀數(shù)據(jù),則結(jié)束。所述的面形檢測(cè)系統(tǒng)中前后表面反射光斑自動(dòng)分離方法,所述步驟A3中,對(duì)于有粘連的光斑,其光斑分離的方法如下A31 對(duì)二值圖像F2進(jìn)行距離變換,得到圖像F3,使重疊光斑凹點(diǎn)更明顯;A32:對(duì)距離變換圖像F3采用逐漸增大的結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行形態(tài)學(xué)開操作,計(jì)算每次開操作后的圖像與原圖像的差異,獲取光斑半徑R ;A33 利用重疊判別,從F3中提取出所有重疊區(qū)域構(gòu)成重疊區(qū)域二值圖像F4 ;A34 對(duì)F4中的每一個(gè)重疊區(qū)域,跟蹤重疊區(qū)域輪廓,提取鏈碼;根據(jù)鏈碼和半徑 R,求取每一輪廓點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圓心點(diǎn),聚集成各個(gè)光斑的中心區(qū)域;A35 用半徑比R稍小的圓形結(jié)構(gòu)元素對(duì)F4進(jìn)行腐蝕得到F5,并將中心區(qū)域圖像和F5進(jìn)行交集運(yùn)算,從而刪除那些偏離光斑中心較遠(yuǎn)的圓心點(diǎn),得到圓心區(qū)域圖像F6 ;
A36:對(duì)每個(gè)光斑圓心區(qū)域,用半徑為比R稍大的圓形結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行一次膨脹操作,然后與F2作交集運(yùn)算,其結(jié)果便作為對(duì)該圓心區(qū)域所對(duì)應(yīng)光斑的形狀估計(jì)。本發(fā)明利用kalman跟蹤算法,在每次實(shí)驗(yàn)的第一幀圖像中,將背表面反射光斑人為擦除,跟蹤所有前表面反射的光斑,從而達(dá)到分類前后表面光斑的目的;對(duì)于前后表面光斑有重合的情況,采用基于距離變換的光斑重疊分割技術(shù),很好地實(shí)現(xiàn)重疊光斑的分離;采用基于Kalman濾波器的跟蹤算法能正確區(qū)分出了前表面反射的光斑,多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)表明跟蹤正確率在95%以上。
圖1為現(xiàn)有技術(shù)中的表面光斑分離方法示意圖;圖2為本發(fā)明基于Kalman濾波器的光斑分離流程;圖3為本發(fā)明基于Kalman濾波器的光斑分離的實(shí)驗(yàn)效果圖;3_1為第一幀,3_2為第二幀,3-3為第四幀,3-4為第六幀,3-5為第八幀,3-6為第十二幀;圖4為本發(fā)明對(duì)三類激光光斑進(jìn)行重疊分離的實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖。
具體實(shí)施例方式以下結(jié)合具體實(shí)施例,對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。實(shí)施例1基于kalman濾波的前后反射光斑分離方法在進(jìn)行面形測(cè)試時(shí),對(duì)獲取的第一幀圖像將背表面反射光斑人為擦除,跟蹤所有前表面反射的光斑,從而達(dá)到分類前后表面光斑的目的。參考圖2,其主要步驟為Al :(XD采集當(dāng)前前后表面反射的光斑圖像Fl ;若為第一幀圖像,則人工擦除背表面反射光斑,為后面跟蹤選擇正確目標(biāo);A2 采用減背景與乘法濾波相結(jié)合的方法來(lái)濾除噪聲并進(jìn)行迭代閾值分割,以分離出激光光斑;得到二值圖像F2 ;A3 檢測(cè)圖像F2中所有光斑,若有光斑粘連,則進(jìn)行粘連光斑的分離,提取所有光斑的質(zhì)心。對(duì)于有粘連的光斑,其光斑分離方法的主要流程如下A31 對(duì)二值圖像F2進(jìn)行距離變換(見公式1),得到圖像F3,使重疊光斑凹點(diǎn)更明顯。d = I m-k I +1 n-1(1)其中,(k,1)為邊界像素,(m,η)為區(qū)域像素。Α32:對(duì)距離變換圖像F3采用逐漸增大的結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行形態(tài)學(xué)開操作,計(jì)算每次開操作后的圖像與原圖像的差異,獲取光斑半徑R。Α33 利用重疊判別(見公式2~),從F3中提取出所有重疊區(qū)域構(gòu)成重疊區(qū)域二值圖像F4。判別規(guī)則定義如下
當(dāng)時(shí),光斑無(wú)重疊^
1當(dāng)P五《巧時(shí),光斑有重疊其中Ptl為光斑重疊判別閾值,PE = 4 π A/C2 (0 < PE彡1),A是光斑的面積,C是光斑的周長(zhǎng)。Α34 對(duì)F4中的每一個(gè)重疊區(qū)域,跟蹤重疊區(qū)域輪廓,提取鏈碼。根據(jù)鏈碼和半徑 R,求取每一輪廓點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圓心點(diǎn),聚集成各個(gè)光斑的中心區(qū)域。Α35 用半徑比R稍小的圓形結(jié)構(gòu)元素對(duì)F4進(jìn)行腐蝕得到F5,并將中心區(qū)域圖像和F5進(jìn)行交集運(yùn)算,從而刪除那些偏離光斑中心較遠(yuǎn)的圓心點(diǎn),得到圓心區(qū)域圖像F6。Α36:對(duì)每個(gè)光斑圓心區(qū)域,用半徑為比R稍大的圓形結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行一次膨脹操作,然后與F2作交集運(yùn)算,其結(jié)果便作為對(duì)該圓心區(qū)域所對(duì)應(yīng)光斑的形狀估計(jì)。Α4:利用Kalman濾波器進(jìn)行跟蹤。若為第一幀圖像,用光斑質(zhì)心數(shù)據(jù)初始化 Kalman濾波器,并做第一次預(yù)測(cè),若為第一幀,轉(zhuǎn)步驟Al,反之,則采用Kalman濾波器進(jìn)行跟蹤,即轉(zhuǎn)步驟A5。A5 在上一次預(yù)測(cè)質(zhì)心周圍尋找最近的光斑質(zhì)心并輸出(即為前表面反射的光斑),將所有找到的前表面反射光斑質(zhì)心數(shù)據(jù)傳給Kalman濾波器,Kalman濾波器利用上一次預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與此次實(shí)際提取數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)下一幀光斑質(zhì)心的位置;A6 若為最后一幀數(shù)據(jù),則結(jié)束;實(shí)施例2采用基于Kalman濾波器的跟蹤效果如圖3,圖3中矩形框內(nèi)的光斑為檢測(cè)的光斑, 圓形框內(nèi)的光斑為跟蹤的前表面反射光斑,可以發(fā)現(xiàn)在出現(xiàn)前后表面反射光斑的情況下, 采用基于Kalman濾波器的跟蹤算法能正確區(qū)分出了前表面反射的光斑,多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)表明跟蹤正確率在95%以上。實(shí)施例3基于距離變換的重疊光斑分離實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)驗(yàn)中對(duì)三類激光光斑進(jìn)行了重疊分離(1)大小基本一致、重疊不嚴(yán)重的光斑 (圖4-1);⑵大小不一致的重疊光斑(圖4-2) ; (3)大小基本一致、重疊較嚴(yán)重的光斑(圖 4-3)。其中,圖4-1、圖4-2和圖4-3中從左至右依次為原圖、分割效果圖、圓心區(qū)域圖、分離結(jié)果圖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過(guò)本發(fā)明的方法,能很好地實(shí)現(xiàn)重疊光斑的分離。應(yīng)當(dāng)理解的是,對(duì)本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō),可以根據(jù)上述說(shuō)明加以改進(jìn)或變換, 而所有這些改進(jìn)和變換都應(yīng)屬于本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護(hù)范圍。
權(quán)利要求
1.一種面形檢測(cè)系統(tǒng)中前后表面反射光斑自動(dòng)分離方法,其特征在于,包括以下步驟Al =CCD采集當(dāng)前前后表面反射的光斑圖像Fl ;若為第一幀圖像,則人工擦除背表面反射光斑,為后面跟蹤選擇正確目標(biāo);A2 采用減背景與乘法濾波相結(jié)合的方法來(lái)濾除噪聲并進(jìn)行迭代閾值分割,以分離出激光光斑;得到二值圖像F2;A3 檢測(cè)圖像F2中所有光斑,若有光斑粘連,則進(jìn)行粘連光斑的分離,提取所有光斑的質(zhì)心;A4 利用Kalman濾波器進(jìn)行跟蹤;若為第一幀圖像,用光斑質(zhì)心數(shù)據(jù)初始化Kalman濾波器,并做第一次預(yù)測(cè),若為第一幀,轉(zhuǎn)步驟Al,反之,則采用Kalman濾波器進(jìn)行跟蹤,即轉(zhuǎn)步驟A5 ;A5 在上一次預(yù)測(cè)質(zhì)心周圍尋找最近的光斑質(zhì)心并輸出,將所有找到的前表面反射光斑質(zhì)心數(shù)據(jù)傳給Kalman濾波器,Kalman濾波器利用上一次預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與此次實(shí)際提取數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)下一幀光斑質(zhì)心的位置;A6 若為最后一幀數(shù)據(jù),則結(jié)束。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面形檢測(cè)系統(tǒng)中前后表面反射光斑自動(dòng)分離方法,其特征在于,所述步驟A3中,對(duì)于有粘連的光斑,其光斑分離的方法如下A31 對(duì)二值圖像F2進(jìn)行距離變換,得到圖像F3,使重疊光斑凹點(diǎn)更明顯; A32 對(duì)距離變換圖像F3采用逐漸增大的結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行形態(tài)學(xué)開操作,計(jì)算每次開操作后的圖像與原圖像的差異,獲取光斑半徑R ;A33 利用重疊判別,從F3中提取出所有重疊區(qū)域構(gòu)成重疊區(qū)域二值圖像F4 ; A34 對(duì)F4中的每一個(gè)重疊區(qū)域,跟蹤重疊區(qū)域輪廓,提取鏈碼;根據(jù)鏈碼和半徑R,求取每一輪廓點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圓心點(diǎn),聚集成各個(gè)光斑的中心區(qū)域;A35 用半徑比R稍小的圓形結(jié)構(gòu)元素對(duì)F4進(jìn)行腐蝕得到F5,并將中心區(qū)域圖像和F5 進(jìn)行交集運(yùn)算,從而刪除那些偏離光斑中心較遠(yuǎn)的圓心點(diǎn),得到圓心區(qū)域圖像F6 ;A36 對(duì)每個(gè)光斑圓心區(qū)域,用半徑為比R稍大的圓形結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行一次膨脹操作,然后與F2作交集運(yùn)算,其結(jié)果便作為對(duì)該圓心區(qū)域所對(duì)應(yīng)光斑的形狀估計(jì)。
全文摘要
本發(fā)明公開了面形檢測(cè)系統(tǒng)中前后表面反射光斑自動(dòng)分離方法,包括A1CCD采集當(dāng)前前后表面反射的光斑圖像F1;A2采用減背景與乘法濾波相結(jié)合的方法來(lái)濾除噪聲并進(jìn)行迭代閾值分割得到二值圖像F2;A3檢測(cè)圖像F2中所有光斑,提取所有光斑的質(zhì)心;A4利用Kalman濾波器進(jìn)行跟蹤;A5在上一次預(yù)測(cè)質(zhì)心周圍尋找最近的光斑質(zhì)心并輸出,將所有找到的前表面反射光斑質(zhì)心數(shù)據(jù)傳給Kalman濾波器,Kalman濾波器利用上一次預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與此次實(shí)際提取數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)下一幀光斑質(zhì)心的位置;A6若為最后一幀數(shù)據(jù),則結(jié)束?;贙alman濾波器的跟蹤算法正確區(qū)分出了前表面反射的光斑,多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)表明跟蹤正確率在95%以上。
文檔編號(hào)G01B11/24GK102322820SQ201110270339
公開日2012年1月18日 申請(qǐng)日期2011年9月14日 優(yōu)先權(quán)日2011年9月14日
發(fā)明者巫玲, 徐旭, 熊召, 王俊波, 范勇, 袁曉東, 陳念年 申請(qǐng)人:西南科技大學(xué)