用数字图像处理技术测量几何尺寸的方法研究

辽宁大学 王勇博

在林牧业、装备制造业、医学乃至军事行业等对数字图像处理的需求量日益增长，而在计算机技术和函数学等学科的纵深发展的推动下，依赖数学和计算机技术的数字图像处理技术更是日渐成熟。数字图像处理借助计算机实现对图像增强、复原、分割和轮廓线条特征提取等功能，这正是这一功能与工业中涉及到几何尺寸测量对实时性、快捷性和高精确度等要求实现了技术结合。本文重点从数字图像处理技术具备的图像分割，轮廓线条提取、拟合，二值化和尺寸计算等内容进行非接触式尺寸测量，实践证明，该方法具有可行性。

1.数字图像处理技术概况

所谓的数字图像处理，就是将图像信号转换成数字信号并对数字信号借助计算机进行处理的过程，而转化成数字信号这一关键程序就包括了对图像进行增强、复原、分割、轮廓线条等特征提取等，而这正是工业中对几何尺寸测量所涉及到的内容。数字图像处理技术发端于计算机图形学概念的提出，1962年MIT林肯实验室一名计算机研究院发表的一片人机交互通信图像系统论文，该论文中提出了计算机图形学术语，从而正是开辟了计算机图形学作为计算机科学中一直具有巨大发展潜力的分支学科。广义角度上的数字图像处理研究内容非常方法，包括图形交互技术、光栅图形生成算法、曲线曲面造型、真实感图形计算，涉及计算可视化、计算机动画等。

2.数字图像处理技术测量几何尺寸的工作原理及研究内容

2.1 测量工作原理

数字图像处理技术测量几何尺寸工作原理构造如图1所示：

图1 工作原理构造

从上图工作流程来看，首先利用工业CCD拍摄到物件的清晰图像，在经过图像采集卡转换至计算机内存中，利用计算机图像处理软 件对图像进行降噪、复原、分割和轮廓线条特征提取、尺寸计算等一系列流程处理，在计算机强大的信息处理功能下快速计算出物件的尺寸大小，再与保准尺寸进行对比以验证尺寸是否合格。

2.2 数字图像处理技术的方法介绍

2.2.1 图像的的降噪

图像降噪也可称为图像预处理。工业设备中策噪音一般分为为高斯噪音、脉冲噪音和椒盐噪音等三类。脉冲噪声是只含有随机的白强度值（正脉冲噪声）或黑强度值，椒盐噪声是含有随机出现的黑白亮度值，而与以上两类噪音相比，高斯噪音由于带有高亮度服从高斯或正太分布噪音，而其正是影响到绝大多数工业领域几何尺寸测量的干扰因素，因此除去高斯噪音一直是几何尺寸测量的难题。而计算机图像处理技术除去高斯噪音的方法是图像平滑处理，且依据空间地域和频率域不同采取相应的措施。空域滤波是在图像空间借助模板进行邻域操作完成的，根据其特点一般可分成线性和非线性两类。线性平滑滤波器对去除高斯噪声有很好的效果，且在大多数情况下对其他类型的噪声也有很好的效果。最简单的线性滤波器是局部均值运算，即每1个像素点的灰度值h(I,j)来置换，均值公式如下：

2.2.2 图像的二值化

作为最简单的二值图像，可采用其几何特性描述物体的特性。一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法：对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。

2.2.3 边缘轮廓的提取

边缘轮廓特征提取对尺寸测量的精确度有着根本性的影响。对所需二维轮廓线的求得是尺寸测量的前提。考虑到边缘点一般居于图像中灰度值变化剧烈位置，即灰度值倒数较大或极大地方，因此空间域边缘检测方法一般是先借助梯度或微分算法锐化图像边缘，再选用一种模板与锐化后的图像进行卷积就可得到边缘轮廓的图像。必须注意的是，此种方法使用的算法好坏直接决定着边缘轮廓提取精度的高低。

2.2.4 几何尺寸的计算

尺寸的计算关键在于系统的精度，系统标定的精度直接关系到测量的精度。计算机图像处理技术采用的方法是先固定摄像头的高度与位置，使用1个10*10的标准块把视场按标准块大小进行分割，然后在视场内按分割的位置移动标准块以获取其图像，计算出标准块边长在视场内各个位置的像素点数，然后进行多项式回归。一般二元二次多项式构造为：M=ao+a1x+a2y+a3xy+a4x2+a5y2（M为标准块边长在图像中的像素数；X表示视场X坐标，y则表示视场Y坐标）。

此外，在对实际零件的测量中，测得实际零件在视场中任意位置时零件所占某一划分格P内的某边长Sp的像素点mp，则可求得Sp值。然后将零件所占所有划分格内Sp相加，即得到零件某一边长L。

3.结语

为验证以上方法的可行性，笔者在磨具用几何尺寸测量中使用的标定方法，经结果对比其回归效果理想，精度与标准差相比缩小到了0.16782，而0.01水平意味着回归效果良好。计算机图像处理技术在实时性、精确性、方便性等方面相比传统接触性测量有着极为显著的优势，但是由于涉及众多复杂精密仪器，如CCD，在实际操作中可能会存在焦距、镜头不准，设定视场中心与摄像头中心不重合、反光度不均匀、光源亮度不均匀、测量方法本人的缺陷以及其他人为主观因素都可能导致测量误差的发生和存在，因此除了仪器设备本身性能愈好对测量精度有直接关系外，人为主观因素也对精度有一定的干扰，需要加强对计算机图像处理技术的熟练程度。

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