微小片状颗粒厚度的图像增强测量方法

Image Enhancement Measurement Method for Thickness of Micro Flaky Granules

吴亚婷　李　强

(西南科技大学信息工程学院，四川 绵阳　621010)

微小片状颗粒厚度的图像增强测量方法

Image Enhancement Measurement Method for Thickness of Micro Flaky Granules

吴亚婷李强

(西南科技大学信息工程学院，四川 绵阳621010)

摘要：针对某特殊环境下微小片状颗粒的厚度测量问题，给出了一种基于图像增强的在线测量方法。利用颗粒采样装置获取含有颗粒与标定板的图像，采用小波变换与形态学结合的方法进行图像增强处理，消除阴影与杂质干扰；采用标定算法对标定板图像进行标定，通过标定结果和最小外接矩形方法获取颗粒厚度信息。实验结果表明，该方法与传统千分尺测量方法的平均测量结果相差不大，能够代替千分尺测量工作，从而可实现颗粒厚度的在线测量。

关键词：微小片状颗粒图像增强小波变换形态学厚度测量

Abstract：In order to measure the thickness of micro flake granules under specific environment, the online measuring method based on image enhancement is provided. The images of granules and calibration target are acquired by using the sampling device, and the image enhancing process is conducted by the method combining wavelet transform and morphology, and the shadow and the interference of impurities are eliminated. The image of calibration target is calibrated by adopting calibration algorithm; the thickness information of granule is obtained through calibration result and minimum bounding rectangle method. The experimental results show that the average measurement result of this method is not much different from the result measured by traditional method using micrometer, so it can replace the micrometer, to implement online thickness measurement for granules.

Keywords：Micro flake granulesImage enhancementWavelet transformMorphologyThickness measurement

0引言

颗粒厚度的测量方法有很多种，对于易燃易爆特性的片状颗粒，测量方法却有所限制,若采用激光测量方法，激光照射可能改变材料特性，甚至造成爆炸等灾难。目前，工业生产大多采用千分尺测量。该方法不但要求直接接触颗粒，花费时间较长，工作效率较低，且在恶劣环境中对工人的健康会造成一定影响。而图像测量可以弥补激光与千分尺测量的缺陷，该方法以非接触方式实现颗粒厚度的在线测量，不会对颗粒本身造成任何影响。

近年来，采用图像测量法测量物体大小方面已有相关研究。Hergault Virginie[1]等通过图像方法分析了流体中泥沙颗粒的形状及大小;Yan Yong[2]采用图像方法监测了火力电站中煤粉颗粒的大小并对燃烧煤粉进行了研究;王小鹏[3]根据微囊体颗粒图像对微囊体颗粒的大小等指标进行了统计;王中飞[4]等结合机器视觉、图像处理和嵌入式技术，设计与实现了微片状颗粒厚度检测系统装置。本文将图像处理方法应用到微小片状颗粒厚度测量中，以方便、迅速地完成颗粒厚度的在线测量。

1原理与方法

1.1　颗粒测量装置

颗粒测量装置主要由3部分组成，分别是颗粒采样板、标定板固定板与采样板固定基座，其结构示意如图1所示。

图1　颗粒测量装置结构组成图

将颗粒采样板与标定板固定板用螺丝固定，安装在采样板固定基座上。采样板主要包括颗粒进料区、颗粒分筛柱区、颗粒承接台以及颗粒出料区；标定板固定板包括标定板卡槽与标定板；采样板固定基座包括基座、卡槽、中空区、接料箱。

打开高精度工业摄像机与冷光源(防止产生温度影响颗粒特性)，安装好测量装置。从颗粒采样板的进料区投放微小片状颗粒，通过分筛柱区分散颗粒，防止其落入时堆叠在承接台上，获取图像，采用设计方法在线测量厚度。待到测量完毕，在颗粒进料区向内吹风，将承接台上的颗粒吹向出料区，从中空区落入接料箱，完成一次测量工作。

1.2　融合图像增强

采用离散小波变换与灰度数学形态学融合的方法，实现图像增强。

首先，对图像进行离散二层小波变换，提取高频分量系数；其次，利用阈值算法对该系数进行分段处理，实现图像降噪；最后，使用灰度数学形态学开、闭运算对图像交替滤波，得到增强后的图像[5]。

基于图像的小波可看做离散二维小波，在不同尺度上对其进行分解，产生细节分量与近似分量系数，分析处理系数之后重构出新的图像[6]。

图像中任一点的灰度值是f(x,y)，用理想的高通滤波器与低通滤波器在行、列方向第一次分解图像，得到4部分信息，分别是低频信息LL1、垂直方向高频信息LH1、水平方向高频信息HL1和对角方向高频信息HH1[7]。在此基础上，对低频信息LL1做第二次小波分解，得到第二次信息，分别是LL2、LH2、HL2、HH2。

灰度数学形态学将二值数学形态学推广到灰度图像空间，包含膨胀、腐蚀、开、闭4种运算。

(f⊕b)(s,t)=max{f(s-x,t-y)+b(x,y)|(s-x),(t-y)∈Df和(x,y)∈Db}

(1)

(fΘb)(s,t)=min{f(s+x,t+y)-b(x,y)|(s+x),(t+y)∈Df和(x,y)∈Db}

(2)

式中:Df和Db分别为f和b的定义域。

用结构元素b对输入图像f进行膨胀和腐蚀运算处理。膨胀灰度图像中比背景暗的部分受到收缩，亮的部分得到扩张，腐蚀灰度图像中比背景暗的部分得到扩张，亮的部分受到收缩。

开运算先进行腐蚀运算再进行膨胀运算，能够平滑图像轮廓，消弱狭窄部分，滤除小物体、毛刺，去除比结构元素更小的明亮细节。闭运算先进行膨胀运算再进行腐蚀运算，能够熔合细长的弯口，填补图像中的空洞与轮廓上的缝隙，去除比结构运算更小的暗色细节。开、闭运算并不会影响物体面积，二者结合使用可以去除图像噪声。

1.3　标定与测量

黑白棋盘格的标定板图像采用精确定位点阵的平面模板，在不同的位置移动标定板或摄像机，获取标定物图像。首先，提取像素级的角点坐标，为了提高精度，得到亚像素化角点坐标；其次，根据精确化的角点坐标求取摄像机的内、外参数；最后，根据输入图像对应的点坐标计算出径向畸变参数、切向畸变参数以及每幅图像的旋转矩阵和平移向量，通过这些变量求出标定后的图像。标定的目的是得到图像像素尺寸与物理尺寸的对应关系α，其表达式为：

(3)

式中：L为黑白棋盘格标定板单位正方形的实际尺寸；S为标定求出的其像素尺寸。

实现最小外接矩形的方法有很多，最常用的方法是在90°内将物体等间隔地旋转，每次记录外接矩形在坐标系方向上的参数，通过计算外接矩形面积求取最小外接矩形。为了得到较精确的最小外接矩形，旋转时将旋转间隔尽可能地变小。利用最小外接矩形提取物体像素厚度h与标定结果中对应关系α，根据公式L=αh得到物体的实际物理尺寸。

2实验分析

2.1　实验设计

实验过程中，标定板是尺寸为50mm×50mm×3mm的黑白棋盘格标定板，其中正方形黑白块尺寸为0.5mm×0.5mm，摄像机的型号是MV-VD500sm，冷光源型号是AFT-BL100W。通过颗粒采集装置获得大小为2 048×1 536的彩色图像，图像对比如图2所示。如图2(a)所示，上部分是标定板部分，下部分是颗粒部分。图像中，盛放颗粒的承接台上存在比较淡的阴影与部分杂质。采用基于小波变换与形态学结合的方法对图像进行增强。首先，对图像进行二层分解，提取细节分量系数；然后，通过阈值算法对细节系数进行分段处理，重构出降噪后的图像；最后，采用灰度数学形态学开、闭运算对图像进行滤波，得到增强后的图像，如图2(b)所示。通过与图2(a)比较，该算法明显提高了图像的对比度，消除了杂质与阴影等污染，增强了颗粒边缘轮廓，使图像达到较好的效果。

图2　图像对比

微小片状颗粒厚度测量示意图如图3所示。

图3　微小片状颗粒厚度测量

通过像素点横向投影统计，将增强图像分割为标定板图像和颗粒图像，大小与原始图像一样。采用标定算法对标定板图像进行标定，消除畸变并提取矫正后的坐标。通过Freeman链码方法提取颗粒轮廓，采用最小外接矩形提取颗粒的像素厚度，根据标定结果获得颗粒的物理厚度。测量得到3个颗粒的厚度，分别是0.290 22 mm、0.300 467 mm、0.272 094 mm。

2.2　统计分析

为进行统计分析，分别采用本文设计方法与千分尺方法对10个颗粒各测10次，求出两种方法下每个颗粒厚度测量的平均值；并以千分尺测量结果的平均值为基准，求出本文方法误差结果，如表1所示。由表1可以看出，对于10个颗粒，两种方法测量结果均值相差不大，且本文方法误差均不超过0.01 mm，满足实际工业要求。通过测量数据获得两种方法测量结果的标准差，二者进行比较，如图4所示。采用本文设计方法测量结果的波动范围大于采用千分尺的测量结果。其原因主要是每次投放时颗粒的姿势、着落位置等都不固定，可以从不同角度、不同方位测量颗粒厚度。因此，本文方法较好地实现了微小片状颗粒的在线测量，可以代替千分尺完成片状颗粒测量工作。

表1　软件测量颗粒厚度误差

图4　软件与千分尺测量结果标准差比较

3　结束语

本文设计了一种微小片状颗粒厚度的图像增强测量方法，结合颗粒采集装置，采用小波变换与形态学结合的方法、棋盘格标定算法、Freeman链码方法及最小外接矩形算法，替代传统的人工千分尺测量，实现了微小片状颗粒的在线测量。相对千分尺测量方法来说，图像测量方法可全面地观察颗粒轮廓细节变化，不会对颗粒造成挤压、破坏影响。另外，图像测量方法也满足特殊环境下的防火防爆要求，适用于具有易燃易爆特性的微小片状颗粒测量。

参考文献

[1] Hergault V,Frey P,Metivier F,et al.Image processing for the study of bedload transport of two-size spherical particles in a supercritical flow[J].Experiments in Fluids,2010,49(5):1095-1107.

[2] Yan Y.Recent advances in imaging based instrumentation for combustion plant optimization[C]//Imaging Systems and Techniques(IST),2010 IEEE International Conference on,2010:148-151.

[3] 王小鹏.基于形态学重建颗粒分析的微囊体测量方法[J].计算机工程与应用，2008,43(33):19-21.

[4] 王中飞,林茂松,彭勇,等.基于机器视觉的微片状物厚度检测[J].计算机测量与控制，2013,21(1):36-38.

[5] 周云川,何永强,李计添.基于小波和灰度形态学的红外图像增强方法[J].激光与红外，2011,41(6):683-686.

[6] 刘兴淼,王仕成,赵静.基于小波变换与模糊理论的图像增强算法研究[J].弹箭与制导学报，2010,30(4):183-186.

[7] 王剑平,张捷.小波变换在数字图像处理中的应用[J].现代电子技术，2011,34(1):91-94.

[8] 曹爽,岳建平,马文.基于灰度数学形态学的遥感影像薄云处理方法[J].测绘通报，2010(12):54-57.

中图分类号：TP391

文献标志码：A

DOI:10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201507020

国防基础科研基金资助项目(编号：12ZG6103)。

修改稿收到日期：2015-01-13。

第一作者吴亚婷(1990-)，女，现为西南科技大学信息与通信工程专业在读硕士研究生；主要从事图像处理方面的研究。