[发明专利]一种基于机器视觉的光纤几何参数检测方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的光纤几何参数检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：对图像采集装置获取的光纤横截面图像进行预处理：所述光纤横截面包括涂覆层、包层和纤芯；

S2：确定分割阈值，对预处理后的光纤横截面图像进行阈值分割，提取涂覆层的外边缘图像；

S3：分别运用改进的Canny算法对涂覆层的内边缘和包层的外边缘进行边缘检测以提取涂覆层的内边缘图像和包层的外边缘图像；

S4：运用圆形拟合发和椭圆拟合法，对涂覆层的外边缘图像、涂覆层的内边缘图像及包层的外边缘图像均进行圆形拟合和椭圆拟合，以获取各图像对应的圆形参数和椭圆参数；

S5：分别将步骤S4中的圆形参数和椭圆参数作为输入参数，运用光纤几何参数求解模型，分别求解步骤S4中各图像对应的直径和不圆度。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的光纤几何参数检测方法，其特征在于，在步骤S1中，所述预处理包括灰度变换、平滑处理及锐化处理。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的光纤几何参数检测方法，其特征在于，在步骤S2中，运用最大类间方差法确定分割阈值。

4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的光纤几何参数检测方法，其特征在于，所述最大类间方差法具体为：

S21：运用累加法计算像素的灰度值属于暗背景的概率p₁和像素的灰度值属于亮物体的概率p₂；其中，p_i为图像灰度级i出现的概率，k为图像分割阈值，L为图像的灰度级；

S22：根据p₁、p₂计算出暗背景区域的平均灰度值g₁和亮物体区域的平均灰度值g₂；其中，

S23：根据平均灰度值，可计算出图像的类间方差计算阈值范围[0，L-1]的类间方差，以最大的类间方差对应的阈值作为分割阈值。

5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的光纤几何参数检测方法，其特征在于，在步骤S3中，提取涂覆层的内边缘图像具体步骤为：

S31：运用形态学方法，由涂覆层的外边缘图像确定涂覆层的内边缘ROI区域；

S32：对涂覆层的内边缘ROI区域采用二维高斯函数G(x，y)对该区域的图像f(x，y)进行平滑滤波以去除噪声，得到图像f_s(x，y)；

S33：利用一阶微分Sobel算子计算平滑后的图像f_s(x，y)各点处的梯度幅值和梯度方向，从而获得相应的梯度幅值图像M(x，y)和梯度方向图像θ(x，y):

S34：在M(x，y)中以点(x，y)为中心，在设置的邻域内沿θ(x，y)进行插值，如果点(x，y)处的梯度幅值M(x，y)大于θ(x，y)方向上与其相邻的插值，则将点(x，y)标记为候选边缘点，以获取候选边缘图像N；

S35：选取阈值T_l，检测候选边缘图像N中标记为候选边缘点的任一像素点(x，y)；若点(x，y)处的梯度幅值M(x，y)大于其低阈值T_l，则将该点标记为边缘点，以获得阈值检测图像N1；

S36：对阈值检测图像N1，以中心坐标分成多个区域S_i；运用局部区域距离阈值法分别对S_i分别筛选，以获取每个S_i中符合设置条件的边缘子图像；其中，i为区域个数；

S37：连接所述边缘子图像以获取涂覆层的外边缘图像。

6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的光纤几何参数检测方法，其特征在于，在步骤S4中，所述椭圆拟合法具体为：

S41：运用二次曲线标准化法对提取的边缘图像进行椭圆拟合以获取二次曲线方程，由二次曲线方程求取椭圆中间参数；

S42：采用齐次方程法以步骤S41中获取的椭圆中间参数作为齐次方程法中初始迭代值，求解椭圆参数值。

7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的光纤几何参数检测方法，其特征在于，在步骤S4中，所述圆拟合法和椭圆拟合方法相同。

8.根据权利要求1所述的基于机器视觉的光纤几何参数检测方法，其特征在于，步骤S5中，所述光纤几何参数求解模型为高斯-牛顿迭代法模型。