[发明专利]喷射沉积坯动态尺寸的视觉检测方法及数据采集装置

摘要

喷射沉积坯动态尺寸的视觉检测方法及数据采集装置，它属于数字图像检测和处理领域。已有的边缘检测方法的检测精度难以满足要求，并且现有的利用CCD摄像头采集图像，存在由于金属液滴的飞溅及金属粉尘以致于影响图像质量的问题。本发明的视觉检测方法包括预处理方法、边缘检测方法和尺寸计算方法，其中的图像边缘检测方法提出了一种新的边缘检测算子——Sobel－Zernike moments算子，该算子将像素级边缘检测算子和亚像素边缘检测算子结合起来，本发明的数据采集装置在摄像头与沉积坯之间装有铁筒和玻璃，避免了粉尘及金属液滴飞溅对图像质量的影响，同时视觉检测方法具有检测精度高、算法的运行速度快的优点。

主权项

1.一种喷射沉积坯动态尺寸的视觉检测方法，它包括第一步预处理方法(1)、第二步边缘检测方法(2)和第三步尺寸计算方法(3)其特征在于它的第二步边缘检测方法(2)为：首先是像素级Sobel边缘检测算子粗定位边缘，其过程为：先计算预处理图像每个像素点的x，y方向的方向导数Sx、Sy(2-1)；然后计算梯度g(x，y)(2-2)；再设定一个阈值t，t取值为60(2-3)，然后判断g(x，y)＞t (2-4)，是，则可判断该点为可能边缘点，并将该点的信息记录在位置的结构型数组point[x]中(2-5)，否，则返回计算下一像素点梯度g(x，y)(2-2)步骤；最终，将所有可能边缘点的信息记录在位置的结构型数组point[x]中(2-5)，将所有可能边缘点的个数存放于变量nNumber中(2-6)；然后是亚像素级Zernike moments边缘检测算子重新定位边缘，其过程为：首先推导Zernike moments矩的模板，包括一个实数模板和一个复数模板(2-7)，再从结构型数组point[x]中取出粗定位的可能边缘点(2-8)，然后利用推导的模板计算该可能边缘点的Zernikemoments矩，得到矩A20、A11(2-9)；接着按如下公式计算边缘点信息Φ、k、l(2-10)：$\phi ={\tan }^{-1}\left(\frac{\mathrm{Im}\left[A_{11}\right]}{\mathrm{Re}\left[A_{11}\right]}\right);$ A11＝A11e-jφ； l＝A20/A11′；$k=\frac{3A_{11}^{\prime }}{2{(1-l^2)}^{3/2}};$ 然后用k、l判断边缘点，判断是否同时满足$l>\sqrt{2}/12$ 和k＞30 (2-11)，否，返到从结构型数组point[x]中取出粗定位的可能边缘点(2-8)步骤，是，则确定为边缘点，并将该边缘点的像素坐标存于数组pixel_edgepoint[x]中(2-12)，然后按如下公式计算该边缘点的亚像素级坐标并同时存于数组subpixel_edgepoint[x]中(2-13)：subpoint1.x＝point1.x+3.5·l·cosΦ；subpoint1.y＝point1.y+3.5·l·sinΦ；再判断边缘点的个数是否大于等于nNumber(2-14) 是，则二值化边缘图像(2-15)，否，则返到从结构型数组point[x]中取出粗定位的可能边缘点(2-8)步骤，直到记录在数组point[x]中的所有可能边缘点都重新判断完毕；它的第三步计算沉积坯上任一位置的尺寸过程为：先确定沉积坯图像中心上的任一点为初始扫描点(3-1)，然后沿沉积坯的直径方向搜索，直至遇到上、下边缘点point1、point2(3-2)，则这两个点之间的线段代表沉积坯的直径，由离线标定得到的直径方向上每个像素点代表的实际距离为ySize(3-3)，然后在数组pixel_edgepoint[x]中分别确定point1、point2的位置(3-4)，接着在数组subpixel_edgepoint[x]中找到相应的边缘点的亚像素坐标subpoint1、subpoint2(3-5)，再计算这两个点亚像素坐标之间的像素点个数number(3-6)，number＝[(subpoint1.x-subpoint2.x)2+(subpoint1.y-subpoint2.y)2]0.5则沉积坯的真实尺寸为subpoint1与subpoint2坐标之间象素点的个数number与ySize的乘积(3-7)：真实尺寸的计算公式为：diameter＝number*ySize。