機器視覺在光纖端面缺陷檢測中的應用
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閾值法是一種簡單而且有效的圖像分割方法，此方法是用一個或幾個閾值將圖像的像素灰度級分為幾個級別，屬于一個級別的像素點被認為是同一類物體。需要注意的是，在光纖端面檢測的過程中，由于包層可能會和包層外的臟污屬于同一個灰度級，所以在對包層外的臟污檢測的時候是不能同時對包層上的臟污進行檢測的，需要將包層屏蔽以后再檢測。
在本系統(tǒng)中，設F(x，y)表示對圖像二值化的輸出，其像素灰度級范圍為[a，b]，對同一類型的缺陷檢測時只需要設定一個a和b之間的閾值TH，把圖像的像素分成大于TH的像素群(缺陷)和小于TH的像素群(背景)兩部分。即：
圖像二值化將缺陷像素點的灰度值設為0，背景像素點的灰度值設為1。在VBAI的視覺助手函數模塊中就有設置閾值(Threshold)的函數子模塊，調用的時候只需要在閾值直方圖上根據雙峰法找到波峰與波谷，并手動調整閾值的大小，使其能將缺陷與背景區(qū)分開來即可，如圖2所示。本文引用地址：http://www.ex-cimer.com/article/165974.htm
2．1 纖芯的定位
本文定位光纖纖芯所使用的是方法是先找到光纖的整個包層，由于光纖包層的形狀是一個圓，而這個圓的圓心就是纖芯的中心了。光纖端面存在較大程度的污染的話，如果只是設置一定的閾值將圖像二值化，得到的二值圖像除了光纖包層外還可能會有很多臟污，這樣就會對光纖包層的定位產生很大的影響。所以二值化圖像后還需要使用視覺助手里的一些子函數模塊對圖像進行一些形態(tài)學的處理，使用移除小顆粒(RemoveSmall Objeets)和移除大顆粒(Remove Large Objects)這兩種函數子模塊，調整迭代次數的大小，把比光纖包層小和比光纖包層大的顆粒都濾掉，從而除去對光纖包層定位的干擾，使得到的二值圖像里只有光纖包層的圖像，如圖3所示。
得到光纖包層的二值圖像后，利用VBAI中尋找圓邊緣(Find Circular Edge)以及建立坐標系(Set Coordinate System)的函數模塊，即能準確地定位光纖纖芯的位置。尋找圓邊緣是為了尋找光纖包層圓的邊緣，從而尋找到光纖包層圓的圓心，這個圓心也是纖芯圓的圓心，然后以這個圓心為坐標系原點建立坐標系。在VBAI中，建立坐標系這個函數的功能是定位特征，它能根據尋找到的包層圓自動定位圓心，即使包層在圖像中的位置改變，坐標系原點也能準確地定位在包層圓的圓心上，而包層圓的圓心就是纖芯圓的圓心。由圖4可見，坐標系的原點可以很精確地定位在位置不同的纖芯圓的圓心上，即使是在不規(guī)則的包層面上。
2．2 檢測區(qū)域的劃分
在定位了光纖纖芯之后，由于在光纖端面上不同圓環(huán)范圍內所用的檢測標準也不同，所以要以纖芯中心為圓心作不同區(qū)域的圓環(huán)，再在每個圓環(huán)內按規(guī)定的檢測標準進行檢測。如果有任意一個圓環(huán)內的檢測不能通過，則這個光纖就是有缺陷的，不能通過。在劃分區(qū)域的時候，由于通過光纖端面檢測儀采集得到的圖像在VBAI環(huán)境下是以像素(pix)為計量單位的，而一般檢測標準中給出的光纖端面檢測要求是以微米(μm)為計量單位的，所以要通過公式(2)進行轉換將微米(μm)轉換成像素(pix)。轉換的時候需要知道一個參數：dpi(每英寸多少點)，知道了dpi就可以從公式(2)得到像素與微米的轉換關系。設P為像素，D為dpi，I為英尺，M為微米，則：
一張圖片的dpi可以通過一些常用的看圖軟件得到(如Acdsee，Photoshop等)，平時所用的640×480或800×600等標準的分辨率的dpi是一個常數：96。這樣在對光纖端面進行區(qū)域劃分的時候，就能準確地算出每個圓環(huán)的直徑，從而對整個光纖端面可以進行細致并且精確的檢測。
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