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          圖象處理方法在車燈配光檢測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

          作者:金晅宏 時(shí)間:2003-03-12 來(lái)源:電子設(shè)計(jì)應(yīng)用 收藏
          Image Processing Technique’s Application and Research
          in the Automobile Lamp Quality Measurement System
          應(yīng)用領(lǐng)域:
          使用的產(chǎn)品:LabVIEW;NI_IMAQ;NI_DAQ;
          挑戰(zhàn):將成熟的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)引入車燈配光檢測(cè)系統(tǒng)中,應(yīng)用多種圖象處理方法同時(shí)實(shí)現(xiàn)汽車車燈光軸交點(diǎn)檢測(cè)和車燈零件檢測(cè)。
          應(yīng)用方案:使用National Instruments公司的IMAQ可視化軟件、LabVIEW圖片控制工具包、執(zhí)行程序生成器和LabVIEW來(lái)開(kāi)發(fā)一個(gè)經(jīng)濟(jì)、靈活的基于PC的車燈配光檢測(cè)系統(tǒng)。
          介紹:

          車燈配光檢測(cè)系統(tǒng)原為兩套系統(tǒng):車燈光軸交點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)和車燈零件檢測(cè)系統(tǒng),其通過(guò)人工目測(cè)檢測(cè)車燈光軸交點(diǎn),應(yīng)用物位傳感器精確定位來(lái)檢測(cè)零件的缺損。本車燈配光檢測(cè)系統(tǒng)將兩系統(tǒng)二合為一,根據(jù)測(cè)量對(duì)象的特征,應(yīng)用圖象卷積、邊緣特征提取、圖象模式匹配等多種圖象處理的方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)不同型號(hào)的車燈進(jìn)行車燈零件缺損檢測(cè)和車燈光軸交點(diǎn)的自動(dòng)檢測(cè)。
          系統(tǒng)組成:
          整個(gè)系統(tǒng)包括硬件部分和軟件部分。其系統(tǒng)組成簡(jiǎn)圖如圖1所示:

          圖1:系統(tǒng)組成簡(jiǎn)圖
          硬件部分主要運(yùn)用黑白的CCD攝取圖象,圖象通過(guò)美國(guó)NI公司的1407圖象采集卡傳送入PC機(jī)進(jìn)行處理及數(shù)據(jù)顯示,應(yīng)用NI_DAQ6023卡控制攝像頭間的切換及系統(tǒng)的啟動(dòng)和停止。本系統(tǒng)采用NI公司的LabVIEW5.1及其圖象處理軟件包IMAQ Vision5.0作為軟件操作平臺(tái)。其系統(tǒng)的主界面如下圖(圖2)所示:


          圖2:系統(tǒng)主界面
          系統(tǒng)運(yùn)行中的一個(gè)檢測(cè)報(bào)錯(cuò)界面如下圖(圖3)所示:

          圖3:檢測(cè)報(bào)錯(cuò)界面
          運(yùn)用NI(美國(guó)國(guó)家儀器公司)的這套虛擬開(kāi)發(fā)平臺(tái)軟件,是因?yàn)槠涫褂脠D形化編程語(yǔ)言編寫(xiě),并提供豐富的庫(kù)函數(shù)和功能模塊,具有功能強(qiáng)大及運(yùn)用靈活等特點(diǎn),極大的節(jié)約了程序開(kāi)發(fā)時(shí)間。
          光軸交點(diǎn)檢測(cè)中的圖象預(yù)處理方法
          (1)光軸特征分析
          本車燈配光檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)自動(dòng)檢測(cè)車燈前照燈光路所成的交點(diǎn)。若為一右側(cè)行駛前照燈,則其光路圖如圖4所示:



          圖4:前照燈光路圖
          h-h:通過(guò)前照燈焦點(diǎn)的水平面;
          H-H2:道路中心線;
          v-v:通過(guò)前照燈的垂直面;

          根據(jù)前照燈光路標(biāo)準(zhǔn)H—H2與h—h的夾角為15°,且ZONE1為暗區(qū),而ZONE2為亮區(qū),兩個(gè)區(qū)域分界明顯,有較大的亮度對(duì)比度。H-H2與h-h的交點(diǎn)位置是車燈光軸檢測(cè)的一個(gè)重要參數(shù)。
          (2)圖象的原始LUT變換
          LUT(Look_up Table)變換是一種很基本的圖象處理技術(shù),其對(duì)圖象象素的灰度值進(jìn)行特定計(jì)算及轉(zhuǎn)換,可以達(dá)到突出圖象的有用信息,增加圖象的光對(duì)比度,對(duì)要進(jìn)行邊緣檢測(cè)的圖象尤佳,可以使邊緣明顯。本系統(tǒng)的車燈光軸原始圖如圖5所示:

          圖5:光軸原始圖

          由于車燈光線較強(qiáng),使得整個(gè)圖象偏亮,圖象邊緣特征不明顯。本系統(tǒng)采用具體的反指數(shù)函數(shù)查表變換方法,降低暗區(qū)的亮度和對(duì)比度同時(shí)增強(qiáng)亮區(qū)的亮度和對(duì)比度,使檢測(cè)圖象邊緣明顯。經(jīng)過(guò)LUT處理后的光軸圖象如圖6所示:


          圖6:經(jīng)過(guò)LUT后的光軸圖
          (3)圖象的裁剪

          由于精度的要求,射入的圖象為768X576 pixel的標(biāo)準(zhǔn)CCIR圖象。象素多可提高系統(tǒng)的測(cè)量分辨率,同時(shí)也增加了處理數(shù)據(jù),增加了處理時(shí)間,從而就有可能影響整個(gè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。所以要根據(jù)圖象特點(diǎn),減少處理數(shù)據(jù),對(duì)圖象進(jìn)行有效的裁減,裁去不需要的部分,留下有用的部分,減少處理量。通過(guò)對(duì)本近光燈光軸的自身特點(diǎn)的分析,我們可以發(fā)現(xiàn)其圖象的光軸交點(diǎn)就在圖象最亮區(qū)域附近。對(duì)于最亮的區(qū)域檢測(cè)其運(yùn)算量視定義的亮區(qū)大小而定,具有隨機(jī)性,而且處理數(shù)據(jù)量也不小。這里我們運(yùn)用檢測(cè)圖象質(zhì)量中心的方法來(lái)確定圖象處理區(qū)域。圖象質(zhì)量中心其不是光亮中心,其計(jì)算公式為:

          質(zhì)量中心Y坐標(biāo)公式類似。雖不是光亮中心,但其接近光亮中心,處理量固定,運(yùn)用于此系統(tǒng),能根據(jù)其位置確定交點(diǎn)存在可能區(qū)域,減少了數(shù)據(jù)處理量。
          (4)圖象的邊緣增強(qiáng)及圖象的二值化

          邊緣檢測(cè)通常的方法就是對(duì)圖象進(jìn)行灰度邊緣增強(qiáng)處理,得出一個(gè)增強(qiáng)處理后的圖象,然后設(shè)立門限,進(jìn)行過(guò)門限處理來(lái)確定明顯邊緣的象元位置。經(jīng)過(guò)LUT處理后的圖象,邊緣特征已比原始圖象清晰得多,我們對(duì)此圖象再進(jìn)行一次二值化以便于后面邊緣的檢測(cè),同時(shí)也便于對(duì)圖象中部分干擾因素的處理。對(duì)圖形進(jìn)行二值化主要要考慮的問(wèn)題就是閥值的選取。閥值應(yīng)隨著空間總體幅度的變化而變化,閥值設(shè)得過(guò)高,將漏掉小幅度變化的邊緣,閥值設(shè)得低,將出現(xiàn)由噪聲引起的許多的虛假的圖象邊緣。尋找一種對(duì)各種噪聲不敏感、定位精確、不漏檢真邊沿又不引入假邊沿的閥值取定方法是此圖象二值化的關(guān)鍵,這也是圖象處理領(lǐng)域長(zhǎng)期研究的一個(gè)方面。為尋找一個(gè)合理的閥值,要通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)方可。在此,為了處理方便,也為了減少工作量,在一定的誤差范圍內(nèi),通過(guò)對(duì)圖象邊緣再進(jìn)行一次邊緣特征提取——空間矢量梯度濾波,再次增強(qiáng)邊緣,然后通過(guò)實(shí)驗(yàn)人工確定一閥值量,對(duì)圖象進(jìn)行二值化??臻g矢量梯度濾波是運(yùn)用一軟件濾波器,使圖象象素光強(qiáng)度按特定的方向變化,增強(qiáng)圖象中基本顆粒的外部輪廓,即邊緣特征,顯示其形體結(jié)構(gòu)??臻g矢量梯度濾波實(shí)際上就是用一定的計(jì)算因子在整幅圖中做象素灰度卷積。因?yàn)楸鞠到y(tǒng)重要邊緣信息主要集中在基本顆粒的上邊緣,所以就選取了加強(qiáng)上邊緣的計(jì)算因子,處理以后的圖象如圖7所示:

          圖7:經(jīng)過(guò)邊緣加強(qiáng)后的光軸圖
          經(jīng)過(guò)此處理后,圖象基本顆粒邊緣象素灰度的對(duì)比度已得到增強(qiáng),我們就可以通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定數(shù)值大的閥值對(duì)圖象進(jìn)行二值化,其誤差在允許的范圍內(nèi)。
          (5)圖象的去干擾處理
          在經(jīng)過(guò)二值化的圖象中,我們可以發(fā)現(xiàn)很多小顆粒,這些顆粒都有可能阻礙圖象的正確處理,即邊緣的正確檢測(cè),所以必須去除。這里,我們用圖形學(xué)最經(jīng)典的膨脹和腐蝕方法對(duì)二值化進(jìn)行處理。膨脹和腐蝕的原理雖然簡(jiǎn)單,但對(duì)于膨脹和腐蝕所用計(jì)算因子象素包含量的確定及膨脹腐蝕次數(shù)確定卻需要作一定的考慮與實(shí)驗(yàn)比較。膨脹和腐蝕必須成對(duì)出現(xiàn),因?yàn)楦g能去掉小顆粒,同時(shí)卻也使檢測(cè)邊緣縮進(jìn),使檢測(cè)產(chǎn)生誤差,所以在腐蝕的同時(shí)必須伴有同樣計(jì)算因子的膨脹。膨脹和腐蝕的次數(shù)按圖象中出現(xiàn)的干擾顆粒的大小,通過(guò)實(shí)驗(yàn)的方法確定。
          模式匹配在零件檢測(cè)中的應(yīng)用

          原先系統(tǒng)應(yīng)用物位傳感器的精確定位來(lái)檢測(cè)車燈零件的缺損,不同型號(hào)的車燈要制造不同零件分布的檢測(cè)設(shè)備,而此配光檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用圖象處理的方法,通過(guò)制作圖象模板來(lái)檢測(cè)車燈零件的缺損,提高系統(tǒng)的靈活性,實(shí)現(xiàn)柔性測(cè)量。通過(guò)分析車燈零件攝入圖及零件在與不在時(shí)的各種情況,從零件的輪廓特征和灰度特征入手,綜合多種圖象的模式識(shí)別技術(shù),包括使用LabVIEW vision中強(qiáng)大的模式識(shí)別函數(shù),通過(guò)大量實(shí)驗(yàn),合理設(shè)置參數(shù),減少外界光線對(duì)檢測(cè)結(jié)果的干擾,提高檢測(cè)的可靠性和穩(wěn)定性。
          結(jié)論:

          應(yīng)用LabVIEW及其IMAQ vision圖象處理軟件包,在較短的時(shí)間內(nèi)開(kāi)發(fā)了此套車燈配光檢測(cè)系統(tǒng),其可通過(guò)軟件設(shè)置對(duì)不同型號(hào)的車燈進(jìn)行零件檢測(cè),同時(shí)實(shí)現(xiàn)了光軸交點(diǎn)的自動(dòng)檢測(cè),是一套柔性的檢測(cè)系統(tǒng),其可完成的技術(shù)指標(biāo)主要有:
          尺寸分辨率:1mm
          最大檢測(cè)尺寸:500mm
          檢測(cè)節(jié)拍:



          關(guān)鍵詞: 汽車工業(yè)

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