CN102663340A - 一种对板材进行分类识别的装置和方法 - Google Patents
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Abstract
一种对板材进行分类识别的装置和方法，属于图像处理技术领域，解决了现有的板材进行分类识别方法精度低、抗干扰性差的问题。所述装置，光源系统、图像采集系统和窄带光学滤光片，所述光源系统用于向待测板材投射多波长光束；所述图像采集系统用于采集经过窄带光学滤光片后的待测板材灰度图像，并将所述灰度图像发送至计算机。所述方法包括：采集待测板材不同波段的灰度图像；利用已知材种的标准板材不同波段的灰度图像确定一个可分性最好的波段，并利用所述波段对待测板材进行分类识别；或将所述不同波段的灰度图像进行像素级图像融合，获得一幅合成图像；利用所述合成图像对待测板材进行分类识别。提高了板材材种分类识别的精度和抗干扰性。
Description
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种对板材进行分类识别的装置和方法。
背景技术
板材是基本的木材工业产品，它是家具建材行业的主要生产原料，不同品种的板材其木材材性、物理性能及价格差别很大。黑龙江省具有丰富的森林资源，木材工业是全省经济建设的重要产业，因此，对板材材种的正确识别至关重要。传统的人工识别法效率较低，容易受到人为主观因素的干扰。近年来发展的计算机图像处理法利用彩色摄像机采集木材表面图像，利用数字图像处理技术进行板材种类识别。提取的分类特征包括板材颜色特征或者基于统计特性的图像纹理特征。这类图像处理的分类识别方法具有较高的效率及分类识别精度，适用于板材工业生产的大批量快速分类识别要求。
虽然现有的图像处理法提高了材种识别的准确性及效率，但是仍然具有一定的局限性。这主要是考虑使用木材的颜色特征例如颜色矩特征进行木材种类分类识别时，经常会遇到不同树种的颜色相近性问题，这将导致分类识别误差产生。另外，在使用板材纹理特征进行分类时，经常遇到纹理分布的严重不规则性，这也将使分类识别产生较大误差。
发明内容
本发明为了解决现有的板材进行分类识别方法精度低、抗干扰性差的问题，提供一种对板材进行分类识别的装置和方法。
为了解决上述技术问题，本发明提供一种对板材进行分类识别的装置，它包括光源系统、图像采集系统和窄带光学滤光片，
所述光源系统用于向待测板材投射多波长光束；
所述窄带光学滤光片用于将待测板材反射或透射的多波长光束过滤为不同波段的光束；
所述图像采集系统用于采集经过窄带光学滤光片后的待测板材灰度图像，并将所述灰度图像发送至计算机。
进一步地，所述光源系统包括光源、孔径光阑和透镜系统，
所述光源发出的光经过所述孔径光阑和所述透镜系统转换为平行光垂直投射在待测板材上。
进一步地，所述窄带光学滤光片为4波段圆盘滤光片，
所述4波段圆盘滤光片包括带有4个圆孔的圆盘和4个滤光片，4个滤光片分别安装在4个圆孔中，4个滤光片分别为红色滤光片、绿色滤光片、蓝色滤光片和近红外滤光片。
进一步地，所述图像采集系统包括成像系统、黑白CCD摄像机和接口电路，
所述成像系统收集经过窄带光学滤光片的光束，并将所述光束投射至所述黑白CCD摄像机光敏面上，所述黑白CCD摄像机采集待测板材灰度图像，并将所述灰度图像通过接口电路发送至计算机。
进一步地，它还包括位移测量系统和步进电机，
所述位移测量系统包括相互垂直的两个光学标尺和两个CCD摄像机，所述两个CCD摄像机固定不动，当待测板材移动时，两个CCD摄像机分别拾取纵横向光学标尺的位置信息，黑白CCD摄像机设置在步进电机上。
为了解决上述技术问题，本发明提供一种对板材进行分类识别的方法，所述方法包括：
A、采集待测板材不同波段的灰度图像；
B、利用已知材种的标准板材不同波段的灰度图像确定一个可分性最好的波段，并利用所述可分性最好的波段对待测板材进行分类识别。
为了解决上述技术问题，本发明提供一种对板材进行分类识别的方法，所述方法包括：
一、采集待测板材不同波段的灰度图像；
二、将所述不同波段的灰度图像进行像素级图像融合，获得一幅合成图像；
三、利用所述合成图像对待测板材进行分类识别。
进一步地，步骤二中将所述不同波段的灰度图像进行像素级图像融合的方法为对比度金字塔图像融合，所述对比度金字塔图像融合根据对所述不同波段的灰度图像进行高斯金字塔分解，获得高斯金字塔各层图像，对高斯金字塔各层图像进行膨胀，利用膨胀后的各层图像进行像素级图像融合，获得一幅合成图像。
进一步地，所述对比度金字塔图像融合具体为：
利用高斯金字塔分解获得尺寸上逐层减半的一组图像序列：
其中为第l层高斯金字塔图像，l为分解层数，
；
为具有低通特性的窗口函数，服从高斯分布密度函数；
是第0层高斯金字塔图像(i, j)处像素灰度值，即原始尺寸的板材灰度图像(i, j)处像素灰度值。
在构造出高斯金字塔图像序列后，对其进行插值膨胀，使第l层图像
膨胀后与第l-1层图像
尺寸相同，其运算如下：
对高斯金字塔各层分别进行插值膨胀，得到一个膨胀序列；
其中，
为拉普拉斯金字塔的第l层图像；
或者，对高斯金字塔各层分别进行插值膨胀，得到一个膨胀序列；
其中，
为对比度金字塔的第l层图像；
膨胀后的各层图像进行像素级图像融合按照下式计算：
进一步地，对合成图像利用一阶矩、二阶矩和三阶矩特征进行分类识别工作，图像一阶矩u1、二阶矩u2和三阶矩u3表示如下：
其中，M和N表示图像尺寸，表示合成图像位置(i, j)处像素灰度值。
本发明的装置在现有的成像系统中增加各种波段的窄带光学滤光片，能够实现板材表面图像的多光谱灰度图像采集，所属装置具有成本低廉容易实现的优点。本发明的方法利用不同材种在不同波长光线照射下具有的不同反射/透射特性。根据该特性，选择出某一种模式可分性较好的波长对应的滤光片，就可以增强不同材种图像的颜色对比度/差异性，从而有可能提高材种颜色分类识别的精确性。此外，还可以进一步进行板材多光谱灰度图像的像素级融合，充分使用各个波段的光谱可分性信息，生成一幅新的合成图像。该合成图像具有更多的信息熵和模式可分性信息，进一步提高板材材种分类识别的精度和抗干扰性。
附图说明
图1是本发明具体实施方式一对板材进行分类识别的装置的结构示意图；图2是光源系统和图像采集系统结构图；图3是本发明具体实施方式二和四的对板材进行分类识别的装置的4波段圆盘滤光片的结构示意图；图4为对比度金字塔图像融合的流程框图。
具体实施方式
具体实施方式一：结合图1说明本实施方式，一种对板材进行分类识别的装置，它包括光源系统1、图像采集系统2和窄带光学滤光片3，
所述光源系统1用于向待测板材投射多波长光束；
所述窄带光学滤光片3用于将待测板材反射或透射的多波长光束过滤为不同波段的光束；
所述图像采集系统2用于采集经过窄带光学滤光片3后的待测板材灰度图像，并将所述灰度图像发送至计算机。
关于板材多光谱灰度图像采集，虽然使用先进仪器例如多光谱相机可以同步获取多波段的多光谱灰度图像，但是这类仪器购置费用昂贵且维护使用费用很高，一般应用于高精度的工业探测成像领域。本发明采用一种新颖的简易低廉的多光谱成像系统，适用于板材检测分析，使用了图像采集系统和窄带光学滤光片配合来获取各波段的多光谱板材表面图像。该分类识别的装置具有成本低廉容易实现的优点。
具体实施方式二：结合图2说明本实施方式， 所述光源系统1包括光源11、孔径光阑12和透镜系统13，
所述光源11发出的光经过所述孔径光阑12和所述透镜系统13转换为平行光垂直投射在待测板材上。
具体实施方式三：结合图3说明本实施方式，所述窄带光学滤光片3为4波段圆盘滤光片，
所述4波段圆盘滤光片包括带有4个圆孔的圆盘和4个滤光片，4个滤光片分别安装在4个圆孔中，4个滤光片分别为红色滤光片、绿色滤光片、蓝色滤光片和近红外滤光片。
这里使用了红色、绿色及蓝色滤光片来采集板材表面的图像颜色特征；此外，又使用了近红外滤光片来反映板材表面的近红外反射/透射特性。
具体实施方式四：结合图2说明本实施方式，所述图像采集系统2包括成像系统21、黑白CCD摄像机22和接口电路23，
所述成像系统21收集经过窄带光学滤光片3的光束，并将所述光束投射至所述黑白CCD摄像机22光敏面上，所述黑白CCD摄像机22采集待测板材灰度图像，并将所述灰度图像通过接口电路23发送至计算机。
本实施方式采用黑白CCD摄像机22获取灰度图像，在成像系统21的像面处，安置黑白CCD摄像机22，使其感光面垂直于光轴。这样物体轮廓就成像在CCD感光面上，再利用图像处理技术确定物体边缘的位置，就可以达到对被测件瞄准的目的。
具体实施方式五：结合图1和图2说明本实施方式，对板材进行分类识别的装置还包括位移测量系统4和步进电机5，
所述位移测量系统4包括相互垂直的两个光学标尺41和两个CCD摄像机42，两个CCD摄像机42保持固定，当待测板材随着工作台移动时，两个CCD摄像机42分别拾取纵横向光学标尺41的位置信息。具体讲，使用了图像测量法拾取光学标尺41信号，采用了数字识别和亚像素细分技术来判读测量结果的整数部分和小数部分。把这两部分合成后即可以得到被测物体的位置坐标。黑白CCD摄像机22设置在步进电机5上。
本实施方式使用两个CCD摄像机分别拾取纵横向光学标尺的位置信息，并与计算机相连，通过图像处理技术确定两个方向的坐标值。本发明采用黑白CCD摄像机22接收经成像系统21的待测板材的反射/透射和/或轮廓信息，黑白CCD摄像机22与计算机相连，将图像传递至计算机，同时，黑白CCD摄像机22与步进电机5及一定的传动机构相连，该传动机构包括一级蜗轮/蜗杆机构和丝杠减速定位机构，利用步进电机5作为驱动源，一方面可以通过图像处理技术提取待测板材的离焦信息，利用步进电机5和一定的传动机构驱动光学系统及摄像机上下移动，实现了自动调焦；另一方面，提取待测板材的轮廓信息也送入了计算机，再通过一定的算法就可以确定被瞄准轮廓的位置，综合位移测量结果及瞄准结果可以得到待测板材尺寸或坐标。
在图2中，光源1发出的光经过准直光路投射到被测物6的轮廓上，被测轮廓经成像系统21到黑白CCD摄像机22的阵列面, 经过光电变换后，通过接口电路将信号送入计算机。对采集的图像通过调焦函数和步进电机5驱动黑白CCD摄像机22上下移动实现自动调焦。然后对被测物轮廓图像进行处理，实现轮廓瞄准。
具体实施方式六：一种对板材进行分类识别的方法，包括：
A、采集待测板材不同波段的灰度图像；
B、利用已知材种的标准板材不同波段的灰度图像确定一个可分性最好的波段，并利用所述可分性最好的波段对待测板材进行分类识别。
标准板材为模式识别训练时的已知材种的板材。
具体实施方式七：一种对板材进行分类识别的方法，包括：
一、采集待测板材不同波段的灰度图像；
二、将所述不同波段的灰度图像进行像素级图像融合，获得一幅合成图像；
三、利用所述合成图像对待测板材进行分类识别。
具体实施方式八：结合图4说明本实施方式，步骤二中将所述不同波段的灰度图像进行像素级图像融合的方法为对比度金字塔图像融合，所述对比度金字塔图像融合根据对所述不同波段的灰度图像进行高斯金字塔分解，获得高斯金字塔各层图像，对高斯金字塔各层图像进行膨胀，利用膨胀后的各层图像进行像素级图像融合，获得一幅合成图像。
对比度金字塔图像像素级融合由Toet于1992年提出，它的实现主要有2方面，一是图像的金字塔分解与重构，二是图像的融合规则。
具体实施方式九：结合图4说明本实施方式，所述对比度金字塔图像融合具体为：
利用高斯金字塔分解获得尺寸上逐层减半的一组图像序列：
其中
为第l层高斯金字塔图像，l为分解层数，；为具有低通特性的窗口函数，服从高斯分布密度函数；
是第0层高斯金字塔图像(i, j)处像素灰度值，即原始尺寸的板材灰度图像(i, j)处像素灰度值。
在构造出高斯金字塔图像序列后，对其进行插值膨胀，使第l层图像
膨胀后与第l-1层图像
尺寸相同，其运算如下：
对高斯金字塔各层分别进行插值膨胀，得到一个膨胀序列；
其中，
为拉普拉斯金字塔的第l层图像；
或者，对高斯金字塔各层分别进行插值膨胀，得到一个膨胀序列；
其中，为对比度金字塔的第l层图像；
膨胀后的各层图像进行像素级图像融合按照下式计算：
具体实施方式十、对合成图像利用一阶矩、二阶矩和三阶矩特征进行分类识别工作，相应的图像矩表示如下：
其中，M和N表示图像尺寸，表示合成图像位置(i, j)处像素灰度值。
Claims (10)
1.一种对板材进行分类识别的装置，其特征在于，它包括光源系统（1）、图像采集系统（2）和窄带光学滤光片（3），
所述光源系统（1）用于向待测板材投射多波长光束；
所述窄带光学滤光片（3）用于将待测板材反射或透射的多波长光束过滤为不同波段的光束；
所述图像采集系统（2）用于采集经过窄带光学滤光片（3）后的待测板材灰度图像，并将所述灰度图像发送至计算机。
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于：所述光源系统（1）包括光源（11）、孔径光阑（12）和透镜系统（13），
所述光源（11）发出的光经过所述孔径光阑（12）和所述透镜系统（13）转换为平行光垂直投射在待测板材上。
3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于：所述窄带光学滤光片（3）为4波段圆盘滤光片，
所述4波段圆盘滤光片包括带有4个圆孔的圆盘和4个滤光片，4个滤光片分别安装在4个圆孔中，4个滤光片分别为红色滤光片、绿色滤光片、蓝色滤光片和近红外滤光片。
4.根据权利要求1所述的装置，其特征在于：所述图像采集系统（2）包括成像系统（21）、黑白CCD摄像机（22）和接口电路（23），
所述成像系统（21）收集经过窄带光学滤光片（3）的光束，并将所述光束投射至所述黑白CCD摄像机（22）光敏面上，所述黑白CCD摄像机（22）采集待测板材灰度图像，并将所述灰度图像通过接口电路（23）发送至计算机。
5.根据权利要求1所述的装置，其特征在于：它还包括位移测量系统（4）和步进电机（5），
所述位移测量系统（4）包括相互垂直的两个光学标尺（41）和两个CCD摄像机（42），所述两个CCD摄像机（42）固定不动，当待测板材移动时，两个CCD摄像机（42）分别拾取纵横向光学标尺（41）的位置信息，黑白CCD摄像机（22）设置在步进电机（5）上。
6.一种利用权利要求1所述的装置对板材进行分类识别的方法，其特征在于： 所述方法包括：
A、采集待测板材不同波段的灰度图像；
B、利用已知材种的标准板材不同波段的灰度图像确定一个可分性最好的波段，并利用所述可分性最好的波段对待测板材进行分类识别。
7.一种利用权利要求1所述的装置对板材进行分类识别的方法，其特征在于：所述方法包括：
一、采集待测板材不同波段的灰度图像；
二、将所述不同波段的灰度图像进行像素级图像融合，获得一幅合成图像；
三、利用所述合成图像对待测板材进行分类识别。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：步骤二中将所述不同波段的灰度图像进行像素级图像融合的方法为对比度金字塔图像融合，所述对比度金字塔图像融合根据对所述不同波段的灰度图像进行高斯金字塔分解，获得高斯金字塔各层图像，对高斯金字塔各层图像进行膨胀，利用膨胀后的各层图像进行像素级图像融合，获得一幅合成图像。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于：
所述对比度金字塔图像融合具体为：
利用高斯金字塔分解获得尺寸上逐层减半的一组图像序列：
其中
为第l层高斯金字塔图像，l为分解层数，
；
为具有低通特性的窗口函数，服从高斯分布密度函数；
是第0层高斯金字塔图像(i, j)处像素灰度值，即原始尺寸的板材灰度图像(i, j)处像素灰度值；
在构造出高斯金字塔图像序列后，对其进行插值膨胀，使第l层图像膨胀后与第l-1层图像
尺寸相同，其运算如下：
对高斯金字塔各层分别进行插值膨胀，得到一个膨胀序列；
其中，
为拉普拉斯金字塔的第l层图像；
或者，对高斯金字塔各层分别进行插值膨胀，得到一个膨胀序列；
其中，
为对比度金字塔的第l层图像；
膨胀后的各层图像进行像素级图像融合按照下式计算：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于：
对合成图像利用一阶矩、二阶矩和三阶矩特征进行分类识别工作，图像一阶矩u1、二阶矩u2和三阶矩u3表示如下：
其中，M和N表示图像尺寸，表示合成图像位置(i, j)处像素灰度值。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C53 | Correction of patent of invention or patent application | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Zhao Peng Inventor after: Chen Guangsheng Inventor after: Liu Yaqiu Inventor after: Zhang Yizhuo Inventor before: Zhao Peng Inventor before: Chen Guangsheng |
|
| COR | Change of bibliographic data |
Free format text: CORRECT: INVENTOR; FROM: ZHAO PENG CHEN GUANGSHENG TO: ZHAO PENG CHEN GUANGSHENG LIU YAQIU ZHANG YIZHUO |
|
| C12 | Rejection of a patent application after its publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20120912 |