CN102999782A - 基于图像处理的薄片计数器及计数方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像处理的薄片计数器及计数方法，薄片计数器主要由CCD摄像头、环形光源、电位移台、显示器和信号处理系统组成；利用CCD摄像头和电位移台相结合可实现拍摄被测物体的单张或移动被测物体并分次拍摄多张图像，由信号处理系统对图像预处理、合成、智能分析计算，最后将合成后的图像和薄片的数量在显示器中显示。本发明可以对大批量的重复型薄片进行计数，且处理速度快，准确率高。超越了传统计数法的安全性和不便利性，也克服了以往数片机数量限制这一弊端。

Description

基于图像处理的薄片计数器及计数方法

技术领域

本发明涉及一种统计计数设备，特别涉及一种基于图像处理的薄片计数器及计数方法。

背景技术

光盘作为现代存储数据的常用设备，具有容量大、价格低，携带方便等优势，已显得越来越重要。而我国的光盘产量长期以来处于世界领先位置，在生产和包装过程中，都需要计算其数量，同时保证光盘不受人为和环境污染。硅片是制作集成电路和太阳能光伏不可或缺的材料，面对半导体和光伏两个飞速发展的行业，薄片的数量也与日俱增。目前我国的薄片产量非常大，仅2008年一年的多晶硅就超过450000000片。在硅片的包装和出售过程中，也需要对其进行严格准确的计数，保证其经济效益和信誉。

目前采用的传统计数方法可分为人工计数法和称重法两种。人工计数方法速度慢、效率低，并受环境、人为因素影响严重。此外，由于硅片使用领域的限制，其厚度在0.5mm以下，且质硬而脆，所以人工点数的方式容易导致在计数包装时造成硅片破裂和污染，产生不必要的损失；称重法要求被处理的对象为几乎相同重量的同类物体，适用条件比较苛刻。且受硅片的质量误差影响，称重法每次可计算的数量也受到相应的限制。因此，如何准确计算硅片数量对提高厂家的经济效益甚为重要。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于图像处理的薄片计数器和计数方法，本发明能够实现无接触计数，弥补了传统数片机中可计数量上的不足，克服了多次人工操作引起的效率和安全问题。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于图像处理的薄片计数器，它包括CCD摄像头、环形光源、电位移台、显示器、底座、夹具、电源、信号处理系统、部件固定架、外壳、鼠标和键盘等；其中，外壳固定在底座上，形成壳体；CCD摄像头、环形光源、电位移台、夹具、电源、信号处理系统和部件固定架均置于该壳体内，电位移台、电源、信号处理系统和部件固定架均固定在底座上；夹具固定在电位移台上，CCD摄像头和环形光源固定在部件固定架上；CCD摄像头、环形光源、电位移台、显示器、鼠标和键盘均与信号处理系统相连，电源为CCD摄像头、环形光源、电位移台和信号处理系统供电。

一种应用上述基于图像处理的薄片计数器的薄片计数方法，该方法包括以下步骤：

（1）系统初始化：系统安装调试时，可调节CCD摄像头下部镜头的光圈大小和环形光源的光强来设定拍摄图片的亮度，一旦调整完成，以后的使用过程中都可以不再做更改。设置CCD摄像头的曝光时间和照片的尺寸。为了实现图片的拼接，应该确保每次拍摄的图片尺寸是恒定的。

（2）连续获取图像：将被测物体安置在夹具上，使侧面暴露在光照下，CCD摄像头拍摄被测物体的初始图像并将其传输到信号处理系统后，电位移台将被测物体移动小于照片尺寸的距离，移动完成后拍摄下一张图像，如此反复，直至拍摄到被测物体的所有图像。

（3）图像拼接：如图3所示，首先对图像预处理并减少像素点，选取比较模板，采用交叉相关函数最大值选取重合位置的方法，对有重叠的两图进行无缝拼接，通过连续操作，可将多幅拍摄的图像合成一幅完整图片。

（4）计算片数：如图3所示，图像的计数过程中，对灰度图做傅里叶变换得到薄片的厚度范围，并使用灰度阈值和灰度差值相结合的方法来确定被测物体在图像中的边界。根据此范围来对被测图形的灰度变化做分析，利用极小值和最小值分辨薄片之间的间隙，计算薄片片数。

（5）显示结果：计算完薄片的数量后，将计数结果和被测物体的完整图像显示在显示器中。

本发明的有益效果是：本发明基于图像处理的薄片计数器及计数方法，通过CCD摄像头成像后，将图像传至信号处理系统，进行图像拼接，图像分割。计算片数后，保存并输出数据，可达到快速准确的计数功能。和背景技术中提到的传统方法相比，本发明可对同种型号的薄片进行快速计数，并且在一定的重量和厚度误差范围内都可使用。此外，基于图像处理的计数方法杜绝了和被测物体的直接接触，避免了薄片被损坏和污染的风险，让整个生产包装环节有更高的经济效益。本发明适合应用在太阳能和半导体硅片、光盘等一定量薄片的计数上。

附图说明

图1为本发明装置的实物示意图；

图2为本发明的操作流程图；

图3为本发明的软件处理流程图；

图中，CCD摄像头1、环形光源2、电位移台3、显示器4、底座5、夹具6、电源7、信号处理系统8、部件固定架9、外壳10。

具体实施方式

下面根据附图和实施例详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明显。

如图1所示，本发明基于图像处理的薄片计数器及技术方法，包括CCD摄像头1、环形光源2、电位移台3、显示器4、底座5、夹具6、电源7、信号处理系统8、部件固定架9、外壳10、鼠标和键盘（图中未示出）。外壳10固定在底座5上，形成壳体。CCD摄像头1、环形光源2、电位移台3、夹具6、电源7、信号处理系统8和部件固定架9均置于该壳体内，其中，电位移台3、电源7、信号处理系统8和部件固定架9均固定在底座5上。夹具6固定在电位移台3上，CCD摄像头1和环形光源2固定在部件固定架9上。CCD摄像头1、环形光源2、电位移台3、显示器4、鼠标和键盘均与信号处理系统8相连，电源为CCD摄像头1、环形光源2、电位移台3和信号处理系统8供电。

本发明中的环形光源2为均匀排布的发光二极管（LED），光源朝向被测物体，通过调整电流的强度来控制LED的亮度，在LED外部安装透明罩，使其照射光线强度尽可能均匀。

所述计数器中的电位移台3由螺杆连接的步进马达和平台组成。根据设置的图像大小调整步进马达步进的长度，使得相邻两次拍摄的图像之间有部分重叠。此外，在每次图像拍摄前都有一定时间的间隔，消除照片拍摄时的系统震动等影响因素。另外，为了方便图像拼接时候的计算，在电位移台3的两边安装明显可辨的灰度条。这样，我们可以只用比较灰度条上的像素信息就能判断图片之间的重合位置，实现图像的合成。

所述计数器中的信号处理系统8可由普通的PC机主机构成。该部件用于控制CCD摄像头1设置照片大小、曝光时间和拍摄照片，控制电位移台3移动被测物体并对拍摄到的图像进行拼接和计数，最后将计算结果发送给显示器4。如图3所示，图片拼接包括读取图片、选取模板、交叉对比分析、图像合成等步骤。图片计数包括灰度化处理、离散傅里叶变换、间距识别、梯度化处理、边界识别、计算片数等步骤。

本发明基于图片处理的薄片计数方法，包括以下步骤：

步骤1、系统初始化：系统安装调试时，可调节CCD摄像头1下部镜头的光圈大小和环形光源2的光强来设定拍摄图片的亮度，一旦调整完成，以后的使用过程中都可以不再做更改。设置CCD摄像头1的曝光时间和照片的尺寸。为了实现图片的拼接，应该确保每次拍摄的图片尺寸是恒定的。

步骤2、连续获取图像：将被测物体安置在夹具6上，使侧面暴露在光照下，CCD摄像头1拍摄被测物体的初始图像并将其传输到信号处理系统8后，电位移台3将被测物体移动小于照片尺寸的距离，移动完成后拍摄下一张图像，如此反复，直至拍摄到被测物体的所有图像。

步骤3、图像拼接：如图3所示，首先对图像预处理并减少像素点，选取比较模板，采用交叉相关函数最大值选取重合位置的方法，对有重叠的两图进行无缝拼接，通过连续操作，可将多幅拍摄的图像合成一幅完整图片。

如图3所示，图像拼接过程中需要对所有图像逐一处理。首先将第一，二两幅有重叠的图像记为A1、A2，将它们由RGB格式转化为灰度图，并且为了减少计算量，将图像的像素信息通过格点平均化压缩转化为新的两幅图B1、B2。从第一幅图B1左侧选取一50*150像素尺寸作为模板，记为S(x,y)，其中x,y分别表示图像B1的横坐标和纵坐标，S(x,y)的值为该点的灰度值；第二幅图B2记为f(u,v)，其中u,v分别表示图像B2的横坐标和纵坐标，f(u,v)的值为该点的灰度值。利用交叉相关法求解两图之间的相关函数：

$C(u,v)=\frac{\underset{x}{\mathrm{\Σ}}\underset{y}{\mathrm{\Σ}}S(x,y)f(x-u,y-v)}{\sqrt{\underset{x}{\mathrm{\Σ}}\underset{y}{\mathrm{\Σ}}{f}^2(x-u,y-v)}};---\left(1\right)$

C(u,v)的值越大表示图像越相似，当相关函数在某一位置(l,m)取峰值时，表示两图B1，B2在(l,m)位置最匹配。知道了匹配的坐标，通过坐标逆变换我们就可以确定A1和A2两图的拼接坐标。通过在第一幅图A1或第二幅图A2中选取不重合部分对另一图进行拼接，得到两图的合成图。重复使用这个方法，即可把CCD摄像头1拍摄到的所有图片拼接成一幅完成的图像记为G，全面的表现被测物的信息。

步骤4、计算片数：如图3所示，图像的计数过程中，对灰度图做傅里叶变换得到薄片的厚度范围，并使用灰度阈值和灰度差值相结合的方法来确定被测物体在图像中的边界。根据此范围来对被测图形的灰度变化做分析，利用极小值和最小值分辨薄片之间的间隙，计算薄片片数。

首先将图像G转为灰度图G(x,y)，其中x,y分别表示图像G的横坐标和纵坐标，G(x,y)的值为该点的灰度值，选取信号强弱最明显区域做为分析数据，通过系统初始化可以将此区域设置在图像中间。为了消除因加工过程中薄片表面不平整引起的反光强弱影响，得到尽可能准确的灰度变化信息，我们可以在处理过程中选取某一横向区域的连续3-5组做像素平均化处理变成一组像素作为参考，并在多区域重复此类计算，得到多条灰度变化曲线，记为g₁(x)，g₂(x)，g₃(x)...g_n(x)。每一条灰度变化曲线都可看成灰度值在时域上的变化，对其做离散傅里叶变换，得到各条灰度曲线的频域图：

$g_j\left(\mathrm{\ω}\right)=\underset{x=0}{\overset{X-1}{\mathrm{\Σ}}}{g}_i\left(x\right)e^{\frac{-i2\mathrm{\πx\ω}}{X}};---\left(2\right)$

式中，j＝1~n，n为自然数，x为横坐标，X表示横坐标总点数，ω为采样频率。在所有的频域图中搜索g_j(ω)的最大值，该最大值所对应频率ω的倒数即为薄片周期T，也就是每片被测薄片所占的像素点为T。考虑到背景信息和误差的存在，可以假定薄片所占的像素点为0.8T~1.3T。知道薄片的大致厚度后，对各组灰度像素曲线做前后差值处理，得到每条灰度曲线的梯度图：

P_n(x)=g_n(x)-g_n(x+a)；        （3）

其中，a=T/2，x为图像横向坐标。通过比较灰度图和梯度图中极值点的出现位置得出被测物体的边界点。求得被测物大致区域和薄片近似间距后，我们需要对此区域内逐点分析观测灰度变化。根据薄片的厚度设定一个有效判断间距0.8T~1.3T，在此间距内标注出极小值和最小值。若该判断间距内有极小值则片数累加1；若该判断区域内没有极小值，则查找最小值，此区间有最小值则对计数累加1，若无最小值，则计数不增加。因为薄片和间隙之间的反光率不同，判断灰度变化能够辨明薄片和间隙的交替，从而得出薄片的数目。

步骤5、显示结果：计算完薄片的数量后，将计数结果和被测物体的完整图像显示在显示器4中。

Claims (4)

1.一种基于图像处理的薄片计数器，其特征在于，它包括CCD摄像头（1）、环形光源（2）、电位移台（3）、显示器（4）、底座（5）、夹具（6）、电源（7）、信号处理系统（8）、部件固定架（9）、外壳（10）、鼠标和键盘等；其中，外壳（10）固定在底座（5）上，形成壳体；CCD摄像头（1）、环形光源（2）、电位移台（3）、夹具（6）、电源（7）、信号处理系统（8）和部件固定架（9）均置于该壳体内，电位移台（3）、电源（7）、信号处理系统（8）和部件固定架（9）均固定在底座（5）上；夹具（6）固定在电位移台（3）上，CCD摄像头（1）和环形光源（2）固定在部件固定架（9）上；CCD摄像头（1）、环形光源（2）、电位移台（3）、显示器（4）、鼠标和键盘均与信号处理系统（8）相连，电源为CCD摄像头（1）、环形光源（2）、电位移台（3）和信号处理系统（8）供电。

2.一种应用上述基于图像处理的薄片计数器的薄片计数方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

（1）系统初始化：系统安装调试时，可调节CCD摄像头（1）下部镜头的光圈大小和环形光源（2）的光强来设定拍摄图片的亮度，一旦调整完成，以后的使用过程中都可以不再做更改。设置CCD摄像头（1）的曝光时间和照片的尺寸。为了实现图片的拼接，应该确保每次拍摄的图片尺寸是恒定的。

（2）连续获取图像：将被测物体安置在夹具（6）上，使侧面暴露在光照下，CCD摄像头（1）拍摄被测物体的初始图像并将其传输到信号处理系统（8）后，电位移台（3）将被测物体移动小于照片尺寸的距离，移动完成后拍摄下一张图像，如此反复，直至拍摄到被测物体的所有图像。

（3）图像拼接：如图3所示，首先对图像预处理并减少像素点，选取比较模板，采用交叉相关函数最大值选取重合位置的方法，对有重叠的两图进行无缝拼接，通过连续操作，可将多幅拍摄的图像合成一幅完整图片。

（4）计算片数：如图3所示，图像的计数过程中，对灰度图做傅里叶变换得到薄片的厚度范围，并使用灰度阈值和灰度差值相结合的方法来确定被测物体在图像中的边界。根据此范围来对被测图形的灰度变化做分析，利用极小值和最小值分辨薄片之间的间隙，计算薄片片数。

（5）显示结果：计算完薄片的数量后，将计数结果和被测物体的完整图像显示在显示器（4）中。

3.根据权利要求2所述的薄片计数方法，其特征在于，所述步骤3具体为：图像拼接过程中需要对所有图像逐一处理；首先将第一，二两幅有重叠的图像记为A1、A2，将它们由RGB格式转化为灰度图，将图像的像素信息通过格点平均化压缩转化为新的两幅图B1、B2；从第一幅图B1左侧选取一50*150像素尺寸作为模板，记为S(x,y)，其中x,y分别表示图像B1的横坐标和纵坐标，S(x,y)的值为该点的灰度值；第二幅图B2记为f(u,v)，其中u,v分别表示图像B2的横坐标和纵坐标，f(u,v)的值为该点的灰度值。利用交叉相关法求解两图之间的相关函数：

$C(u,v)=\frac{\underset{x}{\mathrm{\Σ}}\underset{y}{\mathrm{\Σ}}S(x,y)f(x-u,y-v)}{\sqrt{\underset{x}{\mathrm{\Σ}}\underset{y}{\mathrm{\Σ}}{f}^2(x-u,y-v)}};$

C(u,v)的值越大表示图像越相似，当相关函数在某一位置(l,m)取峰值时，表示两图B1，B2在(l,m)位置最匹配；知道了匹配的坐标，通过坐标逆变换就可以确定A1和A2两图的拼接坐标；通过在第一幅图A1或第二幅图A2中选取不重合部分对另一图进行拼接，得到两图的合成图；重复使用这个方法，即可把CCD摄像头1拍摄到的所有图片拼接成一幅完成的图像记为G，全面地表现被测物的信息。

4.根据权利要求2所述的薄片计数方法，其特征在于，所述步骤4具体为：首先将图像G转为灰度图G(x,y)，其中x,y分别表示图像G的横坐标和纵坐标，G(x,y)的值为该点的灰度值，选取信号强弱最明显区域做为分析数据，通过系统初始化可以将此区域设置在图像中间；为了消除因加工过程中薄片表面不平整引起的反光强弱影响，得到尽可能准确的灰度变化信息，在处理过程中选取某一横向区域的连续3-5组做像素平均化处理变成一组像素作为参考，并在多区域重复此类计算，得到多条灰度变化曲线，记为g₁(x)，g₂(x)，g₃(x)...g_n(x)；每一条灰度变化曲线都可看成灰度值在时域上的变化，对其做离散傅里叶变换，得到各条灰度曲线的频域图：

$g_j\left(\mathrm{\ω}\right)=\underset{x=0}{\overset{X-1}{\mathrm{\Σ}}}{g}_i\left(x\right)e^{\frac{-i2\mathrm{\πx\ω}}{X}};$

式中，j＝1~n，n为自然数，x为横坐标，X表示横坐标总点数，ω为采样频率。在所有的频域图中搜索g_j(ω)的最大值，该最大值所对应频率ω的倒数即为薄片周期T，也就是每片被测薄片所占的像素点为T。考虑到背景信息和误差的存在，可以假定薄片所占的像素点为0.8T~1.3T。知道薄片的大致厚度后，对各组灰度像素曲线做前后差值处理，得到每条灰度曲线的梯度图：

P_n(x)=g_n(x)-g_n(x+a)；

其中，a=T/2，x为图像横向坐标。通过比较灰度图和梯度图中极值点的出现位置得出被测物体的边界点；求得被测物大致区域和薄片近似间距后，我们需要对此区域内逐点分析观测灰度变化。根据薄片的厚度设定一个有效判断间距0.8T~1.3T，在此间距内标注出极小值和最小值。若该判断间距内有极小值则片数累加1；若该判断区域内没有极小值，则查找最小值，若此区间有最小值则对计数累加1，若无最小值，则计数不增加。因为薄片和间隙之间的反光率不同，判断灰度变化能够辨明薄片和间隙的交替，从而得出薄片的数目。

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