CN103617611A - 一种自动阈值分割光斑中心及尺寸检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种自动阈值分割光斑中心及尺寸检测方法,其包括以下步骤:图像读取模块读取标示光斑图像,并将其发送到显示模块和滤波预处理模块,其中,显示模块实时显示标示光斑图像;滤波预处理模块对标示光斑图像进行滤波处理;自动阈值分割模块对滤波后的标示光斑图像采用自动阈值分割算法进行处理;光斑参数提取模块对二值化后提取的标示光斑的斑点进行筛选和几何形状补偿,得到理想的有效光斑,并通过计算有效光斑面积进而得到有效光斑的尺寸和中心坐标,同时将计算得到的有效光斑的尺寸和中心坐标发送到所述显示模块实时显示;根据计算得到的有效光斑的尺寸和中心坐标反馈调节自动阈值分割模块中的目标窗口大小的选择,以保证目标窗口可以跟随有效光斑移动。
Description
技术领域
本发明涉及一种激光光斑检测方法,特别是关于一种自动阈值分割光斑中心及尺寸检测方法。
背景技术
激光光斑检测在许多领域如信息处理、光学测量和仪器检测等方面具有广泛应用,传统光斑检测方法一般以光斑质心位置、能量分布等指标为主要检测目标,作为衡量激光器以及成像系统质量和特性的重要指标。在一些精密测量仪器中,常常引入激光光斑作为仪器工作状态、样品定位等的标示,此时需要选用像感器成像法对光斑进行可视化实时监测,传统的光栅扫描、掩膜扫描等测量方法不能实现可视化监测与操作,且检测精度受扫描过程影响较大,难以实现实时、快捷的光斑检测,因此不适用于精密测量仪器中的样品检测与操作模块。
传统的像感器成像光斑检测方式往往直接用探测器对待检光斑进行检测,探测器被设置于光斑成像面上。用于仪器样品操作系统时,标示光斑落在样品表面,探测器直接成像法不能同时拍摄光斑和样品图像。另外,应用于微小光斑测量的像感器检测法需要较为复杂的成像透镜组和光斑放大光路,在一些结构复杂、集成度要求高的仪器中也不适用。
发明内容
针对上述问题,本发明的目的是提供一种自动阈值分割光斑中心及尺寸检测方法,在不影响测量光路的同时能够实现样品和标示光斑可视化实时监测。
为实现上述目的,本发明采取以下技术方案:一种自动阈值分割光斑中心及尺寸检测方法,其包括以下步骤:1)计算机内设置一包括有图像读取模块、显示模块、滤波预处理模块、自动阈值分割模块和光斑参数提取模块的自动阈值分割光斑中心及尺寸检测单元;2)图像读取模块从计算机内存中读取经一CCD图像采集单元采集的标示光斑图像,并将其发送到显示模块和滤波预处理模块,其中,显示模块实时显示经CCD图像采集单元采集到的标示光斑图像;3)滤波预处理模块对标示光斑图像进行滤波处理,并将滤波后的标示光斑图像发送到自动阈值分割模块;4)自动阈值分割模块对滤波后的标示光斑图像采用自动阈值分割算法进行处理,具体过程为:①采用一目标窗口对标示光斑图像中的标示光斑区域进行选择,得到目标区域;②对已选择的目标区域进行二值化处理分离标示光斑和背景区域;5)光斑参数提取模块对二值化后提取的标示光斑的斑点进行筛选和几何形状补偿,得到理想的有效光斑,并通过计算有效光斑面积进而得到有效光斑的尺寸和中心坐标,同时将计算得到的有效光斑的尺寸和中心坐标发送到显示模块实时显示;6)根据计算得到的有效光斑的尺寸和中心坐标反馈调节自动阈值分割模块中的目标窗口大小的选择,以保证目标窗口可以跟随有效光斑移动。
所述自动阈值分割光斑中心及尺寸检测单元还包括一灰度提取模块,所述图像读取模块将从所述计算机内存中读取经一CCD图像采集单元采集的标示光斑图像发送到所述灰度提取模块,所述灰度提取模块对标示光斑图像的灰度进行提取,得到标示光斑灰度图。
所述CCD图像采集单元用以采集光源照射到样品表面所形成的标示光斑,它包括一CCD摄像头和一成像镜头,CCD摄像头用于摄取待测样品表面的标示光斑,成像镜头用于采集标示光斑图像,并通过数据传输接口将其发送到计算机。
本发明由于采取以上技术方案,其具有以下优点:1、本发明由于设置有自动阈值分割光斑中心及尺寸检测单元,自动阈值分割光斑中心及尺寸检测单元对经CCD图像采集单元采集的标示光斑图像分别进行滤波、自动阈值分割,通过光斑参数提取光斑的尺寸和中心坐标,因此通过采用自动阈值分割算法计算光斑中心和尺寸,过程简便、精度较高,可移植性强。2、本发明由于设置有显示模块,因此可以实时显示CCD图像采集单元采集的图像,并且可以对光斑的尺寸和中心坐标进行实时显示,实现样品状态实时可视化监测,因此可视化操作界面友好、操作方便快速。本发明系统鲁棒性高,可以方便快速地嵌入多种测量仪器中,作为光斑检测或样品操作等模块,广泛应用于多种需要精密检测或精确定位的场合和仪器中。
附图说明
以下结合附图来对本发明进行详细的描绘。然而应当理解,附图的提供仅为了更好地理解本发明,它们不应该理解成对本发明的限制。
图1是本发明的自动阈值分割光斑中心及尺寸检测方法流程示意图;
图2是本发明的自动阈值分割光斑中心及尺寸检测单元的结构示意图;
图3是本发明的标示光斑图像滤波前后示意图,其中,图3(a)是标示光斑图像滤波前示意图,图3(b)是标示光斑图像滤波后示意图;
图4是本发明标示光斑图像目标窗口选取示意图;
图5是本发明标示光斑图像加目标窗口前后的光斑图像灰度直方图示意图,其中,图5(a)是标示光斑图像加目标窗口前的光斑图像灰度直方图示意图,图5(b)是标示光斑图像加目标窗口后的光斑图像灰度直方图示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
如图1、图2所示,本发明的自动阈值分割光斑中心及尺寸检测方法,包括以下步骤:
1、计算机内设置一包括有图像读取模块11、显示模块12、灰度提取模块13、滤波预处理模块14、自动阈值分割模块15和光斑参数提取模块16的自动阈值分割光斑中心及尺寸检测单元;
2、图像读取模块11从计算机内存中读取经一CCD图像采集单元采集的样品表面的标示光斑图像,并将其发送到显示模块12、灰度提取模块13和滤波预处理模块14;显示模块12实时显示经CCD图像采集单元采集到的标示光斑图像;灰度提取模块13对标示光斑图像的灰度进行提取,得到标示光斑灰度图;
3、滤波预处理模块14对标示光斑图像进行滤波处理,并将滤波后的标示光斑图像发送到自动阈值分割模块15,为标示光斑进一步提取做准备,本发明进行滤波预处理时采用低通滤波方法(如图3所示),但是不限于此,可以根据实际需要选择合适的滤波方法;
4、自动阈值分割模块15对滤波后的标示光斑图像采用自动阈值分割算法进行处理,具体过程为:
1)如图4所示,采用一目标窗口对标示光斑图像中的标示光斑区域进行选择,得到目标区域,采用目标窗口的目的是为了减少背景噪声的影响,方便对标示光斑进行处理;此过程处理完成将已选择的目标区域发送到灰度提取模块13得到已选择目标区域的灰度直方图,通过比较目标窗口前和加目标窗口后的灰度直方图可以看到采用目标窗口后,背景噪声的影响大大降低(如图5所示);
2)对已选择的目标区域进行二值化处理分离标示光斑和背景区域;
5、光斑参数提取模块16对二值化后提取的标示光斑的斑点进行筛选和几何形状补偿,具体包括噪声斑点去除、孔洞填补和形状圆整等处理,得到理想的有效光斑,并通过计算有效光斑的面积进而得到有效光斑的尺寸和中心坐标,即:二值化后值为1的像素点即为光斑像素点,值为0的像素点构成背景区域,通过统计光斑区域像素点数目即可求得有效光斑面积,进而对光斑区域进行几何处理即可计算得到有效光斑的尺寸和中心坐标,同时将计算得到的有效光斑的尺寸和中心坐标发送到显示模块12实时显示;
6、根据计算得到的有效光斑的尺寸和中心坐标反馈调节自动阈值分割模块15中的目标窗口大小的选择,以保证目标窗口可以跟随有效光斑移动,由于光斑图像为动态信息,光斑位置改变时目标窗口需要跟随光斑移动,因此自动阈值分割和目标窗口选取需要相互反馈调节。
上述实施例中,CCD图像采集单元作为核心器件用以采集光源照射到样品表面所形成的标示光斑,它可以包括一CCD摄像头和一成像镜头,CCD摄像头用于摄取样品表面的标示光斑,成像镜头用于采集标示光斑图像,并通过数据传输接口将其发送到计算机。
上述各实施例仅用于说明本发明,其中实施方法的各个步骤等都是可以有所变化的,凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进,均不应排除在本发明的保护范围之外。
Claims (3)
1.一种自动阈值分割光斑中心及尺寸检测方法,其包括以下步骤:
1)计算机内设置一包括有图像读取模块、显示模块、滤波预处理模块、自动阈值分割模块和光斑参数提取模块的自动阈值分割光斑中心及尺寸检测单元;
2)图像读取模块从计算机内存中读取经一CCD图像采集单元采集的标示光斑图像,并将其发送到显示模块和滤波预处理模块,其中,显示模块实时显示经CCD图像采集单元采集到的标示光斑图像;
3)滤波预处理模块对标示光斑图像进行滤波处理,并将滤波后的标示光斑图像发送到自动阈值分割模块;
4)自动阈值分割模块对滤波后的标示光斑图像采用自动阈值分割算法进行处理,具体过程为:
①采用一目标窗口对标示光斑图像中的标示光斑区域进行选择,得到目标区域;
②对已选择的目标区域进行二值化处理分离标示光斑和背景区域;
5)光斑参数提取模块对二值化后提取的标示光斑的斑点进行筛选和几何形状补偿,得到理想的有效光斑,并通过计算有效光斑面积进而得到有效光斑的尺寸和中心坐标,同时将计算得到的有效光斑的尺寸和中心坐标发送到显示模块实时显示;
6)根据计算得到的有效光斑的尺寸和中心坐标反馈调节自动阈值分割模块中的目标窗口大小的选择,以保证目标窗口可以跟随有效光斑移动。
2.如权利要求1所述的一种自动阈值分割光斑中心及尺寸检测方法,其特征在于:所述自动阈值分割光斑中心及尺寸检测单元还包括一灰度提取模块,所述图像读取模块将从所述计算机内存中读取经一CCD图像采集单元采集的标示光斑图像发送到所述灰度提取模块,所述灰度提取模块对标示光斑图像的灰度进行提取,得到标示光斑灰度图。
3.如权利要求1或2所述的一种自动阈值分割光斑中心及尺寸检测方法,其特征在于:所述CCD图像采集单元用以采集光源照射到样品表面所形成的标示光斑,它包括一CCD摄像头和一成像镜头,CCD摄像头用于摄取待测样品表面的标示光斑,成像镜头用于采集标示光斑图像,并通过数据传输接口将其发送到计算机。
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---|---|
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Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104966308A (zh) * | 2015-06-12 | 2015-10-07 | 深圳大学 | 一种计算激光光束光斑大小的方法 |
WO2017045304A1 (zh) * | 2015-09-15 | 2017-03-23 | 苏州中启维盛机器人科技有限公司 | 采用ccd光敏器件的成像光斑计算方法 |
CN106651801A (zh) * | 2016-12-23 | 2017-05-10 | Tcl集团股份有限公司 | 一种光斑定位时去除噪声的方法及系统 |
CN107784669A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-03-09 | 东南大学 | 一种光斑提取及其质心确定的方法 |
CN111523607A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-08-11 | 成都国铁电气设备有限公司 | 一种接触网吊弦异常检测方法与系统 |
CN111756967A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-10-09 | 嘉兴恒创电力设计研究院有限公司明绘分公司 | 一种带电设备的智能红外图像采集系统及方法 |
CN111855147A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-10-30 | 北京中科飞鸿科技股份有限公司 | 适用于手持式设备的猫眼效应光斑自动检测系统 |
CN113554699A (zh) * | 2021-07-23 | 2021-10-26 | 东方红卫星移动通信有限公司 | 一种基于峰值的光斑图像定位方法及其系统 |
CN114392493A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-04-26 | 西安大医集团股份有限公司 | 一种射野识别方法、装置、设备及存储介质 |
CN115294035A (zh) * | 2022-07-22 | 2022-11-04 | 深圳赛陆医疗科技有限公司 | 亮点定位方法、亮点定位装置、电子设备及存储介质 |
CN115393440A (zh) * | 2022-10-27 | 2022-11-25 | 长春理工大学 | 一种光端机信标光斑中心定位方法、存储介质及电子设备 |
CN116704015A (zh) * | 2023-08-07 | 2023-09-05 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101408985A (zh) * | 2008-09-22 | 2009-04-15 | 北京航空航天大学 | 一种圆形光斑亚像素中心提取方法及装置 |
CN102193819A (zh) * | 2010-08-03 | 2011-09-21 | 北京航空航天大学 | 一种抗单点噪声的光斑中心定位方法及装置 |
CN102496015A (zh) * | 2011-11-22 | 2012-06-13 | 南京航空航天大学 | 二维高斯分布光斑图像中心快速高精度定位方法 |
CN103093223A (zh) * | 2012-12-10 | 2013-05-08 | 北京航空航天大学 | 一种光斑图像中心的快速定位方法 |
-
2013
- 2013-11-12 CN CN201310561209.0A patent/CN103617611B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101408985A (zh) * | 2008-09-22 | 2009-04-15 | 北京航空航天大学 | 一种圆形光斑亚像素中心提取方法及装置 |
CN102193819A (zh) * | 2010-08-03 | 2011-09-21 | 北京航空航天大学 | 一种抗单点噪声的光斑中心定位方法及装置 |
CN102496015A (zh) * | 2011-11-22 | 2012-06-13 | 南京航空航天大学 | 二维高斯分布光斑图像中心快速高精度定位方法 |
CN103093223A (zh) * | 2012-12-10 | 2013-05-08 | 北京航空航天大学 | 一种光斑图像中心的快速定位方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
全薇, 王肇圻, 张春书, 母国光: "用模板匹配法选取光斑质心探测窗口", 《光电子·激光》 * |
夏爱利,马彩文: "基于图像处理技术的光斑质心高精度测量", 《光电子·激光》 * |
马时亮,马群,史国清: "基于MATLAB的激光光斑图像处理算法", 《工具技术》 * |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016197477A1 (zh) * | 2015-06-12 | 2016-12-15 | 深圳大学 | 一种计算激光光束光斑大小的方法 |
CN104966308B (zh) * | 2015-06-12 | 2017-12-01 | 深圳大学 | 一种计算激光光束光斑大小的方法 |
CN104966308A (zh) * | 2015-06-12 | 2015-10-07 | 深圳大学 | 一种计算激光光束光斑大小的方法 |
WO2017045304A1 (zh) * | 2015-09-15 | 2017-03-23 | 苏州中启维盛机器人科技有限公司 | 采用ccd光敏器件的成像光斑计算方法 |
CN106651801A (zh) * | 2016-12-23 | 2017-05-10 | Tcl集团股份有限公司 | 一种光斑定位时去除噪声的方法及系统 |
CN107784669A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-03-09 | 东南大学 | 一种光斑提取及其质心确定的方法 |
CN111523607B (zh) * | 2020-04-29 | 2023-07-21 | 成都国铁电气设备有限公司 | 一种接触网吊弦异常检测方法与系统 |
CN111523607A (zh) * | 2020-04-29 | 2020-08-11 | 成都国铁电气设备有限公司 | 一种接触网吊弦异常检测方法与系统 |
CN111756967A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-10-09 | 嘉兴恒创电力设计研究院有限公司明绘分公司 | 一种带电设备的智能红外图像采集系统及方法 |
CN111855147A (zh) * | 2020-07-31 | 2020-10-30 | 北京中科飞鸿科技股份有限公司 | 适用于手持式设备的猫眼效应光斑自动检测系统 |
CN113554699A (zh) * | 2021-07-23 | 2021-10-26 | 东方红卫星移动通信有限公司 | 一种基于峰值的光斑图像定位方法及其系统 |
CN114392493A (zh) * | 2021-12-27 | 2022-04-26 | 西安大医集团股份有限公司 | 一种射野识别方法、装置、设备及存储介质 |
CN115294035A (zh) * | 2022-07-22 | 2022-11-04 | 深圳赛陆医疗科技有限公司 | 亮点定位方法、亮点定位装置、电子设备及存储介质 |
CN115294035B (zh) * | 2022-07-22 | 2023-11-10 | 深圳赛陆医疗科技有限公司 | 亮点定位方法、亮点定位装置、电子设备及存储介质 |
CN115393440A (zh) * | 2022-10-27 | 2022-11-25 | 长春理工大学 | 一种光端机信标光斑中心定位方法、存储介质及电子设备 |
CN115393440B (zh) * | 2022-10-27 | 2023-01-24 | 长春理工大学 | 一种光端机信标光斑中心定位方法、存储介质及电子设备 |
CN116704015A (zh) * | 2023-08-07 | 2023-09-05 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种噪声光斑图像自适应窗口预处理质心算法及系统 |
CN116704015B (zh) * | 2023-08-07 | 2023-11-14 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种实现噪声光斑图像自适应窗口预处理质心方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN103617611B (zh) | 2016-08-17 |
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