CN104159002A - 影像边缘检测方法 - Google Patents
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Abstract
一种影像边缘检测方法,应用于一个具有该影像的影像讯框且利用一个处理单元来执行,该检测方法包含下列步骤:(A)根据该影像讯框得到该影像中的每一个像素对应的一个灰阶值;(B)根据步骤(A)所求得的所述灰阶值计算每一个像素对应的至少一个梯度值;及(C)根据步骤(B)所得到的所述梯度值,判断出多个该影像的边缘位置。以上所述的影像边缘检测方法可将一个具有因表面粗糙度差,或材质反光度等造成的复杂边缘的影像,转化成一个具有简单边缘的影像后,再辨识该影像的边缘位置,以达到自动检测该影像的边缘的位置的功效。
Description
技术领域
本发明涉及一种瑕疵检测方法,特别是涉及一种影像边缘检测方法,该影像边缘检测方法利用图像处理手段简化复杂边缘后,以垂直地扫描边缘的方式检测出确切边缘位置。
背景技术
一般系统在完成产品组装后,往往都是靠人工目视检查产品是否组装良好,而因人工方式检测时间长,仅能采抽样检查的方式进行,且往往因为人眼视觉疲劳,长时间检测后会影响判断准确度,除此之外,于此种检测方式下无法达到系统地、真实地记录产品的检测结果,以作为产品出厂检验的凭据。
发明内容本发明的目的在于提供一种影像边缘检测方法,该影像边缘检测方法将影像灰阶化、梯度化后,以垂直地扫描边缘的方式检测出边缘的确切位置。
本发明影像边缘检测方法,应用于一个具有一个影像的影像讯框且利用一个处理单元来执行,该检测方法包含下列步骤:(A)根据该影像讯框得到该影像中的每一个像素对应的一个灰阶值;(B)根据步骤(A)所求得的所述灰阶值计算每一个像素对应的至少一个梯度值;及(C)根据步骤(B)所得到的所述梯度值,判断出多个该影像的边缘位置。
较佳地,该步骤(B)为根据步骤(A)所求得的所述灰阶值,计算每一个像素于垂直于该影像的边缘的一第一方向对应的一个梯度值。
较佳地,该步骤(C)为根据步骤(B)所得到的所述梯度值,且沿着该第一方向,判断出多个组成该影像的边缘位置的像素的位置。
较佳地,该检测方法还包含一步骤(D):该处理单元计算出步骤(C)所得到所述边缘位置间的距离。
较佳地,步骤(D)包括下列子步骤:(d-1)根据步骤(C)所得到的所述边缘位置,计算出所述边缘位置间的像素数目值;(d-2)根据子步骤(d-1)所求得的所述像素数目值换算成所述边缘位置间的距离。
较佳地,该检测方法利用一个电连接该处理单元的影像撷取单元来撷取该影像以产生该影像讯框;该影像撷取单元的放大倍率为α,所述像素数目值为I,像素尺寸为P,所述边缘位置间的距离为L,所述像素数目值换算成所述边缘位置间的距离的公式为L=I×P/α。
本发明的有益效果在于:以上所述的影像边缘检测方法。可将一个具有因表面粗糙度差,或材质反光度等造成的复杂边缘的影像,经由灰阶化处理及梯度值计算而得到一个具有简单边缘的影像后,再辨识该影像的边缘位置,以达到自动检测该影像的边缘的位置的功效。
附图说明
图1是一示意图,说明本发明影像边缘检测方法具有一个灰阶影像的影像讯框、该灰阶影像沿着直线II-II所得到的一个灰阶值分布波形,及该灰阶值分布波形沿着一第一方向所得到的一个梯度值分布波形;
图2是一流程图,说明本发明影像边缘检测方法的一实施例的流程;
图3是一示意图,说明一个微小间隙及一个组合偏差;
图4是一示意图,说明该实施例用于检测该微小间隙;
图5是一示意图,说明该实施例用于检测该组合偏差;
图6是该实施例的一个影像撷取单元所取得的一个影像讯框;
图7是一沿着图6的直线VII-VII的灰阶值波形分布图;
图8是图7所示的波形沿着一第一方向的梯度值分布图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明进行详细说明。
参阅图1及图2,本发明影像边缘检测方法应用于一个具有影像的影像讯框,利用一个处理单元(图未示)来执行检测一个影像的边缘位置,该检测方法包含下列步骤:
在步骤401中,输入该影像至该处理单元以产生对应该影像的一个长方形的影像讯框11,该影像讯框11沿着一第一方向X排列的像素(pixel)数目为m,沿着垂直于该第一方向X的第二方向Y排列的像素数目为n。在步骤402中,由于所输入的该影像为一个灰阶影像,因此该处理单元可以直接根据该影像讯框11求得该影像中的每一个像素对应的一个灰阶(gray level)值。
值得一提的是,输入至该处理单元的影像亦可为一个彩色影像,若为彩色影像,该处理单元根据该影像讯框11求得该影像中每一个像素对应的一个灰阶(gray level)值而得到一个灰阶影像。该影像讯框11包括该影像中每一个像素对应的一个R(红)值、一个G(绿)值,及一个B(蓝)值,令该影像中位于(x,y)的任一个像素对应的该R值以IR(x,y)表示、该G值以IG(x,y)表示,该B值以IB(x,y)表示﹔而据以求得的该灰阶值以Igray(x,y)表示﹔该处理单元系利用下列式(1)求得该影像中每一个像素对应的该灰阶值。
Igray(x,y)=0.299×IR(x,y)+0.587×IG(x,y)+0.114×IB(x,y) (1)
由于照射光于非光滑表面造成的光线漫射,使得所得到的该灰阶影像的边缘处的灰阶数值是沿着该第一方向X平缓升降(如图1中的灰阶值分布波形12,该灰阶值分布波形12是该影像讯框11沿着直线II-II的分布波形),而无法判断出较精确的实际边缘位置,因此,在步骤403中,该处理单元根据步骤402所求得的所述灰阶值,计算每一个像素于垂直于该影像的边缘的该第一方向X对应的一个梯度值(gradient value),而得到一个梯度值影像,该梯度值影像的边缘的梯度值是沿着该第一方向X急剧升降(如图1中的梯度值分布波形13所示,该梯度值分布波形13是该灰阶值分布波形12沿着该第一方向X的梯度值分布),而能判断出较精准的实际边缘位置(也就是梯度值分布波形13的波峰及波谷所在的位置)。
由于该影像讯框11的边缘是沿该第二方向Y延伸,故以垂直扫描边缘的方式,也就是沿着该第一方向X扫描的方式找出组成所述边缘的像素位置,因此,在步骤404中,该处理单元根据步骤403所得到的所述梯度值,且沿着该第一方向X,判断出多个组成该影像的边缘位置的像素的位置。在步骤403中,该处理单元是计算每一个像素于该第一方向X对应的一个梯度值(以Gx(x,y)表示),其计算整理如下列式(2)所示,且得到沿着该第一方向X排列的像素的m个梯度值Gx(x,y)所形成n个梯度值波形,然而在步骤404中,该处理单元根据所述梯度值波形分别判断出所述梯度值波形的波峰及波谷的位置,而所述波峰及波谷位置则为组成所述边缘的像素位置。
Gx(x,y)=|Igray(x+1,y)-Igray(x,y)| (2)
在步骤405中,根据步骤404所得到的所述边缘位置,该处理单元计算出所述边缘位置间的像素数目值。
在步骤406中,该处理单元根据步骤405所求得的所述像素数目值换算成所述边缘位置间的距离。参阅图3、图4及图5,本发明影像边缘检测方法的一较佳实施例可利用一个电连接该处理单元21的影像撷取单元22来撷取该影像以产生该影像讯框;配合该处理单元21来执行检测一个微小间隙w(如图3及图4所示)、一个组合偏差h(如图3及图4所示)或其它待检测物的边缘位置。
在本实施例中,该影像撷取单元的放大倍率为α,所述像素数目值为I,像素尺寸为P,所述影像边缘位置间的距离为L,所述像素数目值换算成所述影像边缘位置间的距离的公式为L=I×P/α。
参阅图6、图7及图8,图6为利用该影像撷取单元22拍摄取得且具有多个边缘的组合偏差h的灰阶影像,所述边缘分别为灰阶影像中灰阶值变化急剧处,图7为图6中的灰阶影像沿着直线VII-VII的波形分布,由图7可看出灰阶值分布极为复杂(材质粗糙度,光线漫射所造成),不易判断出分别形成所述边缘位置的像素的确切位置,但经由计算沿着垂直所述边缘的第一方向X的梯度值后,可由该梯度值分布(如图8所示)轻易的判断出分别形成所述边缘位置的像素的确切位置(也就是所述波峰及波谷的位置)。
本发明的有益效果在于:所述的影像边缘检测方法可将一个具有因表面粗糙度差,或材质反光度等造成的复杂边缘的影像,经由灰阶化处理及梯度值计算而得到一个具有简单边缘的影像后,再予以辨识出边缘位置,且计算出所述边缘位置间的距离,以达到自动检测及记录所检测到所述边缘的信息,故确实能达成本发明之目的。
Claims (6)
1.一种影像边缘检测方法,该检测方法应用于一个具有影像的影像讯框且利用一个处理单元来执行,其特征在于:该检测方法包含下列步骤:(A)根据该影像讯框得到该影像中的每一个像素对应的一个灰阶值;(B)根据步骤(A)所求得的所述灰阶值计算每一个像素对应的至少一个梯度值;及(C)根据步骤(B)所得到的所述梯度值,判断出多个该影像的边缘位置。
2.根据权利要求1所述的影像边缘检测方法,其特征在于:该步骤(B)中,根据步骤(A)所求得的所述灰阶值,计算每一个像素于垂直于该影像的边缘的一第一方向对应的一个梯度值。
3.根据权利要求2所述的影像边缘检测方法,其特征在于:该步骤(C)中,根据步骤(B)所得到的所述梯度值,且沿着该第一方向,判断出多个组成该影像的边缘位置的像素的位置。
4.根据权利要求1所述的影像边缘检测方法,其特征在于:该检测方法还包含一步骤(D):该处理单元计算出步骤(C)所得到所述边缘位置间的距离。
5.根据权利要求4所述的影像边缘检测方法,其特征在于:步骤(D)包括下列子步骤:(d-1)根据步骤(C)所得到的所述边缘位置,计算出所述边缘位置间的像素数目值;(d-2)根据子步骤(d-1)所求得的所述像素数目值换算成所述边缘位置间的距离。
6.根据权利要求5所述的影像边缘检测方法,其特征在于:该检测方法利用一个电连接该处理单元的影像撷取单元来撷取该影像以产生该影像讯框;该影像撷取单元的放大倍率为α,所述像素数目值为I,像素尺寸为P,所述边缘位置间的距离为L,所述像素数目值换算成所述边缘位置间的距离的公式为L=I×P/α。
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CN118067624A (zh) * | 2024-04-19 | 2024-05-24 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 电池焊前检测方法、装置和系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20030099044A1 (en) * | 2001-11-29 | 2003-05-29 | Minolta Co. Ltd. | Autofocusing apparatus |
CN101957178A (zh) * | 2009-07-17 | 2011-01-26 | 上海同岩土木工程科技有限公司 | 一种隧道衬砌裂缝测量方法及其测量装置 |
CN102607977A (zh) * | 2012-03-21 | 2012-07-25 | 西安交通大学 | 基于数字图像处理的磨损原位测量装置及方法 |
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US20030099044A1 (en) * | 2001-11-29 | 2003-05-29 | Minolta Co. Ltd. | Autofocusing apparatus |
CN101957178A (zh) * | 2009-07-17 | 2011-01-26 | 上海同岩土木工程科技有限公司 | 一种隧道衬砌裂缝测量方法及其测量装置 |
CN102607977A (zh) * | 2012-03-21 | 2012-07-25 | 西安交通大学 | 基于数字图像处理的磨损原位测量装置及方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN118067624A (zh) * | 2024-04-19 | 2024-05-24 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 电池焊前检测方法、装置和系统 |
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