CN104316220B - 一种基于机器视觉的水银体温计自动检定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉的水银体温计自动检定方法，该方法对于某一选定的检定温度有如下步骤：1)将被检定温度计置于恒温槽中直到体温计水银柱不再变化，恒温槽温度设为选定的检定温度；2)通过CMOS线阵相机获得温度计图像，其中包括体温计上的刻度、数字，以及水银柱高度；3)将获得的图像进行图像处理并识别出温度计的读数，误差范围设置为‑0.05～+0.05，超出此范围则为不合格产品。本发明的自动检定方法能够快速准确的完成自动检定，且可代替人工，节省大量人力，降低了生产成本，同时提高生产效率与质量，提高产品竞争力。

Description

一种基于机器视觉的水银体温计自动检定方法

技术领域

本发明涉及温度计检定技术领域，特别涉及水银体温计的自动检定方法。

背景技术

水银体温计是医疗和家庭常备的医疗卫生器械，因此市场需求较大。而在国内，水银体温计生产厂家仍在采用人工检测方法检测温度计是否合格（即显示的温度值与实际温度值是否一致），此方法存在效率低、速度慢、估读误差大、人眼疲劳失效等不足, 难以在精度、效率及自动化程度等方面满足现代化生产的要求，而且检测温度较高时易发生烫伤事故，使得水银温度计的检定水平亟待提高。

随着计算机硬件和软件性能的不断完善，计算机视觉技术应用于产品品质检测与分级领域也越发广泛。例如，公告日为2011年1月19日，专利号为201010266462.X的发明专利公开了一种视觉水银温度计的检定方法，该方法采用被检定温度计与标准温度计在同一恒温槽中升温后对其采集图像，再进行图像处理将被检定温度计的度数与标准温度计的度数进行比对。可以减轻工人的劳动强度，所以将计算机视觉与图像处理技术应用到温度计检定作业中可以起到积极的效果。本发明是将机器视觉技术应用于对不规则的水银体温计的自动检定，在图像处理部分采用的是底帽变换、相关性模板匹配法与图像金字塔搜索法相结合的方法获得只包含刻度与水银柱的图像，用阈值分割的方法获取刻度与水银柱区域，最后计算出温度计的读数。针对的是被检定温度计，不同于被检定温度计与标准温度计进行对比的方法。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于机器视觉对水银体温计自动检定的方法，克服了现有水银体温计检测中的一些缺点。

本发明的技术方案为：一种基于机器视觉的水银体温计自动检定方法，分别对37℃、41℃、42.5℃三个温度示数进行自动检定，包括如下步骤：

步骤1，利用CMOS线阵相机采集在恒温槽中处理后的待检定水银体温计图像，恒温槽温度为检定温度，对获得的图像进行增强对比度和底帽变换预处理；

步骤2，根据预处理后的图像，通过相关性模板匹配法与图像金字塔搜索法相结合的方法获得只包含刻度与水银柱的图像；用阈值分割的方法获取刻度与水银柱区域；最后计算出温度计的读数；

步骤3，判断体温计度数是否近似等于或者等于检测温度，误差范围为-0.05～+0.05，若不在误差范围内视为不合格产品，在输送过程给与踢出处理。

前面所述的水银体温计自动检定方法，优选的方案在于：所述步骤1中增强图像对比度和底帽变换预处理为有效突出刻度与水银柱区域。

前面所述的水银体温计自动检定方法，优选的方案在于：所述步骤2中根据预处理的图像识别出刻度与水银柱高度，计算温度计度数的过程步骤如下：

步骤201，采用相关匹配法与图像金字塔法相结合的方法对图像进行模板匹配。对体温计图像创建兴趣区域，生成模板，利用模板对被检定体温计图像进行相关性模板匹配，获得只包含体温计刻度与水银柱的图像；

步骤202，通过阈值与区域分割分别识别出体温计的刻度与水银柱，对水银柱区域进行三次开运算消除光照影响及底帽变换后产生的水银柱顶端细小突出物或毛刺，水银柱长度基本未改变；因长刻度线垂直于水平线，所以各个长刻度线的列坐标都不同，则可识别出各个长刻度线的列坐标位置(C0,C1,C2,C3,C4…C14)作为长刻度线的位置；

步骤203，由刻度的列坐标值与水银柱顶点位置进行相关运算，可计算出体温计的读数T，检定误差设为-0.05℃～+0.05℃，若T满足T检-0.05≤T≤T检+0.05，则为合格产品，并在窗口显示温度计读数T及是否合格字样，否则为不合格，在窗口显示温度计读数T及不合格字样并输出信号。

本发明提供的基于机器视觉软件对水银体温计自动检定，检定温度为特定温度：37℃、41℃、42.5℃，具体步骤如下：

1)将需要检定的体温计置于恒温槽中至水银柱高度稳定，恒温槽温度为检定温度；

2)利用CMOS线阵相机采集步骤1处理下的水银体温计图像，对获得的图像进行增强对比度和底帽变换等预处理；

3)对一个合格体温计图像创建兴趣区域，生成模板，利用模板对被检定体温计图像进行相关性模板匹配，获得只包含体温计刻度与水银柱的图像，在生成模板与模板匹配中运用图像金字塔大大缩短了运行时间；

4)通过阈值与区域分割分别识别出体温计上刻度线的长刻度与水银柱高度，对水银柱区域进行三次开运算消除光照影响及底帽变换后产生的水银柱顶端细小突出物或毛刺，水银柱长度基本未改变。因长刻度线垂直于水平线，所以各个长刻度线的列坐标都不同，则可识别出各个长刻度线的列坐标位置(C_0,C₁,C₂,C₃,C₄…C₁₄)作为长刻度线的位置，计算单位像素对应的温度值，体温计35℃处位置为，利用水银柱顶端像素点的列坐标最小的特点识别到水银柱顶点的位置，计算得体温计度数为。

5)检定误差设为 -0.05℃～+0.05℃，判断T是否满足T_检-0.05≤T≤T_检+0.05，若满足则为合格产品，并在窗口显示温度计读数T及是否合格字样，否则为不合格在窗口显示温度计读数T及不合格字样并输出信号。

本发明的有益效果是：可利用机器视觉图像处理与模式识别获取体温计温度值并进行自动检定，又可代替人工，减少减轻工人劳动强度与检定过程中的误差，降低了生产成本，同时提高生产效率与质量，提高产品竞争力。

附图说明

图1为本发明所述基于机器视觉的水银体温计自动检定方法的流程示意图。

图2为本发明所述基于机器视觉的水银体温计自动检定系统示意图。

具体实施方式

下面对照实施例和附图对本发明作详细介绍，但保护范围不被此限制。

实施例1一种基于机器视觉的水银体温计自动检定方法，流程如图1所示，图2为本发明所述基于机器视觉的水银体温计自动检定系统示意图。

具体步骤为：

1)将需要检定的体温计置于恒温槽中至水银柱高度稳定，恒温槽温度为检定温度。

2)利用CMOS线阵相机采集步骤1处理下的水银体温计图像，将图像传入计算机利用HALCON机器视觉软件对获得的图像进行增强对比度和底帽变换等预处理。底帽变换(bot-hat)即为在闭运算图像中减去原图像的算法。设是输入图像，是结构元，结构元对图像的闭运算记为，底帽变换即为。底帽变换突出了亮背景中的刻度与水银柱等暗区域，消除了背景的影响。

3)采用相关匹配法与图像金字塔法相结合的方法对图像进行模板匹配。首先，创建兴趣区域，生成四层金字塔图像的模板；然后，利用模板对被检定体温计图像进行相关性模板匹配，在进行匹配时被匹配图像同样先生成四层金字塔图像，由高级向低级逐级匹配；最后，由匹配后返回的匹配区域中心坐标为中心画出所需区域，获得只包含体温计刻度与水银柱的图像。在生成模板与模板匹配中运用图像金字塔大大缩短了运行时间。其中，相关性匹配的主要参数是归一化系数ncc(normalized cross correlation)，值域为[-1,1]，一般ncc比1小，当模板与匹配图像相同时取得最大值1。归一化系数函数为

为模板灰度值方差，为图像灰度值方差，为模板，是模板平均灰度值，是f中与模板t重合区域平均灰度值，求和范围取t和f的共同范围。

4)通过阈值与区域分割分别识别出体温计的长刻度与水银柱，对水银柱区域进行三次开运算消除光照影响及底帽变换顶后产生的水银柱顶端细小突出物或毛刺，水银柱长度基本未没改变。因长刻度线垂直于水平线，所以各个长刻度线的列坐标都不同，则可识别出各个长刻度线的列坐标位置(C_0,C₁,C₂,C₃,C₄…C₁₄)作为长刻度线的位置。利用HALCON机器视觉软件先通过阈值和设置特征范围选取所有长刻度线区域，再将选取的长刻度线区域从右到左的顺序排列(即从35℃到42℃的方向排列)，最后利用算子area_center()分别提取各刻度线区域中心位置的列坐标值，此时各列坐标值由大至小顺序排列，即C₀对应35℃处位置，C₂对应36℃处位置，依此类推，C₁₄对应42℃处位置。计算单位像素对应的温度值，体温计35℃处位置。利用水银柱顶端像素点的列坐标最小的特点，通过get_region_points()和tuple_min()算子取得水银柱顶点的位置，计算得体温计度数为。

5)检定误差设为 -0.05℃～+0.05℃，判断T是否满足T_检-0.05≤T≤T_检+0.05，若满足则为合格产品，并在窗口显示温度计读数T及是否合格字样，否则为不合格在窗口显示温度计读数T及不合格字样并输出信号。

Claims (2)

1.一种基于机器视觉的水银体温计自动检定方法，其特征在于：分别对37℃、41℃、42.5℃三个温度示数进行自动检定，包括如下步骤：

步骤1，利用CMOS线阵相机采集在恒温槽中处理后的待检定水银体温计图像，恒温槽温度为检定温度 T检，对获得的图像进行增强对比度和底帽变换预处理；

步骤2，根据预处理后的图像，通过相关匹配法与图像金字塔法相结合的方法获得只包含刻度与水银柱的图像；用阈值与区域分割的方法获取刻度与水银柱区域；最后计算出温度计的读数；具体步骤如下：

步骤201，采用相关匹配法与图像金字塔法相结合的方法对图像进行模板匹配，对体温计图像创建兴趣区域，生成模板，利用模板对待检定水银体温计图像进行相关性模板匹配，获得只包含体温计刻度与水银柱的图像；

本步骤中，采用相关匹配法与图像金字塔法相结合的方法对图像进行模板匹配；首先，创建兴趣区域，生成四层金字塔图像的模板；然后，利用模板对被检定体温计图像进行相关性模板匹配，在进行匹配时被匹配图像同样先生成四层金字塔图像，由高级向低级逐级匹配；最后，由匹配后返回的匹配区域中心坐标为中心画出所需区域，获得只包含体温计刻度与水银柱的图像；其中，相关性匹配的主要参数是归一化系数ncc，值域为[-1,1]，当模板与匹配图像相同时取得最大值1；

归一化系数函数为

S²(u,v)为模板灰度值方差，S_f ²(x,y)为图像灰度值方差，为模板，是模板平均灰度值，是f中与模板t重合区域平均灰度值，求和范围取t和f的共同范围；

步骤202，通过阈值与区域分割分别识别出体温计的刻度与水银柱，对水银柱区域进行三次开运算消除光照影响及底帽变换后产生的水银柱顶端细小突出物或毛刺，水银柱长度未改变；识别出各个长刻度线的列坐标位置(C0,C1,C2,C3,C4…C14)作为长刻度线的位置；利用HALCON机器视觉软件先通过阈值和设置特征范围选取所有长刻度线区域，再将选取的长刻度线区域从右到左的顺序排列，即从35℃到42℃的方向排列，最后利用算子area_center()分别提取各刻度线区域中心位置的列坐标值，此时各列坐标值由大至小顺序排列，即C₀对应35℃处位置，C₂对应36℃处位置，依此类推，C₁₄对应42℃处位置；计算单位像素对应的温度值，体温计35℃处位置；利用水银柱顶端像素点的列坐标最小的特点，通过get_region_points()和tuple_min()算子取得水银柱顶点的位置，计算得体温计度数为；

步骤203，由刻度的列坐标值与水银柱顶点位置进行相关运算，计算出体温计的读数T，检定误差设为-0.05℃～+0.05℃，若T满足T检-0.05≤T≤T检+0.05，则为合格产品，并在窗口显示温度计读数T及是否合格字样，否则为不合格，在窗口显示温度计读数T及不合格字样并输出信号；

步骤3，判断体温计度数T是否近似等于或者等于检定温度T_检，误差范围为-0.05～+0.05，若T不在误差范围内视为不合格产品，在输送过程给予踢出处理。

2.根据权利要求1所述的水银体温计自动检定方法，其特征在于：所述步骤1中增强图像对比度和底帽变换预处理为有效突出刻度与水银柱区域。