CN104554341B

CN104554341B - 检测轨道平顺度的系统和方法

Info

Publication number: CN104554341B
Application number: CN201410734448.6A
Authority: CN
Inventors: 吉荣廷
Original assignee: Research Institute Of Science & Technology Hohhot Railway Bureau
Current assignee: Research Institute Of Science & Technology Hohhot Railway Bureau
Priority date: 2014-12-06
Filing date: 2014-12-06
Publication date: 2017-11-03
Anticipated expiration: 2034-12-06
Also published as: CN104554341A

Abstract

提出了一种检测轨道平顺度的系统和方法，属于轨道检测技术领域，所述检测轨道平顺度的系统包括激光发射仪、目标靶、摄像设备以及数据处理设备；其中，所述目标靶的靶面使用半透光材质制成，所述激光发射仪位于目标靶的前方，所述摄像设备位于目标靶的后方，并且摄像设备的摄像头的中心水平线正对目标靶靶面的中心；所述摄像设备的摄像头用于捕获激光发射仪的激光在所述目标靶的靶面所形成的光斑图像；所述数据处理设备与摄像设备连接，所述数据处理设备用于获取所述光斑图像，并对光斑图像进行处理以获得光斑的位置。本系统和方法解决了现有技术中光斑检测误差大、对人眼有损害等技术问题。

Description

检测轨道平顺度的系统和方法

技术领域

本发明涉及轨道检测技术领域，尤其涉及一种检测轨道平顺度的系统和方法。

背景技术

近年来，随着科技的发展，许多测量技术都已经自动化。铁路运输是当今经济发展的大动脉，铁路轨道的平顺度直接影响列车的安全运行。最初，铁路轨道平顺度是纯人工来进行操作，即，绳正法。两人将一根棉线拉直放到轨道上进行观测找出轨道的偏移量及位置。但当弦绳长度超过20米时，弦绳因风力、自重和自身张力的影响，难以拉直或无法稳定，导致检测结果误差较大或无法测量。由于激光具有良好的方向性，发散角小，所以，目前很多的直线测量问题都采用了激光技术作为辅助的测量手段，至今为止，激光准直技术仍然是最有效的直线测量手段之一，而且被广泛应用于电梯安装、大坝检测、铁路施工以及大型几何形位误差测量等领域。

拉特激光技术开发有限公司的GPJ-A01型轨道平顺度激光检测仪由激光电子经纬仪、基准定位靶、移动测量靶组成。将激光经纬仪和基准定位靶分别固定在需要测量的线路段两侧，此时激光经纬仪发出的激光束中心与基准定位靶的靶心形成的直线与钢轨的作用边理论上应该是两条平行线，在需要测量的位置用移动测量靶进行测量，由此可以读出所测位置的高低、方向的偏差值。当钢轨轨道平顺时，激光电子经纬仪发出的激光应当穿过移动测量靶的靶心以及基准定位靶的靶心。

虽然这种技术解决了以前绳正法测量时带来的某些问题，并在一定程度上提高了效率，但是在数据的读取上仍然存在很多的问题和误差。比如，由于作业时间基本在晚上或者夜里，光斑位置的光强于周围形成了鲜明的对比，所以对人眼的伤害很大；由于激光本身存在着漂移，空气气流的随机扰动、大气折射率的不均匀性、引力场的影响及准直系统机械结构的不稳定性等影响确定光斑中心位置，从而影响数据精度；光斑是一个区域，并非一个点，在人工估算光斑中心点的坐标的时候难免会有一定的误差。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述问题，提供一种更智能和精确的对于轨道平顺度进行检测的系统和方法。

为实现以上目的，本发明提出一种检测轨道平顺度的系统，所述检测轨道平顺度的系统包括激光发射仪、目标靶、摄像设备以及数据处理设备；其中，所述目标靶的靶面使用半透光材质制成，所述激光发射仪位于目标靶的前方，所述摄像设备位于目标靶的后方，并且摄像设备的摄像头的中心水平线正对目标靶靶面的中心；所述摄像设备的摄像头用于捕获激光发射仪的激光在所述目标靶的靶面所形成的光斑图像；所述数据处理设备与摄像设备连接，所述数据处理设备用于获取所述光斑图像，并对光斑图像进行处理以获得光斑的位置。

根据本发明的一个方面，所述数据处理设备包括获取设备，识别设备，光斑中心坐标获取设备以及平顺度计算设备；其中，所述获取设备用于获取来自所述摄像设备的所述光斑图像；所述识别设备用于识别出来自所述获取设备的光斑图像中的光斑；所述光斑中心坐标获取设备用于获取来自识别设备的光斑图像中光斑的中心坐标；所述平顺度计算设备用于根据光斑中心坐标获取设备获得的光斑中心坐标和基准点坐标来计算轨道的平顺度。

根据本发明的一个方面，所述数据处理设备还包括预调整设备，所述预调整设备用于对获取设备获取的光斑图像进行预调整并将预调整后的图像交由识别设备进行处理。

根据本发明的一个方面，所述预调整包括对图像自动进行亮度、对比度、白平衡和饱和度的调整以提高光斑图像的质量。

根据本发明的一个方面，所述数据处理设备还包括光线强度设定设备，用于设置不同的环境模式，所述预调整设备用于根据设定的环境光线强度对光斑图像进行相应的预调整。

根据本发明的一个方面，所述数据处理设备还包括步长选择设备，用于在弯道和/或坡道检测时选择移动步长，所述平顺度计算设备用于在计算平顺度时根据补偿的移动步长、光斑中心坐标和基准点坐标来计算轨道的平顺度。

根据本发明的一个方面，所述数据处理设备还包括光斑判断设备，用于判断识别设备输出的图像是否含有光斑或光斑是否清晰，如果清晰，则发送至光斑中心坐标获取设备进一步处理，否则，通知获取设备获取下一幅光斑图像。

根据本发明的一个方面，所述识别设备包括用于提取光斑轮廓的提取设备以及用于对图像进行滤波处理的图像平滑设备，其中所述提取设备用于采用边缘检测算子对光斑图像进行轮廓提取并转化为二值图像；所述图像平滑设备用于对光斑图像进行平滑处理以使得光斑的二值图像边缘轮廓更加清晰。

根据本发明的一个方面，所述数据处理设备还包括阈值设定设备，用于设定时间阈值或者数量阈值；还包括阈值判断设备，用于判断获取光斑图像的时长是否处于时间阈值内或者获取的光斑中心坐标数量是否达到数量阈值，当未超过时间阈值或数量阈值时，通知获取设备继续获取图像，当达到或超过时间或数量阈值时，将获得的所有光斑中心坐标发送给平顺度计算设备；所述平顺度计算设备用于计算所有光斑中心坐标的平均值作为最终的光斑中心的坐标，以进行平顺度的计算。

本发明还提出了一种检测轨道平顺度的方法，所述方法包括：启动激光发射仪；摄像设备捕获位于所述摄像设备和激光发射仪之间的目标靶靶面上所形成的光斑图像；其中，所述目标靶靶面由半透光材质制成，所述摄像设备的摄像头的中心水平线正对目标靶靶面的中心；数据处理设备获取所述光斑图像，并对光斑图像进行处理以获得光斑的位置。

根据本发明的一个方面，所述数据处理设备获取所述光斑图像，并对光斑图像进行处理以获得光斑的位置包括：光斑图像获取步骤，获取来自摄像设备的光斑图像；光斑识别步骤，识别光斑图像中的光斑；光斑中心坐标获取步骤，获得光斑中心坐标；平顺度计算步骤，根据光斑中心坐标和基准点坐标计算轨道的平顺度。

根据本发明的一个方面，所述光斑识别步骤包括：提取光斑轮廓，包括采用边缘检测算子对光斑图像进行轮廓提取并转化为二值图像；对图像进行滤波处理，包括利用图像平滑处理方法对光斑图像进行处理以使得光斑的二值图像边缘轮廓更加清晰。

根据本发明的一个方面，所述方法还包括：在光斑图像获取步骤后以及在光斑识别步骤之前对光斑图像进行预调整。

根据本发明的一个方面，所述光斑中心坐标获取步骤包括利用圆拟合方法确定光斑轮廓的中心。

根据本发明的一个方面，在对光斑图像进行预调整前，选择环境光线强度；所述对光斑图像进行预调整包括根据环境光线强度对光斑图像进行相应的预调整。

根据本发明的一个方面，所述方法还包括步长选择步骤，在弯道和/或坡道检测时选择移动步长；在所述平顺度计算步骤中，根据补偿的移动步长、光斑中心坐标和基准点坐标来计算轨道的平顺度。

根据本发明的一个方面，所述方法还包括光斑判断步骤，用于判断在光斑识别步骤后输出的图像是否含有光斑或光斑是否清晰，如果清晰，则执行光斑中心坐标获取步骤，否则，执行光斑图像获取步骤以获取下一副图像。

根据本发明的一个方面，所述方法还包括阈值设定步骤，设定时间阈值或者数量阈值；还包括阈值判断步骤，位于平顺度计算步骤之前，判断获取光斑图像的时长是否处于时间阈值内或者获取的光斑中心坐标数量是否达到数量阈值，当未超过时间阈值或数量阈值时，继续执行光斑图像获取步骤，当达到或超过时间或数量阈值时，执行平顺度计算步骤；在平顺度计算步骤中，计算获取的所有光斑中心坐标的平均值作为最终的光斑中心的坐标，以进行平顺度的计算。

附图说明

图1是本发明提出的检测轨道平顺度的系统组成图；

图2是根据本发明一个实施例的检测轨道平顺度的方法的流程图；

图3是对光斑图像预处理后的图像示意图；

图4是对光斑图像进行光斑识别后的图像示意图；

图5是获得光斑图像中心坐标的示意图；

图6是根据本发明另一实施例的检测轨道平顺度的方法的流程图；

图7是根据本发明一个实施例的数据处理设备的组成结构图。

具体实施方式

以下所述为本发明的较佳实施实例，并不因此而限定本发明的保护范围。

如图1所示，本发明提出的检测轨道平顺度的系统包括激光发射仪、目标靶、摄像设备以及数据处理设备。其中，所述目标靶的靶面使用半透光材质，并且位于目标靶后方的所述摄像设备的摄像头的中心水平线正对目标靶靶面的中心。当位于目标靶前方的激光发射仪的激光打开时，光线投射到目标靶的靶面形成光斑。由于目标靶由是半透光材质制作，所以在位于目标靶后方的摄像头一侧可以清晰的看到光斑的投影。摄像设备的摄像头捕获光斑所形成的图像。与摄像设备相连的数据处理设备用于对所形成的图像进行分析，获取光斑的位置。在一个实施例中，所述数据处理设备可获取光斑中心坐标，并与基准点坐标进行比较以确定轨道的平顺度。

图2示出了根据本发明一个实施例的获取光斑位置的方法流程图。

步骤S100，获取来自摄像设备的光斑图像。

步骤S101，对光斑图像进行预调整。

步骤S101中的预调整其目的在于提高光斑图像的质量，并在一定程度上改变某些光线的色调(如自然光)。对采集到的图像信号自动进行亮度、对比度、白平衡和饱和度的调整。通过亮度和对比度的调整，使光斑图像清晰、色差明显；通过白平衡的调整，使图像本身色彩偏冷，自然光呈现轻微的蓝绿色；通过饱和度的调整，使图像颜色饱和。经预调整后，图像效果更有利于后期的识别和处理。预调整后的图像如图3所示。

步骤S102，识别图像中的光斑。

在本步骤中，包括对于光斑轮廓的提取以及对图像进行滤波处理。

首先，对采集到的光斑图像进行轮廓的提取并转化为二值图像。轮廓提取将采用边缘检测算子对光斑的边缘进行检测。由于光斑是个类似圆形的图像，所以经过边缘检测算子的处理后，将得到的是一个近圆形的待处理图像。在这里，经过试验得出，当设定边缘检测算子的阈值T＝59时，光斑轮廓比较清晰。

然后，对图像进行滤波处理。由于激光经过一段距离的传输后所形成的激光光斑由于受空气中的尘埃、所起等影响和激光本身的因素，可能在光斑中随机形成耀点(斑)和暗点(斑)；目标靶上面也可能会有某些噪声点，这些将导致运算结果不稳定。因此，利用图像平滑的处理方法使光斑的二值图像边缘轮廓更加清晰，消除其他不必要点(斑)的影响，为下一步的圆心拟合做好充分的准备。步骤S102后获得的图像如图4所示。

步骤S103，获得光斑中心坐标。

在经过图像预处理、轮廓提取、滤波后，采集时的抗干扰能力明显增强，得到的光斑比较规则，对称性较好，光斑边缘比较光滑而清晰，有利于图像中心的准确运算和稳定。对于形状对称性较好的光斑，从理论上分析可知，拟合圆心第1次就能较好地找准圆心位置。如图5所示。

圆拟合方法是从椭圆拟合方法发展而来的，由于圆是椭圆的特殊形态，所以它们的原理基本相同。对于给定平面上的一组样本点，寻找一个椭圆，使其尽可能靠近这些样本点。也就是说，将图像中的一组数据以椭圆方程为模拟进行拟合，使某一椭圆方程尽量满足这些数据，并求出椭圆的各个参数。最后通过确定的参数来确定椭圆的最终方程，以此来确定椭圆的中心，即为所求图像的中心。同理可知，圆拟合法就是用圆来逼近图像中光斑轮廓。若假设圆的方程为：

(x-a)²+(y-b)²＝r² (1)

则取残差为：

ε_i＝(x_i-a)²+(y_i-b)²-r² (2)

式中i∈E，E圆轮廓上点的集合；(a,b)为圆心；(x_i,y_i)为图像边界点坐标。

由式(2)可得残差平方和：

根据最小二乘原理，应有：

即：

化简式(5)可得：

将式(6)整理后得：

将式(7)与式(6)结合，便可得到拟合圆的中心(a,b)。

从式(8)可以得到拟合圆的中心及半径，这种算法虽然看上去复杂，但从理论上分析可知，仅对轮廓点循环一次就可以计算出各参数，所以其时间复杂度仅为O(n)。整个算法较复杂的运算只有在计算出中心坐标(a,b)后取出半径r处，因此该算法的计算速度将会很快。

步骤S104，根据光斑中心坐标计算轨道的平顺度。

在本步骤中，所述数据处理设备可将光斑中心坐标输出给用户，以便用户可以判断该光斑中心与基准点坐标的差别，以便得出轨道的平顺度。显然，所述基准点是指当轨道平顺时激光发射仪发射的激光投射至目标靶靶面时所形成光斑的中心点。所述基准点的具体位置可以预先测定。当然，数据处理设备也可以计算出当前光斑中心坐标与基准点坐标的偏移量，例如将水平偏移或垂直偏移量提供给用户以便获得轨道的平顺度。

由于对于轨道的平顺度检测在室外进行，不同室外光线强度对于光斑图像的获取有着不同的影响，因此，根据本发明的一个实施例，在对图像进行分析之前，可首先执行步骤S111选择环境光线强度所对应的模式，例如强光、阴天、夜间三种不同的模式。这样，在步骤S101对图像进行预处理的过程中，根据不同的光线强度，对图像的亮度、对比度、白平衡和饱和度自动执行相应的调整。例如，对于强光和夜间两种不同的模式来说，对图像亮度的调整方向是不同的。

此外，在弯道和/或坡道检测时，由于目标靶相对原始位置会有纵向和横向的位移，为了处理出现的这种情况，根据本发明的一个实施例，在计算轨道的平顺度之前，还可执行移动步长的选择步骤S112。这样，在计算轨道的平顺度时，可根据光斑中心的坐标、补偿的移动步长以及基准点坐标来计算。

由于野外作业的复杂性，并不是每次都能够获得清晰的光斑。因此，根据本发明的一个实施例，当步骤S102执行完毕，执行光斑判断步骤S113，当判断结果为无法识别到光斑或无法识别到清晰的光斑时，返回执行步骤S100，继续获取图像。

由于是在室外作业，所以在整个测量过程中激光光束会受到环境振动、空气扰动等使之产生漂移的现象，即在目标靶上的光斑位置不稳定，这样使得经图像处理后得到的光斑中心坐标值也不稳定。在激光发射器与目标靶对准后开启激光和摄像头，这时我们会发现目标板上的光斑会在噪声的干扰下产生随机漂移现象。在显示终端上也可以看到光斑位置的不稳定。因此，根据本发明的另一实施例，可以执行步骤S114预先设定时间阀值。并在步骤S103结束后，执行时间判断步骤S115。当不超过所述时间阈值时，返回步骤S100继续获取图像，否则，执行步骤S104。在步骤S104中，计算出这段时间阈值内采集到的所有光斑位置的中心坐标值计算采集到的坐标值的平均坐标值。最后以这个最终的坐标值来作为最终的光斑中心的坐标，以计算轨道的平顺度。根据本发明的其他实施例，所述时间阈值也可以替换为光斑位置的中心坐标的数量阈值，当未达到所述数量时，继续执行步骤S100，否则，便可计算出平均坐标值。

图6示出了根据本发明一个实施例的包括上述各个步骤的方法的流程图，这只是一个示例，根据实际情况省略某些步骤或对步骤的执行次序进行调整。

本发明所提出的检测轨道平顺度的系统中，数据处理设备包括多个子设备，分别用于实现上述方法的各个步骤。所述数据处理设备的组成结构如图7所示。

参见图7，数据处理设备包括获取设备，用于获取来自摄像设备的光斑图像；预调整设备，用于对获取设备获取的光斑图像进行预调整，具体的预调整方式在步骤S101中给出，这里不再赘述；识别设备，用于在预调整设备输出的光斑图像中识别出图像中的光斑，该识别设备包括用于提取光斑轮廓的提取设备和用于对图像进行滤波处理的图像平滑设备；光斑中心坐标获取设备，用于获取来自识别设备的光斑图像中光斑的中心坐标；以及平顺度计算设备，用于根据光斑中心坐标获取设备获得的光斑中心坐标来计算轨道的平顺度。

除此之外，所述数据处理设备还可包括光线强度设定设备，用于设置不同的环境模式，所述预调整设备可根据设定的光线强度对图像进行相应的预调整；还可包括步长选择设备，用于在弯道和/或坡道检测时选择移动步长，所述平顺度计算设备在计算平顺度时还需考虑补偿的移动步长；还可包括光斑判断设备，用于判断识别设备输出的图像是否含有光斑或光斑是否清晰，如果清晰，则发送至光斑中心坐标获取设备进一步处理，否则，通知获取设备获取下一幅光斑图像；还可包括阈值设定设备，用于设定时间阈值或者数量阈值，以及阈值判断设备，用于判断获取光斑图像的时长是否处于时间阈值内或者获取的光斑中心坐标数量是否达到数量阈值，当未超过时间阈值或数量阈值时，通知获取设备继续获取图像，当达到或超过时间或数量阈值时，将获得的所有光斑中心坐标发送给平顺度计算设备，平顺度计算设备用于计算这些光斑中心坐标的平均值作为最终的光斑中心的坐标，以进行平顺度的计算。

对于本领域技术人员来说，数据处理设备及其包含的所有设备都可以使用硬件、软件或固件等多种形式来实现，而且某些子设备也是可选的，这里不再赘述其他的具体实施方式。

应注意，本发明所提出的具体实施方式及应用领域仅为说明的目的，并不作为对本发明保护范围的限制，本领域技术人员可对本发明的具体实施方式进行修改以满足实际需要。

Claims

1.一种检测轨道平顺度的系统，其特征在于：

所述检测轨道平顺度的系统包括激光发射仪、目标靶、摄像设备以及数据处理设备；

其中，所述目标靶的靶面使用半透光材质制成，所述激光发射仪位于目标靶的前方，所述摄像设备位于目标靶的后方，并且摄像设备的摄像头的中心水平线正对目标靶靶面的中心；

所述摄像设备的摄像头用于捕获激光发射仪的激光在所述目标靶的靶面所形成的光斑图像；

所述数据处理设备与摄像设备连接，所述数据处理设备用于获取所述光斑图像，并对光斑图像进行处理以获得光斑的位置；

所述数据处理设备包括获取设备，识别设备，光斑中心坐标获取设备以及平顺度计算设备；其中，

所述获取设备用于获取来自所述摄像设备的所述光斑图像；

所述识别设备用于识别出来自所述获取设备的光斑图像中的光斑；

所述光斑中心坐标获取设备用于获取来自识别设备的光斑图像中光斑的中心坐标；

所述平顺度计算设备用于根据光斑中心坐标获取设备获得的光斑中心坐标和基准点坐标来计算轨道的平顺度；

所述数据处理设备还包括预调整设备，所述预调整设备用于对获取设备获取的光斑图像进行预调整并将预调整后的图像交由识别设备进行处理；

所述数据处理设备还包括光线强度设定设备，用于设置不同的环境模式，所述预调整设备用于根据设定的环境光线强度对光斑图像进行相应的预调整，其中环境模式包括强光、阴天、夜间三种不同的模式，在所述预调整的过程中，根据各模式不同的光线强度，对图像的亮度、对比度、白平衡和饱和度自动执行相应的调整；以及

所述数据处理设备还包括步长选择设备，用于在弯道和/或坡道检测时选择移动步长，所述平顺度计算设备用于在计算平顺度时根据补偿的移动步长、光斑中心坐标和基准点坐标来计算轨道的平顺度，所述移动步长用于补偿目标靶相对原始位置的纵向和横向的位移。

2.根据权利要求1所述的检测轨道平顺度的系统，其特征在于：

所述预调整包括对图像自动进行亮度、对比度、白平衡和饱和度的调整以提高光斑图像的质量；以及

对于所述不同的环境模式，所述亮度、对比度、白平衡和饱和度的调整方向不同。

3.根据权利要求1所述的检测轨道平顺度的系统，其特征在于：

所述数据处理设备还包括光斑判断设备，用于判断识别设备输出的图像是否含有光斑或光斑是否清晰，如果清晰，则发送至光斑中心坐标获取设备进一步处理，否则，通知获取设备获取下一幅光斑图像。

4.根据权利要求1所述的检测轨道平顺度的系统，其特征在于：

所述识别设备包括用于提取光斑轮廓的提取设备以及用于对图像进行滤波处理的图像平滑设备，其中

所述提取设备用于采用边缘检测算子对光斑图像进行轮廓提取并转化为二值图像；

所述图像平滑设备用于对光斑图像进行平滑处理以使得光斑的二值图像边缘轮廓更加清晰。

5.根据权利要求1-4中任一权利要求所述的检测轨道平顺度的系统，其特征在于：

所述数据处理设备还包括阈值设定设备，用于设定时间阈值或者数量阈值；

还包括阈值判断设备，用于判断获取光斑图像的时长是否处于时间阈值内或者获取的光斑中心坐标数量是否达到数量阈值，当未超过时间阈值或数量阈值时，通知获取设备继续获取图像，当达到或超过时间或数量阈值时，将获得的所有光斑中心坐标发送给平顺度计算设备；所述平顺度计算设备用于计算所有光斑中心坐标的平均值作为最终的光斑中心的坐标，以进行平顺度的计算。

6.一种检测轨道平顺度的方法，其特征在于，所述方法包括：

启动激光发射仪；

摄像设备捕获位于所述摄像设备和激光发射仪之间的目标靶靶面上所形成的光斑图像；其中，所述目标靶靶面由半透光材质制成，所述摄像设备的摄像头的中心水平线正对目标靶靶面的中心；

数据处理设备获取所述光斑图像，并对光斑图像进行处理以获得光斑的位置；

所述数据处理设备获取所述光斑图像，并对光斑图像进行处理以获得光斑的位置包括：

光斑图像获取步骤，获取来自摄像设备的光斑图像；

光斑识别步骤，识别光斑图像中的光斑；

光斑中心坐标获取步骤，获得光斑中心坐标；

平顺度计算步骤，根据光斑中心坐标和基准点坐标计算轨道的平顺度；

所述方法还包括：在光斑图像获取步骤后以及在光斑识别步骤之前对光斑图像进行预调整；在对光斑图像进行预调整前，选择不同的环境模式；所述对光斑图像进行预调整包括根据不同的环境模式下的环境光线强度对光斑图像进行相应的预调整，其中环境模式包括强光、阴天、夜间三种不同的模式，在所述预调整的过程中，根据各模式不同的光线强度，对图像的亮度、对比度、白平衡和饱和度自动执行相应的调整；以及

步长选择步骤，在弯道和/或坡道检测时选择移动步长；

在所述平顺度计算步骤中，根据补偿的移动步长、光斑中心坐标和基准点坐标来计算轨道的平顺度，所述移动步长用于补偿目标靶相对原始位置的纵向和横向的位移。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：

所述光斑识别步骤包括：

提取光斑轮廓，包括采用边缘检测算子对光斑图像进行轮廓提取并转化为二值图像；

对图像进行滤波处理，包括利用图像平滑处理方法对光斑图像进行处理以使得光斑的二值图像边缘轮廓更加清晰。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：

9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：

所述光斑中心坐标获取步骤包括利用圆拟合方法确定光斑轮廓的中心。

10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：

所述方法还包括光斑判断步骤，用于判断在光斑识别步骤后输出的图像是否含有光斑或光斑是否清晰，如果清晰，则执行光斑中心坐标获取步骤，否则，执行光斑图像获取步骤以获取下一副图像。

11.根据权利要求6-10中任一权利要求所述的方法，其特征在于：

所述方法还包括阈值设定步骤，设定时间阈值或者数量阈值；

还包括阈值判断步骤，位于平顺度计算步骤之前，判断获取光斑图像的时长是否处于时间阈值内或者获取的光斑中心坐标数量是否达到数量阈值，当未超过时间阈值或数量阈值时，继续执行光斑图像获取步骤，当达到或超过时间或数量阈值时，执行平顺度计算步骤；在平顺度计算步骤中，计算获取的所有光斑中心坐标的平均值作为最终的光斑中心的坐标，以进行平顺度的计算。