CN105300302A - 布氏硬度压痕圆直径的测量方法 - Google Patents

布氏硬度压痕圆直径的测量方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及布氏硬度压痕圆直径的测量方法，其步骤如下：采集压痕圆图像；获取压痕圆的粗定位圆心和半径；获取压痕圆轮廓边缘点图像像素坐标集合；获取布氏硬度压痕圆直径。本发明利用布氏硬度压痕边缘在图像中是最突出目标边缘的特点，对原始图像多次超像素过分割的结果边缘图像进行像素级融合，突出压痕圆边缘而抑制其它干扰边缘，得到压痕圆的初始定位；进而通过一维线性滤波器，对每条射线上的原始图像灰度数值进行一维滤波，获取最佳压痕边缘定位点，完成压痕边缘的精确拟合；经过逐级迭代优化，不断自动筛除奇异值点，实现布氏硬度压痕直径的精密测量。本发明设备简单、操作方便、对工件表面质量无苛求并且测量结果准确度高。

Description

布氏硬度压痕圆直径的测量方法
技术领域
本发明涉及测量方法，具体而言是布氏硬度压痕圆直径的测量方法。
背景技术
布氏硬度试验压痕较大，具有较高的测量精度，试验数据准确可靠，广泛应用于材料无损检验。现有的布氏压痕圆直径测量方式是通过20倍(精度10μm)或40倍(精度5μm)读数显微镜人工读取压痕圆直径，由于不同操作者对压痕边缘的判断不同，人为误差较大，而且效率低，尤其是对于直径d＜1mm的压痕，读数显微镜精度明显不够。近年来，关于压痕自动测量系统的研究成果中，有的可以达到精度要求，但价格昂贵，维修不便；有的对工件表面质量苛求，实际使用困难。因此，提供一种设备简单、操作方便、对工件表面质量无苛求并且测量结果准确度高的布氏硬度压痕圆直径的测量方法十分必要。
发明内容
本发明的目的是提供一种设备简单、操作方便、对工件表面质量无苛求并且测量结果准确度高的布氏硬度压痕圆直径的测量方法。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：布氏硬度压痕圆直径的测量方法，其步骤如下：
S1.采集布氏硬度压痕圆图像；
S1.1用照相机拍摄布氏硬度压痕圆图像；
S1.2将步骤S1.1所述布氏硬度压痕圆图像输入计算机；
S1.3计算机将所述布氏硬度压痕圆图像生成标准的8Bit无损图像格式BMP，并保存；
S2获取压痕圆的粗定位圆心和半径；
S2.1在计算机中，用标准编程语言提供的图像格式解析代码读出步骤S1.3所保存的图像，作为算法的原始输入图像，记为PIC，设定三组不同的算法随机初始值，分别对所述PIC进行3次超像素过分割，得到同一图像3次不同的超像素过分割结果Hij,
式中，i为超像素过分割的序号，其值是1或2或3，j为每次超像素过分割结果图像中的超像素块序号，记为j＝1～Ni，
式中，Nj为每次超像素过分割结果图像中的超像素块的总个数；
S2.2用一个长度为256的一维线性整型数组Histij[256]存放步骤S2.1所述每个超像素块Hij的灰度统计直方图，计算每个超像素块Hij与相邻超像素块灰度统计直方图Histij[256]的平均欧式距离Dij；
S2.3将步骤S2.2得到的Dij分别作用于PIC，对于每个图像像素，计算其在每次超像素分割中所属超像素块的3个Dij值总和，乘以PIC像素的灰度值，进行加权融合叠加，所有图像像素点遍历完毕，形成加权轮廓图像，记为PIC_EDGE；
S2.4对步骤S2.3所述PIC_EDGE通过标准OTSU分割得到轮廓边缘点集合A；
S2.5对步骤S2.4所述轮廓边缘点集合A，通过连通域分析，去除面积小于40个像素的连通区，得到强连通轮廓边缘点集合B；
S2.6对于步骤S2.5所述强连通轮廓边缘点集合B，采用基于HOUGH变换的圆方程参数求解，得到压痕圆的粗定位圆心二维像素坐标O1(x1,y1)和像素半径r1；
S3获取压痕圆轮廓边缘点图像像素坐标集合；
S3.1以步骤S2.6所述粗定位压痕圆圆心O1(x1,y1)为起点，按照1度的角度间隔作360条射线；
S3.2顺序记录步骤S3.1所述每条射线经过位置的PIC中的灰度值序列SEQ；
S3.3对步骤S3.2所述灰度值序列SEQ，作用半径长度为15的一维轴对称线性滤波器{1.2952,1.4973,1.7137,1.9419,2.1785,2.4197,2.6609,2.8969,3.1225,3.3322,3.5207,3.6827,3.8139,3.9104,3.9695}，进行一维线性滤波，得到灰度值序列S；
S3.4取步骤S3.3所述灰度值序列S中的极大响应值点作为该射线方向对应的压痕圆轮廓边缘；
S3.5重复步骤S3.3-S3.4，分别得到布氏硬度压痕圆其它359个方向的轮廓边缘精确拟合结果，形成360个压痕圆轮廓边缘点图像像素坐标集合T；
S4获取布氏硬度压痕圆直径；
S4.1将步骤S3.5生成的360个压痕圆轮廓边缘点图像像素坐标集合T，进行标准圆的方程拟合，求解出拟合圆直径Φ、方差σ和圆心点坐标O2(x2、y2)；
S4.2如果σ≤Φ×1℅，则Φ为压痕圆直径最终测量结果，否则进行步骤S4.3-S4.5；
S4.3顺序计算步骤S3.5所述360个压痕圆轮廓边缘点集合T中的每个边缘点和步骤S4.1所述圆心点O2(x2、y2)之间的标准欧式距离dk,式中，k为1～360的整数；
S4.4遍历步骤S4.3所述dk，如果dk≤3×σ，则在集合T中保留该边缘点，否则从集合T中剔除该边缘点；
S4.5用经过步骤S4.4后保留的有效边缘点集合T，重复步骤S4.1-S4.2。
本发明利用布氏硬度压痕边缘在图像中是最突出目标边缘的特点，对原始图像多次超像素过分割的结果边缘图像进行像素级融合，突出压痕圆边缘而抑制其它干扰边缘，得到布氏硬度压痕圆的初始定位；进而通过一个一维线性滤波器，对每条射线上的原始图像灰度数值进行一维滤波，获取最佳压痕边缘定位点，完成布氏硬度压痕边缘的精确拟合；经过逐级迭代优化，不断自动筛除一些奇异值点，实现布氏硬度压痕直径的精密测量。本发明设备简单、操作方便、对工件表面质量无苛求并且测量结果准确度高。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本发明作进一步的详细描述，但该实施例不应理解为对本发明的限制。
实施例一
S1.采集布氏硬度压痕圆图像；
S1.1用照相机拍摄布氏硬度压痕圆图像，设备参数如下表所示：
(1)工业相机
品名 分辨率 感光面积 芯片 帧率 快门 接口
工业相机 3856x2764 4.2X5.63 CMOS 15 滚动 USB
(2)高解析度远心镜头
品名 倍数 WD 景深 NA CCD尺寸 F/# 接口
远心镜头 0.5X 100mm 2.5mm 0.034 2/3 6.9 C
(3)定制光源
品名 口径 颜色 调试
同轴平行光源 30X 30mm 白色 亮度可调
S1.2将步骤S1.1所述布氏硬度压痕圆图像输入计算机；
S1.3计算机将所述布氏硬度压痕圆图像生成标准的8Bit无损图像格式BMP，并保存；
S2获取压痕圆的粗定位圆心和半径；
S2.1在计算机中，用标准编程语言提供的图像格式解析代码读出步骤S1.3所保存的图像，作为算法的原始输入图像，记为PIC，设定三组不同的算法随机初始值【①超像素数＝50，紧密系数＝10；②超像素数＝250，紧密系数＝10；③超像素数＝250，紧密系数＝40；】，分别对所述PIC进行3次超像素过分割，得到同一图像3次不同的超像素过分割结果Hij,
式中，i为超像素过分割的序号，其值是1或2或3，j为每次超像素过分割结果图像中的超像素块序号，记为j＝1～Ni(其中N1＝513，N2＝412，N3＝468)，
式中，Nj为每次超像素过分割结果图像中的超像素块的总个数；
S2.2用一个长度为256的一维线性整型数组Histij[256]存放步骤S2.1所述每个超像素块Hij的灰度统计直方图，计算每个超像素块Hij与相邻超像素块灰度统计直方图Histij[256]的平均欧式距离Dij；
S2.3将步骤S2.2得到的Dij分别作用于PIC，对于每个图像像素，计算其在每次超像素分割中所属超像素块的3个Dij值总和，乘以PIC像素的灰度值，进行加权融合叠加，所有图像像素点遍历完毕，形成加权轮廓图像，记为PIC_EDGE；
S2.4对步骤S2.3所述PIC_EDGE通过标准OTSU分割得到轮廓边缘点集合A；
S2.5对步骤S2.4所述轮廓边缘点集合A，通过连通域分析，去除面积小于40个像素的连通区，得到强连通轮廓边缘点集合B；
S2.6对于步骤S2.5所述强连通轮廓边缘点集合B，采用基于HOUGH变换的圆方程参数求解，得到压痕圆的粗定位圆心二维像素坐标O1(1697,1329)和像素半径r1＝881.26；
S3获取压痕圆轮廓边缘点图像像素坐标集合；
S3.1以步骤S2.6所述粗定位压痕圆圆心O1(1697,1329)为起点，按照1度的角度间隔作360条射线；
S3.2顺序记录步骤S3.1所述每条射线经过位置的PIC中的灰度值序列SEQ；
S3.3对步骤S3.2所述灰度值序列SEQ，作用半径长度为15的一维轴对称线性滤波器{1.2952,1.4973,1.7137,1.9419,2.1785,2.4197,2.6609,2.8969,3.1225,3.3322,3.5207,3.6827,3.8139,3.9104,3.9695}，进行一维线性滤波，得到灰度值序列S；
S3.4取步骤S3.3所述灰度值序列S中的极大响应值点作为该射线方向对应的压痕圆轮廓边缘；
S3.5重复步骤S3.3-S3.4，分别得到布氏硬度压痕圆其它359个方向的轮廓边缘精确拟合结果，形成360个压痕圆轮廓边缘点图像像素坐标集合T；
S4获取布氏硬度压痕圆直径；
S4.1将步骤S3.5生成的360个压痕圆轮廓边缘点图像像素坐标集合T，进行标准圆的方程拟合，求解出拟合圆直径Φ＝1769.48、方差σ＝0.99和圆心点坐标O2(1683、1324)；
S4.2因为σ≤Φ×1℅，故Φ＝1769.48为压痕圆直径最终测量结果。
实施例二
S1.采集布氏硬度压痕圆图像；
S1.1用照相机拍摄布氏硬度压痕圆图像，设备参数如下表所示：
(1)工业相机
品名 分辨率 感光面积 芯片 帧率 快门 接口
工业相机 3856x2764 4.2X5.63 CMOS 15 滚动 USB
(2)高解析度远心镜头
品名 倍数 WD 景深 NA CCD尺寸 F/# 接口
远心镜头 1X 100mm 2.2mm 0.056 2/3 6.9 C
(3)定制光源
品名 口径 颜色 调试
同轴平行光源 30X 30mm 白色 亮度可调
S1.2将步骤S1.1所述布氏硬度压痕圆图像输入计算机；
S1.3计算机将所述布氏硬度压痕圆图像生成标准的8Bit无损图像格式BMP，并保存；
S2获取压痕圆的粗定位圆心和半径；
S2.1在计算机中，用标准编程语言提供的图像格式解析代码读出步骤S1.3所保存的图像，作为算法的原始输入图像，记为PIC，设定三组不同的算法随机初始值【①超像素数＝70，紧密系数＝8；②超像素数＝250，紧密系数＝10；③超像素数＝300，紧密系数＝35；】，分别对所述PIC进行3次超像素过分割，得到同一图像3次不同的超像素过分割结果Hij,
式中，i为超像素过分割的序号，其值是1或2或3，j为每次超像素过分割结果图像中的超像素块序号，记为j＝1～Ni(其中N1＝389，N2＝267，N3＝316)，
式中，Nj为每次超像素过分割结果图像中的超像素块的总个数；
S2.2用一个长度为256的一维线性整型数组Histij[256]存放步骤S2.1所述每个超像素块Hij的灰度统计直方图，计算每个超像素块Hij与相邻超像素块灰度统计直方图Histij[256]的平均欧式距离Dij；
S2.3将步骤S2.2得到的Dij分别作用于PIC，对于每个图像像素，计算其在每次超像素分割中所属超像素块的3个Dij值总和，乘以PIC像素的灰度值，进行加权融合叠加，所有图像像素点遍历完毕，形成加权轮廓图像，记为PIC_EDGE；
S2.4对步骤S2.3所述PIC_EDGE通过标准OTSU分割得到轮廓边缘点集合A；
S2.5对步骤S2.4所述轮廓边缘点集合A，通过连通域分析，去除面积小于40个像素的连通区，得到强连通轮廓边缘点集合B；
S2.6对于步骤S2.5所述强连通轮廓边缘点集合B，采用基于HOUGH变换的圆方程参数求解，得到压痕圆的粗定位圆心二维像素坐标O1(1801,1385)和像素半径r1＝846.8；
S3获取压痕圆轮廓边缘点图像像素坐标集合；
S3.1以步骤S2.6所述粗定位压痕圆圆心O1(1801,1385)为起点，按照1度的角度间隔作360条射线；
S3.2顺序记录步骤S3.1所述每条射线经过位置的PIC中的灰度值序列SEQ；
S3.3对步骤S3.2所述灰度值序列SEQ，作用半径长度为15的一维轴对称线性滤波器{1.2952,1.4973,1.7137,1.9419,2.1785,2.4197,2.6609,2.8969,3.1225,3.3322,3.5207,3.6827,3.8139,3.9104,3.9695}，进行一维线性滤波，得到灰度值序列S；
S3.4取步骤S3.3所述灰度值序列S中的极大响应值点作为该射线方向对应的压痕圆轮廓边缘；
S3.5重复步骤S3.3-S3.4，分别得到布氏硬度压痕圆其它359个方向的轮廓边缘精确拟合结果，形成360个压痕圆轮廓边缘点图像像素坐标集合T；
S4获取布氏硬度压痕圆直径；
S4.1将步骤S3.5生成的360个压痕圆轮廓边缘点图像像素坐标集合T，进行标准圆的方程拟合，求解出拟合圆直径Φ＝1693.6、方差σ＝17.4和圆心点坐标O2(1806、1376)；
S4.2因为此时σ＞Φ×1℅,故执行以下步骤：
S4.3顺序计算步骤S3.5所述360个压痕圆轮廓边缘点集合T中的每个边缘点和步骤S4.1所述圆心点O2(1806、1376)之间的标准欧式距离dk,式中，k为1～360的整数；
S4.4遍历步骤S4.3所述dk，如果dk≤3×σ，则在集合T中保留该边缘点，否则从集合T中剔除该边缘点；
S4.5用经过步骤S4.4后保留的有效边缘点集合T，重复执行步骤S4.1,求解出新的拟合圆直径Φ’＝1687.9、方差σ’＝11.3和圆心点坐标O2’(1802、1381)，根据新的拟合结果，σ’≤Φ’×1℅，故Φ’＝1687.9为压痕圆直径最终测量结果。
本说明书中未作详细描述的内容，属于本专业技术人员公知的现有技术。

Claims (1)

1.布氏硬度压痕圆直径的测量方法，其步骤如下：
S1.采集布氏硬度压痕圆图像；
S1.1用照相机拍摄布氏硬度压痕圆图像；
S1.2将步骤S1.1所述布氏硬度压痕圆图像输入计算机；
S1.3计算机将所述布氏硬度压痕圆图像生成标准的8Bit无损图像格式BMP，并保存；
S2获取压痕圆的粗定位圆心和半径；
S2.1在计算机中，用标准编程语言提供的图像格式解析代码读出步骤S1.3所保存的图像，作为算法的原始输入图像，记为PIC，设定三组不同的算法随机初始值，分别对所述PIC进行3次超像素过分割，得到同一图像3次不同的超像素过分割结果Hij,
式中，i为超像素过分割的序号，其值是1或2或3，j为每次超像素过分割结果图像中的超像素块序号，记为j＝1～Ni，
式中，Nj为每次超像素过分割结果图像中的超像素块的总个数；
S2.2用一个长度为256的一维线性整型数组Histij[256]存放步骤S2.1所述每个超像素块Hij的灰度统计直方图，计算每个超像素块Hij与相邻超像素块灰度统计直方图Histij[256]的平均欧式距离Dij；
S2.3将步骤S2.2得到的Dij分别作用于PIC，对于每个图像像素，计算其在每次超像素分割中所属超像素块的3个Dij值总和，乘以PIC像素的灰度值，进行加权融合叠加，所有图像像素点遍历完毕，形成加权轮廓图像，记为PIC_EDGE；
S2.4对步骤S2.3所述PIC_EDGE通过标准OTSU分割得到轮廓边缘点集合A；
S2.5对步骤S2.4所述轮廓边缘点集合A，通过连通域分析，去除面积小于40个像素的连通区，得到强连通轮廓边缘点集合B；
S2.6对于步骤S2.5所述强连通轮廓边缘点集合B，采用基于HOUGH变换的圆方程参数求解，得到压痕圆的粗定位圆心二维像素坐标O1(x1,y1)和像素半径r1；
S3获取压痕圆轮廓边缘点图像像素坐标集合；
S3.1以步骤S2.6所述粗定位压痕圆圆心O1(x1,y1)为起点，按照1度的角度间隔作360条射线；
S3.2顺序记录步骤S3.1所述每条射线经过位置的PIC中的灰度值序列SEQ；
S3.3对步骤S3.2所述灰度值序列SEQ，作用半径长度为15的一维轴对称线性滤波器{1.2952,1.4973,1.7137,1.9419,2.1785,2.4197,2.6609,2.8969,3.1225,3.3322,3.5207,3.6827,3.8139,3.9104,3.9695}，进行一维线性滤波，得到灰度值序列S；
S3.4取步骤S3.3所述灰度值序列S中的极大响应值点作为该射线方向对应的压痕圆轮廓边缘；
S3.5重复步骤S3.3-S3.4，分别得到布氏硬度压痕圆其它359个方向的轮廓边缘精确拟合结果，形成360个压痕圆轮廓边缘点图像像素坐标集合T；
S4获取布氏硬度压痕圆直径；
S4.1将步骤S3.5生成的360个压痕圆轮廓边缘点图像像素坐标集合T，进行标准圆的方程拟合，求解出拟合圆直径Φ、方差σ和圆心点坐标O2(x2、y2)；
S4.2如果σ≤Φ×1℅，则Φ为压痕圆直径最终测量结果，否则进行步骤S4.3-S4.5；
S4.3顺序计算步骤S3.5所述360个压痕圆轮廓边缘点集合T中的每个边缘点和步骤S4.1所述圆心点O2(x2、y2)之间的标准欧式距离dk,式中，k为1～360的整数；
S4.4遍历步骤S4.3所述dk，如果dk≤3×σ，则在集合T中保留该边缘点，否则从集合T中剔除该边缘点；
S4.5用经过步骤S4.4后保留的有效边缘点集合T，重复步骤S4.1-S4.2。
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