CN113014808A - 图像采集系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种图像采集系统,适于对管状元件端部的坡口进行对焦后采集坡口图像,包括:视觉组件,适于采集管状元件的坡口图像,驱动装置,与视觉组件相连,适于驱动视觉组件直线运动;计算设备,与视觉组件相连,适于从视觉组件获取当前坡口图像,确定当前坡口图像中的坡口的当前离焦直径,根据离焦深度模型确定目标离焦直径,并基于当前离焦直径、当前采集位置和目标离焦直径确定对焦后的目标采集位置,以便视觉组件基于所述目标采集位置采集对焦后的坡口图像。本发明一并公开了相应的图像采集方法及计算设备。根据本发明的图像采集方案,能实现自动对管状元件的坡口进行对焦,采集对焦后的清晰的坡口图像。
Description
技术领域
本发明涉及视觉检测技术领域,尤其涉及一种可自动对焦的图像采集系统及方法。
背景技术
在视觉检测领域,自动对焦有着举足轻重的地位。自动对焦保障了相机获取图像的质量,从而保障了视觉检测的准确性。现在的智能相机一般都具有自动对焦功能,这种自动对焦的实现方式是改变焦距。而在工业领域,经常存在超出智能相机自动对焦范围的情况,因此,在工业上可以采用改变物距的方式来实现自动对焦。
例如,在对燃料棒坡口进行缺陷检测时,需要采集燃料棒端部的坡口图像,根据坡口图像来检测坡口缺陷。在采集坡口图像过程中,为了避免对燃料棒坡口造成损伤,一般不会使用定位装置对燃料棒进行定位,这种情况下,燃料棒在上料时不可避免地会产生窜动,且窜动范围较大,在每次上料燃料棒产生窜动时,均需要对其坡口进行重新对焦。
为此,需要一种通过改变物距来实现自动对焦的图像采集方案,以解决上述技术方案中存在的问题。
发明内容
为此,本发明提供一种图像采集系统及方法,以力图解决或至少缓解上面存在的问题。
根据本发明的第一个方面,提供一种图像采集系统,适于对管状元件端部的坡口进行对焦后采集坡口图像,包括:视觉组件,适于采集管状元件的坡口图像,驱动装置,与视觉组件相连,适于驱动视觉组件直线运动;计算设备,与视觉组件相连,适于从视觉组件获取当前坡口图像,确定当前坡口图像中的坡口的当前离焦直径,根据离焦深度模型确定目标离焦直径,并基于当前离焦直径、当前采集位置和目标离焦直径确定对焦后的目标采集位置,以便视觉组件基于所述目标采集位置采集对焦后的坡口图像。
可选地,在根据本发明的图像采集系统中,所述视觉组件还适于基于预定距离间隔采集多张坡口图像;所述计算设备适于确定每张坡口图像中的坡口的离焦直径,根据每张坡口图像中的坡口的离焦直径、以及采集所述坡口图像时的采集位置,建立离焦深度模型。
可选地,在根据本发明的图像采集系统中,所述计算设备适于根据以下公式确定目标采集位置:
x=x1+(y1-y)/k;
其中,k表示离焦深度模型的斜率,y表示坡口的目标离焦直径,y1表示当前离焦直径,x1表示与所述当前离焦直径相对应的当前采集位置,x表示目标采集位置。
可选地,在根据本发明的图像采集系统中,所述驱动装置适于驱动视觉组件每运动预定距离采集一张坡口图像,共采集预定数量的坡口图像。
可选地,在根据本发明的图像采集系统中,所述采集位置是驱动装置的位置;所述驱动装置适于运动至目标采集位置,以便带动视觉组件在相应位置采集对焦后的坡口图像。
可选地,在根据本发明的图像采集系统中,所述视觉组件包括:环形光源,适于对管状元件的坡口进行环形光的打光;位于所述环形光源后方的镜头和相机,适于采集管状元件的坡口图像。
根据本发明的第二个方面,提供一种图像采集方法,在如上所述的图像采集系统中执行,适于对管状元件端部的坡口进行对焦后采集坡口图像,所述方法包括:在当前采集位置采集当前坡口图像;确定所述当前坡口图像中的坡口的当前离焦直径,所述离焦直径为坡口的内圆直径和外圆直径的均值;根据离焦深度模型确定目标离焦直径,并基于当前离焦直径、当前采集位置和目标离焦直径确定对焦后的目标采集位置;基于所述目标采集位置采集对焦后的坡口图像。
可选地,在根据本发明的图像采集方法中,在采集当前坡口图像之前,还包括步骤:基于预定距离间隔采集多张坡口图像;确定每张坡口图像中的坡口的离焦直径;根据每张坡口图像中的坡口的离焦直径、以及采集所述坡口图像时的采集位置,建立离焦深度模型。
可选地,在根据本发明的图像采集方法中,根据以下公式确定目标采集位置:
x=x1+(y1-y)/k;
其中,k表示离焦深度模型的斜率,y表示坡口的目标离焦直径,y1表示当前离焦直径,x1表示与所述当前离焦直径相对应的当前采集位置,x表示目标采集位置。
可选地,在根据本发明的图像采集方法中,所述图像采集系统包括视觉组件、驱动装置,所述基于预定距离间隔采集多张坡口图像的步骤包括:驱动装置驱动视觉组件直线运动,每运动预定距离采集一张坡口图像,共采集预定数量的坡口图像。
可选地,在根据本发明的图像采集方法中,所述采集位置是驱动装置的位置,基于目标采集位置采集对焦后的坡口图像的步骤包括:驱动装置运动至目标采集位置,以便带动视觉组件在相应位置采集对焦后的坡口图像。
根据本发明的第三个方面,提供一种图像采集方法,在计算设备中执行,包括步骤:建立离焦深度模型;获取在当前采集位置采集的当前坡口图像;确定所述当前坡口图像中的坡口的当前离焦直径,所述离焦直径为坡口的内圆直径和外圆直径的均值;根据离焦深度模型确定目标离焦直径,并基于当前离焦直径、当前采集位置和目标离焦直径确定对焦后的目标采集位置,以便基于目标采集位置采集坡口图像。
可选地,在根据本发明的图像采集方法中,建立离焦深度模型的步骤包括:获取基于预定距离间隔采集的多张坡口图像;确定每张坡口图像中的坡口的离焦直径;根据每张坡口图像中的坡口的离焦直径、以及采集所述坡口图像时的采集位置,建立离焦深度模型。
可选地,在根据本发明的图像采集方法中,根据以下公式确定目标采集位置:
x=x1+(y1-y)/k;
其中,k表示离焦深度模型的斜率,y表示坡口的目标离焦直径,y1表示当前离焦直径,x1表示与所述当前离焦直径相对应的当前采集位置,x表示目标采集位置。
可选地,在根据本发明的图像采集方法中,在确定坡口图像中的坡口的离焦直径之前,包括步骤:对坡口图像进行二值化和腐蚀膨胀处理;提取坡口图像上的坡口轮廓,以便基于坡口轮廓确定离焦直径。
可选地,在根据本发明的图像采集方法中,确定坡口图像中的坡口的离焦直径的步骤包括:利用平均值法拟合坡口轮廓的内圆直径与圆心、以及外圆直径与圆心,以确定内圆直径和外圆直径;基于内圆直径和外圆直径,确定离焦直径。
根据本发明的第四个方面,提供一种计算设备,包括:至少一个处理器;和存储有程序指令的存储器,当所述程序指令被所述处理器读取并执行时,使得所述计算设备执行如上所述的图像采集方法。
根据本发明的第五个方面,提供一种存储有程序指令的可读存储介质,当所述程序指令被计算设备读取并执行时,使得所述计算设备执行如上所述的图像采集方法。
根据本发明的图像采集方案,计算设备基于坡口图像中的环形坡口的离焦直径、与采集相应坡口图像时的采集位置之间的关系建立离焦深度模型。在上料之后通过视觉组件采集管状元件的坡口图像后,计算设备根据在当前采集位置采集的坡口图像可以确定当前离焦直径,并可以获取当前采集位置,进而,根据离焦深度模型可以确定对焦后的目标采集位置,基于目标采集位置控制驱动装置带动视觉组件相对管状元件的坡口运动至对焦,以便利用视觉组件采集到对焦后的清晰的坡口图像。这样,根据本发明的图像采集系统和方法,针对管状元件在上料过程中因产生窜动而与视觉组件之间的相对距离发生改变的问题,能实现自动对管状元件的坡口进行对焦,以采集对焦后的清晰的坡口图像。基于自动对焦,不仅有利于提升坡口图像的清晰度,保证图像质量,而且提高了图像采集效率。
此外,基于高质量的清晰的坡口图像,可以进一步提高对坡口缺陷检测的精度。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
为了实现上述以及相关目的,本文结合下面的描述和附图来描述某些说明性方面,这些方面指示了可以实践本文所公开的原理的各种方式,并且所有方面及其等效方面旨在落入所要求保护的主题的范围内。通过结合附图阅读下面的详细描述,本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。遍及本公开,相同的附图标记通常指代相同的部件或元素。
图1示出了根据本发明一个实施例的管状元件100及其端部坡口的示意图;
图2示出了根据本发明一个实施例的图像采集系统200的结构图;
图3示出了根据本发明一个实施例的建立离焦深度模型的示意图;
图4示出了根据本发明一个实施例的图像采集方法400(在系统100中执行)的示意图;
图5a、图5b分别示出了根据本发明一个实施例的坡口图像、处理后的坡口图像的示意图;
图6示出了根据本发明一个实施例的计算设备600的示意图;以及
图7示出了根据本发明一个实施例的图像采集方法700(在计算设备600中执行)的示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本发明的图像采集方案包括图像采集系统和在该系统中执行的图像采集方法,能实现在采集管状元件端部的坡口图像时自动对坡口进行对焦。
本发明的图像采集方案适于采集管状元件端部的环形坡口的图像,以便根据坡口图像来检测坡口缺陷。需要说明的是,虽然本发明的技术方案是针对燃料棒坡口缺陷检测过程中、在采集坡口图像时的对焦问题而提出,但是本领域技术人员可以理解,本发明的图像采集方案可用于采集任意管状元件的端部坡口图像,而不局限于燃料棒。本发明对待检测的管状元件的材料、尺寸等均不做限制。
图1示出了根据本发明一个实施例的管状元件100及其端面坡口的示意图。
如图1所示,管状元件100的端面设有环形坡口110,坡口110包括外倒角面111、内倒角面113以及连接两个倒角面的圆角,圆角位于坡口110的顶端。管状元件100例如可以是燃料棒,该燃料棒的两端通过专用车刀加工形成坡口,坡口的内外倒角面形成120°的倒角,该倒角的顶端形成半径为0.05mm的圆角。在实践中,燃料棒内会填装芯块,但不会影响本发明的技术方案中对坡口的图像采集。应当理解,图1所示的管状元件100仅为一个示例,本发明对管状元件100的材料、内外壁直径、长度、坡口倒角尺寸等均不做限制。
图2示出了根据本发明一个实施例的图像采集系统200的结构图。
系统200可用于采集管状元件(例如前述管状元件100)端部的环形坡口图像。系统200包括视觉组件210、驱动装置220和计算设备(计算设备未在图2中示出)。
视觉组件210用于采集管状元件100端部的坡口图像。视觉组件210与计算设备通信连接,在采集坡口图像后,将坡口图像发送至计算设备。应当指出,计算设备分别与驱动装置220、视觉组件210相连,可以控制驱动装置220、视觉组件210的工作。
驱动装置220与视觉组件210相连,可以驱动视觉组件210沿直线运动。通过驱动装置220带动视觉组件210位移,可以调节视觉组件210相对于管状元件端部的位置、距离,这样,通过改变物距可以调节采集坡口图像时的焦距,以实现自动对焦。应当指出,本发明对驱动装置220的种类、具体结构或构造均不做限制,所有能实现驱动视觉组件210直线运动的驱动装置均在本发明的保护范围之内。
在一种实施方式中,管状元件100布置在X轴方向,换言之,管状元件100的轴线与X轴平行。相应地,驱动装置220用于带动视觉组件210沿X轴方向直线运动,以便调节视觉组件210与管状元件100端部坡口的相对位置、相对距离。
根据一个实施例,如图2所示,视觉组件210包括环形光源211和位于环形光源211后方的镜头213、相机214,镜头213与相机214连接。通过镜头213与相机214可以采集管状元件100的坡口图像。环形光源211适于对管状元件100的坡口进行环形光的打光,环形光源211的形状与管状元件100的坡口形状相适应,这样,相机214采集到的坡口图像质量更高,使坡口区域在图像中高亮显示,成像清晰。
另外,视觉组件210还包括位于环形光源211后方的同轴光源212,镜头213与相机214位于同轴光源212后方。也即是,同轴光源212位于环形光源211和镜头213之间。同轴光源212适于对管状元件100的坡口进行同轴光的打光,且同轴光源212与环形光源211同轴,即,同轴光源212的光轴与环形光源211的光轴位于同一条直线上。并且,同轴光源212的光轴、环形光源211的光轴均与管状元件100的轴线位于同一条直线上。需要说明的是,同轴光源可以与环形光源组合使用,同时对管状元件进行打光,以使坡口图像成像质量更高,
应当指出的是,由于管状元件100在上料过程中不可避免会产生窜动,在根据本发明的系统200采集管状元件100端部的坡口图像时,需要对坡口对焦之后再采集坡口图像,以保证采集的坡口图像的清晰度。
根据本发明的系统200,通过在计算设备预先建立离焦深度模型,针对管状元件100在上料过程中因产生窜动而与视觉组件210之间的相对距离发生改变的问题,系统200能实现自动对管状元件100端部的坡口进行对焦,以采集对焦后的清晰的坡口图像。
具体而言,在上料之后采集管状元件100的坡口图像时,视觉组件210首先在当前采集位置采集一张坡口图像,该坡口图像作为当前坡口图像,也即是在对焦之前采集的坡口图像。计算设备可以获取视觉组件210采集的当前坡口图像,并可以基于相应算法计算当前坡口图像中的坡口的当前离焦直径。离焦直径可以反应坡口成像的大小。需要说明的是,离焦直径为环形坡口的内圆直径和外圆直径的均值。基于坡口图像中的离焦直径来确定坡口成像的大小,可以避免因相机景深不足而造成的坡口边缘模糊产生的影响。
需要说明的是,离焦深度模型是基于坡口图像中的环形坡口的离焦直径、与采集相应坡口图像时的采集位置之间的关系而建立的。也就是说,离焦深度模型可以反应坡口图像中的环形坡口的离焦直径与采集位置之间的关系。可以理解,坡口图像中的离焦直径与采集位置呈线性关系。
计算设备根据预先建立的离焦深度模型,可以确定已知的对焦清晰后的目标离焦直径。通过获取当前采集位置,进而,根据离焦深度模型,并基于目标离焦直径、当前离焦直径、当前采集位置可以确定对焦后的目标采集位置,基于目标采集位置可以采集到对焦后的清晰的坡口图像。
在确定目标采集位置之后,计算设备基于目标采集位置来控制驱动装置220带动视觉组件210沿X轴方向直线运动相应位移,以便抵达目标采集位置。也即是调节视觉组件210与管状元件100端部坡口的相对距离,以使视觉组件210的相机和镜头相对于管状元件100的坡口运动至对焦。这样,视觉组件210的相机和镜头可以采集对焦后的清晰的坡口图像。
应当指出,本发明对采集位置对应的主体不做限制,只要采集位置可以反应视觉组件210与管状元件100的坡口的相对位置关系即可。例如,采集位置可以是基于视觉组件210的位置,也可以是基于驱动装置220的位置。
根据一个实施例,驱动装置220在做直线运动时带动视觉组件210同步运动。当前采集位置、目标采集位置均是基于驱动装置220的位置。这样,通过驱动装置220运动至目标采集位置,带动视觉组件210运动至相应位置,视觉组件210(相机和镜头)在相应位置可以对坡口对焦、采集到对焦后的坡口图像。
在一种实施方式中,如图2所示,系统100还包括第一底板230、第二底板240。视觉组件210安装于第一底板230上,驱动装置220安装于第二底板240上。
驱动装置220例如可以是伺服电机,但不限于此。第二底板240上设有直线导轨241,驱动装置220与直线导轨241可滑动地连接,适于沿直线导轨241直线运动。并且,驱动装置220通过连接板223与第一底板230连接,这样,当驱动装置220沿直线导轨241直线运动时,驱动连接板223同步运动,从而通过连接板223带动与其相连的第一底板230以及安装于第一底板230上的视觉组件210同步做直线运动,以使相机214和镜头213相对于管状元件100的坡口运动至对焦。
视觉组件210还包括环形光源调节模块215、同轴光源调节模块216、相机调节模块217,这些调节模块分别固定安装在第一底板230上。其中,环形光源调节模块215与环形光源211连接,适于对环形光源211的位置和/或角度进行微调;同轴光源调节模块216与同轴光源212连接,适于对同轴光源212的位置和/或角度进行微调;相机调节模块217与相机214连接,适于对相机214和镜头213的位置和/或角度进行微调。
应当指出,本发明对环形光源调节模块215、同轴光源调节模块216、相机调节模块217的具体结构不做限制,所有能实现对位置和/或角度进行微调的结构均在本发明的保护范围之内。
根据一个实施例,系统100为了实现自动对焦功能,需要预先在计算设备中建立离焦深度模型。具体地,通过驱动装置220带动视觉组件210沿X轴方向直线运动,每运动预定距离通过视觉组件210采集一张坡口图像,以使视觉组件210基于预定距离间隔采集多张坡口图像。这里,视觉组件210基于预定距离间隔共采集预定数量的坡口图像,将预定数量的坡口图像作为样本数据。应当指出,在采集样本数据时,在驱动装置220带动视觉组件210沿X轴方向直线运动过程中,其中存在一个对焦清晰的目标采集位置,基于目标采集位置可以采集到对坡口对焦后的清晰的坡口图像,该对焦后的坡口图像中的离焦直径即是目标离焦直径,可以作为判断是否对焦清晰的依据。也就是说,通过计算所采集的坡口图像中的离焦直径,当离焦直径等于目标离焦直径时,可以确定该坡口图像是在目标采集位置采集的对焦后的清晰坡口图像。
计算设备通过从视觉组件210获取上述预定数量的坡口图像,基于相应算法计算每张坡口图像中的坡口的离焦直径,进而,根据每张坡口图像中的坡口的离焦直径、以及采集每张坡口图像时的采集位置,来建立离焦深度模型。应当指出,计算设备在计算每张坡口图像中的坡口的离焦直径之前,需要基于图像处理算法对每张坡口图像进行预处理,并提取坡口轮廓信息。其中,图5a、图5b分别示出了根据本发明一个实施例的采集到的原始坡口图像、处理后的坡口图像的示意图。这里,本发明对计算设备处理坡口图像、提取坡口轮廓的具体方法不做限制。现有技术中所有能实现对图像处理后提取特征轮廓的方法均在本发明的保护范围之内。
在一种实施方式中,设置驱动装置220的位置为D,在此调节镜头的焦距至成像最清晰,D即是对焦后的目标采集位置。进而,控制驱动装置200从D-5mm处沿直线运动至D+5mm处,并且每隔0.5mm采集一张坡口图像,共采集21张坡口图像。
图3示出了根据本发明一个实施例的建立离焦深度模型的示意图。如图3所示,根据每张坡口图像中的离焦直径、以及采集该坡口图像时的采集位置可以拟合出一条直线。也就是说,坡口图像中的离焦直径与采集位置呈线性关系,所建立的离焦深度模型为线性函数。这里,可以采用最小二乘法求取线性函数的斜率k,从而确立离焦深度模型。基于建立的离焦深度模型可以确定在任一采集位置采集的坡口图像的离焦直径。
在建立离焦深度模型后,已知在建立的离焦深度模型中对焦清晰后的目标离焦直径为y,并且,获取的当前采集位置为x1,根据在当前采集位置采集的坡口图像确定当前离焦直径为y1。随后,根据斜率k、目标离焦直径y、当前离焦直径y1以及当前采集位置x1,便可以确定与当前离焦直径y1相对应的对焦后的目标采集位置x。
具体而言,上述计算目标采集位置x的方法可以用以下公式来表示:
x=x1+(y1-y)/k;
式中,k表示离焦深度模型的斜率,y表示坡口的目标离焦直径,y1表示当前离焦直径,x1表示与当前离焦直径相对应的当前采集位置,x表示目标采集位置。
图4示出了根据本发明一个实施例的图像采集方法400的示意图。方法400在如上所述的图像采集系统100中执行,能实现在对管状元件端部的坡口进行对焦后采集坡口图像。
如图4所示,方法400始于步骤S410。在步骤S410中,在当前采集位置采集当前坡口图像。步骤S410由系统100中的视觉组件210执行。这里,当前坡口图像即是在对焦之前采集的坡口图像。
随后,在步骤S420中,确定当前坡口图像中的坡口的当前离焦直径,这里,离焦直径为坡口的内圆直径和外圆直径的均值。步骤S420由系统100中的计算设备执行。如上文所述,系统100中的计算设备与视觉组件210相连,可以获取视觉组件210采集的当前坡口图像,并基于相应算法计算当前坡口图像中的坡口的当前离焦直径。需要说明的是,离焦直径可以反应坡口成像的大小,基于坡口图像中的离焦直径来确定坡口成像的大小,可以避免因相机景深不足而造成的坡口边缘模糊产生的影响。
随后,在步骤S430中,根据离焦深度模型确定目标离焦直径,并基于当前离焦直径、当前采集位置和目标离焦直径确定对焦后的目标采集位置。步骤S430由系统100中的计算设备执行。
需要说明的是,离焦深度模型是基于坡口图像中的环形坡口的离焦直径、与采集相应坡口图像时的采集位置之间的关系而建立的。可以理解,坡口图像中的离焦直径与采集位置呈线性关系。计算设备根据预先建立的离焦深度模型,可以确定已知的对焦清晰后的目标离焦直径。通过获取当前采集位置,进而,根据离焦深度模型,并基于目标离焦直径、当前离焦直径、当前采集位置可以确定对焦后的目标采集位置。
最后,在步骤S440中,基于目标采集位置采集对焦后的坡口图像。步骤S440由系统100中的驱动装置220和视觉组件210相配合完成。这里,驱动装置220在做直线运动时,带动视觉组件210同步运动,以便基于目标采集位置采集对焦后的坡口图像。
在一个实施例中,当前采集位置、目标采集位置均是基于驱动装置220的位置。这样,通过驱动装置220运动至目标采集位置,带动视觉组件210运动至相应位置,视觉组件210在相应位置可以对坡口对焦、采集到对焦后的坡口图像。
根据一个实施例,在采集当前坡口图像之前,预先建立离焦深度模型。建立离焦深度模型具体包括以下步骤:
首先,基于预定距离间隔采集多张坡口图像。该步骤由系统100中的驱动装置220和视觉组件210相配合完成。视觉组件210将采集的多张坡口图像发送给计算设备。具体地,驱动装置220带动视觉组件210沿X轴方向直线运动,每运动预定距离通过视觉组件210采集一张坡口图像,以使视觉组件210基于预定距离间隔采集多张坡口图像。这里,视觉组件210基于预定距离间隔共采集预定数量的坡口图像,将预定数量的坡口图像作为样本数据。
随后,确定每张坡口图像中的坡口的离焦直径。该步骤由系统100中的计算设备执行。计算设备在从视觉组件210获取多张坡口图像后,确定每张坡口图像中的坡口的离焦直径。应当指出,在采集样本数据时,在驱动装置220带动视觉组件210沿X轴方向直线运动过程中,其中存在一个对焦清晰的目标采集位置,基于目标采集位置可以采集到对坡口对焦后的清晰的坡口图像,该对焦后的坡口图像中的离焦直径即是目标离焦直径。
最后,根据每张坡口图像中的坡口的离焦直径、以及采集坡口图像时的采集位置,建立离焦深度模型。该步骤由由系统100中的计算设备执行。具体而言,计算设备通过从视觉组件210获取上述预定数量的坡口图像,基于相应算法计算每张坡口图像中的坡口的离焦直径,进而,根据每张坡口图像中的坡口的离焦直径、以及采集每张坡口图像时的采集位置,来建立离焦深度模型。
需要说明的是,计算设备在计算每张坡口图像中的坡口的离焦直径之前,需要基于图像处理算法对每张坡口图像进行预处理,并提取坡口轮廓信息。其中,图5a、图5b分别示出了根据本发明一个实施例的采集到的原始坡口图像、处理后的坡口图像的示意图。这里,本发明对计算设备处理坡口图像、提取坡口轮廓的具体方法不做限制。
在一种实施方式中,如图3所示,根据每张坡口图像中的离焦直径、以及采集该坡口图像时的采集位置可以拟合出一条直线。也就是说,坡口图像中的离焦直径与采集位置呈线性关系,所建立的离焦深度模型为线性函数。这里,可以采用最小二乘法求取线性函数的斜率k,从而确立离焦深度模型。基于建立的离焦深度模型可以确定在任一采集位置采集的坡口图像的离焦直径。
在建立离焦深度模型后,已知在建立的离焦深度模型中对焦清晰后的目标离焦直径为y,并且,获取的当前采集位置为x1,根据在当前采集位置采集的坡口图像确定当前离焦直径为y1。随后,根据斜率k、目标离焦直径y、当前离焦直径y1以及当前采集位置x1,便可以确定与当前离焦直径y1相对应的对焦后的目标采集位置x。
具体而言,上述计算目标采集位置x的方法可以用以下公式来表示:
x=x1+(y1-y)/k
式中,k表示离焦深度模型的斜率,y表示坡口的目标离焦直径,y1表示当前离焦直径,x1表示与当前离焦直径相对应的当前采集位置,x表示目标采集位置。
根据本发明的图像采集方案,计算设备基于坡口图像中的环形坡口的离焦直径、与采集相应坡口图像时的采集位置之间的关系建立离焦深度模型。在上料之后通过视觉组件采集管状元件的坡口图像后,计算设备根据在当前采集位置采集的坡口图像可以确定当前离焦直径,并可以获取当前采集位置,进而,根据离焦深度模型可以确定对焦后的目标采集位置,基于目标采集位置控制驱动装置带动视觉组件相对管状元件的坡口运动至对焦,以便利用视觉组件采集到对焦后的清晰的坡口图像。这样,根据本发明的图像采集系统和方法,针对管状元件在上料过程中因产生窜动而与视觉组件之间的相对距离发生改变的问题,能实现自动对管状元件的坡口进行对焦,以采集对焦后的清晰的坡口图像。基于自动对焦,不仅有利于提升坡口图像的清晰度,保证图像质量,而且提高了图像采集效率。此外,基于高质量的清晰的坡口图像,可以进一步提高对坡口缺陷检测的精度。
图6示出了根据本发明一个实施例的计算设备600的示意图。
需要说明的是,图6所示的计算设备600仅为一个示例,在实践中,用于实施本发明的图像采集方法的计算设备可以是任意型号的设备,其硬件配置情况可以与图6所示的计算设备600相同,也可以不同。实践中用于实施本发明的图像采集方法的计算设备可以对图6所示的计算设备600的硬件组件进行增加或删减,本发明对计算设备的具体硬件配置情况不做限制。
如图6所示,在基本的配置602中,计算设备600典型地包括系统存储器606和一个或者多个处理器604。存储器总线608可以用于在处理器604和系统存储器606之间的通信。
取决于期望的配置,处理器604可以是任何类型的处理,包括但不限于:微处理器(μP)、微控制器(μC)、数字信息处理器(DSP)或者它们的任何组合。处理器604可以包括诸如一级高速缓存610和二级高速缓存612之类的一个或者多个级别的高速缓存、处理器核心614和寄存器616。示例的处理器核心614可以包括运算逻辑单元(ALU)、浮点数单元(FPU)、数字信号处理核心(DSP核心)或者它们的任何组合。示例的存储器控制器618可以与处理器604一起使用,或者在一些实现中,存储器控制器618可以是处理器604的一个内部部分。
取决于期望的配置,系统存储器606可以是任意类型的存储器,包括但不限于:易失性存储器(诸如RAM)、非易失性存储器(诸如ROM、闪存等)或者它们的任何组合。系统存储器606可以包括操作系统620、一个或者多个程序622以及程序数据624。在一些实施方式中,程序622可以布置为在操作系统上由一个或多个处理器604利用程序数据624执行指令。
计算设备600还可以包括有助于从各种接口设备(例如,输出设备642、外设接口644和通信设备646)到基本配置602经由总线/接口控制器630的通信的接口总线640。示例的输出设备642包括图形处理单元648和音频处理单元650。它们可以被配置为有助于经由一个或者多个A/V端口652与诸如显示器或者扬声器之类的各种外部设备进行通信。示例外设接口644可以包括串行接口控制器654和并行接口控制器656,它们可以被配置为有助于经由一个或者多个I/O端口658和诸如输入设备(例如,键盘、鼠标、笔、语音输入设备、触摸输入设备)或者其他外设(例如打印机、扫描仪等)之类的外部设备进行通信。示例的通信设备646可以包括网络控制器660,其可以被布置为便于经由一个或者多个通信端口664与一个或者多个其他计算设备662通过网络通信链路的通信。
网络通信链路可以是通信介质的一个示例。通信介质通常可以体现为在诸如载波或者其他传输机制之类的调制数据信号中的计算机可读指令、数据结构、程序模块,并且可以包括任何信息递送介质。“调制数据信号”可以这样的信号,它的数据集中的一个或者多个或者它的改变可以在信号中编码信息的方式进行。作为非限制性的示例,通信介质可以包括诸如有线网络或者专线网络之类的有线介质,以及诸如声音、射频(RF)、微波、红外(IR)或者其它无线介质在内的各种无线介质。这里使用的术语计算机可读介质可以包括存储介质和通信介质二者。
在根据本发明的计算设备600中,应用622包括用于执行图像采集方法700的指令,该指令可以指示处理器604执行本发明的图像采集方法700,能实现在采集管状元件端部的坡口图像时自动对坡口进行对焦。
图7示出了根据本发明一个实施例的图像采集方法700的流程图。方法700在计算设备(例如前述计算设备600)中执行。如图7所示,方法700始于步骤S710。
在步骤S710中,建立离焦深度模型。
随后,在步骤S720中,获取在当前采集位置采集的当前坡口图像。这里,如前文所述,计算设备600是从视觉组件210获取坡口图像。
随后,在步骤S730中,确定当前坡口图像中的坡口的当前离焦直径。这里,离焦直径为坡口的内圆直径和外圆直径的均值。如上文所述,计算设备600与视觉组件210相连,可以获取视觉组件210采集的当前坡口图像,并基于相应算法计算当前坡口图像中的坡口的当前离焦直径。
最后,在步骤S740中,根据离焦深度模型确定目标离焦直径,并基于当前离焦直径、当前采集位置和目标离焦直径确定对焦后的目标采集位置,以便基于目标采集位置采集坡口图像。
需要说明的是,离焦深度模型是基于坡口图像中的环形坡口的离焦直径、与采集相应坡口图像时的采集位置之间的关系而建立的。可以理解,坡口图像中的离焦直径与采集位置呈线性关系。计算设备根据预先建立的离焦深度模型可以确定已知的对焦清晰后的目标离焦直径。通过获取当前采集位置,进而,根据离焦深度模型,并基于目标离焦直径、当前离焦直径、当前采集位置可以确定对焦后的目标采集位置。
根据一个实施例,建立离焦深度模型的步骤包括:
首先,获取基于预定距离间隔采集的多张坡口图像。这里,基于预定距离间隔采集的多张坡口图像是由驱动装置220和视觉组件210相配合完成,视觉组件210将采集的多张坡口图像发送给计算设备。
进而,确定每张坡口图像中的坡口的离焦直径。
最后,根据每张坡口图像中的坡口的离焦直径、以及采集坡口图像时的采集位置,建立离焦深度模型。
根据一个实施例,计算设备600可以按照以下方法计算坡口图像中的坡口的离焦直径:
利用平均值法拟合坡口轮廓的内圆直径与圆心、以及外圆直径与圆心,以确定内圆直径和外圆直径。这里,平均值法是利用圆上各点的坐标均值拟合圆心,圆上的点与圆心之间的平均距离即为半径。进而,基于内圆直径和外圆直径,计算内圆直径和外圆直径的均值,即是离焦直径。
在一个实施例中,计算设备600在计算每张坡口图像中的坡口的离焦直径之前,基于图像处理算法对每张坡口图像进行预处理,并提取坡口轮廓信息。其中,图5a、图5b分别示出了根据本发明一个实施例的采集到的原始坡口图像、处理后的坡口图像的示意图。
具体而言,在确定坡口图像中的坡口的离焦直径之前,对采集到的原始坡口图像进行二值化和腐蚀膨胀处理。进而,从处理后的坡口图像上提取坡口轮廓,以便基于坡口轮廓确定离焦直径。
在一个实施方式中,如图3所示,根据每张坡口图像中的离焦直径、以及采集该坡口图像时的采集位置可以拟合出一条直线。也就是说,坡口图像中的离焦直径与采集位置呈线性关系,所建立的离焦深度模型为线性函数。这里,可以采用最小二乘法求取线性函数的斜率k,从而确立离焦深度模型。基于建立的离焦深度模型可以确定在任一采集位置采集的坡口图像的离焦直径。
在建立离焦深度模型后,已知在建立的离焦深度模型中对焦清晰后的目标离焦直径为y,并且,获取的当前采集位置为x1,根据在当前采集位置采集的坡口图像确定当前离焦直径为y1。随后,根据斜率k、目标离焦直径y、当前离焦直径y1以及当前采集位置x1,便可以确定与当前离焦直径y1相对应的对焦后的目标采集位置x。
具体而言,上述计算目标采集位置x的方法可以用以下公式来表示:
x=x1+(y1-y)/k
式中,k表示离焦深度模型的斜率,y表示坡口的目标离焦直径,y1表示当前离焦直径,x1表示与当前离焦直径相对应的当前采集位置,x表示目标采集位置。
根据本发明的图像采集方案,计算设备基于坡口图像中的环形坡口的离焦直径、与采集相应坡口图像时的采集位置之间的关系建立离焦深度模型。在上料之后通过视觉组件采集管状元件的坡口图像后,计算设备根据在当前采集位置采集的坡口图像可以确定当前离焦直径,并可以获取当前采集位置,进而,根据离焦深度模型可以确定对焦后的目标采集位置,基于目标采集位置控制驱动装置带动视觉组件相对管状元件的坡口运动至对焦,以便利用视觉组件采集到对焦后的清晰的坡口图像。这样,根据本发明的图像采集系统和方法,针对管状元件在上料过程中因产生窜动而与视觉组件之间的相对距离发生改变的问题,能实现自动对管状元件的坡口进行对焦,以采集对焦后的清晰的坡口图像。基于自动对焦,不仅有利于提升坡口图像的清晰度,保证图像质量,而且提高了图像采集效率。此外,基于高质量的清晰的坡口图像,可以进一步提高对坡口缺陷检测的精度。
A6、如A1-A5任一项所述的系统,其中,所述视觉组件包括:环形光源,适于对管状元件的坡口进行环形光的打光;位于所述环形光源后方的镜头和相机,适于采集管状元件的坡口图像。
B9、如B7或B8所述的方法,其中,根据以下公式确定目标采集位置:x=x1+(y1-y)/k;其中,k表示离焦深度模型的斜率,y表示坡口的目标离焦直径,y1表示当前离焦直径,x1表示与所述当前离焦直径相对应的当前采集位置,x表示目标采集位置。
B10、如B8所述的方法,其中,所述图像采集系统包括视觉组件、驱动装置,所述基于预定距离间隔采集多张坡口图像的步骤包括:驱动装置驱动视觉组件直线运动,每运动预定距离采集一张坡口图像,共采集预定数量的坡口图像。
B11、如B7-B10任一项所述的方法,其中,所述采集位置是驱动装置的位置,基于目标采集位置采集对焦后的坡口图像的步骤包括:驱动装置运动至目标采集位置,以便带动视觉组件在相应位置采集对焦后的坡口图像。
C13、如C12所述的方法,其中,建立离焦深度模型的步骤包括:获取基于预定距离间隔采集的多张坡口图像;确定每张坡口图像中的坡口的离焦直径;根据每张坡口图像中的坡口的离焦直径、以及采集所述坡口图像时的采集位置,建立离焦深度模型。
C14、如C12或C13所述的方法,其中,根据以下公式确定目标采集位置:x=x1+(y1-y)/k;其中,k表示离焦深度模型的斜率,y表示坡口的目标离焦直径,y1表示当前离焦直径,x1表示与所述当前离焦直径相对应的当前采集位置,x表示目标采集位置。
C15、如C13所述的方法,其中,在确定坡口图像中的坡口的离焦直径之前,包括步骤:对坡口图像进行二值化和腐蚀膨胀处理;提取坡口图像上的坡口轮廓,以便基于坡口轮廓确定离焦直径。
C16、如C12-C15任一项所述的方法,其中,确定坡口图像中的坡口的离焦直径的步骤包括:利用平均值法拟合坡口轮廓的内圆直径与圆心、以及外圆直径与圆心,以确定内圆直径和外圆直径;基于内圆直径和外圆直径,确定离焦直径。
这里描述的各种技术可结合硬件或软件,或者它们的组合一起实现。从而,本发明的方法和设备,或者本发明的方法和设备的某些方面或部分可采取嵌入有形媒介,例如可移动硬盘、U盘、软盘、CD-ROM或者其它任意机器可读的存储介质中的程序代码(即指令)的形式,其中当程序被载入诸如计算机之类的机器,并被所述机器执行时,所述机器变成实践本发明的设备。
在程序代码在可编程计算机上执行的情况下,计算设备一般包括处理器、处理器可读的存储介质(包括易失性和非易失性存储器和/或存储元件),至少一个输入装置,和至少一个输出装置。其中,存储器被配置用于存储程序代码;处理器被配置用于根据该存储器中存储的所述程序代码中的指令,执行本发明的多语言垃圾文本的识别方法。
以示例而非限制的方式,可读介质包括可读存储介质和通信介质。可读存储介质存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据等信息。通信介质一般以诸如载波或其它传输机制等已调制数据信号来体现计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据,并且包括任何信息传递介质。以上的任一种的组合也包括在可读介质的范围之内。
在此处所提供的说明书中,算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与本发明的示例一起使用。根据上面的描述,构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外,本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白,可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容,并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下被实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在上面对本发明的示例性实施例的描述中,本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该公开的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多特征。更确切地说,如下面的权利要求书所反映的那样,发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式,其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员应当理解在本文所公开的示例中的设备的模块或单元或组件可以布置在如该实施例中所描述的设备中,或者可替换地可以定位在与该示例中的设备不同的一个或多个设备中。前述示例中的模块可以组合为一个模块或者此外可以分成多个子模块。
本领域那些技术人员可以理解,可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件,以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在下面的权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
此外,所述实施例中的一些在此被描述成可以由计算机系统的处理器或者由执行所述功能的其它装置实施的方法或方法元素的组合。因此,具有用于实施所述方法或方法元素的必要指令的处理器形成用于实施该方法或方法元素的装置。此外,装置实施例的在此所述的元素是如下装置的例子:该装置用于实施由为了实施该发明的目的的元素所执行的功能。
如在此所使用的那样,除非另行规定,使用序数词“第一”、“第二”、“第三”等等来描述普通对象仅仅表示涉及类似对象的不同实例,并且并不意图暗示这样被描述的对象必须具有时间上、空间上、排序方面或者以任意其它方式的给定顺序。
本说明书的描述中,除非另有明确的规定和限定,术语“连接”、“固定”等均应做广义理解。此外,术语“上”、“下”、“内”、“外”、“顶”、“底”等指示的方位或位置关系是基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的设备或单元必须具有特定的方向、以特定的方位构造和操作,因此,不能理解为对本发明的限制。
尽管根据有限数量的实施例描述了本发明,但是受益于上面的描述,本技术领域内的技术人员明白,在由此描述的本发明的范围内,可以设想其它实施例。此外,应当注意,本说明书中使用的语言主要是为了可读性和教导的目的而选择的,而不是为了解释或者限定本发明的主题而选择的。因此,在不偏离所附权利要求书的范围和精神的情况下,对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。对于本发明的范围,对本发明所做的公开是说明性的,而非限制性的,本发明的范围由所附权利要求书限定。
Claims (10)
1.一种图像采集系统,适于对管状元件端部的坡口进行对焦后采集坡口图像,包括:
视觉组件,适于采集管状元件的坡口图像;
驱动装置,与视觉组件相连,适于驱动视觉组件直线运动;
计算设备,与视觉组件相连,适于从视觉组件获取当前坡口图像,确定当前坡口图像中的坡口的当前离焦直径,根据离焦深度模型确定目标离焦直径,并基于当前离焦直径、当前采集位置和目标离焦直径确定对焦后的目标采集位置,以便视觉组件基于所述目标采集位置采集对焦后的坡口图像。
2.如权利要求1所述的系统,其中,
所述视觉组件还适于基于预定距离间隔采集多张坡口图像;
所述计算设备适于确定每张坡口图像中的坡口的离焦直径,根据每张坡口图像中的坡口的离焦直径、以及采集所述坡口图像时的采集位置,建立离焦深度模型。
3.如权利要求1或2所述的方法,其中,所述计算设备适于根据以下公式确定目标采集位置:
x=x1+(y1-y)/k;
其中,k表示离焦深度模型的斜率,y表示坡口的目标离焦直径,y1表示当前离焦直径,x1表示与所述当前离焦直径相对应的当前采集位置,x表示目标采集位置。
4.如权利要求2所述的系统,其中,
所述驱动装置适于驱动视觉组件每运动预定距离采集一张坡口图像,共采集预定数量的坡口图像。
5.如权利要求1-4任一项所述的系统,其中,所述采集位置是驱动装置的位置;
所述驱动装置适于运动至目标采集位置,以便带动视觉组件在相应位置采集对焦后的坡口图像。
6.一种图像采集方法,在如权利要求1-5任一项所述的图像采集系统中执行,适于对管状元件端部的坡口进行对焦后采集坡口图像,所述方法包括:
在当前采集位置采集当前坡口图像;
确定所述当前坡口图像中的坡口的当前离焦直径,所述离焦直径为坡口的内圆直径和外圆直径的均值;
根据离焦深度模型确定目标离焦直径,并基于当前离焦直径、当前采集位置和目标离焦直径确定对焦后的目标采集位置;
基于所述目标采集位置采集对焦后的坡口图像。
7.如权利要求6所述的方法,其中,在采集当前坡口图像之前,还包括步骤:
基于预定距离间隔采集多张坡口图像;
确定每张坡口图像中的坡口的离焦直径;
根据每张坡口图像中的坡口的离焦直径、以及采集所述坡口图像时的采集位置,建立离焦深度模型。
8.一种图像采集方法,在计算设备中执行,包括步骤:
建立离焦深度模型;
获取在当前采集位置采集的当前坡口图像;
确定所述当前坡口图像中的坡口的当前离焦直径,所述离焦直径为坡口的内圆直径和外圆直径的均值;
根据离焦深度模型确定目标离焦直径,并基于当前离焦直径、当前采集位置和目标离焦直径确定对焦后的目标采集位置,以便基于目标采集位置采集坡口图像。
9.一种计算设备,包括:
至少一个处理器;和
存储有程序指令的存储器;
当所述程序指令被所述处理器读取并执行时,使得所述计算设备执行如权利要求8所述的方法。
10.一种存储有程序指令的可读存储介质,当所述程序指令被计算设备读取并执行时,使得所述计算设备执行如权利要求8所述的方法。
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CN (1) | CN113014808A (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1036872A (zh) * | 1988-03-07 | 1989-11-01 | 夏普公司 | 联锁变焦装置 |
JP2012013838A (ja) * | 2010-06-30 | 2012-01-19 | Canon Inc | 撮像装置及び撮像装置の制御方法 |
CN102483802A (zh) * | 2009-06-01 | 2012-05-30 | 生物辐射实验室股份有限公司 | 用于生物/化学样本的成像设备的校准 |
CN106249508A (zh) * | 2016-08-15 | 2016-12-21 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 自动对焦方法和系统、拍摄装置 |
CN110132986A (zh) * | 2019-06-03 | 2019-08-16 | 湖南大学 | 一种光学成像系统 |
US10498948B1 (en) * | 2018-06-05 | 2019-12-03 | Applied Materials, Inc. | Methods and apparatus for absolute and relative depth measurements using camera focus distance |
-
2021
- 2021-02-09 CN CN202110180088.XA patent/CN113014808A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1036872A (zh) * | 1988-03-07 | 1989-11-01 | 夏普公司 | 联锁变焦装置 |
CN102483802A (zh) * | 2009-06-01 | 2012-05-30 | 生物辐射实验室股份有限公司 | 用于生物/化学样本的成像设备的校准 |
JP2012013838A (ja) * | 2010-06-30 | 2012-01-19 | Canon Inc | 撮像装置及び撮像装置の制御方法 |
CN106249508A (zh) * | 2016-08-15 | 2016-12-21 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 自动对焦方法和系统、拍摄装置 |
US10498948B1 (en) * | 2018-06-05 | 2019-12-03 | Applied Materials, Inc. | Methods and apparatus for absolute and relative depth measurements using camera focus distance |
CN110132986A (zh) * | 2019-06-03 | 2019-08-16 | 湖南大学 | 一种光学成像系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
刘坚,董力成,索鑫宇: "《基于平均模板法的锆管坡口异物视觉检测研究》", 《湖南大学学报(自然科学版)》 * |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20210622 |