CN114688969A - 一种光学镜片尺寸检测装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种光学镜片尺寸检测装置及方法。装置包括三维滑台，CCD，显微镜，照明系统，步进电机和图像处理模块。CCD和显微镜构成图像采集模块，并与计算机的图像处理模块相连接；照明系统采用LED面阵平行光源，将相机从方形光源正中的孔里伸出来，置于光源中间；运动控制模块通过步进电机控制滑台，实现X轴平移，Y轴平移，Z轴升降。方法步骤为：首先完成对相机标定；LED面阵平行光源在镜头四周，通过工业相机CCD扫描待测光学镜片获取图像；并通过图像处理模块对采集到的图像依次进行阴影消除，图像预处理以及待测镜片尺寸的检测。本发明能够高精度、高效率地完成光学镜片的尺寸检测。
Description
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，特别是一种光学零件尺寸检测装置及方法
背景技术
光学镜片是一种重要的精密零件，在光学领域中占据着不可或缺的地位。光学镜片的型号多，生产批量大，同时还要满足安装时的尺寸精度和品质要求。传统的人工尺寸检测方法不仅检测速度慢，而且由于光学镜片的小尺寸性易给人工尺寸检测精度带来很大不确定性，估读、误检和漏检等情况不可避免。
目前，国内外对于尺寸检测的研究投入较多。如，专利“基于机器视觉技术的零件孔径尺寸测量方法”[CN109974608B]采用在零件孔内放置三根尺寸相同小圆管的方法，利用两者的几何关系来求出尺寸，实现了非接触测量。专利“一种基于视觉的保温杯尺寸测量方法”[CN111915670A]通过对四目相机的标定，得到像素到物理尺寸的转换系数，在图像坐标系完成对保温杯边缘的拟合，便可以获得尺寸。但是对于精密的光学镜片零件，检测技术还不够全面。
发明内容
本发明的目的是提出一种光学镜片尺寸检测装置及方法，以克服现有人工检测光学镜片尺寸存在的问题。
实现本发明目的的技术解决方案为：
一种光学镜片尺寸检测装置及方法。装置包括三维滑台，CCD，显微镜，照明系统，步进电机和图像处理模块。CCD和显微镜构成图像采集模块，并与计算机的图像处理模块相连接；照明系统采用LED面阵平行光源，将相机从方形光源正中的孔里伸出来，置于光源中间；运动控制模块通过步进电机控制滑台，实现X轴平移，Y轴平移，Z轴升降。通过控制CCD扫描待测光学镜片获取图像。所述照明系统采用面阵LED平行光源，且LED光源选取白光，将在LED方形光源正中开一个孔，将相机从正中的孔里伸出来，置于光源的正中心位置。
LED平行光源固定在滑台上，随着滑台的运动而运动，通过控制电机的正转和反转来实现x轴、y轴、z轴直线导轨的相对运动，并用CCD扫描获取图像。
图像处理模块用以对图像依次进行光照不均匀校正，预处理，图像边缘检测，图像孔洞填充以及图像圆检测算法检测尺寸。
一种光学镜片尺寸检测方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1.对系统进行相机标定；
步骤2.LED白光照明下通过CCD扫描待测光学镜片获取图像；
步骤3.图像采集卡将图像传到计算机中进行图像处理；
步骤4.对图像进行光照不均匀校正；
步骤5.对图像进行图像预处理，包括：图像灰度化、图像增强、图像去噪、边缘检测、孔洞填充；
步骤6.对获得的二值图像进行圆检测算法，对圆心进行识别定位，并检测半径大小。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：
1)本发明结合机器视觉，实现了自动化检测，与人工检测相比较，更省时省力。对于信息化和工业化的融合，实现检测的智能化、自动化具有深远影响。
2)本发明照明系统设计了一个LED面阵平行光源，将相机从正中孔中伸出，置于光源中间，不仅能使光照均匀射向光学镜片表面，而且增加了镜片内部与边缘的反差，有助于识别图像的边界，消除边界效应，获得更好的实验图像。
附图说明
图1为本发明光学镜片尺寸检测装置的框架图
图2为本发明光学镜片尺寸检测方法的流程图
具体实施方法
下面结合说明书附图对本发明作进一步说明。
如图1所示，光学镜片尺寸检测装置包括：三维滑台，工业相机CCD，显微镜，照明系统，步进电机和计算机。工业相机CCD和显微镜构成图像采集模块，并与计算机的图像处理模块相连接；照明系统采用LED面阵平行光源，将相机从方形光源正中的孔里伸出来，置于光源中间。运动控制模块通过步进电机控制滑台，实现对光源的X轴平移，Y轴平移，Z轴升降。
所述照明系统为LED面阵平行光源，且LED光源选取白光。
所述运动控制模块由步进电机、滑台、直线导轨构成。位于光学镜片上方的平行光源固定在滑台上，随着滑台的运动而运动，通过控制电机的正转和反转来实现x轴、y轴、z轴直线导轨的相对运动。应调节电机控制滑台在三个方向的相对运动，调节待测镜片与镜头的竖直距离，并通过对滑台的微调使待测镜片位于相机视场的中央位置，即相机镜头的轴线与待测镜片轴线相重合。
所述相机标定法采用张正友标定法实现对系统的标定；
所述图像处理模块包括：图像光照不均匀校正处理，图像预处理，圆检测模块；
所述图像光照不均匀校正处理模块采用多尺度Retinex算法实现对光学镜片图像的校正，提高图片质量。
所述图像预处理模块包括：图像灰度化、图像增强、图像去噪、边缘检测、孔洞填充；
所述图像灰度化处理是对不同光谱段子口径图像进行统一灰度化处理。
所述图像增强处理是采用空域法进行对图像的增强，包括：图像的灰度变换和直方图均衡化。
所述图像去噪处理是采用非线性滤波器中的中值滤波以便较好的保留边的锐度和图像细节。
所述边缘检测处理是利用Canny边缘检测算法提取光学镜片图像。
所述孔洞填充处理是消除镜片边缘图像的外圆里包含着的内圆和一些线条。
所述圆检测算法是采用霍夫梯度法实现的光学镜片图像的定位和检测。
如图2所示，所述一种光学镜片尺寸检测方法包括以下步骤，结合实例说明：
步骤1.白光照明下通过控制工业相机CCD扫描待测光学镜片获取图像；
步骤2.采用张正友标定法进行相机标定，具体步骤如下；
1)打印一张模板贴在一个平面上，从不同若干个角度拍摄获取图像；
2)定位棋盘的近似角点；
3)求解理想无畸变情况下的相机的内参数和外参数，并用极大似然估计提升精度；
4)应用最小二乘求出实际的径向畸变系数；
5)综合内参，外参，畸变系数，使用极大似然法，优化估计，提升估计精度；
6)输出相机的内参，外参和畸变系数，保存供检测使用。
步骤3.图像采集卡将图像传到上位机中进行图像处理。首先进行光照不均匀校正，采用多尺度Retinex算法(MSR)进行图像校正，主要包含以下步骤：
步骤3.1、Retinex理论模型的数学表达式为：
S(x，y)＝R(x，y)·L(x，y)
首先将上式变换到对数域，分离反射分量和光照分量，即：
log S(x，y)＝log R(x，y)+log L(x，y)
步骤3.2、利用高斯函数和原图像做卷积，低通后的结果为：
D(x，y)＝F(x，y)*S(x，y)
高斯函数
S(x，y)为输入图像，
步骤3.3、利用不同尺度的高斯函数分别提取的光照分量进行加权，最后得到的光照分量的估计值，其表达式为：
N为用到的尺度数，考虑光照分量提取的精度和运算量间的均衡，N取3较为合适，并且
高斯函数中的Ci表示每个尺度的尺度参数，试验结果表明，当N＝3时，通常Ci，i＝1，2，3取大中小即200、80、15的三个尺度可以得到较好的效果。
步骤4.对图像进行图像预处理，包括：图像灰度化、图像增强、图像去噪、图像二值化、边缘检测、孔洞填充、圆检测算法，具体步骤如下：
步骤4.1、图像灰度化：对采集到的原始图像进行灰度化处理，得到仅具有一维颜色信息的灰度图像。
步骤4.2、图形增强：采用空域法进行对图像的增强，包括：图像的灰度变换和直方图均衡化。
步骤4.3、图像去噪：采用中值滤波法进行图像去噪，中值滤波属于非线性滤波技术，计算公式为：
选取窗口Sxy中被干扰图像g(x，y)的中值，作为坐标点(x，y)的输出，其中窗口Sxy大小为m×n。
步骤4.4、图像二值化：采用自动阈值分割方法对灰度图像中的像素点进行分类，步骤为：
1)首先选择一个近似阈值T，将图像分割为R1和R2两个区域；
2)分别计算R1和R2两个区域的均值μ1和μ2，确定新的分割阈值为(μ1+μ2)/2；
3)重复以上步骤，直至μ1和μ2不再变化。
步骤4.5.对镜片图像进行边缘检测，获取有需要的信息。
本发明利用Canny边缘检测算法提取疵病图像，算法处理流程如下：
1)使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声；
2)计算图像中每个像素点的梯度强度和方向；
3)应用非极大值抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应；
4)应用双阈值检测来确定真实的和潜在的边缘；
5)通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。
Step 1、高斯平滑
所述高斯平滑是使用高斯滤波器与图像进行卷积，以减少边缘检测器上明显的噪声影响。大小为(2k+1)x(2k+1)的高斯滤波器核的生成方程式由下式给出：
Step 2、计算梯度强度和方向
使用边缘差分算子Sobel算子计算水平和垂直方向的差分Gx和Gy，再用如下计算公式计算梯度模和方向：
Step 3、非极大值抑制
所述非最大值抑制是一种边缘细化方法。非最大值抑制能帮助保留局部最大梯度而抑制所有其他梯度值，对梯度图像中每个像素进行非极大值抑制的算法是：
1)将当前像素的梯度强度与沿正负梯度方向上的两个像素进行比较。
2)如果当前像素的梯度强度与另外两个像素相比最大，则该像素点保留为边缘点，否则该像素点将被抑制。
Step 4、双阈值检测
所述Canny算法应用双阀值，即一个高阀值和一个低阀值来区分边缘像素。如果边缘像素点梯度值大于高阀值，则被认为是强边缘点。如果边缘梯度值小于高阀值，大于低阀值，则标记为弱边缘点；小于低阀值的点则被抑制掉。
步骤4.6.对边缘检测后的镜片图像进行孔洞填充，消除镜片内部的一些线条和小圆影响。
步骤4.7.对孔洞填充后的镜片图像再次进行边缘检测，将二次边缘检测后的图像进行圆检测算法，获取镜片尺寸。
本发明采用霍夫梯度法进行定位和检测，具体步骤如下：
1)对边缘图像上的每一个非零点。采用cvSobel()函数，计算x方向导数和y方向导数，从而得到梯度。从边缘点，沿着梯度和梯度的反方向，对参数的指定的min_radius和max_radium的每一个像素，在累加器中被累加。同时记下边缘图像中每一个非0点的位置；
2)从(二维)累加器中这些点钟选择候选中心。这些中心都大于给定的阈值和其相邻的四个领域点的累加值；
3)对于这些候选中心按照累加值降序排序，以便于最支持的像素的中心首次出现；
4)对于每一个中心，考虑到所有非0像素(梯度不为0)，这些像素按照与其中心的距离排序，从最大支持的中心的最小距离算起，这些非零像素最支持的一条半径；
5)如果一个中心收到边缘图像非0像素的充分支持，并且到前期被选择的中心有足够的距离，则将圆心和半径压入到序列中得以保留。
Claims (8)
1.一种光学镜片尺寸检测装置，其特征在于：装置包括三维滑台，CCD，显微镜，照明系统，步进电机和图像处理模块。CCD和显微镜构成图像采集模块，并与计算机的图像处理模块相连接；照明系统采用LED面阵平行光源，将相机从方形光源正中的孔里伸出来，置于光源中间；运动控制模块通过步进电机控制滑台，实现X轴平移，Y轴平移，Z轴升降。
2.根据权利要求1所述的光学镜片尺寸检测装置，其特征在于：所述照明系统采用面阵LED平行光源，且LED光源选取白光，将在LED方形光源正中开一个孔，将相机从正中的孔里伸出来，置于光源的正中心位置。
3.根据权利要求1所述的光学镜片尺寸检测装置，其特征在于：所述运动控制模块由步进电机、滑台、直线导轨构成。位于光学镜片上方的平行光源固定在滑台上，随着滑台的运动而运动，通过控制电机的正转和反转来实现x轴、y轴、z轴直线导轨的相对运动。应调节电机控制滑台在三个方向的相对运动，调节待测镜片与镜头的竖直距离，并通过对滑台的微调使待测镜片位于相机视场的中央位置，即相机镜头的轴线与待测镜片轴线相重合。
4.一种光学镜片尺寸检测方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1.对系统进行相机标定；
步骤2.LED白光照明下通过CCD扫描待测光学镜片获取图像；
步骤3.图像采集卡将图像传到计算机中进行图像处理；
步骤4.对图像进行光照不均匀校正；
步骤5.对图像进行图像预处理，包括：图像灰度化、图像增强、图像去噪、图像二值化、边缘检测、孔洞填充；
步骤6.对获得的二值图像进行圆检测算法，对圆心进行识别定位，并检测半径大小。
5.根据权利要求4所述的光学镜片尺寸检测方法，其特征在于：利用张正友标定法进行相机标定，具体步骤如下：
1)打印一张模板贴在一个平面上，从不同若干个角度拍摄获取图像；
2)定位棋盘的近似角点；
3)求解理想无畸变情况下的相机的内参数和外参数，并用极大似然估计提升精度；
4)应用最小二乘求出实际的径向畸变系数；
5)综合内参，外参，畸变系数，使用极大似然法，优化估计，提升估计精度；
6)输出相机的内参，外参和畸变系数，保存供检测使用。
6.根据权利要求3所述的光学镜片尺寸检测方法，其特征在于：所述步骤4中对于采集到的图像进行阴影消除的过程中，采用多尺度Retinex算法(MSR)进行图像校正，主要包含以下步骤：
1)Retinex理论模型的数学表达式为：
S(x，y)＝R(x，y)·L(x，y)
首先将上式变换到对数域，分离反射分量和光照分量，即：
logS(x，y)＝logR(x，y)+logL(x，y)
2)利用高斯函数和原图像做卷积，低通后的结果为：
D(x，y)＝F(x，y)*S(x，y)
高斯函数
S(x，y)为输入图像，
3)利用不同尺度的高斯函数分别提取的光照分量进行加权，最后得到的光照分量的估计值，其表达式为：
N为用到的尺度数，考虑光照分量提取的精度和运算量间的均衡，N取3较为合适，并且
高斯函数中的Ci表示每个尺度的尺度参数，试验结果表明，当N＝3时，通常Ci，i＝1，2，3取大中小即200、80、15的三个尺度可以得到较好的效果。
7.根据权利要求3所述的光学镜片尺寸检测检测方法，其特征在于：所述步骤5中图像预处理模块包括：图像灰度化、图像增强、图像去噪、边缘检测、孔洞填充。
图像灰度化：对采集到的原始图像进行灰度化处理，得到仅具有一维颜色信息的灰度图像。
图形增强：采用空域法进行对图像的增强，包括：图像的灰度变换和直方图均衡化。
图像去噪：采用中值滤波法进行图像去噪，中值滤波属于非线性滤波技术，计算公式为：
选取窗口Sxy中被干扰图像g(x，y)的中值，作为坐标点(x，y)的输出，其中窗口Sxy大小为m×n。
图像二值化：采用自动阈值分割方法对灰度图像中的像素点进行分类。
边缘检测：利用Canny边缘检测算法提取光学镜片图像，算法处理流程如下：
1)使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声；
2)计算图像中每个像素点的梯度强度和方向；
3)应用非极大值抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应；
4)应用双阈值检测来确定真实的和潜在的边缘；
5)通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。
孔洞填充：消除镜片边缘图像的外圆里包含着的内圆和一些线条。
8.根据权利要求3所述的光学镜片尺寸检测检测方法，其特征在于：所述步骤6中圆检测算法，采用霍夫梯度法进行定位和测量，主要步骤如下：
1)对边缘图像上的每一个非零点。采用cvSobel()函数，计算x方向导数和y方向导数，从而得到梯度。从边缘点，沿着梯度和梯度的反方向，对参数的指定的min_radius和max_radium的每一个像素，在累加器中被累加。
同时记下边缘图像中每一个非0点的位置；
2)从(二维)累加器中这些点钟选择候选中心。这些中心都大于给定的阈值和其相邻的四个领域点的累加值；
3)对于这些候选中心按照累加值降序排序，以便于最支持的像素的中心首次出现；
4)对于每一个中心，考虑到所有非0像素(梯度不为0)，这些像素按照与其中心的距离排序，从最大支持的中心的最小距离算起，这些非零像素最支持的一条半径；
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| CN114878583A (zh) * | 2022-07-08 | 2022-08-09 | 四川大学 | 用于畸变光斑照明疵病暗场成像的图像处理方法及系统 |
| CN115355824A (zh) * | 2022-10-20 | 2022-11-18 | 长沙巨翊医疗科技有限公司 | 一种透光管图像获取方法、管径测量方法及装置 |
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| CN114878583B (zh) * | 2022-07-08 | 2022-09-20 | 四川大学 | 用于畸变光斑照明疵病暗场成像的图像处理方法及系统 |
| CN115355824A (zh) * | 2022-10-20 | 2022-11-18 | 长沙巨翊医疗科技有限公司 | 一种透光管图像获取方法、管径测量方法及装置 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| DD01 | Delivery of document by public notice | ||
| DD01 | Delivery of document by public notice |
Addressee: Gao Feng Document name: Notice of passing preliminary examination of invention patent application |
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| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| DD01 | Delivery of document by public notice | ||
| DD01 | Delivery of document by public notice |
Addressee: Gao Feng Document name: Invention Patent Application Publication Notice |
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| DD01 | Delivery of document by public notice | ||
| DD01 | Delivery of document by public notice |
Addressee: Gao Feng Document name: Notice before the deadline for substantive examination of an invention patent application expires |
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| DD01 | Delivery of document by public notice | ||
| DD01 | Delivery of document by public notice |
Addressee: Gao Feng Document name: Deemed withdrawal notice |