用面阵CCD 测量不规则平面物体的面积.doc
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1、用面阵CCD 测量不规则平面物体的面积1 引言在工业生产中, 经常需要对薄的、形状不规则的平面物体进行面积测量。例如, 为了对皮革或昂贵的动物毛皮进行有效剪裁, 需事先确定其最大有效可用面积。另外, 剪裁下来的面积比较小的部分, 有些有很好的应用场合, 由于挑选费工费时, 只得放弃。从资源有效利用和环境保护等角度来看, 这是必须加以解决的问题。然而, 不规则平面物体面积的准确测量, 在通常情况下是一件困难的工作, 有时甚至不可能实现。为了解决这一问题, 人们曾做了大量的研究工作。例如文献提出了一种利用线阵CCD 对不规则平面物体的面积进行自动测量的方法, 与人工测量相比, 无论是测量精度还是测
2、量效率都得到了很大提高。该方法中, 利用透镜将待测物体成像到线阵CCD 上, 通过机械扫描把其像分解成许多行, 通过积算各行中物体的像所占的象元数, 再考虑到光学系统的放大倍数, 即可计算出面积。由于线阵CCD 具有分辨率高的特点( 可达几千个象元) , 这种方法易于达到比较高的测量精度。但其缺点是测量速度不够快( 10s) , 同时设备比较复杂, 需要扫描控制电路、驱动传送机构等。该方法的适应性也不够强。另外, 镜头离物体的远近与扫描速度必须事先确定, 不能任意调整。本文提出一种运用面阵CCD 图像传感器实现对不规则平面物体进行面积测量的方法。该方法也可以实现测量自动化, 但由于利用面阵CC
3、D 可以在约40ms 内获得不规则物体的整体图像, 不再需要扫描控制电路、驱动传送机构等, 使得设备相对简单, 测量速度得到提高。2 测量原理如图1 所示, 利用透镜将不规则平面物体成像到面阵CCD 上, 其像实质上是二维的点阵, 各点灰度不同。面阵CCD 及其驱动电路将各点的灰度转换成电信号依次输出, 再经A/ D 转换卡, 得到数值化的二维灰度数据。经计算机处理后得到一个阈值, 积算灰度值大于( 或小于) 该阈值的点数, 再乘以一个比例系数即可获得其面积。对模拟信号进行数值化有两种方法:一种是根据给定的阈值对模拟信号进行二值化处理, 硬件简单,也很容易积算物体的像所占的象元数。但是, 这种
4、方法要求环境光稳定不变, 或者利用硬件产生随环境光动态改变的阈值。第二种方法是采用高速CCD 视频数据采集电路进行多位A/ D 转换, 获得多灰度级的数值信号。第二种方法使得可以利用硬件或软件确定阈值。如果仅仅是为了测量面积, 可以主要利用硬件实现, 不用记录各点灰度值, 能够提高测量速度。二值化处理时, 可以利用一个计数器对输出中的“1”或“0”计数, 之后再乘以一个比例系数即可。多位A/ D 转换时, 则可设置n 个计数器( n 等于灰度等级数) , 分别对输出中的不同灰度出现的次数计数。之后可以根据给定的阈值, 把编号大于或小于该阈值的计数器的计数值加起来乘以一个比例系数。但是, 很多情
5、况下可能还需要进一步的处理。比如需要根据不规则平面物体的轮廓, 对其充分利用加以指导; 需要在一大块杂色的毛皮上裁剪比较纯正的一块等。这就要求记录各点的灰度值, 根据阈值提取轮廓信息, 根据二维灰度数据确定裁减区域等。因此, 我们决定采用第二种数值化方法, 并记录各点的灰度值, 而后利用软件确定阈值并计算面积。3 实验结果实验装置如图1 所示, 其中面阵CCD( 摄像头) 型号为WV- CP410/ G, A/ D 转换卡为CA6300 图像卡,计算机为奔腾133。需要说明的是, 计算机的使用, 不仅方便了对大量数据的存储和处理, 也方便了调整成像系统的放大倍数, 特别是保证不超出测量范围。当
6、需要调整时, 切换到监视状态, 调焦使图像清晰并处于测量范围之内。然后切换到测量状态, 即可进行测量。测量对象为白纸裁成的不同大小的长方形、三角形, 具有较高的灰度值。背景采用了一块灰度不太均匀的三合板, 具有较低的灰度值。照明条件为: 室内自然光与日光灯混合。图1 实验装置示意图另外, 为了研究透镜畸变的影响, 实验中使用了两个镜头: f = 50mm、9. 1度的长焦距小角度镜头和f =3. 5mm、67度的短焦距广角镜头。使用短焦距镜头, 可以让面阵CCD 距离物体很近, 即使面积小到2cm2 的物体, 所占象元数也可达到面阵CCD 象元总数( 768 *576) 的2/ 3 以上。当然
7、, 其畸变比较大。用长焦距镜头时, 面阵CCD 与物体之间的距离最小约50cm, 同样面积物体, 只占象元总数的1/ 8。当然, 其畸变比较小。在某些场合, 例如当面阵CCD 与物体的距离不能太大时, 就应该考虑采用短焦距镜头, 而利用软件来补偿其畸变。我们采用的是由软件确定阈值的方法。CA6300 图像卡对面阵CCD 的图像信号进行A/ D 转换后, 可以得到各点的灰度值, 灰度级为256 级。如图2 所示为某一次测量的灰度直方图, 说明无论是背景还是被测对象的灰度分布范围都比较宽。图3 所示为图2 的局部放大,说明背景和被测对象的灰度分布可能有重叠。此时由软件确定阈值是相当困难的。如图4
8、所示为对灰度直方数据经过低通滤波后画出的曲线, 此时很容易确定两个峰的位置, 我们取其中间位置作为阈值。图2 灰度直方图图3 灰度直方图的局部放大比例系数通过标定得到。当面阵CCD 与被测对象之间的距离改变后, 通过调焦使图像清晰, 随后测量一已知面积的物体, 由计算机自动计算该条件下的比例系数。然后测量其它物体。由于图像数据的获得非常迅速, 而所有的数据处理都由计算机自动进行, 单次测量所用的时间不超过1s。图4 低通滤波后的灰度直方数据曲线测量结果如下列表所示。表中将测量值与人工测量值进行了比较, 误差一般不超过1. 5%。表1 用f = 50mm 镜头对矩形平面物体的测量结果表2 用f
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