Image Processing Technique’s Application and Research
in the Automobile Lamp Quality Measurement System
應(yīng)用領(lǐng)域：汽車(chē)工業(yè)
使用的產(chǎn)品：LabVIEW；NI_IMAQ；NI_DAQ；
挑戰(zhàn)：將成熟的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)引入車(chē)燈配光檢測(cè)系統(tǒng)中，應(yīng)用多種圖象處理方法同時(shí)實(shí)現(xiàn)汽車(chē)車(chē)燈光軸交點(diǎn)檢測(cè)和車(chē)燈零件檢測(cè)。
應(yīng)用方案：使用National Instruments公司的IMAQ可視化軟件、LabVIEW圖片控制工具包、執(zhí)行程序生成器和LabVIEW來(lái)開(kāi)發(fā)一個(gè)經(jīng)濟(jì)、靈活的基于PC的車(chē)燈配光檢測(cè)系統(tǒng)。
介紹：

車(chē)燈配光檢測(cè)系統(tǒng)原為兩套系統(tǒng)：車(chē)燈光軸交點(diǎn)檢測(cè)系統(tǒng)和車(chē)燈零件檢測(cè)系統(tǒng)，其通過(guò)人工目測(cè)檢測(cè)車(chē)燈光軸交點(diǎn)，應(yīng)用物位傳感器精確定位來(lái)檢測(cè)零件的缺損。本車(chē)燈配光檢測(cè)系統(tǒng)將兩系統(tǒng)二合為一，根據(jù)測(cè)量對(duì)象的特征，應(yīng)用圖象卷積、邊緣特征提取、圖象模式匹配等多種圖象處理的方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同型號(hào)的車(chē)燈進(jìn)行車(chē)燈零件缺損檢測(cè)和車(chē)燈光軸交點(diǎn)的自動(dòng)檢測(cè)。
系統(tǒng)組成：
整個(gè)系統(tǒng)包括硬件部分和軟件部分。其系統(tǒng)組成簡(jiǎn)圖如圖1所示：

圖1：系統(tǒng)組成簡(jiǎn)圖
硬件部分主要運(yùn)用黑白的CCD攝取圖象，圖象通過(guò)美國(guó)NI公司的1407圖象采集卡傳送入PC機(jī)進(jìn)行處理及數(shù)據(jù)顯示，應(yīng)用NI_DAQ6023卡控制攝像頭間的切換及系統(tǒng)的啟動(dòng)和停止。本系統(tǒng)采用NI公司的LabVIEW5.1及其圖象處理軟件包IMAQ Vision5.0作為軟件操作平臺(tái)。其系統(tǒng)的主界面如下圖（圖2）所示：

圖2：系統(tǒng)主界面
系統(tǒng)運(yùn)行中的一個(gè)檢測(cè)報(bào)錯(cuò)界面如下圖（圖3）所示：

圖3：檢測(cè)報(bào)錯(cuò)界面
運(yùn)用NI（美國(guó)國(guó)家儀器公司）的這套虛擬開(kāi)發(fā)平臺(tái)軟件，是因?yàn)槠涫褂脠D形化編程語(yǔ)言編寫(xiě)，并提供豐富的庫(kù)函數(shù)和功能模塊，具有功能強(qiáng)大及運(yùn)用靈活等特點(diǎn)，極大的節(jié)約了程序開(kāi)發(fā)時(shí)間。
光軸交點(diǎn)檢測(cè)中的圖象預(yù)處理方法
（1）光軸特征分析
本車(chē)燈配光檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)自動(dòng)檢測(cè)車(chē)燈前照燈光路所成的交點(diǎn)。若為一右側(cè)行駛前照燈,則其光路圖如圖4所示：

圖4：前照燈光路圖
h-h：通過(guò)前照燈焦點(diǎn)的水平面;
H-H2：道路中心線；
v-v：通過(guò)前照燈的垂直面；

根據(jù)前照燈光路標(biāo)準(zhǔn)H—H2與h—h的夾角為15°，且ZONE1為暗區(qū)，而ZONE2為亮區(qū)，兩個(gè)區(qū)域分界明顯，有較大的亮度對(duì)比度。H-H2與h-h的交點(diǎn)位置是車(chē)燈光軸檢測(cè)的一個(gè)重要參數(shù)。
（2）圖象的原始LUT變換
LUT（Look_up Table）變換是一種很基本的圖象處理技術(shù)，其對(duì)圖象象素的灰度值進(jìn)行特定計(jì)算及轉(zhuǎn)換，可以達(dá)到突出圖象的有用信息，增加圖象的光對(duì)比度，對(duì)要進(jìn)行邊緣檢測(cè)的圖象尤佳，可以使邊緣明顯。本系統(tǒng)的車(chē)燈光軸原始圖如圖5所示：

圖5：光軸原始圖

由于車(chē)燈光線較強(qiáng)，使得整個(gè)圖象偏亮，圖象邊緣特征不明顯。本系統(tǒng)采用具體的反指數(shù)函數(shù)查表變換方法，降低暗區(qū)的亮度和對(duì)比度同時(shí)增強(qiáng)亮區(qū)的亮度和對(duì)比度，使檢測(cè)圖象邊緣明顯。經(jīng)過(guò)LUT處理后的光軸圖象如圖6所示：

圖6：經(jīng)過(guò)LUT后的光軸圖
（3）圖象的裁剪

由于精度的要求，射入的圖象為768X576 pixel的標(biāo)準(zhǔn)CCIR圖象。象素多可提高系統(tǒng)的測(cè)量分辨率，同時(shí)也增加了處理數(shù)據(jù)，增加了處理時(shí)間，從而就有可能影響整個(gè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。所以要根據(jù)圖象特點(diǎn)，減少處理數(shù)據(jù)，對(duì)圖象進(jìn)行有效的裁減，裁去不需要的部分，留下有用的部分，減少處理量。通過(guò)對(duì)本近光燈光軸的自身特點(diǎn)的分析，我們可以發(fā)現(xiàn)其圖象的光軸交點(diǎn)就在圖象最亮區(qū)域附近。對(duì)于最亮的區(qū)域檢測(cè)其運(yùn)算量視定義的亮區(qū)大小而定，具有隨機(jī)性，而且處理數(shù)據(jù)量也不小。這里我們運(yùn)用檢測(cè)圖象質(zhì)量中心的方法來(lái)確定圖象處理區(qū)域。圖象質(zhì)量中心其不是光亮中心，其計(jì)算公式為：

質(zhì)量中心Y坐標(biāo)公式類(lèi)似。雖不是光亮中心，但其接近光亮中心，處理量固定，運(yùn)用于此系統(tǒng)，能根據(jù)其位置確定交點(diǎn)存在可能區(qū)域，減少了數(shù)據(jù)處理量。
（4）圖象的邊緣增強(qiáng)及圖象的二值化

邊緣檢測(cè)通常的方法就是對(duì)圖象進(jìn)行灰度邊緣增強(qiáng)處理，得出一個(gè)增強(qiáng)處理后的圖象，然后設(shè)立門(mén)限，進(jìn)行過(guò)門(mén)限處理來(lái)確定明顯邊緣的象元位置。經(jīng)過(guò)LUT處理后的圖象，邊緣特征已比原始圖象清晰得多，我們對(duì)此圖象再進(jìn)行一次二值化以便于后面邊緣的檢測(cè)，同時(shí)也便于對(duì)圖象中部分干擾因素的處理。對(duì)圖形進(jìn)行二值化主要要考慮的問(wèn)題就是閥值的選取。閥值應(yīng)隨著空間總體幅度的變化而變化，閥值設(shè)得過(guò)高，將漏掉小幅度變化的邊緣，閥值設(shè)得低，將出現(xiàn)由噪聲引起的許多的虛假的圖象邊緣。尋找一種對(duì)各種噪聲不敏感、定位精確、不漏檢真邊沿又不引入假邊沿的閥值取定方法是此圖象二值化的關(guān)鍵，這也是圖象處理領(lǐng)域長(zhǎng)期研究的一個(gè)方面。為尋找一個(gè)合理的閥值，要通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)方可。在此，為了處理方便，也為了減少工作量，在一定的誤差范圍內(nèi)，通過(guò)對(duì)圖象邊緣再進(jìn)行一次邊緣特征提取——空間矢量梯度濾波，再次增強(qiáng)邊緣，然后通過(guò)實(shí)驗(yàn)人工確定一閥值量，對(duì)圖象進(jìn)行二值化?？臻g矢量梯度濾波是運(yùn)用一軟件濾波器，使圖象象素光強(qiáng)度按特定的方向變化，增強(qiáng)圖象中基本顆粒的外部輪廓，即邊緣特征，顯示其形體結(jié)構(gòu)?？臻g矢量梯度濾波實(shí)際上就是用一定的計(jì)算因子在整幅圖中做象素灰度卷積。因?yàn)楸鞠到y(tǒng)重要邊緣信息主要集中在基本顆粒的上邊緣，所以就選取了加強(qiáng)上邊緣的計(jì)算因子，處理以后的圖象如圖7所示：

圖7：經(jīng)過(guò)邊緣加強(qiáng)后的光軸圖
經(jīng)過(guò)此處理后，圖象基本顆粒邊緣象素灰度的對(duì)比度已得到增強(qiáng)，我們就可以通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定數(shù)值大的閥值對(duì)圖象進(jìn)行二值化，其誤差在允許的范圍內(nèi)。
（5）圖象的去干擾處理
在經(jīng)過(guò)二值化的圖象中，我們可以發(fā)現(xiàn)很多小顆粒，這些顆粒都有可能阻礙圖象的正確處理，即邊緣的正確檢測(cè)，所以必須去除。這里，我們用圖形學(xué)最經(jīng)典的膨脹和腐蝕方法對(duì)二值化進(jìn)行處理。膨脹和腐蝕的原理雖然簡(jiǎn)單，但對(duì)于膨脹和腐蝕所用計(jì)算因子象素包含量的確定及膨脹腐蝕次數(shù)確定卻需要作一定的考慮與實(shí)驗(yàn)比較。膨脹和腐蝕必須成對(duì)出現(xiàn)，因?yàn)楦g能去掉小顆粒，同時(shí)卻也使檢測(cè)邊緣縮進(jìn)，使檢測(cè)產(chǎn)生誤差，所以在腐蝕的同時(shí)必須伴有同樣計(jì)算因子的膨脹。膨脹和腐蝕的次數(shù)按圖象中出現(xiàn)的干擾顆粒的大小，通過(guò)實(shí)驗(yàn)的方法確定。
模式匹配在零件檢測(cè)中的應(yīng)用

原先系統(tǒng)應(yīng)用物位傳感器的精確定位來(lái)檢測(cè)車(chē)燈零件的缺損，不同型號(hào)的車(chē)燈要制造不同零件分布的檢測(cè)設(shè)備，而此配光檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用圖象處理的方法，通過(guò)制作圖象模板來(lái)檢測(cè)車(chē)燈零件的缺損，提高系統(tǒng)的靈活性，實(shí)現(xiàn)柔性測(cè)量。通過(guò)分析車(chē)燈零件攝入圖及零件在與不在時(shí)的各種情況，從零件的輪廓特征和灰度特征入手，綜合多種圖象的模式識(shí)別技術(shù)，包括使用LabVIEW vision中強(qiáng)大的模式識(shí)別函數(shù)，通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)，合理設(shè)置參數(shù)，減少外界光線對(duì)檢測(cè)結(jié)果的干擾，提高檢測(cè)的可靠性和穩(wěn)定性。
結(jié)論：

應(yīng)用LabVIEW及其IMAQ vision圖象處理軟件包，在較短的時(shí)間內(nèi)開(kāi)發(fā)了此套車(chē)燈配光檢測(cè)系統(tǒng)，其可通過(guò)軟件設(shè)置對(duì)不同型號(hào)的車(chē)燈進(jìn)行零件檢測(cè)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了光軸交點(diǎn)的自動(dòng)檢測(cè)，是一套柔性的檢測(cè)系統(tǒng)，其可完成的技術(shù)指標(biāo)主要有：
尺寸分辨率：1mm
最大檢測(cè)尺寸：500mm
檢測(cè)節(jié)拍：£30秒
模擬量檢測(cè)精度：0.5%FS
連續(xù)工作時(shí)間：³16小時(shí)

更值得一提的是，若對(duì)軟件稍加改動(dòng)，此系統(tǒng)亦可用于其他產(chǎn)品的零件檢測(cè)，有較大的市場(chǎng)前景。