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基于CCD16点数学模型的全自动焦度计光学图像系统的

作者: 时间:2012-02-07 来源:网络 收藏

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其余三组光斑的计算方法同上,在这里不再累述。不防设四组光斑计算出的柱面镜顶焦度值为C1、C2、C3和C4,轴角为θ1、θ2、θ3和θ4,则柱面镜的顶焦度C值和轴角为
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2的图像处理系统
根据自动焦度计的工作原理以及系统所要实现的功能设计出硬件系统。系统由两大部分组成:数据采集系统和数据处理系统。数据采集系统由、A/D、AVR单片机和FIFO存储器组成,主要负责采集数据并将数据存储到FIFO存储器;数据处理系统由FPGA、LCD、FIFO存储器、键盘、和LED光源组成,主要负责对采集的数据进行分析和计算,并将计算结果输出显示或打印。
是面阵敏感元件,在积分的时间内,敏感元件上积累电荷,当积分完毕,将电荷数据依次移出。由于电荷数据是微弱的模拟量,须经信号放大,再经A/D转换得到本系统所需的数字量。为了减小对FPGA的CPU的占用率,在CCD采样板上设置一存储器,将转换完的数据暂存一下,以供FPGA系统读取。当光路中无测量镜片时,FPGA读取CCD的采集数据,计算出光斑的中心位置,并将计算结果作为系统的初始参数。当光路中插入被测镜片时,分划板在CCD上的成像位置将发生变化,位置的变化量与被测镜片的球镜度和柱镜度有相互对应的比例关系。FPGA接收像的位置信息经变换后计算出被测镜片的相关参数。

3 图像的二值化处理
由上述系统可以看出,图像处理的好坏会直接影响测量的精度和稳定性。由于图像采集设备CCD采用PAL制,所以系统要求FPGA处理一帧图像的时间不超过20ms。图像二值化算法的选择标准为简单有效,易于实现。故本系统采用最大类间方差阈值分割算法。最大类间方差法的基本思想是把图像中的像素按灰度值用阈值t分成两类A和B。A由灰度值在0-t之间的像素组成,B由灰度值在t+1-L-1(L为图像灰度级数)之间的像素组成,按下式计算A和B之间的类间方差
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式中wA(t)为A中所包含的像素数,wB(t)为B中所包含的像素数。uA(t)为A中所有像素的平均灰度值,uB(t)为B中所有像素的平均灰度值。u(t)为全图的平均灰度值。
从0到L-1依次改变t值,取使δ(t)为最大的t值作为最佳阂值T。
通常一个光斑的中心坐标应为该光斑的圆心。但是,经过FPGA处理后的图像由于离散化,已不是规则排列,故采用质心计算法求出光斑的中心。首先设光斑由n个像素组成,每个像素对应的空间坐标为(xi,yi),灰度值为p(xi,yi),则该光斑的质心坐标为
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由于xi和yi是FPGA内存图像的质心坐标,通过一定的当量换算可折算成实际图像中光斑的中心坐标。将各点的中心坐标带入式(7)-(10),即可求出被测镜片的相关参数。

4 结束语
文中提出了一种新的的测量图像,并建立了相应的计算方法。运用该系统测量系列标准镜片,技术指标已达到国家相关检验标准。与国内同类产品相比较,该测量系统具有以下3个优点:
(1)个点同时参与测量,可瞬间获取以前三倍的数据量,提高了焦度计的精度等级;
(2)多点测量提高了光学系统的容错能力,即使光学系统中存在一些障碍物,也不容易出现测量误差;
(3)多点测量扩大了镜片的测量范围,特别是在测量多焦点镜片时,更容易找到最高度数的位置。
目前,自动焦度计正朝着全自动、多功能、高精准的方向发展。进一步提高产品的精度等级及智能化水平将成为今后自动焦度计的研究方向。

本文引用地址://m.amcfsurvey.com/article/194495.htm

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