机器视觉在光纤端面缺陷检测中的应用
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阈值法是一种简单而且有效的图像分割方法，此方法是用一个或几个阈值将图像的像素灰度级分为几个级别，属于一个级别的像素点被认为是同一类物体。需要注意的是，在光纤端面检测的过程中，由于包层可能会和包层外的脏污属于同一个灰度级，所以在对包层外的脏污检测的时候是不能同时对包层上的脏污进行检测的，需要将包层屏蔽以后再检测。
在本系统中，设F(x，y)表示对图像二值化的输出，其像素灰度级范围为[a，b]，对同一类型的缺陷检测时只需要设定一个a和b之间的阈值TH，把图像的像素分成大于TH的像素群(缺陷)和小于TH的像素群(背景)两部分。即：
图像二值化将缺陷像素点的灰度值设为0，背景像素点的灰度值设为1。在VBAI的视觉助手函数模块中就有设置阈值(Threshold)的函数子模块，调用的时候只需要在阈值直方图上根据双峰法找到波峰与波谷，并手动调整阈值的大小，使其能将缺陷与背景区分开来即可，如图2所示。本文引用地址：//m.amcfsurvey.com/article/165974.htm
2．1 纤芯的定位
本文定位光纤纤芯所使用的是方法是先找到光纤的整个包层，由于光纤包层的形状是一个圆，而这个圆的圆心就是纤芯的中心了。光纤端面存在较大程度的污染的话，如果只是设置一定的阈值将图像二值化，得到的二值图像除了光纤包层外还可能会有很多脏污，这样就会对光纤包层的定位产生很大的影响。所以二值化图像后还需要使用视觉助手里的一些子函数模块对图像进行一些形态学的处理，使用移除小颗粒(RemoveSmall Objeets)和移除大颗粒(Remove Large Objects)这两种函数子模块，调整迭代次数的大小，把比光纤包层小和比光纤包层大的颗粒都滤掉，从而除去对光纤包层定位的干扰，使得到的二值图像里只有光纤包层的图像，如图3所示。
得到光纤包层的二值图像后，利用VBAI中寻找圆边缘(Find Circular Edge)以及建立坐标系(Set Coordinate System)的函数模块，即能准确地定位光纤纤芯的位置。寻找圆边缘是为了寻找光纤包层圆的边缘，从而寻找到光纤包层圆的圆心，这个圆心也是纤芯圆的圆心，然后以这个圆心为坐标系原点建立坐标系。在VBAI中，建立坐标系这个函数的功能是定位特征，它能根据寻找到的包层圆自动定位圆心，即使包层在图像中的位置改变，坐标系原点也能准确地定位在包层圆的圆心上，而包层圆的圆心就是纤芯圆的圆心。由图4可见，坐标系的原点可以很精确地定位在位置不同的纤芯圆的圆心上，即使是在不规则的包层面上。
2．2 检测区域的划分
在定位了光纤纤芯之后，由于在光纤端面上不同圆环范围内所用的检测标准也不同，所以要以纤芯中心为圆心作不同区域的圆环，再在每个圆环内按规定的检测标准进行检测。如果有任意一个圆环内的检测不能通过，则这个光纤就是有缺陷的，不能通过。在划分区域的时候，由于通过光纤端面检测仪采集得到的图像在VBAI环境下是以像素(pix)为计量单位的，而一般检测标准中给出的光纤端面检测要求是以微米(μm)为计量单位的，所以要通过公式(2)进行转换将微米(μm)转换成像素(pix)。转换的时候需要知道一个参数：dpi(每英寸多少点)，知道了dpi就可以从公式(2)得到像素与微米的转换关系。设P为像素，D为dpi，I为英尺，M为微米，则：
一张图片的dpi可以通过一些常用的看图软件得到(如Acdsee，Photoshop等)，平时所用的640×480或800×600等标准的分辨率的dpi是一个常数：96。这样在对光纤端面进行区域划分的时候，就能准确地算出每个圆环的直径，从而对整个光纤端面可以进行细致并且精确的检测。
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