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浮法玻璃熔窑智能板宽测量系统的研究 摘要 随着现代工业自动化水平的发展，基于视频图像的测量、识别和控制技术也 得到了发展。计算机技术、机电工程应用技术与数字图像处理技术不断完善和发 展，将计算机的高速度、高精度、高可靠性、结果的可重复性与人类视觉的智能 化抽象能力相结合起来。这种新技术的产生和应用，极大地解放了人类劳动力， 提高了生产自动化水平，改善了人类生活现状，有着极为广阔的应用前景。 本文设计了一套基于视频图像测量的智能板宽测量系统来进行探索和研究。 本系统利用c c d 摄像机和数字图像处理技术将测量对象的图像实时显示在计算 机显示器上，同时对图像进行处理，得到玻璃宽度的测量结果。 本文主要完成了以下几方面的研究工作： ( 一) 论文制定了本系统的总体设计方案。本系统采用c c d 摄像机，实时地 拍摄监测对象画面，并将视频信号输入图像采集卡。在图像处理系统的作用下， 图像采集卡对视频信号进行解码，a d 转换等处理，处理产生的图像数据通过计 算机p c i 总线传输到内存中。 ( - - ) 通过比较分析常用的图像处理算法，采用适合系统的算法对图像进行 处理。 ( 三) 软件采用m i c r o s o f t 公司开发的v c 和v b 混合编程。主要包括以下内 容：图像采集及屏幕显示；图像处理的常用处理算法；检测算法运算及结果显示。 图像采集及显示模块主要完成采集图像到屏幕实时显示的控制；图像处理的常用 算法以菜单功能的方式对采集的图像进行处理，并显示处理结果。 关键词：图像处理，玻璃宽度，边缘检测 a b s t r a c t a l o n gw i t ht h em o d e m i n d u s t r i a la u t o m a t i o n sd e v e l o p m e n t ，t h et e c h n o l o g yo f s u r v e y , r e c o g n i t i o na n dt h ec o n t r o l ，b a s e do nt h ev i d e oi m a g e ，d e v e l o p e d ，t o o c o m p u t e rt e c h n o l o g y , t h em e c h a n i c a la n de l e c t r i c a lp r o j e c ta p p l i c a t i o nt e c h n o l o g y a n dt h ed i 西t e di m a g ep r o c e s s i n gt e c h n o l o g ya r ec o n s u m m a t i n ga n dd e v e l o p i n g c e a s e l e s s l y w ec o m b i n e dt h eh i g hv e l o c i t y , t h eh i 曲a c c u r a c y , r e d u n d a n tr e l i a b l e ，t h e r e p e a t a b i l i t yo fc o m p u t e ra n dt h eh u m a nv i s i o ni n t e l l e c t u a la n da b s t r a c ta b i l i t y t h e p r o d u c t i o na n dt h ea p p l i c a t i o nk i n do ft h en e wt e c h n o l o g y , e n o r m o u s l yl i b e r a t e dt h e h u m a nl a b o rp o w e r , r a i s e dt h ep r o d u c t i o na u t o m a t i o nl e v e l ，i m p r o v e dt h eh u m a n i t yt o l i v et h ep r e s e n ts i t u a t i o n ，h a st h ee x t r e m e l yb r o a dp r o s p e c to f a p p l i c a t i o n t h i sp a p e rd e s i g n e dt h ew i d t ho fb o a r do fi n t e l l i g e n c em e a s u r ea n dc o n t r o l s y s t e mb a s e do nt h ev i d e of r e q u e n c yi m a g e t h er e a l - t i m ei m a g eo ft h eo b j e c t d i s p l a y s o nt h ec o m p u t e rm o n i t o rb yt h ec c dc a m e r aa n dt h ed i g i t a li m a g e p r o c e s s i n gt e c h n o l o g y a tt h es a m et i m et h es y s t e mc a r r i e so np r o c e s s i n ga n dt h e s u r v e yt ot h ei m a g e i tp r o p o s e da n e wm e t h o do f i n d u s t r i a ln o n - c o n t a c tt y p es u r v e y t h ea r t i c l em a i n l yc o m p l e t e df o l l o w i n gs e v e r a la s p e c t sr e s e a r c hw o r k ： f i r s t ，t h ep a p e re s t a b l i s h e dt h eo v e r a l lr e s e a r c hp l a nf o rt h es y s t e m t h i ss y s t e m u s e st h e 扯g hr e s o l u t i o ni n d u s t r i a lc c dc a m e r a i tc a nd i s p l a yt h e r e a l - t i m e p h o t o g r a p h so nt h em o n i t o r , a n di n p u t t h ev i d e os i g n a lt ot h ei m a g eg a t h e r i n gc a r d i n t h ei m a g e r yp r o c e s s i n gs y s t e m , t h ei m a g eg a t h e r i n gc a r dc a r r i e so nt h ed e c o d i n gt o t h ev i d e os i g n a l ，a dt r a n s f o r m a t i o n ，p r o c e s s i n gp r o d u c e st h ei m a g ed a t at r a n s m i t s t h r o u g ht h ec o m p u t e rp c ib u st ot h em e m o r y i n s e c o n d l y , w ec o m p a r e da n da n a l y s i st y p i c a li m a g e r yp r o c e s s i n ga l g o r i t h m ， c a r r i e so np r o c e s s i n gt ot h ei m a g eb ya p p r o p r i a t ea l g o r i t h m t h i r d ，w eu s ev i s u a lc + + a n dv i s u a lb a s i c ，d e v e l o p e db ym i c r o s o f tc o r p o r a t i o n , t op r o g r a m t h es o r w a r em a i n l yi n c l u d e sf o l l o w i n gs e v e r a la s p e c t s ：i m a g eg a t h e r i n g a n ds c r e e n d e m o n s t r a t i o n ；i m a g e r yp r o c e s s i n gt y p i c a lp r o c e s s i n ga l g o r i t h m ； d e t e c t i o na l g o f i t h mo p e r a t i o na n dt h er e s u l t sd e m o n s t r a t i o n ；t h ei n p u ta n do u t p u to f a n a l o ga n dd i g i t a ls i g n a l s t h ei m a g eg a t h e r i n ga n dd e m o n s t r a t i o nm o d u l em a i n l y d i s p l a y sa n dc o n t r o l sg a t h e r i n gi m a g e st ot h es c r e e nr e a lt i m e ；t h et y p i c a la l g o r i t h m o fi m a g e r yp r o c e s s i n gc a r r i e so np r o c e s s i n gb yt h em e n uf u n c t i o nw a y st ot h e g a t h e r i n gi m a g e ，a n dd e m o n s t r a t i o np r o c e s s i n gr e s u l t k e y w o r d s ：i m a g e r yp r o c e s s i n g ，t h i c k n e s sm e a s u r e ， e x a m i n a t i o n 插图清单 图2 1 监测系统的结构图一 图3 1 二维象素图一 图3 2b m p 文件格式 图3 3 原图一 图3 4 经过平滑处理的图 图3 s 原图一 图3 6 处理后的图 图3 7 锐化 图3 8 灰度直方图 图3 9 概率密度函数积分 图3 1 0 边缘检测的示意图 图3 1 l 马尔算子 图3 1 2 原图 图3 1 3 轮廓提取 图3 1 4 轮廓跟踪 图4 1 软件流程图 图4 2 摄像机安装图 图4 3 登录界面一 图4 4 修改密码界面 图4 5 系统介绍 图4 6 软件的主界面 图4 7 软件的运行情况 图4 8 原图一 图4 9b o x 模板平滑图像 图4 1 0 锐化图像 图4 1 l 原图 图4 1 2s o b e l 算子边缘检测( h o r i z o n t a l ) 图4 1 3s o b e l 算予边缘检测( v e r t i c a l ) 图4 1 4l a p l a c i a n & g a u s s 算子边缘检测 图4 1 5 原图 图4 1 6 翻转 图4 1 7 原图的直方图 图4 1 8i n v e r t 的直方图 图4 1 9 理想状态下的测量 图4 2 0 偏角为正的测量 图4 2 1 偏角为负的测量 图4 2 2 测量界面图 图5 1 程序主界面 图5 _ 2 基准重设 _ m m m m m m“mm瑚m拍蕊舶瑚引m矾“舶舶与!也躬 图5 3 图像平移4 3 图5 4 图像采集设置4 4 图5 5 检测参数设置4 4 图5 6 板宽参数设置4 5 图5 7 标定4 7 独创性声明 本人声明所早交的学位沦文是本人住导师指导卜进行的研究r 作及取得* j o j l 究成果。 据我所知，除了文中特别加以标注平致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表域撰弓 过的研究成果，也不包含为获得佥胆= l = 些厶堂 域其他教育机构的学位或证is 而使 i = j 过的材利。与我一同t 作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明 并表示谢意。 学位论文作者签名1 宠7 t 蹙签字目期州年，f 月侣日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解金筵：些盔堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留 并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被奇阅利借阅。本人授权金 目b ! = 些盔堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采j 4 j 影印、 缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学侥论文在解密后适埔本授权书) 学位论文作者签名1 冼讥噬 签字日期潍仔月留目 学位论文作者毕业后去向 r 作单忙 通讯地址 导师签名 签字日艄： 。6 年占月f 8 日 电话：f3 8 盯盯7 2 0 f 邮编：姗f i 玻 j，f 学 一 致谢 本论文是在我的导师胡毅副教授的悉心指导下完成的，胡老师不仅学识渊 博、治学严谨，而且待人诚恳，平易近人。在读研的三年时间里，胡老师对科学 研究敏锐的洞察力、清晰的科研思路、严谨的治学作风令我终身难忘，并将受益 无穷。为此，向胡老师表示衷心的感谢，并致以深深的敬意。感谢胡老师在我学 业和生活上给予的关心和帮助。 感谢王标、黄永刚、卞铭、黄亮、刘安生、张士峰、章赞等3 0 6 实验室的同 学对我论文的完成提供了热情而有益的帮助。在读研期间，我还得到了很多老师 的帮助和指导，以及齐涤非、钱鑫、唐海勇、李家猛等同学的鼓励和帮助，在此 一并表示感谢。 感谢我的父母、妹妹以及我的表哥张海东先生，是他们给予的爱和宽容使我 能够不断前进。 最后我还要感谢赵鸣同志在生活和学业上对我的鼓励和帮助。 谨以此论文献给关心、帮助、爱护我的家人、老师和朋友们! 作者：倪化生 2 0 0 6 年5 月 第一章绪论 1 1 背景、现状和选题意义。1 1 】1 2 】1 3 智能自动化包括智能控制和智能管理，是诸多相关学科相互结合与渗透的 产物，具有广阔的应用前景。它是本世纪末下世纪初重大技术，是当前自动化 学科技术发展的方向之一。 随着社会化大生产的进步，科学技术的发展，生产规模越来越大，各行各 业对自动化技术的要求越来越高，智能控制应运而生，它具有高度仿人智能特 性( 知识性模型) 。在描述和处理复杂控制与管理问题上，比传统的控制方法( 解 析性模型) 更为有效。就玻璃行业而言，平板玻璃及玻璃深加工产品是建筑业、 工业、国防、交通运输业广泛使用的一种基础材料和装饰材料。国内玻璃生产 的现状以及国际玻璃事业的发展趋势要求平板玻璃企业加快现代化步伐，坚持 高技术起点，依靠技术进步，大力发展高水平的优质平板玻璃，提高在国际市 场上的竞争能力。因此，在浮法玻璃生产线应用智能自动化技术来生产优质玻 璃，减少生产中的能源消耗，对于降低玻璃生产成本，提高企业的经济效益， 节约我国的能源都具有十分重要的作用和极其长远的意义。 国内外概况1 3 j 4 1 1 5 1 人工智能技术应用于工业窑炉在国外己取得成功，在国内冶金工业窑炉已 开始使用，能效果显著，并且对改善玻璃溶液的质量有着至关重要的作用。 玻璃液位是玻璃生产过程中的重要工艺指标，玻璃液面的稳定与否直接关 系到熔化和成型作业。因为液面的波动一方面造成锡槽槽口静压变化，使板根 不稳，从而使玻璃厚度、宽度受到影响，影响玻璃质量；另一方面液面的波动 加剧了对熔窑池壁的侵蚀，不仅污染玻璃液造成锡玻璃缺陷，还会严重影响熔 窑使用寿命，增加生产成本，所以控制好液位具有十分重要的意义。 2 0 世纪7 0 年代一度在日用玻璃器皿行业使用过的气动式玻璃液位仪，当时 由于其故障率高、测量精度差( 如易发生玻璃液堵塞管端口、取样气体在测量 管中易结露而影响测量、易受窑压波动影响等) 而逐步“淡出”了“历史舞台”。 而在玻璃熔制过程中，因为玻璃生产的高温( 1 6 0 0 左右) 环境使得很多检测手 段的应用受到了限制，图像检测是非接触测量，能很好地满足这一要求。 图像测量技术在玻璃生产行业的应用前景嘲 近些年来，低价位微处理器并行技术的发展，低成本电荷耦合器件c c d ， 大容量、低成本存储阵列的新存储技术，以及低成本、高分辨率的彩色显示系 统更进一步促进了数字图像技术的发展。 玻璃生产线由熔窑、锡槽、退火窑、冷端几大工段组成，其中熔窑的玻璃 液面检测、锡槽玻璃板宽和玻璃厚度检测、冷端的玻璃缺陷检测都用到图像检 测与处理技术，又由于玻璃的透明性、折射、反射特性，特别适合成像。并且 具有下列优点： 1 非接触性远距离检测，可避开窑内高温环境。 2 图像测量比较直观，易于观察，符合人的视觉习惯。 3 检测精度高，只要在光学放大范围内，精度可以方便地选择。 4 检测周期可调。 5 成本低，安装方便。 由于图像检测技术模仿了人类的视觉功能，具有智能性，可以合理地融进 人的知识，有利于假象的排除。而且鉴于玻璃生产的特殊性，因此，基于视频 图像测量的监控系统在玻璃制造业中逐渐兴起，并有十分广泛的应用前景。 由于新兴的诸如锡槽工业监视系统因为其造价昂贵且主要是应用于拉边 机制工作情况及玻璃带的运行状况，对于玻璃带边缘的监控能力还稍有不及。 而智能板宽系统却能更好地适应常规控制、常规技术方法无法解决或效果不好 的场合。 1 2 本论文的主要内容 锡槽智能板宽测控系统的研制其主要包括以下几个方面。 ( 1 ) 玻璃溶液厚度的测量。 本部分使用一个简单的测量方法并通过一系列数学计算后得到玻璃带的厚 度。利用微机技术，在正常生产过程中可对玻璃进行全板宽厚度实时监测；在 玻璃改板时，及时提供的厚度变化数据，能快速指导锡槽工进行生产操作。其 方法是把两个普通的手持测厚仪固定在同一平面上，从相反两个方向上测量起 伏不平的玻璃溶液的厚度，然后对两个测量值进行分析，应用差动的思想对测 量过程中出现的未知值带来的误差进行补偿，制作了一个快捷，方便的测量工 具以及完成整个测量界面的编程。 ( 2 )玻璃边缘的图像采集，图像处理、显示以及输出。 本部分内容主要包括图像检测系统的组成，图像处理基础以及图像检测系统 软件设计，是本论文的主要部分。概括的方面有：系统的软件编程和硬件构成、 软件的使用方法、图像处理模块的实例等。其主要分为图像预处理和图像处理两 部分。 图像预处理：对图像进行几何变换、色彩变换转为灰阶图像、对亮度、对比 度进行调节。图像处理：对图像进一步进行滤波，保护图象边缘的同时去除噪声； 基于梯度变化，进行边沿检测，分析得到物体边缘数据。 ( 3 ) 软件界面的编程。 本部分主要包括系统程序主界面、基准设定、参数设置、标定方法等。首 先用v b 创造出明快的系统界面，然后再调用v c 生成的图像处理模块的动态 链接库。利用鼠标的捕捉功能进行基准设定和标定。 第二章图像检测系统的组成 图像检测系统的实现，问题主要集中在以下三个方面：【6 】1 7 ( 1 ) 因为计算机只能处理数字图像，所以数字图像处理的一个先决条件是将 待测物体的图像转化为数字形式： ( 2 ) 对于采集到的图像进行预处理和图像分割，获得目标物体的中心点坐标； ( 3 ) 根据中心点坐标求得套色误差的x 轴、y 轴分量，并输出结果。 所以监测系统由图像采集、图像分析、结果输出三部分组成。图像采集由 c c d 摄像机、视频图像采集卡和计算机组成；图像分析主要通过软件编程完成 待测图像的噪声去除、特征提取和参数计算：结果输出则是将计算得到的数据进 行输出，并且可以对图像进行中心点的标定。 2 1 系统概述 智能板宽测量系统主要用于浮法玻璃锡槽出口端的板宽测量以及其他通过 图像方式可以进行边缘与位置测量的场合，其系统的结构框图如图2 1 所示： 图2 1 监测系统的结构框 左右摄像机分别对锡槽两边的玻璃溶液的边缘附近进行拍摄，然后通过软 件编程完成对图像的边沿检测与提取以及轮廓跟踪。并且利用软件进行偏差计 算然后输出。 2 2 主机介绍 计算机主机系统是图像处理的核心，它用于控制图像的输入和输出设备， 最重要的是对图像信息进行加工和变换，生成最终需要的图像。在图像处理中， 计算机主机系统的选择取决于我们所需要处理的图像的数据量、精度、最终效 果和目的等多种因素。在选择主机系统时，主要应考虑计算机的类型、内存和 外部存储器等方面。本系统采用高性价比工业控制计算机作为系统的上位机处 理部件。工控机的c p u 为p 42 4 ，内存2 5 6m h z ，l o g 以上的硬盘。 本系统采用显示器作为图像处理的输出设备。计算机的显示器是图像的一 种主要输出设备。在图像处理显示中，屏幕分辨率、显示分辨率、显示卡的存 储器容量和显示器刷新方式是最为重要的性能指标。 4 2 3c c d 摄像机简介 9 1 1 2 0 i 在工业监控系统中，摄像机又称摄像头或c c d ( c h a r g ec o u p l e dd e v i c e ) 即电荷耦合器件。严格来说，摄像机是摄像头和镜头的总称，而实际上，摄像 头与镜头大部分是分开购买的，用户根据目标物体的大小和摄像头与物体的距 离，通过计算得到镜头的焦距，所以每个用户需要的镜头都是依据实际情况而 定的。 摄像头的主要传感部件是c c d ，它具有灵敏度高、畸变小、寿命长、抗震 动、抗磁场、体积小、无残影等特点，它能够将光线变为电荷并可将电荷储存 及转移，也可将储存之电荷取出使电压发生变化，因此是理想的摄象元件。是 代替摄像管传感器的新型器件。 2 3 ic c d 工作原理 c c d 的工作原理是：被摄物体反射光线，传播到镜头，经镜头聚焦到c c d 芯片上，c c d 根据光的强弱积聚相应的电荷，经周期性放电，产生表示一幅 幅画面的电信号，经过滤波、放大处理，通过摄像头的输出端子输出一个标准 的复合视频信号。 c c d 摄像器件的成像面是由水平和垂直排列的像素组成，常用的光敏元件 有两种，即p n 结二极管和m o s 电容。如有一种c c d 的像素排列为垂直5 8 1 个、水平5 7 4 个，每个像素的光电转换部分为一个光敏p n 结二极管。它通常由 硅制成，当光线摄入时便产生电子一空穴对。p n 结二极管是反向偏置的，空穴 进入p 型半导体深部，经过外部引线入地，而电子则被收集到二极管的n 型半 导体区内，成为电荷包。当采用p 型半导体m o s 电容型光敏元件的电容电极加 正电压时，电子被收集到m o s 电容的p 型耗尽区中成为电荷包。这个电荷包的 电量反映了照射在该像素上的光线强弱，它通常是在一个周期内积累起来的， 于是成像面上光的强弱分布就转变成电荷包电量多少的分布了。 电荷读出部分的功能是把每个电荷包的电荷顺序转换成电信号输出。电荷 涡合器件c c d 就用来完成将电荷包由像素向输出极的传送，它输出电压较高， 实际上是一个模拟量的移位寄存器。一个由三组电极组成的电荷涡合器件。在 电极上分别加脉冲电压，电极上所加的电压使p 型半导体中的空穴被排斥，而 将电子吸引过来，形成一个势阱，加的电压越高，势阱就越深，相应电极加的 电压不一样，势阱的深浅就不一样。电子流向势阱深的地方。当改变电极上的 电压时，电荷包就向相应的方向传送。当信号电荷传到电荷涡合器件终端时， 由输出电路将该信号送出。输出电路由场效应管电路组成，位于器件内部，以 利于提高信噪比。 2 3 2c c t v 摄像机 本检测系统所采用的是c c t v 的m v - 8 0 3 b 黑白摄像机，由于它采用了5 8 2 个水平像素的1 3 英寸行间变换c c d 图像传感器及数字信号处理大规模集成电 路，图像具有很高的质量和清晰度。其基本功能如下： c c d 总像素：5 8 2 ( 水平) x4 9 2 ( 垂直) 扫描系统：6 2 5 线，5 0 场秒( p a l 制式) 5 2 5 线，6 0 场秒困t s c 制式) 同步系统：内同步 最低照度：0 o i l u x 电源：d c l 2 v 尺寸：3 5 x 3 5 x 6 0 硼 2 4 图像采集卡1 1 0 】 视频图像采集卡将摄像机摄取的模拟图像信号转换成数字图像信号，使计 算机得到所需要的数字图像信号。通常图像采集卡要占用计算机总线的一个插 槽，并带有外接的c c d 摄像头、图像监视器、视频信号接口。图像采集卡与摄 像机、监视器、计算机一起就构成了个典型微机图像处理系统的基本硬件环境。 图像采集卡的工作过程是：对摄像机输出的景物的视频信号进行实时采集，经 a d 转换后将数字图像存放在图像存储单元的一个或多个通道中，通过计算机 发出指令，将某一帧图像静止在图像存储通道中，即采集或捕获了一帧图像， 计算机对采集的图像进行处理。采集卡上的d a 转换电路自动将图像实时显示 在图像监视器上。 本系统采用的大恒图像的d h - v t l 4 2 图像板卡，d h - v t l 4 2 是为适应计算 机总线发展的新型图像采集卡，它是在d h - v ”2 1 的基础上扩展为四通道彩色 视频采集卡，支持彩色，黑自视频输入，并使用新型p c i - ex 1 总线作为数据存 取通道，使图像采集速度更快，基本消除了d h q p 3 0 0 在多路同时采集时存在 的图像拉道的现象。 图像采集卡特点 标准p a l 、n t s c 制式彩色，黑白视频输入，v p p = i v ； 四路复合视频同时输入同频显示； 最大平均有效传输速率：4 x 7 6 8 x 5 7 6 x 2 4 b r 同时传输，相当于1 8 0 m b s ( 依 赖于主机传输速率) ； 视频输入选择：单通道支持1 路复合视频或1 路s - v i d e o ； 每通道最大分辨率： 7 6 8 x 5 7 6 x 3 2 b i t( p a l ) ， 6 4 0 x 4 8 0 x 3 2b i t ( n t s c ) ： 6 灵活的图像采集：支持单场、单帧、连续场、连续帧、间隔几场或几帧等多 种采集方式； 硬件完成输入图像的比例缩放( s c a l e ) 、裁剪( c l i p ) ；输入图像的大 小、位置可灵活设置； 硬件支持色度空间变换( c o l o rs p a c ec o n v e r s i o n ) y u v 4 2 2 、r g b 3 2 、 r g b 2 4 、r g b l 5 、r g b l 6 和y 8 b i t 等多种图像显示和存储格式； 图形覆盖( 0 v e r l a y ) 功能：通过填写屏蔽( m a s k ) 模板可实时显示和 存储任意形状的输入图像； 可稳定的接收录像机视频信号； 支持软件调整亮度、对比度、色调、色饱和度； 软件支持 提供d o s 、w i n d o w s9 x 、w l n d a w sn t 、w i n d o w s 2 0 0 0 、w i n d o s x p 及l i n u x 环境下的开发工具、演示程序；支持v c 、v b 、d e l p h i 、c + + b u i l d e r 等开发环境。 2 5 小结 本章对系统的硬件进行了设计。根据系统的要求，提出了整个系统的解决 方案。从性能价格等角度出发，选用了c c t v 的m v - 8 0 3 b 黑白摄像机作为本系 统的成像器材；选用大恒公司开发的d h - v t l 4 2 图像板卡作为本系统的图像采 集卡。并且对图像采集原理做出了简单的阐述。 7 第三章数字图像处理基础 数字图像处理1 6 ji _ 7 】i ”】就是利用计算机对数字图像进行各种目的的处理。图 像处理的目的是改善图像的质量。图像处理中，输入的是原始的质量差的图像， 输出的是改善后的高质量图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、 压缩等。一般的处理步骤为：图像增强啼图像分割 特征提取+ 图 像分类。 在检测系统中，c c d 摄取的被测物体的图像经图像采集卡采样量化后得到 被测物体的数字图像。计算机首先对图像质量进行改善，使计算机能自动识别 目标给出相关参数。一般来说，在被观测的图像中包含各种各样的噪声和畸变。 在进行图像分析之前，要去掉这样的噪声和畸变，把图像具有的信息变得容易 观看，或把图像变换成某种标准的形式，使特征提取和识别易于进行，这是图 像处理的首要目的之一。这样的处理虽然也有其本身的最终目的，但在图像分 析和识别中通常叫做预处理，包括灰度变换和增强、噪声的去除、几何畸变的 校正等等。在预处理中，输入和输出都是图像，对输入图像的灰度和坐标进行 各种操作，将其变化成输出图像。 3 1 位图和位图文件 1 h 如今w i n d o w s 系列已经成为决大多数用户使用的操作系统。而w m d o w s 是利用位图( b i t m a p ) 显示图象。 普通的显示器屏幕是由许许多多的点构成的，一般称之为象素。显示时采 用扫描的方法即电子枪每次从左到右扫描一行，为每个象素着色，然后从上到 下这样扫描若干行，就扫过了整个屏幕。为了防止闪烁，每秒要重复上述过程 几十次。例如一个屏幕分辨率为6 4 0 * 4 8 0 ，刷新频率为7 0 h z 的显示器，我们可 以知道每行要扫描6 4 0 个象素，一共有4 8 0 行，每秒重复扫描屏幕7 0 次。这种 显示器我们称之为位映像设备。所谓位映像，就是指一个二维的象素矩阵，而 位图就是采用位映图像方法显示和存储图像的。 如图3 1 所示，图中每个方格代表了一个象素，可以看到：整个骷髅就是由 这样一些黑点和白点组成的。 知道了位图的概念后，就很容易理解w i n d o w s 的位图文件( b m p 文件) 的格 式是什么样子的。b m p 文件大体上分成四个部分，如图3 2 所示： 图3 2 的第一部分为位图文件头b i t m a p f i l e h e a d e r ，是一个结构，其 定义如下： 帅e d e f s 仇l c t t a g b i t m a p f i l e h e a d e r ( w o r d b f f y p e ； 图3 1 二维象素图 位图文件头b i t m a p f il e h e a d e r 位图信息要：b i t m a p i n f o h e a d e r 调色板p a l e t t e 实际的位图数据i m 她e d a t a 图3 2 b m p 文件格式 d w o r d b t s i z e ； w o r db f r e s e r v e d l ： w o r d b f r e s e r v e d 2 ； d w o r db f o 船i t s ； b i t m a p f i l e h e a d e r ； 这个结构的长度是固定的，为1 4 个字节( w o r d 为无符号1 6 位整数， d w o r d 为无符号3 2 位整数) ，各个域的说明如下： b f f y p e 指定文件类型，必须是0 x 4 2 4 d ，即字符串”b m ”，也就是说所有b m p 文件 的头两个字节都是”b m ” b f s i z e 指定文件大小，包括这1 4 个字节 b f r e s e r v e d l ，b f r e s e r v e d 2 为保留字，不用考虑 b f o 髓i t s 为从文件头到实际的位图数据的偏移字节数，即图3 2 中前三个部分的长度 之和。 图3 2 的第二部分为位图信息头b i n 们心i n f 0 玎弘l d e r ，也是一个结构， 其定义如下： t y p e d e f s t r u e tt a g b i t m a p i n f o h e a d e r d w o r d b i s i z e ； l o n gb i w i d t h ； l o n gb i h e i g h t ； w o r d b i p l a n e s ； w o r db i b i t c o u n t ； d w o r d b i c o m p r e s s i o n ； d w o r d b i s i z e l m a g e ； l o n gb i x p e l s p e r m e t e r ； l o n gb i y p e l s p e r m e t e r ； d w o r db i c l r u s e d ； d w o r d b i c l f l m p o r t a n t ； lb i t m a p i n f o h e a d e r ； 这个结构的长度是固定的，为4 0 个字节( w o r d 为无符号1 6 位整数， d w o r d 无符号3 2 位整数，l o n g 为3 2 位整数) ，各个域的说明如下： b i s i z e 指定这个结构的长度，为4 0 b i w i d t h 指定图像的宽度，单位是象素 b i h e i g h t 指定图像的高度，单位是象素 b i p l a n e s 必须是1 ，是系统默认参数 b i b i t c o u n t 指定表示颜色时要用到的位数，常用的值为1 ( 黑白二色图) ，4 ( 1 6 色图) ，8 ( 2 5 6 色) ，2 4 ( 真彩色图) ( 新的b m p 格式支持3 2 位色) 。 b i c o m p r e s s i o n 指定位图是否压缩，有效的值为b i r g b ，b i r l e 8 ，b i r l e 4 ， b ib i t f i e l d s ( 都是一些w i n d o w s 定义好的常量) 。一般在w i n d o w s 中， 1 0 w i n d o w s 位图可以采用r l f a ，和r l e 8 的压缩格式，但用的不多。在本系统中 讨论的只有第一种不压缩的情况，即b i c o m p r e s s i o n 为b ir g b 的情况。 ， b i s i z e l m a g e 指定实际的位图数据占用的字节数，其实也可以从以下的公式中计算出来： b i s i z e l m a g e = b i w i d t h + b i h e i g h t 上述公式中的b i w i d t h 必须是4 的整倍数( 所以不是b i w i d m ，而是b i w i d t h ， 表示大于或等于b i w i d t h 的，离4 最近的整倍数。举例说明，如果b i w i d t h = 2 4 0 ， 则b i w i d t h = 2 4 0 ；如果b i w i d t h = 2 4 1 ，b i w i d t h = 2 4 4 ) 如果b i c o m p r e s s i o n 为 b ir o b ，则该项可能为零。 b i x p e l s p e r m e t e r 指定目标设备的水平分辨率，单位是每米的象素个数。 b i y p e l s p e r m e t e r 指定目标设备的垂直分辨率，单位同上。 b i c l r u s e d 指定本图像实际用到的颜色数，如果该值为零，则用到的颜色数为2 的 b i b i t c o u n t 次方。 b i c l r l m p o a a n t 指定本图像中重要的颜色数。如果该值为零，则认为所有的颜色都是重要 的。 图3 2 的第三部分为调色板( p a l e t t e ) ，本部分是对那些需要调色板的位图文 件而言。在w i n d o w s 中，有些位图，比如真彩色图是不需要调色板的， b i t m a p i n f o h 耻国e r 后直接是位图数据。 调色板实际上就是一个数组，共有b i c l r u s e d 个元素( 如果该值为零，则有 2 的b i b i t c o u n t 次方个元素) 。数组中每个元素的类型是一个r g b q u a d 结构， 占4 个字节，其定义如下： t y p e d e fs t r u c tt a g r g b q u a d b y t er g b b l u e ；该颜色的蓝色分量 b y t er g b g r e e n ；该颜色的绿色分量 b y t er g b r e d ；该颜色的红色分量 b y t er g b r e s e r v e d ；，保留值 r g b q u a d ； 图3 2 的第四部分就是实际的图像数据了。对于用到调色板的位图，图像数 据就是该像素颜在调色板中的索引值，对于真彩色图，图像数据就是实际的 r ，g b 值。下面就2 色，1 6 色，2 5 6 色位图和真彩色位图分别介绍。 对于2 色位图，用1 位就可以表示该像素的颜色( 一般0 表示黑，l 表示白) ， 所以一个字节可以表示8 个像素。 对于1 6 色位图，用4 位可以表示一个像素的颜色，所以一个字节可以表示 2 个像素。 对于2 5 6 色位图，一个字节刚好可以表示1 个像素。 对于真彩色图，三个字节才能表示1 个像素。 3 2 图像的平滑( 去噪声) 、锐化f 1 1 】 3 2 1 平滑( s m o o t h i n g ) 平滑的方式一般分：b o x 模板、高斯模板、中值滤波三种。 图像平滑的目的主要是为了消除噪声，如图3 3 、3 4 所示： 图3 3 原图图3 4 经过平滑处理后的图 将原图中的每一点的灰度和它周围八个点的灰度相加，然后除以9 ，作为新 图中对应点的灰度，就能实现上面的效果。用信号处理的理论来解释，这种做 法实现的是一种简单的低通滤波器( 1 0 wp a s sf i l t e r ) 。在灰度连续变化的图 像中，如果出现了与相邻像素的灰度相差很大的点，比如说一片暗区中突然出 现了一个亮点，人眼能很容易觉察到。这种情况被认为是一种噪声。灰度突变 在频域中代表了一种高频分量，低通滤波器的作用就是滤掉高频分量，从而达 到减少图像噪声的目的。 ( 1 ) b o x 模板 可用如下方法进行这一操作： f l i1 三l1 1 毒1l 【1 i 1 j ( 3 一1 ) 这种表示方法有点像矩阵，通常称其为模板( t e m p l a t e ) 。中间的黑点表示 中心元素( 此处用幸表示) ，即，用这个元素作为处理后的元素。例如( 2 1 ) 表示 将自身的2 倍加上右边的元素作为新值，而( 21 十) 表示将自身加上左边元素的2 倍作为新值。通常，模板不允许移出边界，所以结果图像会比原图小。 例如模板是： 1 2 原图是： 经过模极操作后的图像为： 瞄o 11 111 22 2 2 2 333 3 3 4 444 4 3 33 3x 5555x 7_ 777x 数字代表灰度，x 表示边晁上无法进行模板操作的点，通常默认为该象索点 原来的灰度。 模板操作实现了一种邻域运算( n e i g h b o r h o o do p e r a t i o n ) ，郎，某个像素 点的结聚不仅和本像素灰度有关，面且和其邻域点的值有关。平滑模扳的恩想 是通过一点和周围8 个点的平均来去除突然变化的点，从而滤掉一定的噪声， 但是这样会给图像图象带来一定程度的模糊。上筒提判的模板( 3 1 ) ，就是一种 平滑模板，称之为b o x 模扳。 ( 2 ) 高新模板 b o x 模扳尽管考虑了邻域点的作用，但是并没有考虑各点位置的影响，对于 所有的9 个点都一视同仁，所以平滑的效果并不理想。离某点越近的点对该点 的影响应该越大，因此，通常引入了加权系数，将原来的模板改造成： 三k 2 习 m b 2 1 j ( 3 2 ) 可以看出，躐离越近的点，加权系数越大。模板( 3 2 ) 其实也是一个常用的 平滑模扳，称