（航空宇航制造工程专业论文）预印制图像的板材切割自动找正系统研究与开发.pdf

n a n ji n gu n i v e r si t yo f a e r o n a u t i c sa n da s t r o n a u t i c s t h eg r a d u a t es c h 0 0 1 c o l l e g eo fm e c h a n i c a la n d e 1 e c t r i c a le n g i n e e r i n g r e s e a r c ha n dd e v e l o p m e n t o na u t oa d j u s t i n gs y s t e mf o r c u t t i n g p l a t e sw i t hp r e p r i n t e di m a g e s at h e s i si n a e r o n a u t i c a la n da s t r o n a u t i c a ls c i e n c ea n dt e c h n 0 1 0 9 y b y 0 uh o n g q i a d v i s e db y p r o z h a n gl i y a i l s u b 埘t t e di np a n i a lf u l 行1 1 m e n t o ft h er e q u i r e m e n t s f o rm ed e g r e eo f m a s t e ro fe n 百n e e r i n g m a r c h ，2 0 1 0 5 川1肼5嗍5 忡2舢8ii- 舢y 行的 谢的 里 小， 或证 分内 等复 南京航窄航天大学硕l 学位论文 摘要 预印制板材切割技术是一项服务于生产、生活的技术，该技术预先将图像印制到平面板材 上，然后沿着图像轮廓的边缘切割板材，得到外形与印制图像轮廓相一致的产品。这种技术实 用、直观，在很多领域都有需求和应用。目前，国内普通数控切割机床还没有针对性的找正切 割工具来加：f 这类产品，因而加j i ：精度低，废品率高。人工找正虽能一定程度提高精度，但若 找正结果中图像坐标系与机床坐标系有旋转关系，需重新对板材进行装夹，效率十分低下。 本文将数字图像处理与机器视觉相结合，研究并实现了一种适用于预印制板材切割的自动 找正技术，对板材上图像轮廓位置进行在线定位，冈而可在无需重新装夹的情况下对图像轮廓 进行高精度切割加- t 。该技术包含三个关键子技术：轮廓矢量化技术、轮廓数控编程技术和标 记点测量找正技术。轮廓矢量化对原始图像进行轮廓提取和矢量化，并在图像上添加用于后续 找正的标记点；轮廓数控编程计算出轮廓在图像坐标系下的初始n c 代码；标记点测量找正用 c c d 摄像机识别板材上的标记点，建立图像坐标系与机床坐标系间的矩阵变换，对初始n c 加 j r 代码进行坐标转换，得到实际加：i ：n c 代码。本文重点对轮廓矢量化和测量找正这两个子技 术展开研究。主要内容包括： 1 在分析预印制图像特点的基础上，制定相戍的快速、有效的图像分割流程，并对图像 二二值化、噪声厉处理和边缘检测中的多个已有算法进行比较分析和实验，得出适合本 文系统的算法，实现了准确地检测山预印制图像的边缘轮廓；并运用轮廓优化处理使 目标轮廓更逼近真实轮廓，一定程度上弥补图像分割造成的误差。 2 提出先提取局部曲率极人值的尖点、然后分段进行直线拟合的轮廓矢量化算法，与不 分段拟合相比，提高了算法效率；在对实际： 程实验结果进行分析后，该算法引进了 拟合长度控制参数，使得在加+ 1 ：效率影响不大情况下，大大提高了加t 轮廓的光滑性。 3 提出基于c c d 相机测量标记点的预印制图像位置找正方法。通过机床运动带动c c d 相机对板材上的各标记点进行拍照和圆心坐标提取，建立图像坐标系与机床坐标系间 的线性变换矩阵；用此矩阵对基丁图像坐标系下的初始n c 加1 二代码进行坐标变换， 就可得到基于机床坐标系的新n c 程序，实现位置找正。 在理论研究的基础上，开发了预印制板材切割自动找正系统，完成了对多幅典型预印制板 材的找正和切割。实际切割实验表明：该系统找正效率高，找正精度能满足j 【：程应用要求。安 装了该系统的数控机床于2 0 0 9 年7 月参加了上海国际机床展( e a s t p o2 0 0 9 ) ，取得不错的反 响。 关键词：预印制图像，图像分割。s n a k e 模型，直线拟合，等距算法，自动找正 预印制图像的板材切割自动找正系统研究与开发 a b s t r a c t p r 印咖t e dp l a t ec 眦i n gt e c h n i q u ei s al ( i n do ft e c h i q u et 1 1 a ti si n t e n d e dt os e eo u r1 i f e t h i s t e c t m i q u er e f e r st oc u t t i n gm ep l a t ea l o n gt h ec o n t o u ro ft h ei l t l a g ew h i c hi sp r e p r i n t e do nt h ep l a t es o m ep r o d u c tw i t h 廿1 es 锄ec o n t o u ro fm ei m a g ei sm a d e b e i n gp r a c t i c a la n dd i r e c t v i e w i n g ，m e t e c h n i q u ei sr e q u i r e da 1 1 da p p l i e di 芏lm m yd i 虢r e n ta r e a s c u 玎e n t l y g e n e m ln cm c h i i l e sd o n th a v e a d j u s t i n gt 0 0 1 sa i r n i n ga tm i sb n do fp r o d u c ty e t ，w h i c hr e s u l t si i ll o wm a c h i n i n ga c c u r a c ya n dh i 曲 r e j e c tm t e m a n u a la d j u s t i n gm e a n sc a ni m p r o v em ea c c u r a c yi ns o m ed e g r e e h o w e v e r i fm e r ei s r o t a t i o nt m n s f o m 眦i o nb e t 、e e ni m a g ec o o r d i n a t es y s t e ma 1 1 dn l a c h i n ec o o r d i n a t es y s t e m ，t l l ep l a t e n e e d sc l 锄p i n ga g a i n ，r e s u l t i n gi nal o we 佑c i e n c y b a s e do nk n o w l e d g eo fb o n li m a g ep r o c e s s i n ga 1 1 dc 0 玎叩u t e rv i s i o n ，an e wt e c h z l j q u eo fa u t o a d j u s t i i l gf o rp r 印r i n t e dp l a t ec u t t i n gi sp r o p o s e d ，w h i c hr e a l i z e st h a ti m a g ec o n t o u r so nm ep l a t ec a n b eo n 一1 i n el o c a t e da n dt l l e nc u ta c c u r a t e l yw i t h o u tm en e e do fc l a m p i n gf o ras e c o n dt i m e t h e t e c h i l i q u ei n c l u d e s 廿l r e ei m p o r t a ms u b o r d i n a t et e c h n i q u e sn 锄e l yc o n t o u rv e c t o “z a t i o nt e c h n i q u e ， c o n t o u rn cp r o 铲a m m i n gt e c h n i q u ea n di m a g ec o n t o u r 删u s t i n gw i mm a r k e dp o i n t st e c h l i q v e t h e c o n t o u rv e c t o r i z a t i o nt e c h n i q u ed e t e c t sa r l df i t st h ec o n t o u ro ft h eo r i g i n a li m a g ea n da d d sm a r k e d p o i n t st oo “g i n a li m a g ef o rl a t e ra d j u s t i n g t h ec o n t o u rn cp m g r a m m i n gt e c l l n i q u ei st of i g u r eo u t i n i t i a ln cc o d ew h i c hi sb a s e do ni m a g ec o o r d i n a t es y s t e m ht h ei m a g ec o n t o u ra d j u s t i n gw i t h m a r k e dp o i n t st e c h n i q u e ，c c dc 姗e mi su s e dt or e c o g n i z et h em a r k e dp o i n t so n 也e p l a t e a f t e rt h a t ， t 1 1 en l a 缸xt r a n s f o m l a t i o nb e 艄e e ni m a g ec o o r d i n a t es y s t e ma n dm a c l l i n ec o o r d i n a t es y s t e mc a i lb e i t l s t a l l e dw h i c hc o u l db eu s e dt oc o n v e r ti n i t i a ln cc o d et on cc o d et h a tc a nb eu s e dt 0a c t u a l m a c h i n i n g i nm i sd i s s e r t a t i o n ，m ec o n t o u rv e c t o r i z a t i o nt e c h n i q u ea n di m g ec o n t o u ra d j u s t i n g t e c l u l i q u ew i l lb ei n v e s t i g a t e d t h em a i nc 彻t 矗b u t i o n so ft 1 1 i sd i s s e n a t i o na r es u 姗a r i z e da sf o l l o w s ： f i r s t l y b a l s e do nn l ea i l a l y s i so ft h ec h a r a c t e r i s t i c so fp r e p m t e di m a g e ，ar a p i da j l de 虢c t i v ef l o w o fi m a g es e g m e n t a t i o ni sp l a n e d a l g o r i t h 【1 sm a ta r ep r o p e rt ot l l es y s t e ma r es e l e c t e dv i aa n a l y s i so f m a n yc 岍e n ta l g o r i m r r l sa n dc o m p a “s o nb e t w e e nt h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t so fn l e m t h e s ea l g o r i t l l h l s c a i ld e t e c tm ei 1 1 1 a g ec o n t o u r sa c c u r a t e l y f u r t l e n 】1 0 r e ，ac o n t o u r 叩t i m i z a t i o nm e t h o di s 印p l i e dt 0 g e tt a 玛e tc o m o u rc l o s e rt 0 仃1 l ee d g e ，w h i c hi m p r 0 v e s 吐l ee 任b c to fi m a g es e g m e n t a t i o ni 1 1s o m e d e g r e e s e c o n d l y am e t h o do fp i e c e w i s e6 t t i n gb a s e do nc u r v a t u i i ei sp r o p o s e d ，t h ei d e ao fw h i c hi st h a t f i n dt h ec u s po ft h ec o m o u rt h r o u g hc u r v a t u r ef i r s ta n dt l e n6 tm ec o n t o u rb e 柳e e nt w oa 枷a c e n t 南京航空航天大学硕l 学位论文 c u s p sw i ml i n e s c o m p a r e dw i t i lm e t l l o d sw i t h o u tp i e c e w i s e6 t t i n g ，m ee 伍c i e n c yi si m p r o v e d 铲e a t l y a r e r 吐1 ea 1 1 a l y s i so ft h ee x p e r 主m e n t a lr e s u l to fa c t u a lc u t t i n an e wp a r a m e t e w h i c hi su s e dt 0 c o n t r o l t h el e n g t ho ff i t t i n g ，i sa d d e dt ot h ep i e c e w i s ef i t t i n ga l g o r i 廿l i n ，w h i c hg r e a t l yi m p r o v e st h e s m o o t h n e s so ft h ec o n t o u ra f t e rc u t t i n ga n dh a sn ob i ge f r e c tt om ee m c i e n c yo nt l es 锄et i m e n 础y a i li i n a g ec o n t o u ra d j u s t i n gm e t h o db a s e do nm e a s u r i n gw i t hc c di sp r o p o s e d t h e c c dc 帅e m ，w h i c hc a nm o v ew i t hm a c h i n e d rm o v e ，c a nt a k ep i c t u r e so fm a r k e dp o i n t s 锄dc o m p u t e m eh l a c l l i n ec o o r d i n a t es y s t e mo ft l l e i rc i r c l ec e n t e ro r d e r ly a n dt h e nt h el i n e a r 栅l s f o 硼a t i o nm a t r i x b e t w e e ni i i l a g ec o o r d i n a t es y s t e ma n dm a c h i n ec o o r d i n a t es y s t e mc a j lb ef i g u r e do u t g i v e nt h e t i - a n s f o m l a t i o nm a t r i x ，廿l ei n i t i a ln cc o d eb a s e do ni m a g ec o o r d i m t es y s t e mc a nb ec o n v e r t e dt ot h e n cc o d eb a s e do nm a c h i r l ec o o r d i n a t es y s t e m ，b yw h i c ht h ei m a g ec o n t o u ra d j u s t i n gi sd o n e b a s e do nt h e o r e t i c a lr e s e a r c h ，a na u t oa d j u s t i n gs y s t e mf o rt 1 1 ec u t t i n ga l o n gm ei m a g ec o n t o u r p r e p r i n t e do np l a t ei sd e v e l o p e d e x p e r i r n e n t so fan u m b e ro ft ) ，p i c a lp r e p r i n t e dp l a t e sc u t t i n ga l o n g i m a g ec o n t o u rh a v eb e e nc a e do u ta n d t i l er e s u l tp r o v e sm a t l en cc o d eg e n e m t e db yt h i ss y s t e m h a sg o o da c c u m c ya n de 瓶c i e n c yc u r r e n t l 弘t h en cm a c h i n eh a v i n gi i l s t a l l e dm i ss y s t e mw a si n2 0 0 9 s h a n 曲a im a c h i n et o o le x h i b i t i o n ( e a s t p o2 0 0 9 ) i nj u l y a n da c h i e v e da9 0 0 dr e s p o n s e k e y w o r d s ：p r e p n t e di m a g e ，i m a g es e g m e n t a t i o n ，s n a k em o d e l ，1 i n ef ；i t t i n g ，o f f s e ta l g o r i m m ，a u t o a d j u s t i n g 预印制图像的板材切割自动找证系统研究与开发 目录 第一章绪论1 1 1 引言1 1 2 课题来源及研究意义l 1 3 关键技术的国内外发展现状2 1 3 1 光栅图像矢量化发展现状2 1 3 2 机器视觉研究现状6 1 4 本文的研究内容j 7 第二章系统设计。9 2 1 系统框架设计9 2 2 轮廓矢量化流程1 0 2 2 1 制定本文的欠量化流程1 0 2 2 2 模块功能设计1 2 2 3 测量找正基本过程1 4 2 4 本章小结1 5 第二章图像轮廓久量化1 6 3 1 轮廓边缘提取16 3 1 1 图像分割1 7 3 1 2 边缘检测2 4 3 1 3 边缘提取实验结果2 6 3 2 轮廓优化2 7 3 2 1 轮廓优化的意义2 7 3 2 2s n a k e 模型简介2 8 3 2 3s n a k e 模型的应川及实验结果2 9 3 3 轮廓矢量图元拟合3 1 3 2 1 尖点提取31 3 2 2 直线拟合3 5 3 4 轮廓数控编程4 1 3 5 本章小结4 2 南京航空航天大学硕i ：学位论文 第四章板材图像的测量找正4 3 4 1 模块构成及： 作过程4 3 4 2 机床坐标下标记点位置确定4 4 4 2 1 像素坐标系、图像坐标系与机床坐标系的关系4 4 4 2 2 计算标记点圆心在机床坐标系中的位置4 5 4 3 找正矩阵的计算与优化4 7 4 3 1 计算找正矩阵4 7 4 3 2 找正矩阵优化4 8 4 4n c 代码修改4 9 4 5 本章小结5 0 第五章系统验证及加：i = 结果5 1 5 1 系统简介5 l 5 2 实例加：r = 过程及结果5 3 5 3 本章小结5 5 第六章总结与展望5 6 6 1 全文： 作总结5 6 6 2 今后j r 作展望5 6 参考文献一5 8 j ! 谢6 2 预印制图像的板材切割自动找正系统研究与开发 图表清单 图1 1 轮廓匹配法示意图4 图1 2 基于邻接图的矢量化流程5 图l - 3 正交方向搜索法示意图5 图1 4 典型工业机器视觉应用系统6 图2 1 系统：【作流程图9 图2 2 目标区域矢量化流程图。1 0 图2 3 典型的预印制图像。ll 图2 4 预印制图像轮廓矢量化的数据流图。1 2 图2 5 模块功能结构图1 2 图2 6 标记点1 3 图2 7 添加标记点的预印制图像1 3 图2 8 轮廓连接示意图1 4 图3 1 原始彩色图像一1 6 图3 2c 锄v 边缘检测结果1 7 图3 3 本文的图像分割流程2 1 图3 4 图像二值化实验结果。2 2 图3 5 去噪处理模板2 3 图3 6 模板法去噪流程2 3 图3 7 模板法去噪声实验。2 4 图3 8 边缘检测实验1 2 5 图3 9 边缘检测实验2 2 6 图3 1 0 对某图像运用图像分割处理流科2 7 图3 1 1s n a l ( e 轮廓优化实验1 3 0 图3 1 2s n a l ( e 轮廓优化实验2 3 0 图3 1 3 尖点示意图3 2 图3 1 4 尖点提取结果3 4 图3 1 5 最短距离直线拟合法3 6 图3 1 6 轮廓棱角示意图3 7 图3 1 7 去除轮廓棱角示意图3 7 预印制图像的板材切割自动找萨系统研究与开发 d p i r 厂( x ，y ) g ( x ，y ) f 。丁 z ，ze ，z8 ，q | 王o ，p i ，弘 盯2 ( 尼) k k h 瓦 e 删 注释表 打印分辨率 图像区域 图像灰度函数l 图像灰度函数2 二值化阂值 二值化阈值 概率值 灰度平均值 阂值选择函数 最优闽值 投影比例系数 尖点距离控制参数 s n a k e 模型轮廓的全部能量 ，( s ) 吃 e 。 e 圳i 蛆r s a ( s ) ，( s ) e t 曲 t 距 占 瓦 l m 轮廓曲线的参数方程 内部能量 外部能量 图像能量 弧长 加权参数 曲率 曲率闽值 尖点距离阈值 允许拟合误差 曲率阂值 拟合长度控制参数 找止矩阵 南京航空航天人学硕i ：学位论文 第一章绪论 1 1 引言 随着社会经济的发展，人们生活水平不断提高，许多服务于生产、生活的技术应运而生。 预印制板材切割技术就是预先将图像印制到平面板材上，然后在机床上沿着图像轮廓的边缘对 板材进行切割，得到外形与印制图像轮廓相一致的产品。这种技术冈其实用、直观，加一【：的产 品具有美观、立体感强等特点，在很多领域都有需求和应用，如装饰品、产品外包装、广告业 等。 板材切割数控加上：通常是先用软件或人 j 编写出待切割的图案或形状的数控加j l ：程序代 码，然后再将板材毛坯固定在机床上并大致确定零件的加。l 零点即可进行加：。与这种一般的 板材切割数控加：l 二不同，预印制图像的板材切割技术有其自身的特点，需要在加工前精确地确 定图像与刀具的位置关系( 即坐标找正，俗称“对刀”) 以确保数控加： 程序控制刀具沿着图像 轮廓走。 目前国内一般h j 普通数控切割机床米加：1 ：这类预印制l 型像板材产晶，没有提供针对性的找 正一i ：具，主要采取以下两种方法米进行对刀： ( 1 ) 根据板材毛坯的外形来对刀。先找山板材在机床上的位置，然后根据图像在板材上的 印刷位置米确定待加+ l ：图像的位置。这种方式假定板材外形一致性好并且图像以精确位置印制 在板材上。但实际上板材毛坯的人小会不一致，安装时也常会有旋转或平移误差，图像在不同 板材上的位置也有较人误差，因此加：精度低，废品率高。 ( 2 ) 对图像位置进行人j ：找正。这种方法通常在图像上印刷一些标记点米辅助找正：i ：作， 标记点和图像是同时印刷在板材上的，印刷后虽然在不同板材上的位置会不同，但两者间的相 对位置不变，找准标记点的位置就可知道图像的实际位置。但人j r ：找止十分费时，且每一块板 材都需要重新找正，冈而效率相当低。找正结果与设定位置如果仅有平移误差，可以在数控系 统中通过修改某些加 参数来修正，如果图像坐标系与机床坐标系之间还有旋转变换，一般的 数控系统则无法处理，需要对板材位置进行调整和重新装夹，远不能满足批量生产的要求。 冈此，实现一种机器白动找正切割的技术有非常重要的一i ：程意义。希望这种找正方法不但 能自动准确地确定印刷图像与机床的相对位置，还能根据找正结果自动对机床参数或加1 二程序 进行修改，实现在无需重新装夹的情况下对印制板材进行数控加：j ：。 1 2 课题来源及研究意义 预印制板材切割自动找止技术项目来源于南京航空航天人学与南京威克曼数控机床公司的 l 预印制图像的板材切割自动找正系统研究+ 1 j 开发 高新合作项目。南京威克曼数控机床公司是南京市高新技术企业，是我国最早经销国外名牌电 脑雕刻机并引入国外先进技术自行研发生产电脑雕刻机的民营科技企业。经过近十年的研究开 发，该公司现己形成了包括广告雕刻机、木二：雕刻机、激光雕刻机在内的“威克”牌电脑雕刻 机产品系列，应用领域“泛，涉及轻工、电子、机械、建筑等行业，如广告标牌、装饰装潢、 印章礼品、模具模型、零件制造、木器家具等。本课题目标是在普通数控板材切割机床基础上 研制一种具有对预印制图案的板材进行自动找正和切割功能的机床系统。 找正技术有着以下两种含义：对于待加： ： 件，找正是指确定工件在机床坐标系中的位置； 在安装丁程中，找正是指采用合适的检测手段计算和调整设备的空间位置，使设备的同轴度、 乖直度等符合规范要求。找正技术在机械加t 中有着广泛的应用和需求，这些找正技术中，有 些比较简单，在机械加工中普遍应用，如在工件上加工一些辅助性的孔或平面等。有些则非常 专业，如文献【1 】中利用机械触发式传感器设计了一种自动对刀仪，实现一次性对出四把车刀的 位置尺寸，文献 2 】提山一种快速找正装夹方法，解决了大型模具加工找正难的问题，文献【3 】 研究了一种电火花线切割加丁：r 艺中的电极丝找1 e 技术，提高了电火花切割加工的工艺水平。 加 ：辅助孔或者面的找正方法通常用米定义加：r 基准，适用丁对毛坯的粗加： ，而预印制i 型像 板材的加j f ：基准已经确定为图像轮廓，冈此此类方法不适用；上述其它几种方法人都是对j 卜精 加l ：后的三维：。j = 什进行重新定位，不适合预印制图像的平板类零件。 目前，国外已有少量的专业预印制板材白动找止切割机床，通过在普通切割机床上增加摄 像头等硬件米测量图像上标记点，实现自动找1 e ，但是未见公开发表的研究论文；国内在这方 面还是空白，无论是从发表的论文还是展览会上，均米j i ! l 对此技术成果的报道。本文将数字图 像处理与机器视觉相结合，研究一种预印制板材切割自动找正技术，并开发相应的软、硬件系 统。本文的研究能够实现板材位置的在线定位，在加：i ：时操作人员只需要将待加：【：板材( 添加 有特别的标记点) 大致放好，数控机床就能自动定位，使刀具沿着板材上图像的轮廓进行切割， 无需对板材进行重新装夹，人大减轻了操作人员的劳动强度，提高了白动化水平。冈此，本文 的研究具有重要的一l ：程意义。 1 3 关键技术的国内外发展现状 对于预印制板材切割自动找正，本项目拟采用c c d 摄像机进行视觉识别米辅助找正，其 中包含的关键技术有图像轮廓识别与矢量化、数控编程、图像识别和模型匹配等技术。本：肖介 绍与本文研究内容密切相关的两大关键技术：图像矢量化技术和机器视觉的发展现状。 1 3 1 光栅图像矢量化发展现状 ( 1 ) 研究及应用现状 国外的矢量化技术研究开始于2 0 世纪7 0 年代，国外许多人学和公司投入了相当多的人力、 2 南京航窄航天火学硕上学位论文 物力来研究矢量化技术。由于当时理论和实践条件都不成熟，研究：【作进展缓慢。受限于此， 矢量化技术最初的应用范同很窄，主要用于地图分析，方法也比较单一，通常采用细化算法加 以简单的线条拟合得到矢量结果。8 0 年代中后期，c a d 技术在1 ：业设计领域的广泛应用引发 了欠量化研究的高潮，通过对光栅图像的欠量化，能极大的提高产品的设计效率，缩短生产周 期，促进：霸警设计、产品设计和制造的大现代化。进入9 0 年代以后，计算机处理能力得到长足 的发展，计算机图形图像理论进一步完善，模式识别技术引起广泛重视，特别是激光扫描技术 的广泛应用，这些都使得建立在计算机基础之上的图像快速矢量化成为可能。发展至今，国外 己经出现了很多商品化的矢量化软件。美国的c a d a l ，y s t 杂志每年都会对国际上流行的光栅 图像矢量化软件( r 2 v s o f h a r e ) 进行广泛的评比，同时列出各种矢量化软件的特性以及优缺点。 典型的如德国s o r e l e c 公司的v p s t u d i o 、挪威r a s t e r e x 公司的r x s p o t l i 曲t 、美国g t x 公司的 g d ( r a s t e 亿a dp l u s 等等。另外，由于不同领域的特定要求，还出现了一些专业化的矢量化 软件，如针对鞋样设计的法国三维立体浮雕软件t y p e 3 ，针对地图和g i s 领域的a b l e 公司的 l 也v 。 国内的光栅矢量化研究起步较晚，但发展速度较快。清华人学、中科院白动化所、华中科 技人学、浙江大学、西北j i ：业火学等都在这方面做了许多研究并推出了一些商品化的r 2 v 软件， 如清华大学的a 卜小f d 5 0 系统、华中科技人学的e d i s 系统、上海：业大学的微机j i ：程图图像自 动识别系统等。 除了商业化软件，很多研究人员也在各白的应用领域对光栅图像矢量化进行了研究，主要 在以下儿个方面：j ：程图纸【4 1 、地图的扫描输入【5 】【6 1 嘿图像动漫制作与传输【8 1 ；数控切绘编程 【9 】【1 0 1 、几何雕刻的加一r 轨迹生成】等。 综上所述，光栅图像欠量化技术在各领域均有广泛应川，但本文研究并不适合采州已有的 商业软件，主要原因有：本文欠量化目标是便于后续生成切割加工的数控代码，而商业软件 的矢量化结果通常没有考虑加：r = 精度和机床的情况，不能直接用于数控编程；本文在对图像 进行欠鼙化外，还需添加辅助找正的标记点并准确记录这些标记点的位置，而其他软件不能满 足此要求；本文仅针对图像轮廓进行提取和矢鼙化，无需有对地图、：i ：程图等复杂图像矢量 化功能；商业软件作为独立的系统，不能很好地与本文的系统融合成一个整体。因此，在本 文研究的预印制板材切割自动找正系统中，需研究预印制图像的轮廓识别与矢量化技术并开发 相应的软件模块。 ( 2 ) 方法综述 对于光栅图像矢量化技术，学者们进行了许多的研究。总的说来，矢量化方法主要有以下 几种： 1 ) 基于细化的矢量化方法 3 预印制图像的板材切割自动找正系统研究与开发 对于识别线条类图像，传统的方法是先细化，然后对细化后的骨架进行矢量化。所谓细化 就是将线条的宽度减少到只有一个像素，通常的方法就是在不破坏其原有连通关系的基础上， 从“黑”区域边界上不断剥落使黑区域变窄，直到“黑”区域变为细线。细化的好处主要是在 保持图像的连通性和拓扑关系的不变性的前提下，提取出能表征其特征的骨架点。基于细化的 矢量化方法就是对这些特征骨架进行搜索和跟踪，然后识别出骨架中的直线和圆弧等图元。细 化方法有很多：按细化处理方式划分，有单方向、双方向和四方向算法；按细化后的连续性划 分，有四邻域、八邻域和混合连通算法；按细化处理过程分，有串彳亍【1 2 】1 1 3 1 、并行1 4 1 和串一并行 处理算法。基于细化的欠量化方法的优点是算法简单、对硬件要求不高、比较容易实现。主要 缺点是丢失了线宽信息、抗噪性能比较差，最难解决的问题是细化时会使交叉线在交点处发生 畸变，这使得在跟踪过程中很难确定跟踪方向，最终导致跟踪线条不完整、细碎直线过多，进 而引起图像矢量化和图形解释的困难，这些缺点制约了基于细化的矢量化方法的广泛应用。 2 ) 基于轮廓跟踪的欠量化方法 图像的轮廓特征是图像的重要信息。基于轮廓跟踪的矢量化在早期就已经有很多应用，其 基本过程为：首先检测图像的边缘轮廓信息：然后对图像边缘的轮廓信息进行跟踪搜索。并以 一定的方式保存搜索结果；最后使刚直线、圆弧或是样条曲线等欠量图元拟合边缘轮廓。 在基于轮廓欠量化法的基础上发展了轮廓匹配法【i 。轮廓匹配法就是利川图像轮廓进行识 别处理的方法。它的基本步骤是： ( 1 ) 抽取图像轮廓并进行久量化； ( 2 ) 匹配轮廓对，提取骨架： ( 3 ) 搜索轮廓对，判别交义点，确定骨架的拓扑关系，重建图形。 识别的过程如图1 1 所示。 幽1 1 轮廓匹配法示意图 轮廓匹配法处理的对象是单像素宽的轮廓，其矢量化也采用细化骨架的方法。相比之f ， 轮廓比细化后的骨架包含更加丰富的信息，但轮廓线上的噪声比骨架上的大，其特征提取和分 析相对困难一点。总的来说，基丁：轮廓线的方法是在提取出图形轮廓的基础上匹配各个轮廓对， 用每个轮廓对的中点来代替图形的中心线。这种方法的优点是处理速度快，可以保留图形的线 4 南京航窄航天大学硕士学位论文 宽信息；缺点是对噪卢敏感，图形容易分段，识别准确率不高。 3 ) 基于邻接图的矢量化方法 基于邻接图的矢量化方法先对二值图像作行程编码，形成图像的域表示及其邻接关系图， 如线邻接图、块邻接图。然后对邻接图作几何计算和拓扑分析，选取种子域( 线段域或圆弧域) ， 以此为起始点，进行基于相同儿何属性( 共线或同圆) 的邻接图深度搜索，种子( 线段或圆弧) 不断生长，从而获得完整矢量。基于邻接图的矢量化流程如图1 2 所示。矢量化结果继承域的 邻接关系，采用矢量邻接图来组织。这类方法不经细化直接对图形进行识别，抗噪性能明显加 强，邻接图结构可节省存储空间，利川其邻接关系能有效进行线段的特征提取和识别。 图1 2 基于邻接图的久量化流程 4 ) 正交方向搜索法【l 6 】 上个世纪9 0 年代初，d o r i 等人提出了正交方向搜索法。该方法根据水平线、垂直线和斜 线等不同的线型设计了不同的搜索路线和搜索条什，通过搜索步长的变换来判断是否经过了交 叉区域。算法的基本思想是：沿水平方向扫描图像，当遇到目标图形区域的边界时，扫描方向 作正交变换，并记录卜目标像素之间的水平和垂直扫描线的中点，若扫描线长度人。j ：阂值则扫 描结束。利川所记录的中点就可以构成久量图形。止交方向搜索法搜索过程如图1 - 3 所示。该 基奏翠型是标t 太 直到 目值 图1 3 止交方向搜索法示意图 算法的优点是不经细化和中间变换，将搜索范围集中于目标像素区域，从单像素的判别转为对 区域的搜索：搜索频率的降低有利丁避开图线缺陷，且人大加快了图线提取速度。但是，该方 法不适合图形中细线和细微结构的识别处理，特别对线条交叉区域的判断算法复杂，需频繁更 5 预印制图像的板材切割自动找正系统研究与开发 改搜索步长；在搜索过程中需要设定不易确定的经验阈值，并且对图线轮廓质量要求较高。 5 ) 其它方法 近年来，经过学者们的不断探索，出现了许多新的矢量化方法。文献 1 7 】提出了基于参数 空间和图像空间相结合的h o u 曲变换方法用于识别直线；文献【1 8 】提出了一种智能、精确的矢 量化方法，在输入图像较理想的情况下，实现全图的自动矢量化；文献 1 9 】提出了一种基于d b s c ( d i s kb s p l i n ec u n ，e s ) 的灰度线划图像矢量化方法。 1 3 2 机器视觉研究现状 机器视觉就是川计算机模拟人眼的视觉功能，从图像或图像序列中提取信息，对客观世界 的三维景物和物体进行形态和运动识别。一个典型的： 业机器视觉应用系统包括光源、光学系 统、图像捕捉系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决