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硕士论文金属丝编织网自动检测研究 摘要 金属丝编织网在工业生产和科学研究中有着重要的作用，而对其进行高速度、高精 度的检测是计量部门急需解决的问题之一。本论文主要研究金属丝编织网检测的技术问 题。文中分析了图像处理技术在检测过程中的应用；以m a t l a b 为平台，设计了基于 轮廓跟踪的网孔尺寸和丝径测量程序；构建了金属丝编织网检测的实验装置，讨论了显 微光学系统并对其进行了分析：利用鉴别率板对系统进行了标定，并分析了测试不确定 度。实际测量了金属丝网的参数，并与传统检测方法比较，效果良好。 关键词：金属丝编织网，轮廓跟踪，图像处理 硕士论文金属丝编纠网自动检测研究 a b s t r a c t w o v e nw i r ec l o t hh a sg r e a ti m p o r t a n c ei nt h ef i e l d so fl n d u s t r i a lp r o d u c t i o na n ds c i e n c e r e s e a r c h ，w h i l eh o wt op e r f o r mh i g h - s p e e da n dh i 曲- p r e c i s i o nt e s to nt i n s e ln e ti so n eo f t h e m o s ti m p o r t a n tp r o b l e m si nd i r en e e do f s o l u t i o n i nt h i st h e s i s ，s e v e r a lp r o b l e m sr e l e v a n tt o t h et e s to ft i n s e ln e ta r ec h i e f l yr e s e a r c h e d ，t h em i c r o - o p t i c ss y s t e ma r ea n a l y s e da n d o p t i m i z e d ，m o r e o v e r ，t h ea p p l i c a t i o no f i m a g ed i s p o s a lt e c h n i q u eo nt h et e s t i n gp r o c e s si s a n a l y z e d ，w i t hm a t l a bp l a t f o r m ，t h em e a s u r i n gp r o g r a m so fn e tm e s ha n dn e tw i r e d i a m e t e ra r ed e s i g n e db a s e do nc o n t o u rt r a c e ，a n dt h ec o l l e c t e di m a g e sa r ed e m a r c a t e d t h e e x p e r i m e n t a le q u i p m e n t so f t i n s e ln e tt e s t i n ga r es e tu p ，t h ep a r a m e t e r so f t i n s e ln e ta r e p r a c t i c a l l ym e a s u r e d ，r e l e v a n tt h e o r e t i c a la n a l y s i si sm a k e da n dt h ed a t ai np o i n ti sp r e s e n t e d c o m p a r e dw i t ht r a d i t i o n a lt e s t i n gt e c h n i q u e s ，i th a sb e t t e re f f e c t k e yw o r d s ：w o v e nw i r ec l o t h ，c o n t o u rt r a c e ，i m a g ed i s p o s a l 堕主堡苎 垒星丝塑堡婴堂型堕塑塑! ! i 1 绪论 1 1 研究背景 本论文金属丝编织网自动检测研究是属于光电智能检测仪器领域，本课题源 于生产部门及计量检 9 l i ! 等部门的实际需要。 工业用金属丝编织网用于各行业的基准微粒筛选和粉体的粒度分析等方面，对 粒度组成有直接的影响。而在工业原料及样品中颗粒占一半左右1 ，在很多行业中基 准微粒筛选是重要的产品质量要素，如医药、食品、水泥、建材、陶瓷等，其粒度控 制直接影响产品质量，在冶金、煤炭等工业中粒度控制也是选后产品的主要技术指标。 在科学研究、设计、仲裁检验中对所处理的原料及所生产的产品的粒度组成也是重要 的计算数据。因此对颗粒状物料的粒度分析在国民经济中对工业生产、科学研究、设 计、仲裁检验具有十分重要的意义。 随着我国国民经济的高速发展，要求对各种工业生产中的技术指标进行高精度和 高效率的定量检测。在相关企业i s o - 9 0 0 0 族的认证中，金属丝编织刚作为计量器具也 必须定期送汁量部门校准，检测需求十分大。而且新我国对金属丝编织网普遍的检验 手段还停留在使用游标卡尺、放大镜等”l ，对于网孔较小的则用读数显微镜或投影仪 等将金属丝编织网放大后以人眼按刻度读出渎数，这样的检验方法不但容易出错，误 差大，而且造成了人力资源的浪赞。因此，研制出一套误差小，速度快，便于操作的 金属丝编织网检测装置不但有着很高的应用价值而且会有很好的市场前景。 1 2 国内外现行的检验装置及研究情况 在会属丝编织网的检测中，为适应不同的使用目的，当今世界是已经设计和研制 了多种类型的金属丝编织网的检测装置，分别适用于不同的领域和行业。如利用不等 距光栅尺与网格产生的莫尔条纹指向来确定网i l 数目：利用平面激光束垂直照射金属 丝编织网产生的傅立叶频谱来确定金属丝编织网的平均值等。但是直到目前为止国内 外还没有一种通用和有效的对金属丝编织网的检测装置。随着技术的发展和各种新领 域的应用，检测装置的检测效率和检测精度的要求也相应提高，而且检验指标也越来 越多。这就要求未来的会属丝编织网检测装置不但要有很高的检测精度，而且通用性 要好。 因此，国内一些研究人员为了提高检测精度进行了大量的研究，提出了一些旨在 硕 论文金属丝编织网自动检洲研究 能够实现对金属丝网进行高精度高效率检测的方法。如激光傅立叶变换法适合于对 金属丝编织网参数的宏观检测，它是利用平面激光束垂直照射金属丝编织网，在频域 面中产生包含金属丝编织网大量信息的傅立叶频潜，利用对二维傅立叶频谱的光强分 布和坐标采样进行分析来获得金属丝编织网的平均值。“ 光电脉冲法主要适合于金属丝编织网在制造过程中的在线检测，其原理是利用脉 冲记数。用微光源照射金属丝编织网，当丝网移动时，由于光线不能透过丝径而能透 过网孔，所以照射在光敏传感器上转换成电信号形成脉冲，然后对滤波整形后的脉冲 进行记数。 2 7 1 以上是对国内外现有的金属丝网的检测手段及检测装置做了简单的介绍，总的说 来，每种方案都有自己独到的特点，可以解决某些特定的问题。这些方法有的只是对 金属丝网的丝径或网孔数进行了检验，不能完成对公差的检验，达不到国标的要求， 有的是成本太高，有的受环境因素影响太大等所以不能被各部门普遍采用。 1 3 本论文的主要工作 本文的主要工作，是研究一种能在计量部门推广使用的金属丝编织网检测系统。要 求效率高、能够得到国家标准所要求的测试指标。n _ 【上l 本论文工作主要在以下几个方面： ( 1 ) 熟悉国标工业用会属筛网和会属丝编织网( g b t5 3 3 0 1 2 0 0 0 ) 、工业用 金属丝编织网技术要求和检验( g b t 1 7 4 9 2 1 9 9 8 ) ，分析主要测试指标： ( 2 ) 设计并制作测试系统，进行图像的采集和数字化工作： ( 3 ) 对采集到的金属丝编织网图像进行优化处理并转换成二值图像； ( 4 ) 利剧m a t l a b 编制程序测量会属丝编织网的二值图像的网孔尺寸和丝径的 像素数： ( 5 ) 对测试系统进行标定，将检测数据与大型工具显微镜的测试结果进行比对； ( 6 ) 制作自动检测系统的界而。 硕士论文 金属丝编织网自动检测研究 2 光电系统设计 本文设计光电系统的目的是为了采集金属丝编织网的图像：金属丝编织网经过昆微 光学系统放大后由c c d 采集到计算机中进行处理。 2 1 金属丝编织网的特点 2 1 1 特点 本文所说的金属丝编织网是指材料为钢、不锈钢或有色金属等制作的工业用金属丝 编织方孔网， t l 其主要用于基准微粒筛选和粉体的粒度分析等方面。在石油工业中也用 于过滤油品等目的。 2 1 2 国家标准要求 国标工业用金属筛网和金属丝编织网( g b t5 3 3 0 1 2 0 0 0 ) 和工业用金属丝编织网 技术要求和检验( g b t1 7 4 9 2 - 1 9 9 8 ) 规定了工业用金属丝编织网的网孔尺寸( c l 】) ，丝 径( d ) ，孔距( p ) ，网孔尺寸的最大允许偏差( x ) ，平均尺寸偏差( y ) 等的定义。口 网孔尺寸指的是两个相邻经丝或纬丝之间的距离；丝径为金属丝编织网上金属丝的 直径；孔距为网孔尺寸和丝径之和。如图2 1 所示。 j u 工： 硕士论文 金属丝编织网自动检测研究 y ：( c o 。9 竺8 + 1 6 1 。l5 ( 2 2 ) l z ， z 是x 和y 的算术平均值 z ：x + y( 2 3 ) 2 网孔尺寸在“。+ x ”和“【i ) + z ”之间的网孔数不应超过网j l 总数的6 。 根据经验，由于单一网孔尺寸的负偏差不影响筛分过程，因此x 和z 值仅有正偏差。 根据国标工业用金属丝编织网技术要求和检验( g b t 1 7 4 9 2 1 9 9 8 ) 的技术要求，对 金属丝编织网的检验应本着能阻最少的项目测出丝网的缺陷或偏差的原则进行。应按下 述程序和步骤检验金属丝编织网： a ) 编织缺陷和损坏； b ) 网孔尺寸的最大偏差； c ) 网孔尺寸的平均值： d ) 金属丝直径。 国标对金属丝编织网检验装置的要求是测量网孔尺寸和金属丝直径的检验装置应 于被测样品的公差相适应。对于网孔尺寸的最大允许偏差x 在计算检验结果时，两边 l o m m 的边宽不考虑在内：对于网孔尺寸的平均算术值y 应在经线和纬线上分别测量。 2 2 光学图像采集系统 本文的测试实验系统包括光源、工作台、放大系统、c c d 、图像采集卡、计算机、 显示器、打印机等部分构成，其系统框图如图2 2 所示。 2 9 】 图2 2 系统结构框图 硕十论文 金属丝编纵网自动检测研究 2 2 1 光源 金属丝编织网可以视为透明物体，需以透射光照明，其照明方式有两种，一种是临 界照明，另一种是柯拉照明。 临界照明相当于物平面上放置光源，由于光源表面亮度不均匀，或者明显地表现出 灯丝的结构，将会影响显微镜观察的效果。由于临界照明有这样的缺点，因此本系统采 用柯拉照明的方式。 柯拉照明可以克n t v - 苒界照明物平面上光照度不均匀的缺点，其结构如图2 3 所示。 它由两组聚光镜和组成。光源1 经聚光镜前组( 又称柯拉镜) i 成实像在聚光镜后组i i 的孔径光阑3 上：聚光镜前组经i 过聚光镜后组i i 成像于物平面4 处；聚光镜后组i i 又 把其焦平面附近的孔径光阑3 成像在无限远处，既与物镜的入射光瞳重合。在这种柯拉 照明系统中，物平面( 样品) 上的每一点均受到光源上所有点发出的光线照射，同时， 光源上每一点发出的照明光束又都交会重叠到物平面上的同一视场范围内，所以物平面 上的照明是均匀的。 9 1 拣杰 4 逸划f ，一一 幺1、飞l 14 ，7 ，f 一 _ - _ ， 1 、蘧暮r 专二7 一一、 r l 聋 - 、 、- ，? 。 歹 。一sr 夕a _ _少 1 ， 、 r 图25 轴上像点的单色像差示意图 2 2 3 2 应用z e m a x 分析和优化光学系统 z e m a x 是一。套综合性的光学设计仿真软件，它将实际光学系统的设计概念、优化、 分析、公差以及报表集成在一起。 z e m a x 不只是透镜设计软件而已，更是全功能的光 学设计分析软件， 具有直观、功能强大、灵活、快速、容易使用等优点。 将表2 1 和表2 2 的数据分别输入z e m a x 软件进行分析和优化。得到系统的光 4 莽蛔 1 世连r 器觏哥5 b 一 f 硼t 札l 丑洲：矸a ，昭m ( a ) 4 倍物镜光路图 ( b ) 1 0 倍物镜光路图 图26 光路图 堡主鲨墨 路图如图2 6 所示。 金属丝编 ! 网自动检测研究 ：v ， 小 r 1 i ；赫一一；脚。；日如；赫；8 m 一一。；e 如 i 皿l d e r 日s m 1 臣r b 8 t l 口hl f l m mr 目m h 旺黔l 伟瑚t m 旺岭孵啪t n l 榭：。 1 1 1 e f 喇荔】释 i a 刖m ：1 0 - 鼬l5 瞄0 6 舶 刚1 日i “i i |i 【：u 狲w a n u s 虻，z h 刚印湖硼h 【c f 】e n 只h 南酬【衅】 ( a ) 4 倍物镜横轴像差( b ) 1 0 倍物镜横轴像差 图2 7 横轴像差 图2 7 给出了两个物镜的横轴像差，其横轴为像差值，纵轴为光瞳孔径高，主要表 示物镜的球差和轴向色差。从图中可以看出4 倍物镜的横轴像差在波长较大时达到 0 0 1 5 m m ，其余在0 0 0 5 m m 附近；1 0 信物镜的横轴像差均小于0 0 1 5 m m 。 图2 8 用曲线和列表数据给出了细光束场曲，此时的场曲定义为指定像平面与近轴 像平面之f = i j 的距离。从图中可以看出4 信物镜的细光束场曲小于0 0 2 5 m m ；1 0 倍物镜的 细光束场曲小于0 0 1 5 m m 。 图2 7 和2 8 是在z e m a x 软件中对选取的两个测量显微物镜进行分析得到的几项象 质评价指标，由图中的数据可以得出所选物镜的像差对金属丝编织网的影响不会大于 o 0 0 0 5 m 姗，完全可以满足测量金属丝网所需光学系统的要求。 硕士论文 金属丝编织网自动检测研究 ! ： s$ 。： f ： ：别 ： ：j ： ： 吨e日；“x 釜 ：i 涵；】i 茸 日i ”越函：；_ 甜“i l0 鼢 0 日【瞻 h 丑上d既盼暇田呱暖匹暇c附 f 邛，口m w 脚删 册t 怔u 1 8 1 时 止峙睇mt r f l e 刊e f 删赞| ，臀 瓷器尝吗0 翟 巳p 岛 哪酬f 珥山0 目d 雠b 哪厢1 l 掰i 曲 f c ：q 日口旧胱k z m c 弭r 鼠i w l i 口hi 萍1他刖砸哪邛_ l 平】 ( a ) 4 倍物镜场曲 ( b ) 1 0 倍物镜场曲 图2 8 场曲 2 2 4c c d 与图像采集卡 本文所用金属丝编织网的图像由放大系统放大成像在c c d 上后经图像采集卡采集 得到。 影响采集图像质量的因素主要有分辨率、图像信噪比以及最低照度等。其中分辨率 为最主要的性能指标。 由于放大镜头和c c d 都有各自的分辨率能力极限。放大系统的分辩能力由其结构 参数决定；c c d 的分辩能力是指它的像敏面上能分丌黑白线对的最小间隔，主要由其 像素的大小决定。一般情况下，对分辨率起决定作用的是c c d 的像素。分辨率可以由 下式求得： 1 1l 可2 瓦+ 瓦 2 8 n sn 。n ， 一、。 式中，n ，为采集系统的分辨率；。为放大系统的分辨率；n 。为c c d 的分辨率。 在进行图像采集过程中，经常会发现图像总是伴随有相当量的随机噪声和固定噪 声，而c c d 的噪声通常是其主要的来源。图像噪声的存在可能会对图像质量造成非常 严重的影响。图像信噪比是借助电子学中信噪比的概念，把图像信号和图像噪声的比值 作为衡量图像信号中噪声含量的一个客观指标。一般情况下整个系统的信噪比可以用 c c d 的信噪比柬近似。 硕士论文 金属丝编织网自动检测研究 通常c c d 输出的图像信号混有噪声，随外界照明情况的不同而有所不同。外界照 度越低图像噪声越明显。c c d 的最低照度即为c c d 刚刚不能分辩出物体的像时的外界 照度。 图像采集卡是检测设备的图像采集系统。在本文的检测系统中，选用v 3 a 图像采 集卡，该卡为8 b i t s 视频a d ，图像采集显示分辨率为7 6 8 x 7 5 6 ，量化分辨率为蛭，。 j 1 相对于c c d 该卡的采集分辨率和量化分辨率已足够高。 此外，该图像采集卡的亮度、对比度均可通过软件调节。并且，在实验中发现：采 集卡在不同的亮度、对比度参数设置下，会输出不同程度的暗噪声。暗噪声的存在会影 响图像质量，但在合适的参数设置下可接近为零。经过反复实验，在本系统中，将图像 采集卡的亮度设为1 0 3 ，对比度设为1 2 6 ，消除了这种影响。 本文为了降低检测成本，还曾尝试使用微型数码摄像机直接将放大的金属丝编织网 图像采集到计算机中，以取代c c d 和图像采集卡。但是由于微型数码摄像机的分辨率 太低，采集到的图像噪声太大且在图像边缘发生了严重的歪曲。所以放弃了这种方法。 2 2 5 光学图像采集系统框图 图29 光学采集系统框图 图2 9 给出了光学采集系统框图，图中的固定板可以在导轨上移动而c c d 则固定 在导轨上，以寻找采集图像的最佳位置。固定板和照明系统中间放置丝网和鉴别率板以 保证采集到的金属丝编织网图像和鉴别率板的图像在同一位置。 2 3 小结 本章通过分析金属丝编织劂的特点和检测要求，选取了现有的测量显微物镜设计、 制作了一个光学显微放大系统，并对所选镜物镜的像差进行了分析；并将与c c d 和图 像采集卡相配合将光学图像变换成计算机数字化图像，以便进行下一步的分析。 硕：e 论文 金属丝编织网自动检测研究 3 金属丝编织网图像的自动处理 目前，图像处理理论和方法已经非常多了，但并没有一种能用于所有图像的方法。 对于我们来说，更为重要的工作是针对特定的目标来比较、选择合适的方法。下面我们 介绍用于优化金属丝编织网图像的基本概念和各种方法，并用m a t l a b 软件实现了对图 像的自动处理。 3 1图像处理功能的设定 本论文主要是应用m a t l a b 软件实现会属丝编织网图像的自动处理。由于c c d 拍摄到的金属丝编织网的图像并不是唯一的，因此对其的优化处理也不是固定不变的。 要想得到比较好的效果，必需针对不同的金属丝编织网图像进行有选择的处理。 因此，实现图像处理的软件应包括以下几种功能： ( 1 ) 灰度变换：主要功能是增大图像动态范围，使图像的对比度扩展，图像特性 更加清晰明显。 ( 2 ) 图像平滑：主要功能是抑制噪声并改善图像质量。 ( 3 ) 图像锐化：是一种补偿图像轮廓的处理方法，它的主要功能是增强图像的边 缘，便于对目标进行识别和处理。 ( 4 ) 边缘提取：主要功能是显示图像的边缘。 ( 5 ) 图像二值化：主要功能是将灰度图像转变为黑白二值图像。 ( 6 ) 图像开启：主要功能是消除二值图像中的孤立点和毛刺。 以上是在对金属丝编织网图像进行处理过程中可能要用到的处理方法，可以根据采 集到的图像的质量选用不同的处理方法。 3 2 丝网图像的预处理 本文经c c d 所采集到的图像均为灰度图像。所谓灰度图像是指物体的二维光强度 函数f ( x ，y ) ( 0 s ( - ，y ) ，一1 ) 与点的坐标，任意点的f ( x ，y ) 函数值正比于图像在该点的 亮度( 灰度级n 非负有界二变量实函数表示一幅次度图像，它是在空间的坐标和亮度均 已离散化的图像。可以把一幅灰度图像考虑为一个矩阵，其行和列表示图像中的个点， 而相应的矩阵中元素的值表示出浚点的灰度级。如果灰度级只有黑白两种，则称为二值 图像。 由于在获取图像的过程中有多种因素的影响会导致图像有所退化，所以图像增强的 硕士论文金属丝编织网自动检测研究 目的主要有二：一是改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度：二是使图像变得更利于 计算机处理。 目前图像增强还缺少统一的理论，因为没有衡量图像增强质量的通用标准。从增强 处理的作用域出发，图像增强可分为空间域法和频率域法两种。 本文使用图像增强进行预处理的目的是为了使得到的金属丝网的图像更便于对其 进行几何量的测量。本文主要讨论空间域算法中的图像增强的方法。 3 2 1 图像的灰度变换 在采集金属丝编织网的图像时，若光源太暗或者太亮，图像的灰度可能会局限在 一个很小的范围内，得到的金属丝网图像的丝径很难和背景分离开。采用灰度变换对 图像进行处理可以使图像动态范围增大，图像对比度扩展，图像变清晰，特性明显。 因此灰度变换是图像增强的重要手段之一。常用的灰度变换方法有全域线性变换和分 段式线性变换，本文采用后一种方法。 为了突出感兴趣的目标或灰度区问，相剥抑制那些不感兴趣的狄度区间，可采用 分段线性变换。常用的是三段线性变换，其数学表达式为： i a ) f ( i ，l ，) 0 f ( i ，) 口 g ( f ，j ) = k d c ) ( b 一口) 正厂( i ，j ) 一日j + cd f ( i ，) b ( 3 1 ) 【k m 。一d ) ( m ，一6 ) l 厂( j ，) 一h i + db f ( i ，j ) m ， 上式对灰度区间 a ，b 进行了线性拉伸，而灰度区f h 0 ，a 哥t l b ，m ，1 则被压缩。通过 调整折线拐点的位置及控制分段直线的斜率，可对任一狄度区间进行拉伸或压缩。 8 1 鞋溅 ( a ) 原始图像 ( b ) 变换曲线 ( c ) 增强后图像 图3 1 灰度变换比较图 图3 1 显示了金属丝编织网原始图像与经过灰度变换后的增强图像的对比图。其中 图( b ) 为变换曲线。 硕十论文金属丝编织网自动检测研究 3 2 2 空域滤波增强 为在邻域内实现图像增强操作，常利用模板与图像进行卷积。每个模板实际上是 个二维数组。其中各个元素确定了模板的功能，这种模板操作称为空域滤波。 空域滤波器根据其特点可以分为线性滤波和非线性滤波。线性滤波器的设计基于 傅立叶变换的分析，非线性滤波器则一般直接对邻域进行操作。另外空域滤波器根据 功能主要分为平滑滤波器和锐化滤波器。平滑可用低通滤波来实现，锐化用高通滤波 来实现。u 4 平滑滤波器：它能减弱或消除傅立叶空间的高频分量，但不影响低频分量。因为 高频分量对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大变化的部分，所以低通滤波可以将 这些分量滤去从而达到平滑的目的。 锐化滤波器：它能减弱或消除傅立叶空间的低频分量，但不影响高频分量。因为 低频分量对应图像中灰度值缓慢变化的区域，因而与图像的整体特征，如整体对比度 和平均灰度值等有关，将这些分量滤去便可实现图像锐化。 空域滤波器都是利用模板卷积，其主要步骤为： ( 1 ) 模板在图像中漫游，并将模板中心与图像中某个像素的位置重合。 ( 2 ) 模板的系数与模板下对应的像素相乘。 ( 3 ) 将所有乘积相加。 ( 4 ) 将和( 模板的输出响应) 赋给图像中对应模板中心位置的像素。 图3 2 ( a ) 中给出了一幅图像的一部分，其中所标的是一些像素的灰度值。没一个 3 x 3 的模板如图3 3 ( b ) 所示，模板中所标注的示模板系数。如将k o 所在位置与灰度值 为的像素重合，模板的输出响应r 为： r = k 0 5 0 + k l s l + - + k s s 8 ( 3 2 ) 将r 赋给增强图，作为在( x ，y ) 位置的灰度值，如图3 3 ( c ) 所示。如果对原图中的 每个像素都进行这种操作，就可得到增强图所有位簧的新扶度值。如果在设计时给各 个k 赋不同的值，就可以得到不同的高通或低通效果。 硕士论文 金属丝编织网自动检测研究 k s dj 3 占2 s 5s 0s l 占6s 7j 8 ( a ) k 4k 3k 2 k 5k ok 1 k 6 k 7k 8 xo g ( x ，y ) = 厂( x 一，y s ) h ( r ，s ) ( 3 3 ) 耻糕卜州卜去4吲耻轭卜5 鞭纠 硕十论文 金属丝编织网自动检测研究 撵麟 ( a ) 原始图像( b ) 平滑图像 图3 4 原始图像与线性平滑滤波的比较 图3 4 ( b ) 为金属丝编织网经线性平滑滤波后的幽像。当所选用的平滑模板的尺 寸增加时，消除噪声的效果增强，但同时所得的图像变得更加模糊，细节的锐化程度逐 步减弱。 中值滤波法是最常用的非线性滤波器。它是种邻域计算，类似于卷积，但计算 的不是加权求和，而是把邻域中的像素按狄度级进行排序然后选择该组的中间值作 为输出像素值。该方法对干扰脉冲和点状噪声有良好抑制作用，而对图像边缘能较好 保持的非线性图像增强技术。3 在一维形式下，中值滤波器是一个含有级数个像素的滑动窗口，经排序后，窗口 像素序列为 f 一。，f + f ，f + 一，：+ 。 v = ( 三一1 ) 2 ，t 为窗口长度，f 即为窗口像素的中值滤波输出。记作 g ，= 慨d f 。，f ，f 。 ( 3 4 ) m e d 表示取窗口中值。 一维中值滤波的概念很容易推广到二维。这时取某种形式的二维窗口，将窗口内 像素排序，生成单调的二维数据序列 巳lo 类似与一维，二维中值滤波输出c ( j ，) 为 g ( j ，k ) = m e d 妒m 使用中值滤波器除噪声的方法有多种而且灵活。一研十方法是先使用小尺度窗口， 后逐渐加大窗口尺寸，直到中值滤波器的好处大于坏处为止。另一种方法是一维滤波器 和二维滤波器交替使用。此外还有迭代操作，就是对输入图像进行同样的中值滤波，直 到输出不再有变化为止。 中值滤波有很多重要特性，如： ( 1 ) 对离散阶跃信号，斜升信号不产生影响，连续个数小于窗口长度一半的离散 脉冲将被平滑，三角函数的项部平坦氍j 。 一堡：! 笙壅一垒壁兰塑璺旦旦垫望型堡! ! 一 ( 2 ) 令c 为常数，则恤d c 以j - c 姚d 扩n 姚d c + 净c 十m e d f j k m e d f j k + k d 迂m + d v ( 3 ) 中值滤波后，信号频谱基本不变。 ( a ) 原始图像( b ) 中值滤波图像 图3 5 原始图像与中值滤波图像的比较 由处理结果可以看出，中值滤波不象均值那样，它在衰减噪声的同时不会使图像 的边界模糊。因此，本文在对金属丝编织网图像进行平滑处理时，选用中值滤波的方法 进行处理。 3 2 2 2 锐化滤波器 本文要求得到的金属丝网图像的边缘轮廓尽可能清晰，而图像经过转换或传输后， 质量可能下降。图像锐化是一种补偿图像轮廓的处理方法，它能增强图像的边缘，便于 对目标进行识别和处理。 本文在前面已经指出，边缘是由扶度级跳变点构成的，因此具有较高的空间频率。 采用高通滤波法就是让高频分量顺利通过，而使低频分量尽可能的得到抑制，从而加强 了图像中边缘及急剧变化部分，达到图像尖锐的目的。 建立在离散卷积基础上的空间域高通滤波关系式是： g ( m ，m ：) = f ( n ，n ：) ( m 1 一n 十1 ，：一 ，+ 1 ) ( 3 5 ) 式中 g ( m ，聊2 ) 为锐化输出； f ( ，2 l ，n 2 ) 为输入图像； h ( m l n l + 1 ，m 2 一心2 + 1 ) 为脉冲响应阵列( 卷积阵列) 。 几种常用的归一化脉冲响应阵列如图3 6 所示： 日，= z 二： t 日：= 三； 1h ，= ! 1 耻牲矧耻粗习 图3 7 为金属丝编织网的原始图像与锐化后的图像的比较图，从图中可以看出，锐 鞋鞋 ( a ) 原始图像 ( b ) 锐化图像 图3 7 原始图像与锐化后图像的比较 3 3 图像的边缘提取和图像分割 为了使图像更便于人们和计算机识别和理解，关键的一步就是能够对包含大量，各 式各样信息的图像进行分解。分解的最小成分及图像的基元。而这种基元，相对于整个 图像来说，更容易被人和计算机进行处理。 图像的边缘是图像的最基本特征。所谓边缘是指图像中像素灰度有阶跃变化的那 些像素的集合。它存在与目标与背景、目标与目标、区域与目标、区域与区域、基元 与基元之间。它是图像分割所依赖的重要特征。经典的边缘检测方法是构造对像素灰 度级阶跃变化敏感的微分算子。 图像分割是指将图像中有意义的特征或者需要应用的特征提取出来。图像分割的 基础是像素问的相似性和跳变性。经典的图像分割利用直方图作为图像中不同区域的 统计特征。这种方法的最大问题是分割出的区域的边界或空间是不连续的。 硕士论文 金属丝编织网自动检测研究 3 3 1 图像的边缘提取 物体的边缘是由灰度不连续性所反映的。边缘的特征是沿边缘走向的像素变化平 缓，而垂直与边缘方向的像素变化剧烈。因此，提取边缘的算法就是检出符合边缘特征 的边缘像素的数学算子。目前，常用的方法是考察图像的每个像素的某个邻域内灰度的 变化，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律，用简单的方法检测边缘。这种方法 称为边缘检测局部算子法。 边缘的种类可以粗略的分为阶跃状和屋顶状两种。其一是阶跃性边缘，它的两边的 像素的灰度值有显著的不问：其二是屋顶状边缘，它位于灰度值从增加到减少的变化转 折点。对于阶跃性边缘，二阶方向导数在边缘处呈零交叉；对于屋顶状边缘，二阶方向 导数在边缘处取极值。” 最基本的一类边缘算子是微分算子类。除了l a p l _ a c i a n 算子和m a r t 算子，其他的 算子是基于其一阶方向导数在边缘处取最大值这一变化规律。l a p l a c i a n 算子和m a r r 算子基于的是二阶方向导数的零交叉。微分算子类边缘检测的效果类似于空间域的高通 滤波，有增强高频分量的作用。因而，这类算子对噪声非常敏感。虽然m a r r 边缘算子 和沈俊边缘算子都先对图像进行平滑然后再求导数，能够减轻一部分噪声的影响，但它 们与进行平滑的尺寸有关，需要进行多次尝试。 对于图像函数z = f ( x ，y ) ，它的x 方向，y 方向和d 方向的一阶方向导数分别为： ( t y ) ：o f _ = ( x 一, y ) 出 ( x ，y ) ：o f i ( x , 一y ) 砂 f 2 ( x ，y ) = l ( x ，y ) s i n a + ( x ，y ) c o s 它的二阶方向导数为： f 2 ( ) = 字 厶( t y ) a2 f ( x ，y ) 洲 厶( ) ：掣 a x o y = ，二( 五y ) s i n2 a + 2 ( t y ) s i n a c o s a + 厶( x ，y ) c o s 2 a 在数字图像处理中中，上述的微分运算都用差分柬代替， 如式( 3 8 ) 所示： ( 3 6 ) ( 3 ，7 ) 成为沿各个方向的差分 硕士论文 金属丝编织网自动检测研究 ，f ( i ，i ) = f ( i ，) f ( i 一1 ，j ) a 。f ( i ，i ) = f ( i ，j ) 一f ( i ，j 一1 ) 。f ( i ，j ) = 。f ( i ，j ) s i n a + a y f ( i ，j ) c o s a i x 2 ，f ( i ，) = ，f ( i + 1 ，) 一：f ( i ，j ) 配，( f ，) = a ，厂( f ，4 - 1 ) 一a ，厂( f ) a 2 w f ( i ，) = ，厂( f ，- ，+ 1 ) 一。厂( f ，_ ，) a 2 y ，f ( i ，) = ，厂( j + 1 ，) 一，f ( i ，) 缱f ( i ) = f ( i ，j ) s i n 2 t 2 + 2 a f ( i ，j ) s i n a c o s a + f ( i ，j ) c o s 2 口 ( 3 8 ) 常用的边缘检测算子有r o b e a 算子、s o b e l 算子、l a p l a c i a n 算子和c a n n y 算子。 经过比较，s o b e l 算子提取的边缘效果比较好。 s o b e l 算子的两个卷积计算核如图3 8 所示，图像中每个点都用这两个核做卷积， 第一个核对垂直边缘响应最大，第二个核对水平边缘响应最大。两个卷积的最大值作 为该点的输出值。s o b e l 算子对灰度渐变和噪声较多的图像处理的较好。图3 9 给出了 金属丝编织网的原始图像和边缘提取图像。 121 000 l 一1 2 1 101 2o2 101 图38s o b e l 算子 一 3 3 2 图像分割 幽39 原始幽像与s o b e l 算子边缘提取的图像 图像中的物体除了在边界处表现出不连续外，在物体求区域内部具有某种同一性或 均匀性。根据这种同一性把一整幅图像划分为若干个子区域，每一区域对于一物体或物 硕士论文 金属丝编织网自动检测研究 体的一部分，这就是图像分割旧j 。 多年来人们对图像分割的含义提出了不同的理解，而借助集合的概念，可给图像分 割一个比较正式的定义。 令集合r 代表整个图像区域，对r 的分割可以看作将r 分成n 个满足以下5 个条件 的非空子集( 子区域) r ，r ：，r 。： n u r ，= r ； j ：i 对所有的i 和j ，i j ，有r ，n 尺，为空集； 对f = 1 , 2 ，有p ( r ，) = t r u e ： 对i j ，有p ( r ，u r ，) = f l a s e ： 对i = 1 , 2 ，足是连通的区域。 其中e ( r ，) 是对所有在集合r ，中元素的逻辑谓词。 条件指出对一幅图像的分割结果中全部区域的总和( 并集) 应能包含图像中的所 有像素( 原图像) ：条件指出分割结果中各个区域是互不重叠的，或者说在分割结果 中一个像素不能同时属于两个区域；条件指出属于同一区域的像素应该具有某些相同 特征：条件指出分割结果中属于不同区域的像素应该有某一些不同的特征：条件要 求分割结果中同一个区域内的任意两个像素应该在该区域内相互连通。o “ 上面的定义并没有说明成功的分割或效果好的分割所要遵循的原则或标准。这是因 为到目前为止还没有统一的理论。由于分割的目的是为了对图像进行描述而许多不同 种类的图像都可以作为分割的子区域，并且有许多不同的方法从图像中提取这些部分。 所以分割的成功与否必需根据实际效果来确定。对于金属丝编织网，我们认为必须能够 很好的区分出下面几个区域： 网孔区，光透过的亮区： 丝径区，垂直与水平金属丝所遮挡的暗区； 交叉区，两个方向金属丝交叉所遮挡的暗区。 丝径区与网孔区的边界区域是我们所要特别关注的，丝径的交叉区是在连接边界计 算时需要跨越的。 有些分割方法可以直接应用到任何图像，而另一些只能用于己被局部分割的图像， 因为它们和已从图像中提取的那部分的几何图形有关。针对比较规则的金属丝编织网图 像，将灰度图像转变为黑白二值图像进行图像分割是比较简便的一种方法。二值化可利 用灰度级直方图来确定域值。 图像的灰度级范围为0 ，1 ，一1 设灰度级i 的像素数为门，则一幅图像的总像素n 为 硕士论文 金属丝编织网自动检测研究 = 一 ( 3 9 ) 灰度级f 出现的概率定义为 n = 旦n ( 3 1 0 ) 灰度直方图即为狄度级的像素数n ，与灰度i 的二维关系，它反映了一幅图像上灰度 分布的统计特性，成为利用像素扶度作属性的分割方法的基础。 设给定图像厂( z ，j ，) 具有的灰度范围为 o ，一1 】， o ，一l 】，如果： g ( 工，y ) = o 厂工y - j 和生活中予以帮助。感谢教研室的全体老师和研究生，是他们提供了一个融洽向上的学 习氛围。 感谢我的父母，是他们的理解与支持，使本文的工作得以顺利完成。 硕士论文 金属丝编织网自动检测研究 参考文献 l g b t 1 7 9 4 2 1 9 9 8 工业用金属丝编织网技术要求和检验。中华人民共和国 国家标准第l 版北京：中国标准出版社，1 9 9 8 2 g b t 5 3 3 0 卜2 0 0 0 工业用金属筛网和金属丝编织网网孔尺寸与金属丝直 径组合选择指南通则中华人民共和国国家标准第l 版北京： 中国标准出版 社，2 0 0 0 3 贾永红数字图像处理第l 版武汉：武汉大学出版社，2 0 0 3 4 夏德深，傅德胜现代图像处理技术与应用第二版南京：南京大学出 版社，2 0 0 1 5 ( 日) 谷口庆治数学图像处理第l 版北京：科学出版社，2 0 0 2 6 霍宏涛数字图像处理第l 版北京：北京理工大学出版社，2 0 0 2 7 王新城高级图像处理技术第l 版北京：中国科学技术出版社，2 0 0 1 8 吴世法现代成像技术与图像处理第1 版北京：国防工业出版社，1 9 9 7 9 袁旭沧光学设计第1 版北京：北京理工大学出版社，1 9 8 8 1 0 胡玉禧，安连生应用光学第1 版合肥：中国科学技术大学出版社，1 9 9 6 1 1 李士贤，郑乐年光学设计手册第1 版北京：北京理工大学出版社，1 9 9 0 1 2 张兆林m a t l a b6 x 图像处理第1 版北京：清华大学出版社，2 0 0 2 1 3 徐飞，旋晓红m a t l a b 应用图像处理第】版西安：西安电子科技大学出 版社，2 0 0 2 1 4 张兆礼，赵春晖，梅晓丹现代图像处理技术及m a t l a b 实现第l 版北 京：人民邮电出版社，2 0 0 1 1 5 清源计算机工作室m a t l a b 高级应用第l 版北京：机械工业出版社，2 0 0 0 1 6 张培强m a t l a b 语言第1 版合肥：中国科学技术大学出版社，1 9 9 5 1 7 马兴义m a t l a b6 应用开发指南第l 版北京：机械工业出版社，2 0 0 1 1 8 陈桂明，张明照，戚红雨应用m a t l a b 语言处理数字信号与数字图像第 1 版北京l ：科学出版社2 0 0 0 1 9 张智星m a t l a b 程序设计与应用，第l 版北京：清华大学出版社，2 0 0 2 2 0 阮沈勇，王永利，桑群芳m a t l a b 程序设计第l 版北京：电子工业出版 社2 0 0 4 2 1 陆宗骐图像处理领域轮廓跟踪及应用中国计算机用 4 3 堡主堡奎 垒星竺塑塑旦重型堂塑塑! ! ! 一 户1 9 9 4 ( 1 0 ) ：4 9 5 2 2 2 张广军金属丝网激光在线检测仪系统光电工程1 9 9 0 ( 4 ) ：5 3 5 6 2 3 陈欠根，陈大舵c t 图像中轮廓特征的提取医疗设备信 息2 0 0 3 ( 1 ) ：1 0 1 3 2 4 李华，刘晓俭，钟万勰二维有限元网格图象的识别大连理工大学学 报1 9 9 4 ( 4 ) ：3 7 3 3 4 0 2 5 颜叶，王兆锐，刘勇奎六角网格上的图像处理算法沈阳工业大学学 报1 9 9 8 ( 5 ) ：8 1 8 4 2 6 王伯胜，宋凯，刘丽瑶数字图像技术在显微图像处理中的应用沈阳工业 大学学报2 0 0 2 ( 3 ) ：2 3 3 2 3 7 2 7 钟江帆，张铁强，郑学峰，麻永杰光电法在线检测织物密度的研究光学 技术1 9 9 6 ( 6 ) ：4 1 4 2 2 8 张广军，冲声华，王向军，刘书桂金属丝网二维分布尺寸激光在线检测 仪系统仪器仪表学报9 1 ( 2 ) ：1 7 0 1 7 5 2 9 张建正，高敦岳实验筛及金属丝网微机图像分析系统的研究仪器仪表学 报1 9 9 9 ( 8 ) ：3 8 6 3 8 8 3 0 杨旭红生丝匀度的计算机图像识别苏州丝绸工学院学 报1 9 9 8 ( 2