張曉磊，孫鵬，孫鐿瑋，鄒志

（1.中車青島四方機(jī)車車輛股份有限公司計(jì)量理化檢測(cè)中心，山東 青島266109；2.航空工業(yè)北京長(zhǎng)城計(jì)量測(cè)試技術(shù)研究所，北京100095）

0 引言

線紋尺圖像自動(dòng)化檢定方法中，刻線識(shí)別是關(guān)鍵技術(shù)，以鋼卷尺［1］為例，對(duì)于表面較為光潔嶄新的鋼卷尺，采用常規(guī)的圖像二值化［2］與邊緣檢測(cè)算法［3］就可以得到每條刻線的中心位置，但由于不同生產(chǎn)廠家采用不同的加工印刷工藝，導(dǎo)致鋼卷尺的基體材質(zhì)、印刷方式都有所不同，使得不同鋼卷尺在相同的光照與拍攝條件下會(huì)呈現(xiàn)出不同的表面明暗對(duì)比；同時(shí)，由于使用環(huán)境、使用時(shí)間不同，尺帶表面會(huì)出現(xiàn)各種污點(diǎn)與銹斑。以上因素都對(duì)鋼卷尺圖像的自動(dòng)檢測(cè)提出了挑戰(zhàn)［4-6］，為保證鋼卷尺圖像的自動(dòng)檢測(cè)識(shí)別的準(zhǔn)確性，本文提出了一種基于Gabor變換［7］的鋼卷尺圖像刻線提取方法，該方法可自動(dòng)識(shí)別破損和有銹斑的刻線，有效提高系統(tǒng)的檢測(cè)準(zhǔn)確度和魯棒性。

1 線紋尺檢測(cè)算法設(shè)計(jì)

線紋尺刻線的尺寸與分布具有特殊性，刻線具有同樣的寬度與標(biāo)準(zhǔn)一致的空間分布頻率，且刻線方向嚴(yán)格一致，可采用對(duì)頻率與方向敏感的Gabor變換，降低光照不均勻、字符、銹斑、污損等對(duì)刻線初步位置提取的不利影響，達(dá)到初步定位出每根刻線位置的目的，并利用初步定位位置，進(jìn)行刻線位置的精確計(jì)算。

線紋尺檢測(cè)算法流程如圖1所示。利用Gabor濾波器得到的濾波圖像的水平線上的灰度峰值中心，即刻線中心所在的近似位置。利用此近似位置可以在刻線中心固定寬度內(nèi)，提取圖像感興趣區(qū)域，對(duì)刻線中心進(jìn)行進(jìn)一步的高準(zhǔn)確度計(jì)算。計(jì)算可采用邊緣檢測(cè)算法提取每根刻線的雙邊緣，然后計(jì)算雙邊緣各自所在的直線位置，再計(jì)算得到這兩條直線的中心位置，作為刻線中心。對(duì)兩側(cè)邊緣進(jìn)行直線擬合時(shí)采用RANSAC［8］算法。

圖1 算法結(jié)構(gòu)框圖

2 指定頻率的空域頻域去噪方法及其實(shí)現(xiàn)

Gabor濾波器是一種同時(shí)保留空域與頻域信息的濾波器，可在頻域與空域最大程度地減小測(cè)量不確定度［9］，同時(shí)可對(duì)任意方向與任意頻率的信號(hào)進(jìn)行濾波。Gabor濾波器的實(shí)現(xiàn)方式是引入Gabor核函數(shù)，有

其中，g（x，y；λθ，ψ，σ，γ）的實(shí)數(shù)部分為

虛數(shù)部分為

且

式中：x和y為該濾波器的像素坐標(biāo)；λ為濾波的波長(zhǎng)；θ為濾波器的傾斜角度，水平方向?yàn)?°，豎直方向?yàn)?0°；ψ為相位偏移量，可以用來表征濾波器中心點(diǎn)的相位；σ為調(diào)制三角函數(shù)的高斯函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差，可以用來表征濾波器的作用區(qū)域尺寸；γ為Gabor核函數(shù)圖像的長(zhǎng)寬比，當(dāng)γ＝1時(shí)，Gabor核函數(shù)有效作用域?yàn)閳A形［10］。

實(shí)際操作時(shí)可根據(jù)實(shí)際視野進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。由于只關(guān)心水平方向分布的刻線，因此可將濾波器在豎直方向上進(jìn)行壓縮，以減少計(jì)算量。圖2是傾斜角、波長(zhǎng)分別為0°和15像素、0°和30像素、45°和30像素的Gabor濾波器，其長(zhǎng)寬比γ＝1。采用設(shè)計(jì)好參數(shù)的濾波器進(jìn)行圖像處理，可對(duì)圖像噪聲、圖像光照不均勻有較好處理效果。

圖2 不同參數(shù)的Gabor濾波器

對(duì)于具有較強(qiáng)污點(diǎn)噪聲的圖像，如果采用均值濾波然后二值化的處理方法，往往無法得到較好的效果。

由于尺面上具有數(shù)字標(biāo)識(shí)，直接采用二值化同樣會(huì)將其過濾出來，由于不同鋼卷尺的印刷方式不同，導(dǎo)致采用閾值分割無法將刻線位置與數(shù)字有效區(qū)分。由于檢測(cè)過程中鋼卷尺的背景不同，背景中的干擾部分也難以去除。

圖3是嚴(yán)重磨損的鋼卷尺的圖像，其刻線的邊緣輪廓已無法辨認(rèn)。在這種情況下，即使采用均值濾波［11］或高斯濾波［12］，也無法有效降低污損和背景灰度不一致產(chǎn)生的影響。如果對(duì)其進(jìn)行二值化操作，也會(huì)由于目標(biāo)與背景間存在大量噪聲干擾而無法選擇合適閾值。

圖3 嚴(yán)重磨損的鋼卷尺圖像

此時(shí)，選擇一條橫貫所有刻線的水平線，統(tǒng)計(jì)該水平線上的所有像素灰度值，則得到如圖4所示的灰度分布曲線，由于刻線磨損嚴(yán)重，每根刻線存在多個(gè)灰度極小值，既無法通過二值化提取刻線，也無法根據(jù)局部灰度值來判別刻線中心。

圖4 橫穿所有刻線的水平線的灰度分布

由于Gabor濾波器具有較強(qiáng)的抗噪聲干擾能力，因此采用Gabor濾波器可以從圖像中將特定頻率分布的刻線提取出來［13］，能夠有效解決刻線污損、背景干擾和光照不均勻等問題。

為提高計(jì)算效率，可以通過連續(xù)下采樣，得到低分辨力圖像，在低分辨力圖像上進(jìn)行Gabor濾波，再將降低了分辨力圖像的計(jì)算結(jié)果映射到原始分辨力圖像上。圖5為采用Gabor濾波器進(jìn)行濾波的圖像。

圖5 帶有嚴(yán)重噪聲的鋼卷尺表面濾波后圖像

在濾波后的圖像中，選擇一條橫貫所有刻線的水平線，該水平線上的歸一化灰度值如圖6所示。

計(jì)算濾波后的某行像素的灰度局部極大值，得到低分辨力下的刻線中心，如圖7所示。

將低分辨力下的刻線中心位置Pd，映射到原始圖像中，得到原始圖像中刻線中心的位置Po，當(dāng)?shù)头直媪D像的行數(shù)和列數(shù)分別是原始圖像尺寸行數(shù)和列數(shù)

圖6 橫穿濾波后圖像所有刻線的水平線的歸一化灰度值

圖7 刻線中心初步定位圖像

圖8 采用目視與本文算法定位鋼卷尺刻線

3 實(shí)驗(yàn)

采用標(biāo)準(zhǔn)分劃板對(duì)圖像采集系統(tǒng)進(jìn)行像素當(dāng)量標(biāo)定，采用圖像采集系統(tǒng)對(duì)鋼卷尺進(jìn)行單幅圖像拍攝。對(duì)拍攝的圖像中N根刻線的位置分別采用目視與本文提出的方法進(jìn)行刻線中心提取，將提取結(jié)果進(jìn)行比對(duì)。為減小誤差，目視提取采用3次取平均的結(jié)果，選擇如圖8中6根刻線進(jìn)行中心提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 目視方法與本文提出的方法進(jìn)行刻線中心提取結(jié)果比對(duì)

4 結(jié)論

本文提出一種魯棒的線紋尺圖像刻線提取方法以解決鋼卷尺圖像檢測(cè)識(shí)別不準(zhǔn)確問題。針對(duì)存在嚴(yán)重噪聲的線紋尺圖像，利用Gabor濾波進(jìn)行指定頻率的特征提取，之后利用RANSAC算法進(jìn)行雙邊緣的直線擬合，定位刻線位置，再通過邊緣提取算法，實(shí)現(xiàn)刻線中心的準(zhǔn)確提取；開展了驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，通過標(biāo)準(zhǔn)分化板，對(duì)圖像采集系統(tǒng)進(jìn)行像素當(dāng)量標(biāo)定；對(duì)刻線進(jìn)行定位與距離計(jì)算，將計(jì)算的位移量與目視參考量進(jìn)行比對(duì)，得到刻線的定位誤差均值為11.1μm，定位誤差的標(biāo)準(zhǔn)偏差為4.56μm。試驗(yàn)結(jié)果證明本文方法具有較強(qiáng)的抗噪能力與較好的魯棒性，具有技術(shù)借鑒意義。