特殊管道弯曲度测量中的图像处理技术

特殊管道弯曲度测量中的图像处理技术 西安电子科技大学 硕士学位论文 特殊管道弯曲度测量中的图像处理技术 姓名:王召利 申请学位级别:硕士 专业:物理电子学 指导教师:杨廷梧 20100101摘要 摘 要 高精度的特殊管道在兵器、航天、核能等诸多领域内有着广泛的应用。其静 态参数的测量是特殊管道设计、研究和使用中一个必须且重要的技术环节。 本文在对特殊管道静态参数的测量原理和测量系统的组成及工作原理进行研 究的基础上,以弯曲度参数的测量为例,对测量系统中涉及到的图像处理技术进 行了深入的分析和研究。首先针对光靶图像的噪声特性,设计了中值滤波的方法 对图像进行去噪处理,有效地滤除各种混合噪声。然后采用分段线性灰度变换法 实现了光靶图像的增强,提高了图像的对比度。接着根据靶标图像和光斑图像在 灰度特征上的差异,采用了最大类间方差自适应分割法实现了光靶图像的分割。 同时采用基于区域划分的同心圆检测算法和基于最小二乘法的激光光斑定位方法 分别实现了对同心圆的检测和光斑的精确定位。最后采用同心圆现场标定的方法 实现了图像的畸变校正。 本文还进行了特殊管道弯曲度测量实验,得到了弯曲度的实验测量数据,系 统测量精度优于.,验证了图像处理算法的有效性,并通过测量数据插值拟 合绘制出了弯曲度三维空间曲线图,最后分析了系统的误差来源。 图像处理 噪声抑制 图像分割 畸变校正 关键词:特殊管道 弯曲度曲 蠲. ., 鹪 ., .. , . ?. . ... . .. : 创新性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不 包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安电子科技大学或 其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作过的同志对本研 究所 做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究 生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕 业离校后,发表论文或使用论文成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。学校 有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或 部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。 保密的论文在解密后遵守此规定 本人签名: 导师签名:第一章绪论 第一章绪论 .研究的背景及意义 世纪年代以来,石油、化工、天然气及航天、兵器工业等产业的迅速 发展,各种高精度的特殊管道在兵器、航天及国民经济等诸多领域内有着广泛的 膛线宽度和缠角等,直接影响着特殊管 应用。特殊管道的静态参数,如弯曲度、 因此有必要定期对这些参数进行检测以 道的使用性能和安全性等诸多性能指标。 便及时维修、更换,从而防止事故的发生。该测量工作是鉴定特殊管道的生产质 量、研究这类特殊管道在使用过程中性能变化、评估其寿命以及研制新型特殊管 道所必需的重要环节【。因此,对特殊管道静态参数的高精度测量具有十分重要 的研究意义和价值。 目前,对普通管道的常规测量技术已经比较成熟,传统方法有全面挖掘法、 随机抽样法等【。而对特殊管道的高精度测量技术的报道并不多见。 西方国家对特殊管道测量系统十分重视,投入较大,凭借工业和科技力量的 优势,其特殊管道测量设备完善而且先进,并且设备的自动化和智能化的水平较 高。如美国的白沙靶场,可对多种特殊管道的性能实现高精度、自动化、智能化 的高效测量【。但是,由于技术保密等原因,其测量设备的具体技术极少报 道。 目前我国采用的特殊管道静态参数检测设备是年代前苏联制造的 。’利用该检测设备对弯曲度等参数的测量是人工推动测量本体,测量本体 可以自适应定中,并且自带标尺,在特殊管道端口用望远系统目视观察测量。 该 设备不仅存在测量口径范围小的局限性,而且测量精度低,必须靠人工操作,对 测量得到的离散数据需要进行手工处理,自动化程度低,难以满足现代特殊管道 静态参数测量高精度、高效率和自动化的要求。 .特殊管道静态参数测量技术的研究现状 特殊管道静态参数测量主要包括身管弯曲度、管口角测量,膛线宽度和缠角 等内容。本文仅以特殊管道静态参数之一的弯曲度参数的测量为例,对系统中涉 及到的共性的关键技术问题进行深入地研究。 ..特殊管道弯曲度定义及技术要求 特殊管道弯曲度测量中的图像处理技术 在特殊管道弯曲度测量中,管道轴线的弯曲模型如图.所示。管道理论轴 线定义为管道首尾的两个端面中心的连线,即图.中的虚直线;而管道的实际 轴线是由管道所有横截面的几何中心连接形成的空间曲线,即图.中的弯曲实 线。由于管道自重和管道的悬臂梁结构、受热不均匀以及其他加工、使用中的原 因,管道实际轴线与理论轴线并不重合【】。这样在管道的每一个横截面上,实际 轴线与理论轴线各自对应的截点之间的距离定义为弯曲度,将每一点处的弯曲度 的量值与其进深位置的关系在三维图上表示出来,就形成了被测管道的弯曲度曲 线。管道弯曲度既有大小,又有方向,沿管道全长上测量弯曲度中的最大值叫做 最大弯曲度。 管道 理论轴线 弯曲度 实际轴线 图.管道弯曲度示意图 为了满足特殊管道应用在兵器、航天等领域时的使用性能和安全性的要求, 其弯曲度测量精度需达到.,弯曲度方位角测量精度需达到。。 ..特殊管道弯曲度测量技术的国内外发展现状 现有的管道弯曲度测量技术可以分为定性测量与定量测量两大类。定性测 量是使用长度为管道口径倍的样柱塞规,样柱塞规能顺利通过管道时判定管 道弯曲度合格,否则为不合格。这种方法虽然测量精度高、效率高,但是只能判 断合格与否,不能得出所测管道弯曲度的定量数据,并且对同一尺寸有时需要几 个样柱塞规来满足不同公差范围内的测量要求。 与定性测量方法相对应的是定量测量方法,它能够获得所测管道弯曲度的定 量数据。随着微电子技术、计算机技术、自动化技术的发展,管道弯曲度定量测 量技术于年代初得到了迅速发展并接近于应用水平。 在国外,美国是世界上管道检测技术强国之一,其基础雄厚,技术先进,并 且有很多管道检测设备产品。早在年其就研制出世界上第一台先进的管道检 测设备。美国公司系列产品是国外现有的已成型管道检测设备。 其测量管道最小直径为,防水深度为,电缆范围,有效载荷, 彩色直视摄像头【。 加拿大公司研究的双履带式管道检测设备,其履带采用刚性支撑 第一章绪论 结构,两履带的夹角可以调节,但这种刚性支撑的双履带式管道检测设备在实时 检测过程中两履带夹角是无法改变的,因此不适应管径变化的作业场合。 国内在管道弯曲度定量测量方面的研究起步比较晚,像国外这种先进的测量 技术还停留在实验室阶段。我国的管道无损测量技术从世纪年代初开始, 在国家“八六三”的支持下,取得了一定的成果。哈尔滨工业大学邓宗全教授 的工作小组致力于管道机器人的研究【,成功研制了几种大型管道的自动化检测 设备,但此设备不能满足大范围口径的检测,对于特殊管道的安全检测及静态参 数测量方面也鲜有研究。 天津大学叶声华教授课题组研制出了一种使用结构光型传感器测量大直径钢 管弯曲度的在线测量系统【。这种系统使用由多个摄像机组成的传感器组 采集由结构光源投射到钢管外壁截面上形成的圆弧的图像,经过图像处理得 到截 面的尺寸和截面圆心的空间三维坐标,据此求出钢管的弯曲度。但这种方法仅适 用于管壁厚度均匀的情况,不适用于管壁上有紧箍圈或管壁厚度不均的情况。 长春理工大学马宏教授课题组研制了一种管道弯曲度测量系统【?。该系统 工作时,将激光准直机构放置于管道的一端,由四象限硅光电池构成的探测器位 于管道另一端,并由以电机作为动力的定位机构带动它移动。首先使得准直激光 束射在探测器中心,从而确定测量的直线基准。探测器移动时,被测管道的弯曲 度误差使光电靶与激光光束之间产生相对移动,由光电靶提取弯曲度误差信息。 当被测管道没有弯曲度误差时,光束中心与光电靶中心重合,光电靶各象限受光 面积相同,输出信号相同;当有弯曲度误差时,光电靶中心会偏离光束中心,四 象限输出信号不同。计算机采集这些信号,经数据处理后,可以得到被测管道的 弯曲度曲线。 合肥工业大学聂恒敬教授课题组研制了一种小车式管道弯曲度测量系纠 屹】。 该系统采用测量小车在大型管道内行走,每前进一步,就测量一个内孔截面,最 后由多个截面上的数据经过处理后得到被测管道的弯曲度和圆度。系统中的准直 激光器有两个作用,一是测量小车运动的直线基准,二是用于监视测量小车在行 进时的滚转运动。测量出第二角锥镜相对于第一角锥镜组的偏移量,就可以计算 出小车的滚转角,该滚转角用于修正截面圆心坐标的偏移。这种系统的不足之处 是测量小车前进时会产生滚转运动,滚转角的大小难以控制。当滚转角过大,超 过了准直测量系统的工作范围时,可能会使系统无法正常工作。 综上,这些方法不同程度的存在精度不高、适用范围小、效率低下、操作复 杂等缺点,难以满足现代工程实用中对特殊管道弯曲度测量在高精度、大动态范 围、高效率、自动化等方面的需求。为了满足弯曲度测量的技术要求,在研究了 旧式测量设备,现有的测量技术及其局限性,以及充分了解用户使用要求、特殊 管道技术发展动态的基础上,设计研制了一种以爬行器运动控制技术、照明 技术、 特殊管道弯曲度测量中的图像处理技术 图像处理技术和高精度图像测量技术为核心的高性能的特殊管道静态参数测量系 统。该系统结合了光机电一体化技术的最新成果,采用非接触性的图像测量,适 用范围广,测量精度高。同时该系统遵循使用操作方便和高精度测量相结合的设 计原则,自动化程度高,整个操作过程可以由一个人在计算机上独立操作完成, 操作过程简单方便,测量结果客观可靠。 .本论文的主要工作和内容安排 本文以应用为导向,围绕特殊管道静态参数测量中的弯曲度测量,讨论了弯 曲度测量系统的组成及工作原理,对测量过程中涉及到的图像处理技术进行了深 入的分析和研究,建立了一些有效的算法和方法,最后通过弯曲度的测量实验和 误差分析,验证了图像处理技术的有效性,实现了弯曲度的精确测量。 本文的结构安排如下: 第一章为绪论部分,首先介绍了特殊管道静态参数的高精度测量技术的研究 背景及意义,然后对特殊管道静态参数测量技术的研究现状进行了分析,最后介 绍了本论文所做的主要工作以及本文的章节安排。 第二章首先分析了特殊管道静态参数高精度测量系统的构成和工作原理,对 系统的各主要组成部分的功能作了简要介绍。然后阐述了弯曲度测量子系统的构 成及其工作原理,深入研究了身管弯曲度的测量原理。最后介绍了管道弯曲度测 量系统软件的设计,包括单帧图像处理软件和弯曲度实时测量控制软件。 第三章深入的分析和研究了弯曲度测量过程中涉及到的图像处理技术。首先 针对光靶图像的噪声特性,比较了几种不同的图像去噪方法,设计采用了中值滤 波的方法对图像进行去噪处理。然后针对光靶图像低对比度灰度动态范围小的特 点,系统采用了分段线性灰度变换法以实现光靶图像的增强。接着采用了最大类 间方差自适应分割法实现了光靶图像的分割。同时系统采用基于区域划分 的同心圆检测算法和基于最乘法的激光光斑定位方法分别实现了对同心圆的 检测和光斑的精确定位。最后系统采用同心圆现场标定的方法实现了图像的畸变 校正。 第四章阐述了特殊管道弯曲度测量实验,叙述了实验过程,得到了弯曲度的 实验测量数据,并通过测量数据插值拟合绘制出了弯曲度三维空间曲线图。根据 测试结果分析了系统的性能,最后分析了系统的误差来源。 第五章对全文的研究工作进行了总结并对涉及的技术发展进行了展望。 .小结 本章主要阐述了特殊管道静态参数测量技术的研究背景及意义,并对管道弯第一章绪论 曲度的定义做了简要介绍,探讨了特殊管道弯曲度测量技术的国内外发展现状, 然后对本论文所做的工作以及本文的章节安排进行了全面的介绍。 第二章特殊管道静态参数高精度测量系统结构和功能设计 第二章特殊管道静态参数高精度测量系统结构和功能设计 特殊管道静态参数高精度测量系统是以成像技术和激光准直以及精密 机械定位技术为核心的高性能图像获取、图像处理以及图像测量系统。它分为弯 曲度测量和药室参数测量两个子系统,分别用于特殊管道弯曲度测量和药室的直 径、长度、容积等参数的测量。 由于两个测量子系统共用测量控制台和特殊管道静态参数测量系统软件,本 文以弯曲度测量子系统为例,对系统的组成原理、功能结构和工作过程加以阐述。 .特殊管道静态参数高精度测量系统的构成和工作原理 特殊管道静态参数高精度测量系统是一种用于检测和测量身管内膛状况的 光、机、电一体化系统。它主要由驱动机构部分、成像测量头、照明和图像 采集部分、容积检测装置、身管弯曲度检测装置、信号预处理、控制台以及上位 机等几大部分组成。其组成框图如下图.所示。 上位机为多功能工业控制计算机,是管道静态参数测量系统的控制中心,完 成图像采集、图像处理、图像测量、静态参数测量计算和三维空间重建、系统控 制等功能。 下位机即控制台为由和单片机控制和管理的机电一体化的光电图像测 量动态执行机构,主要完成爬行器的控制、摄像驱动控制、照明控制、激光 器控制、进深电机控制和显示驱动等多种功能。 智能化爬行器为系统驱动机构,提供测量系统运动的动力,它特有的结构保 证爬行器本身、光电成像组件和光靶在特殊管道身管内稳定运动,保证测量状态 的准确、测量基准的稳定。 光电成像组件以成像测量头为核心,对光靶的测量图像和激光光斑图 像成像,将该混合图像采集传送至上位计算机,并接受上位机的指令,在测量位 置处采集图像并进行处理,得到实时测量结果。 照明光源能够为成像视场提供均匀的照明,以保证光电成像组件能够 较好地获取相应的图像,降低图像处理的难度。 容积检测装置完成对管状容器的静态参数进行测量。 身管弯曲度检测设备完成对身管弯曲度等参数进行测量。 电源负责为管道静态参数测量系统中的各功能模块供电,保证测量系统 正常工作。 系统工作时,在上位计算机的控制下,光电成像组件在电控智能化爬行器的 驱动下进入特殊管道内部,多种传感器和激光器对所形成的光学图像场景进行摄特殊管道弯曲度测量中的图像处理技术 像并通过采集卡采集到计算机上,经过相应的处理,即可输出有关静态参数,并 以数据、表格和图形等形式显示在屏幕上,实现了高精度、高效率和自动化的测 量。 图.特殊管道静态参数检测系统组成框图 该测量系统以激光准直和成像测量为核心,是采用图像传感器【。】的图像测 量【孓‘技术的高度复杂的应用系统。这类测量技术具有自扫描、高分辨率、高灵 敏度、结构紧凑及像素位置准确的优异性能,广泛应用于工业及研究等领域【.】。 这种基于图像的测量技术与其它测量技术相比较有很多优点,一是它属于非接触 测量,对一些不能接触或者难以接触的测量环境,图像测量是一个非常好的选择, 并且由于无需物理接触,可以获得很高的测量精度;二是获得的图像包含非常丰 富的信息,不但可以非常直观地获得诸如对象的表面性状等信息,还可以借助于 其它技术手段对其进行定量分析获得定量结果,具有测量过程中处理数据的极大 灵活性;三是自动化程度高,大量的图像测量系统是基于或微处理器的系统, 这样就可以构建功能强大的测量平台,除了可以实时显示测量图像、完成数据量 第二章特殊管道静态参数高精度测量系统结构和功能设计 大、算法复杂的图像处理任务外,还可以实现测量结果的最终形成和测量报表等 文件生成,形成高度集成的信息化工作系统,并且可以利用该平台以人机交互的 方式实现测量中复杂的控制、通信要求。 .弯曲度测量子系统的构成及工作原理 ..弯曲度测量子系统的构成 弯曲度测量子系统主要由准直管口定心器、光靶、摄像机及其定中装置、 爬行器、控制台及系统软件子系统等部分组成【】。其功能框图如图.所示。弯 曲度测量子系统按其适应的管道口径的不同,分为大中小三个系统,大口径和中 口径以及小口径三个系统的测量原理、功能框图完全一致,大口径和中口径驱动 方式也一致,小口径与它们的区别是在于驱动方式不同。 图.特殊管道弯曲度测量系统功能框图 弯曲度测量子系统功能: .通过计算机控制,可选择大中小口径型号测量,快速且高精度的测量出 身管弯曲度的大小、方向及其极值位置。 .系统可将测量过程以图像的方式实时的显示在计算机屏幕上,便于实时 监测和控制。 .测量结果可用数据、表格和曲线加文字标注等多种形式显示和打印。 特殊管道弯曲度测量中的图像处理技术 ..身管弯曲度测量原理 弯曲度测量原理模型如下图.所示 身首 薹像机 图.弯曲度测量原理模型图 开始测量时,首先进行测量初始化,将管道置于水平位置,将准直激光器在 管道口处固定,并使用相应的定中机构准确定中,此时激光器光瞳与管道口位置 处的截面中心重合,再将爬行器本体从管道尾部装入,并使光靶位于管道起始测 量位置,即膛线的起始位置处。调整激光器的方位角和俯仰角,使激光光斑位于 光靶的中心位置,此时光斑形心相对于光靶中心的坐标接近于零理想情况下坐 标值为零,系统记录此值作为补偿值,此时激光束就成为被测管道的理论轴线。 然后调节半导体激光器波长为的调节旋钮,使其光点打到光靶毛玻 璃片上,在计算机的控制下,爬行器驱动光靶和摄像机沿管道身管按设 定的步长间隔周期地向管口推进。每当爬行器停止时,摄像机采集带有激光 光斑的光靶图像摄像机与光靶的位置是相对固定的,保证摄像机成 像面与光靶面同轴,通过图像采集卡传输到计算机。在计算机上对采集到的图像 进行处理,对处理后的图像进行测量,得到精确的激光光斑中心位置坐标;系统 同时记录伺服电机的旋转编码器输出的进深坐标信息。激光光斑中心在靶面上的 坐标值即为管道身管的实际轴线相对于理论轴线在矗两个方向上的偏移 量,即弯曲度的两个分量,据此可以求出弯曲度的大小和方向【翻。图.为十字 靶面坐标图。 。 ‘、 乍 慈氓一 巡乡孓 图.十字靶面 弯曲度的大小为下式所示: 夕矿了 第二章特殊管道静态参数高精度测量系统结构和功能设计 弯曲度的方位角为下式所示: 么 对激光光斑图像进行适当处理和计算,可算出光靶在测量过程中可能发生的 微小旋转角度,用于校正由于光靶选装导致的对弯曲度方位角的测量偏差。爬行 器每爬完一个身管行程,系统便自动采集到一组数据,对数据进行处理,就可拟 合出身管的实际轴线。 由测量原理可知,系统测量原理主要取决于激光光束在靶面上的中心坐标 ,的准确度。而中心坐标《,的准确度与靶标图案、激光光斑的检测精度有 关。对采集到的图像进行预处理,提高靶标图案、激光光斑的定位精度,可以减 小激光光束中心坐标的检测误差,达到高精度测量的要求。 .管道弯曲度测量系统软件设计 特殊管道弯曲度测量系统上位机软件用。基于编写,上位机软件 主要是生成各种用户操作界面,如单帧图像处理软件操作界面和弯曲度实时测量 控制软件操作界面等,通过指令实现对运动部件的精确控制、实现图像数据的获 取和采集、完成图像的显示和各种图像处理算法和测量算法、显示结果绘制为曲 线图、实现存储和打印等。 系统上位机软件设计的指导思想是:高可靠性、高性能和高效率、界面友好、 交互性强、满足用户需求。基予以上的思想设计了基于. 的可视化软件。 ..单帧图像处理软件 单帧图像处理软件主要完成对采集后的单帧图像进行处理、图像测量、参数 计算、图形生成。主要功能是对光靶图像进行预处理、畸变校正、图像测量;并 将测量结果用数据、表格、曲线或图形的形式输出。 图.即为单帧图像处理软件操作界面图,对采集到图像的单步处理包括所 有图像处理过程,依次添加了中值滤波、圆标尺检测、激光光斑、光斑检测和畸 变校正等图像处理算法,操作简单方便且图像处理结果可达到系统要求精度,满 足后续弯曲度测量的要求。特殊管道弯曲度测量中的图像处理技术 幽.单帻图像处理软件界面酗 此软件的具体功能: ?对数字图像进行滤波,以抑制图像噪声 摄像机采集的图像中通常存在着多种噪声,尤其是在摄像照度较低的状 态下,噪声更为严重,它使整个图像的清晰度、对比度降低,所以在对图像实施 精确测量前,必须进行图像平滑滤波的预处理。根据目标图像与噪声芏像在频域、 空域内的特性差异,进行图像平滑滤波,降低噪声对目标图像的不良影响。 .图像增强,以提高测量灵敏度和测量精度 摄像机采集的图像实为一种混合图像,它包含着背景、噪声和目标图 像如光靶图像,突出感兴趣的目标图像、削弱或抑制不感兴趣的图像是该功能 块的基本任务,根据目标图像与背景、噪声图像在频域、空域内特性之差异,进 行不同的加权处理,可使待测的光靶图像相对增强,减小背景和噪声对且标图像 的模糊度。在研制中采集了大量的光靶图像样本从不同角度、不同照度状态下摄 取图像,进行深入的分析.用统计归纳方法找出光靶图像中目标、背景、噪声之 差异而确定了相应的增强处理算法。 图像分割,将光斑图像从背景中分割出来 本系统的基本功能之一是要对光靶图像进行涣量,为了能够进行高精度的成 像测量,必须将光斑从视场原图的背景中提取出来,以进行进一步的特殊处理和 测量。因为若提取不了目标图像.就谈不上对目标图像的处理与测量。系统设计 使用了较为复杂的靶标图像,这也导致了图像分割算法的复杂化。为将激光光斑第二章特殊管道静态参数高精度测量系统结构和功能设计 图像准确地从背景中分离出来,采用自适应双阈值分割法,结合空间区域范 围和灰度阈值自动调整,实现对图像中所需目标的准确分割。 .光斑定位 为了满足特殊管道高精度测量系统要求,激光光斑打在靶标标尺上时,光斑 由于标尺的灰度重建而形成比较大的残差,此时表征弯曲度变化的激光光斑很不 理想,并且残差的大小和位置随着管道进深弯曲度的变化而变化。光斑如不进行 精确定位,难以获得较高的测量精度,就不能满足系统要求。系统设计了一种基 于最小二乘法的激光光斑定位算法,该算法可以给出激光光斑的形心和半径参数, 并且所花费的时间较短,非常适合实时性要求比较高的测量。 .图像畸变校正 特殊管道弯曲度测量是一种特殊环境下的高精度图像测量技术,在用 摄像机采集图像时,由于受景物对象与摄像机三维空间相对位置关系、光 学镜头畸变以及摄像机质量等因素的影响,其采集的图像中像素之间的空 间关系会发生变化,即图像产生了几何失真或几何畸变,需要通过几何变换来校 正失真图像中的各个像素位置以重新得到像素间原来的空间关系。畸变的存 在不 利于图像的辨认、分析和判断,为了得到较高的测量精度,就需要对畸变图像进 行校正,以产生精确的不失真图像。通过大量的实验测试研究,建立起校正畸变 的函数关系式矩阵或者采取其它特殊的校正算法,以保证在管道内部这种特 殊环境下的图像测量具有足够高的精度。 ..弯曲度实时测量控制软件 根据系统设计方案,设计了特殊管道弯曲度实时测量控制的上位机软件。整 个实验系统的软件采用的计算机为/.,内存,.平台,操作系统 为 。图.为弯曲度实时测量控制软件主界面。 弯曲度实时测量控制软件通过指令实现对运动部件的精确控制、实现图像数 据的获取和采集、完成图像的实时显示、各种图像处理和测量算法、实时显示测 量结果,并将结果绘制为曲线图,实现数据存储和打印等功能。 综上所述,特殊管道高精度测量系统各部分的协调工作都是通过相应的软件 实现的,控制软件遵循使用操作方便和高精度测量相结合的设计原则,整个系统 使用方便,自动化程度高,可提高功效,减低劳动强度,具有良好的通用性。整 个操作过程可以由一个人在计算机上独立操作完成,这样既省时、省力,尽可能 的避免手工操作的随机性引入的测量误差,提高了管道测量水平,操作过程简单 方便。系统软件既是一个信息采集、处理加工的中心,又是对整个系统实现过程 控制的操作平台。特殊臂道弯曲度测量中的担像处理技术 削.弯曲度实时测量控制软件主界面 .本章小结 特殊管道静态参数高精度测量系统是一种用于检测和测量身管内膛状况的 光、机、电一体化系统。本章首先分析了特殊管道静态参数高精度测量系统的构 成和工作原理.对系统的各主要组成部分的功能作了简要介绍。然后阐述了弯曲 度测量子系统的构成及其工作原理,深入研究了身管弯曲度的测量原理。最后介 绍了管道弯曲度测量系统软件的设计,包括单帧图像处理软件和弯曲度实时测量 控制软件。 特殊管道高精度测量整个系统使用方便.自动化程度高,可提高功效,降低 劳动强度,具有良好的通用性。整个操作过程可以由一个人在计算机上独立操作 完成,这样既省时、省力.又提高了管道检测水平,操作过程简单方便。 第三章光靶图像处理技术研究 第三章光靶图像处理技术研究 在特殊管道静态参数测量系统中,对弯曲度测量的过程中必须能够实时采集 靶标图像到机中。在图像获取的过程中,由于特殊管道环境的限制致使获取 的图像受到诸多干扰和噪声的影响,很难得到如同自然光均匀照射下的图像,还 不能满足高精度的测量技术的要求。图像测量的目的是从图像中提取有用信号, 为了保证后续基于光靶图像的弯曲度测量的顺利实施,必须对获取到的光靶图像 实施必要的图像处理。本章涉及到的图像处理技术主要包括靶标图像噪声抑制, 图像增强,图像分割,同心圆检测,激光光斑高精度定位和图像畸变校正等。 .光靶图像的噪声抑制 在管道弯曲度测量系统中,采集到的图像总会受到暗电流噪声、散粒 噪声、复位噪声、光响应非均匀性噪声、杂波噪声等内部和外部诸多噪声和干扰 的影响,使得图像轮廓模糊,像质差,图像的信噪比降低。对于依赖像素灰度值 进行图像处理的算法来说,噪声对处理结果的影响非常大。为了提高系统的测量 精度,必须对含有多种噪声成份的光靶图像进行噪声抑制,同时应尽可能地保留 原图像的细节信息。针对管道弯曲度测量系统中图像噪声的特点,系统采用 了中 值滤波的方法对混合噪声进行抑制。 ..噪声类型 在图像中,常见的噪声有脉冲噪声和高斯噪声等乜。脉冲噪声是只含有随机 的白点正脉冲噪声或黑点负脉冲噪声的噪声。与前者不同,高斯噪声是 含有亮度服从高斯分布的噪声。脉冲噪声主要来源于成像过程的光电脉冲干 扰, 如开关操作干扰等。高斯噪声的产生源于电子电路噪声和由低照度或高温带 来的 器件噪声。 常见噪声的介绍如下町: .高斯噪声 在空间域和频域中,由于高斯噪声在数学上的易处理性,这种噪声也称为 正态噪声模型经常被用于实践中。事实上,这种易处理性非常方便,使高斯模 型经常用于临界情况下。 高斯随机变量的概率密度函数由下式给出: . . 三训矿 特殊管道弯曲度测量中的璺像处理技术 其中,表示灰度值,‖表示的平均值或期望值,仃表示的差。标 准差的平方盯称为的方差。 在一幅图像中,高斯噪声的产生源于电子电路噪声和由低照明度或高温带来 的传感器噪声。 .瑞利噪声 瑞利噪声的概率密度函数由下式给出: . :詈一口‖“一尸届?口 口 【 概率密度的均值和方差由‖/ 和 .:坐二 .给出。瑞利密度分布在图像范围内特征化噪声现象时非常有用。 .指数分布噪声 指数分布噪声的概率密度函数由下式给出: . 若一三云?。 其中。 概率密度函数的期望值和方差是 .’ .,’ ‖一 ‖一 和 一一 【 仃:三 仃‘? ‘ .均匀分布噪声 均匀分布噪声的概率密度可由下式给出: . :击 其他 概率密度函数的期望值和方差可由下式给出: ‖:鱼型 第三章光靶图像处理技术研究 .::?? . 均匀密度分布可能是在实践中描述得最少的, 然而均匀密度作为模拟随机数 产生器的基础是非常有用的。 .脉冲噪声 脉冲噪声的概率密度函数可由下式给出: . 弘口 ,、 ? 【 其他 如果,则灰度值在图像中将显示为一个亮点,反之则的值将显示为 一个暗点。若只或只为零,则脉冲噪声称之为单极脉冲。脉冲噪声主要表现在成 像中的短暂停留,例如错误的开关操作。 由于成像具有积分效应,可以使来自外部的噪声被大大消除,因此 器件本身产生的噪声就成为图像中的主要噪声。噪声电荷与有用信号电荷一样, 在各光敏元中积分形成一个暗信号图像,叠加到目标图像上,使一幅完整清晰的 图像受到某些“亮条”或“亮点”的破坏。另一方面,由于成像系统受视场光阑的限 制,使目标图像边缘模糊化,这些因素都会降低图像质量。图像经多次噪声干扰 后,输出的噪声服从高斯分布。由以上分析可知,在图像测量中,滤波降噪 的主要任务是消除成像过程中产生的高斯噪声。 ..光靶图像的噪声抑制方法 在图像采集和传输过程中,图像不可避免地含有各种噪声和失真。噪声使得 原本均匀和连续变化的图像灰度分布突然变大或变小,造成一些虚假的物体边缘 或轮廓。因此,需要对图像进行噪声抑制,消除噪声、改善图像质量的处理过程 通常称为图像平滑。 图像平滑用噪声滤波器实现,常用的噪声滤波器从整体上可以分为线性滤波 器和非线性滤波器两类。在图像处理领域中,目前最常用的图像去噪工具是均值 滤波器和中值滤波器,它们分别是线性滤波器和非线性滤波器的典型代表【】。 .线性平滑滤波器?均值滤波 线性平滑空间滤波器是实现包含在滤波模板邻域内像素的简单平均值。因此, 这些滤波器也称为均值滤波器,它均等地对待邻域中的每一个像素。设原始图像 为,,以图像中每一个像素为中心分别取一个邻域,计算中所有像素灰 度的加权平均值,作为空间域平滑处理后图像的像素值。即: 特殊管道弯曲度测量中的图像处理技术 ,‘?, ’ 工,, 式中为邻域中的像素点数。可以取邻域或邻域。 均值滤波的算法极其简单,并且对高斯噪声有较好的平滑能力,至今仍是一 种常用的方法【。其不足之处在于:由于在图像边缘区域存在两种不同的像素 值,采用相同权值的均值滤波会造成边缘模糊;均值滤波对脉冲噪声十分敏 感。 其根本原因在于在均值运算中,各个像素的权值都一样,当滤波窗内存在奇异点 脉冲噪声,又称椒盐噪声时,奇异点在很大程度上影响滤波效果,而且经过均 值滤波后奇异点的影响还会扩散到周围像素;均值滤波没有充分利用图像像素 间的相关性和像素的位置信息。 .非线性平滑滤波器?中值滤波 中值滤波能去除点状尖峰干扰,且不会破坏图像边缘。中值滤波原理用一个 窗口模板一般为×对目标图像进行扫描,把此窗口内包含的所有像素按由小 到大或由大到小进行排序,用此序列中位于中间位置的像素值代替窗口中心位 置的像素值,可表示为如下【: ,,?,,? 常用的中值滤波窗口有线形、方形、十字形、圆形和环形等,如图.所示: ????? ? ? ????? ? ??? ? ??? ????? ????? ????? ??? ????? ??? ????? ??? ? ? ??? ????? ? ? 图.中值滤波器常用窗口 具体工作步骤如下刀: ‘.将模板在图中漫游,并将模板中心与图中某一个像素位置重合; .读取模板中各对应像素的灰度值; .将这些灰度值从小到大排列成列; .找出这些值里排在中间的一个; .将这个中问值赋给对应模板中心位置的像素 中值滤波算法结构简单,非线性技术本身的优势又使其具有较好的滤波效 果, 其主要功能就是让周围像素值代替与其差值较大的像素值。所以中值滤波对 于消 除孤立噪声点和线段干扰十分有用,特别对于二值噪声十分有效。 对于一些细节较多的复杂图像,可以多次使用不同的中值滤波,然后再综合 所得结果作为输出,可以获得更好的平滑和保护边缘的效果。这类滤波主要 有线第二章光靶图像址理技术研究 性组合中值滤波、高阶中值滤波组合、加权中值滤波对窗口中像素进行某种 加 权等。 线性组合中值滤波是利用大小和形状不同的窗口对同一幅图像进行多次中 值滤波,结果进行线性组合,线性组合中值滤波输出: 旦 ,?‰,川 ‘ , 式中,峨表示第种窗:%为加权系数。 高阶中值滤波组合滤波器可用下式表示: ‘ , 伊“‖胛,川 式中,毗表示一些带有方向的线状窗口,常用有四种。其优点是可以同时保 持四个方向的图像细节,又能消酴噪声干扰。 经过对以上去噪方法的分析研究,确定了适合光靶图像特点的去噪方法一中 值滤波,中值滤波算法对图像边缘轮廓保持比较好,算法结构简单,非线性技 术 本身的优势叉使其具有较好的滤波效果,光靶图像去噪实验及结果分析 为了验证算法的有效性.对采集到的光靶图像进行了去噪实验。光靶图像大 小为.对各图像加入不同密度的椒盐噪声和不同方差的高斯噪声零均 值,分别采用均值滤波和中值滤波的方法对图像进行去噪。 扣原始图像 潺加掘台噪声后图像 】均值溏波后幽像 中值滤波后罔像 图.光靶图像去噪烛果 本文中值滤波采用的是 方形窗口对同心圆光靶图像进行平滑。图 特殊管 道弯曲度测量中的图像处理技术 为一幅实际采集的原始光靶图像,其中的亮斑是半导体激光器发出的激光束 经过 滤光片打到靶面上形成的,图.为加入椒盐噪声和高斯噪声之后的混合噪 声光靶图像,图.为经均值滤波后的光靶图像,图.为经中值滤波 后的光靶图像。由图.可知,加入混合噪声的光靶图像经均值和中值滤波去噪 方法后,图像的噪声得到了较好的抑制,且中值滤波对图像的边缘保持较好, 中 值滤波后图像的清晰度要好于均值滤波。 为了定量比较两种去噪算法的性能,使用峰值信噪比和边缘保持指 ,简写为】作为评估两种方法去噪和细节保持性 数 能的指标。设大小为×的原始图像,,,去噪图像为,,歹,则图像,,歹与 去噪图像,,,之间的均方根误差为 . 峰值信噪比为.” 胧矛 的值越大,表明降噪效果越好。边缘保持指数为 . :???些墅型丝兰竺?一 、/?一甜,?一???一?,,?一址 式中,?和时分别是原始图像,,,和降噪图像,/经过高通滤波 器处理后的结果图像, 面和心分别是?和心的均值图像, ,,,?,/。反映了原始图像的边缘细节与降噪后图像的边缘细 节的相关程度,降噪后图像的边缘细节保持得越好,的值就越接近。 为了避免一次加入噪声产生的随机影响,在加入混合噪声的情况下重复做 次实验,取次平均的和。 表.光靶图像去噪效果比较 由表.中的指标来看,各种降噪方法的值均低于,说明降噪必然 会使边缘细节信息受到损失。中值滤波方法由于可以更好的平滑和保护边缘, 比 均值滤波低通的效果好,同时滤除了部分的随机点噪声,因而能更有效地滤 除混 第三章光靶图像处理技术研究 合噪声,其和指标都优于均值滤波方法,而且细节信息损失最少。 .光靶图像增强技术研究 在图像的生成、传输或变换过程中,由于多个环节、多种因素的影响,输出 图像的质量往往有所降低,所以在对其进行几何信息提取之前,除了要进行噪声 抑制处理外,还必须实施图像增强以进一步改善图像的质量,使得图像中感兴趣 的特征得到强调或尖锐化。 图像增强是图像处理的一个重要领域【。该项技术用来提高图像的视觉效 果,或将图像转换成适于人眼、计算机分析的形式。因此增强算法应具有锐化边 缘或改善对比度并且不损害原始图像的信息的特点。但由于不同类型图像的特征 差别很大,不同图像增强方法缺乏效果评价的客观标准,所以增强算法往往具有 极强的针对性,结果评价也以主观判断为准,因此在实际应用中需要针对特定的 具体图像进行增强算法的仿真实验,从实验结果中优选算法。 图像增强的方法分为两大类:空间域方法和频域方法。“空间域”一词是指图 像平面自身,这类方法是以对图像像素的直接处理为基础的。“频域”处理技术是 以修改图像的傅里叶变换为基础的。针对管道弯曲度测量系统中采集到的光靶图 像低对比度灰度动态范围小的特点,系统采用了分段线性灰度变换法以实现 光靶 图像的增强。 ..空间域图像增强算法 空间域增强是指增强构成图像的像素。空间域方法是直接对这些像素进行操 作的过程。空间域增强主要包括基本灰度变换法和直方图处理法等。 .基本灰度变换法 基本灰度变换法是通过改变图像像素灰度级分布来锐化图像边缘或增加对比 度的方法【,可以表示为: ,,, 图.分段线性变换特殊管道弯曲度测量中的图像处理技术 这里,、,分别表示变换前后的图像,硝】为增强算子。根据丁【】变 换的性质,图像的灰度级变换法又分为线性变换、非线性变换、分段线性变换等 三种【。其中,分段线性增强算子是一个比较灵活的算子,它可实现线性变换, 并可逼近低灰度拉伸、高灰度拉伸、中间灰度拉伸、中间灰度压缩等 非线性变换,是关注的重点。典型的三段线性变换如图.所示。可以表示为式 .的三段线性算子,当??时,高、低两端的灰度区间,】、,,】 受到抑制,而中间灰度区间,】获得了线性拉伸,有助于目标边缘的检测。这种 方法成功应用的关键在于区间【口,的确定。 三厂“, ?厂五,? , 口?厂,? /工, 朋,一口五?埘.?,力?吩 .直方图处理方法 直方图是多种空间域处理技术的基础。直方图操作能有效地用于图像增强, 直方图易于计算,也适用于商用硬件设备,因此,它们成为实时图像处理的一 个 流行工具。 直方图提供了原图像的灰度值分布情况,给出了所有灰度值的整体描述【】。 可以通过改变直方图的形状来达到增强图像对比度的效果。直方图是以概率 论为 基础的,其常用的方法有直方图均衡化和直方图规定化。 直方图均衡化是把原始图像的直方图变换为均匀分布的形式,这样就增加了 像素灰度值的动态范围从而达到增强图像整体对比度的效果。如下式表示: ,,?, 一 ,以/刀 其中?&?,,代表原始图像第个灰度级的出现概率,以%为自变 量,以,为函数得到的曲线就是图像的直方图。直方图均衡化的优点能自动 地增强整个图像的对比度,但它的具体增强效果不易控制,处理的结果总是 得到 全局均衡化的直方图。 实际中有时需要变换直方图使之成为某个特定的形状,从而有选择地增强某 个灰度值范围内的对比度。此时可以采用比较灵活的直方图规定化方法。一般正 确地选择规定化的函数有可能获得比直方图均衡化更好的效果。直方图规定化方 法主要有以下个步骤【: 如同均衡化方法中,对原始图像的直方图进行灰度化均衡化:第三章光靶图像处理技术研究 七 ‘,?,,,,?, 规定需要的直方图,并计算能使规定的直方图均衡化的变换: ,:。,:圭。,,:,,?,一 将第个步骤得到的变换反转过来,即将原始直方图对应映射到规定的 直方图,就是将所有见,对应到见』中。 ..频域图像增强算法 频域仅是由傅里叶变换和频率变量”,’,定义的空间,频域法主要有高通滤 波、低通滤波和同态滤波等拇】。当噪声与信号的频率变换是可分离的时候,多使 用高通滤波或低通滤波以滤除高频噪声或背景影响。同态滤波是一种在频域中同 时压缩图像亮度范围、对图像进行对比度增强的方法。 在频域中的滤波是简单明了的。它包含如下步骤: 用一吖乘以输入图像来进行中心变换。 由计算图像的,即,,。 用滤波器函数,乘以,’,。 计算中结果的反。 得到中结果的实部。 用一吖乘以中的结果。 ..光靶图像增强实验及结果分析 特殊管道测量系统在采集图像过程中受到环境的影响,使得所得的光靶图像 对比度较低,灰度动态范围小,需要对得到的光靶图像进行图像增强处理,使其 不影响后续的图像分割以及光斑的高精度定位。考虑到已经完成的去噪处理,后 面要进行分割处理,图像增强应避免对图像中目标边缘的损伤,本文拟采用上文 所述分段线性灰度变换法以实现光靶图像的增强。 分段线性灰度变换是一种非常灵活的图像增强方法,其中分段点的选取是分 段线性灰度变换的关键。借鉴模糊理论,把图像中肯定属于目标的部分称为目标 区,肯定属于背景的部分成为背景区,而把包括完整边缘、部分目标和部分背景 的区域称为过渡区。于是,分段线性变换就是对过渡区进行保持、背景区进行灰 度压缩,而对目标区进行线性拉伸。在身管弯曲度测量中获取的图像包含三 部分 内容:高亮度的光斑目标区、低亮度的靶标背景区和介于两者之间的区域特殊管道弯曲度测量中的酗像处理技术 过渡区。本文综合图像的亮度信息和边缘信息等图像固有特征.利用最小误差 法实现了分段点的自动计算.并对之进行相应的拉伸.保持和压缩处理。 为了验证算法的有效性,对经中值滤波去噪后的光靶图像进行了图像增强实 验。光靶图像大小为×.分别采用分段线性灰度变换法和直方图均衡化方 法对图像进行增强处理。图.所示为仿真实现的光靶图像经扶度线性变换法以 及直方图均衡化后的结果对比。 ?画 去噪后图像 分段线性变换后图像 直方图均衡化后图像 幽.图像增强算法比较结果睡 图.为采集得到的光靶图像,图.为经过分段线性变换后的光 靶图像,图.为经过直方图均衡化后的光靶图像.实验结果表明分段线性 增强算法实现了对光靶图像的增强,改善了图像的视觉效果,使图中光斑和同心 圆靶标图像更加突出,对比度增强,对图像边缘无损伤且效果稳定;而直方图均 衡化存在图像扶度简并,会损伤目标边缘.使得光斑边缘模糊。 可见本系统所采用的图像增强算法可有效的提高图像灰度动态范围,增强细 节和对比度,算法增强后的图像更符合人跟的视觉特性.效果令人满意,是一种 行之有效的图像增强方法。 .光靶图像分割技术研究 在特殊管道弯曲度测量系统中,激光束表示了空间基准,其位置由激光束横 截面的形心来表示;靶面上刻画有定标图像,测量时采集得到了激光光斑与定标 图案叠加的图像。在进行测量前,必须将两者准确的分割开来分别处理,才可以第三章光靶图像处理技术研究 得到精确地测量结果。而管道内部空间狭小,构件多,光线来回反射,并相互交 叠,尽管系统设计了专用的照明光源,但是在爬行器运动过程中,对来自管道口 处的半导体激光器的激光束有不同的反射状态,因此采集的光靶图像有时仍会出 现亮度不均匀的情况。对于这种亮度不均匀的图像,使用经典的图像分割方法很 难得到理想的分割结果。所以,根据特殊管道弯曲度测量系统的实际情况,采用 了最大类间方差自适应分割法实现了光靶图像的分割。 ..图像分割方法概述 图像分割就是将图像分成各具特性的区域,并提取感兴趣目标的技术和过程, 是图像分析的关键步骤【 。对灰度图像的分割基于像素灰度值的两个性质:不连 续性和相似性。区域内部的像素一般具有灰度相似性,而在区域之间的边界上一 般具有灰度不连续性。所以分割算法可以根据在某种下图像特征的某种相似 性和差异性,对图像的像素进行分组聚类,把图像区域划分为若干有特定意义的 区域,进而可以提取感兴趣的目标。主要的分割方法有阈值法、边缘检测法和区 域跟踪法。其中阈值法是广泛使用的图像分割方法,阈值分割利用了图像中目标 与背景在灰度特性上的差异,把图像平面看作具有不同灰度级的两类区域目标和 背景的集合,按照某种准则选取一个合适的阈值,以确定图像中每一个像素点应 该属于目标子集还是背景子集,从而将目标与背景分割开来。 阈值分割的关键是阈值的选取。目前阈值分割法主要包括最小误差阈值法、 最大类间方差法以及最大熵法。最大熵分割法是由等人于年提 出的,出发点是搜索出的最佳阈值使图像中目标和背景分布的信息量最大, 该算 法的特点是可以不用先验知识,对于非理想双峰直方图的图像也可以进行分 割。 而最大类间方差法是.于年提出的动态阈值的方法,它利用图像的灰 度直方图,以目标和背景的方差最大来动态地确定图像分割阈值,这种方法 具有 很强的适应性,使图像的分割性能有明显改善,本系统即采用了该方法。 ..传统的自适应阈值分割法 设,是二维数字图像的平面坐标,图像灰度级的取值范围是 ,,,?,三一习惯上代表最暗的像素点,【广代表最亮的像素点,位于坐 标点,,上的像素点的灰度级表示为,。设?为分割阈值,,岛代 表一个二值灰度级,并且,岛?。于是图像函数,在阈值上的分割结果 可以表示为: 协, 胞小像震穿三二特殊管道弯曲度测量中的图像处理技术 阈值分割法实际就是按某个准则函数求最优阈值的过程。 阈值一般可写成 如下的形式: 工,,厂仳】 其中,,是