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[導(dǎo)讀]摘要:在項目實踐基礎(chǔ)上,使用機器視覺技術(shù),對采集的圖像采用中值濾波窗口濾除采集過程中的脈沖及椒鹽噪聲;使用自適應(yīng)大津法分割圖像,在對單元扳在線檢測時,由于工作臺振動造成模組擺放位置與標(biāo)準(zhǔn)模板位置產(chǎn)生偏

摘要:在項目實踐基礎(chǔ)上,使用機器視覺技術(shù),對采集的圖像采用中值濾波窗口濾除采集過程中的脈沖及椒鹽噪聲;使用自適應(yīng)大津法分割圖像,在對單元扳在線檢測時,由于工作臺振動造成模組擺放位置與標(biāo)準(zhǔn)模板位置產(chǎn)生偏差,可采用Fomier-Mellin法進(jìn)行圖像配準(zhǔn),并對配準(zhǔn)結(jié)果進(jìn)行雙線性插值法處理,結(jié)果表明,該方法能精確確定圖像分割時的閾值,配準(zhǔn)結(jié)果滿足工廠檢測要求,適用于工業(yè)現(xiàn)場快速實時測量系統(tǒng),具有較高的推廣價值。
關(guān)鍵詞:在線檢測;大津法;雙線性插值;Fomier-Mellin;中值濾波

    LED顯示屏產(chǎn)業(yè)現(xiàn)已成為新興的高科技產(chǎn)業(yè),在各終端設(shè)備中已經(jīng)被廣泛使用,如廣告牌,文字顯示器,大屏幕視頻顯示器等。顯示屏顯示效果的好壞直接取決于發(fā)光模組質(zhì)量的高低,LED拼接顯示屏技術(shù)作為實現(xiàn)大屏幕的一種方法已經(jīng)得到了極大的推廣應(yīng)用,LED模組作為組成LED顯示屏的主要部件,在制造、使用和性能評定時均需要對其進(jìn)行快速準(zhǔn)確的測量和分析。國內(nèi)對LED單元板的檢測在很大程度上依靠人工完成,使得檢測速度和質(zhì)量受個人主觀因素影響較大,結(jié)果凸顯出來的問題就是發(fā)光模組的發(fā)光亮度、色度不一致性過大,使得拼接出的顯示屏不可避免的出現(xiàn)“馬賽克”現(xiàn)象,極大的影響顯示屏的顯示效果,直接降低顯示屏的產(chǎn)品質(zhì)量和檔次。文中針對該問題并根據(jù)廠家實際的需要,利用機器視覺技術(shù),將其融入到對LED單元板的檢測過程中,實現(xiàn)了一種快速高效價格低廉的LED單元板檢測系統(tǒng)。
    用于模組的檢測設(shè)備總體由顯示屏驅(qū)動控制單元、工作臺、CCD圖像傳感器、圖像采集卡、PC機等組成,如圖1所示。選用64顆LED組成的8x8點陣LED模組作為檢測模板,如圖2所示。



1 檢測系統(tǒng)算法流程
    在機器視覺系統(tǒng)中,視覺信息的處理主要依賴于圖像處理,其包括圖像增強、數(shù)據(jù)編碼傳輸、平滑處理、邊緣銳化、圖像分割、特征抽取、圖像識別和理解等。根據(jù)具體應(yīng)用要求在這些過程中進(jìn)行折中選擇。處理后,輸出圖像的質(zhì)量會得到相當(dāng)程度的改善,便于計算機對圖像進(jìn)行分析、處理和識別。根據(jù)需求設(shè)計的主要算法流程如圖3所示。



2 圖像去噪
    在圖像的獲取、采集和傳輸過程中,由CCD輸入轉(zhuǎn)換器件及周圍環(huán)境等因素,檢測系統(tǒng)中采集的數(shù)字圖像不可避免的含有各種各樣的噪聲和失真。大量的實驗研究發(fā)現(xiàn),由攝像機拍攝得到的圖像受離散的脈沖、椒鹽噪聲的影響比較嚴(yán)重。中值濾波是應(yīng)用極為廣泛的一種非線性濾波方法,它能有效去除脈沖噪聲、椒鹽噪聲同時又能保留圖像邊緣細(xì)節(jié),由于其不依賴于領(lǐng)域內(nèi)那些與典型值差別很大的值,故可以克服線性濾波器濾波帶來的圖像細(xì)節(jié)模糊,它是一種不同于卷積的鄰域計算,其處理原理是(按3x3模板),將濾波模板內(nèi)的9個像素的灰度值由小到大排列(或是由大到小排列)之后,按其排列順序選取第5個位置上的像素的灰度值(中值)作為濾波后該像素點上的灰度值。分析可知,中值濾波濾除噪聲的性能與濾波窗口的大小直接相關(guān),小的濾波窗口可以較好的保持圖片細(xì)節(jié),但不能有效的去除脈沖噪聲;較大的窗口能更好地抑制噪聲,但會使圖像變得模湖。文中選用3x3處理窗口,采集圖像中最上、最下、最左、最右的所有像素點都無法進(jìn)行濾波,但在實際檢測過程中這些點都位于圖像邊緣,屬于背景色不需檢驗。

3 圖像分割
    圖像分割是由圖像處理轉(zhuǎn)到圖像分析的關(guān)鍵,其目的就是把圖像分割成若干特定的、具有獨特性質(zhì)的區(qū)域并提取出感興趣的目標(biāo)。為了減少由于二極管發(fā)光不均勻性帶來的影響,文中采用自適應(yīng)門限處理技術(shù),將圖像分為4個相同大小的區(qū)域,并對每個部分的閾值用大津發(fā)單獨進(jìn)行計算。大津法基本思想為:記t為區(qū)域內(nèi)部前景與背景的分割閾值,前景點數(shù)占圖像比例為α0,平均灰度為β0;背景點數(shù)占圖像比例為α1,平均灰度為β1,圖像的總平均灰度為β=α0xβ0+α1xβ1。從最小灰度值到最大灰度值依次遍歷t,當(dāng)t使得類間方差值g=α0x(β0-β)+α1x(β1-β)最大時,t即為分割的最佳閾值。方差作為灰度分布均勻性的一種度量,其值越大,即可說明構(gòu)成圖像的兩部分差別越大。當(dāng)目標(biāo)錯分為背景或背景錯分為目標(biāo)時都會導(dǎo)致兩部分差別變小。因此,使類間方差最大化的分割意味著錯分概率最小。直接應(yīng)用大津法計算量很大,在使用時采用了g的等價公式g=α0xα1x(β0-β)。原始圖像如圖4所示,灰度直方圖如圖5所示,大津法求出最大閾值如圖6所示。

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    模組圖像用大津法處理后得到的二值化結(jié)果如圖7、8所示。


    通過圖可以發(fā)現(xiàn)模組圖像直接經(jīng)過大津法分割后,不同區(qū)域之間可能存在著斷續(xù)的連接,為了斷開這些連接部分,用開運算進(jìn)行處理,運算規(guī)則為:使用結(jié)構(gòu)元素B對集合A進(jìn)行開運算表達(dá)式為;,用B對A進(jìn)行開運算就是用B對A進(jìn)行腐蝕,然后用B對結(jié)果進(jìn)行膨脹。開運算會消除圖像邊緣毛刺,使得輪廓變得光滑,斷開狹窄的間斷,結(jié)果如圖9所示。



4 圖像配準(zhǔn)
4.1 Fourler-Mellin圖像配準(zhǔn)
    在LED模組的檢測過程中,模組擺放位置的變化必將導(dǎo)致待測圖像與標(biāo)準(zhǔn)模板圖像之間存在著差異,對下一步檢測的準(zhǔn)確性將產(chǎn)生不可預(yù)計的影響。在實際情況中,可能存在著旋轉(zhuǎn)縮放等使問題。文中使用Fourier-Mellin圖像配準(zhǔn)算法,該算法是一種經(jīng)典的基于非特征的圖像配準(zhǔn)算法,考慮被配準(zhǔn)的兩幅圖像s(x,y)和r(x,y),其中s(x,y)是r(x,y)經(jīng)過平移、旋轉(zhuǎn)和一定尺度縮放變換后的圖像,即

    式中|.|表示頻譜幅度??梢钥闯?,α(旋轉(zhuǎn)角度)和σ(縮放因子)可以和平移量(x0,y0)分離計算。分析可知頻譜幅度僅與α和σ有關(guān),而與平移量(x0,y0)無關(guān),故相似變換參數(shù)可分兩步來分別計算,第一步通過圖像幅度譜求出旋轉(zhuǎn)角度α和縮放因子σ,第二步求出平移參數(shù)x0和y0。
4. 2 重新采樣插值
    變換后,像素的坐標(biāo)不會和原來的采樣網(wǎng)格完全相同,即輸入圖像的位置坐標(biāo)為整數(shù),而輸出圖像的位置坐標(biāo)為非整數(shù),這就需要對變換后的圖像進(jìn)行重新采樣和插值處理。文中使用雙線性插值法對圖像進(jìn)行插值處理。處理公式為:
   
    其中,(x,y)為映射位置,0<x<1,0<y<1,(0,0)、(0,1)、(1,0)、(1,1)為映射位置臨近的4個像素點,通過插值運算,可使的插值結(jié)果較為平滑,可能會使圖像的細(xì)節(jié)產(chǎn)生退化,也可能會使得到圖像表面在領(lǐng)域邊界處溫和,但是斜率卻不吻合,但是這兩種情況均可通過高階插值得以修正。
    利用Fomier-Mellin交換,對旋轉(zhuǎn)后的模組圖像進(jìn)行校正,對變換后的圖像進(jìn)行重采樣和插值處理,校正后模組圖像與原始圖像進(jìn)行重疊配準(zhǔn)。結(jié)果如圖10、11、12所示。


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5 失控點檢測
    根據(jù)項目檢測的要求,需要檢測出有無下瞎燈、半衰、串線現(xiàn)象,依據(jù)第二類最小風(fēng)險貝葉斯決策規(guī)則,貝葉斯決策就是在不完全情報下,對部分未知的狀態(tài)用主觀概率估計,然后用貝葉斯公式對發(fā)生概率進(jìn)行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最優(yōu)決策,既考慮了各類參考總體出現(xiàn)的概事大小,又考慮了因誤判造成的損失大小,判別能力強,規(guī)則如下:
   
    為將失控點檢測并表示出來,將失控點用框子框出來,檢測結(jié)果如圖13、14、15所示。


    檢測結(jié)果應(yīng)當(dāng)保存,以便做相應(yīng)的統(tǒng)計分析,將檢測結(jié)果自動保存到數(shù)據(jù)庫中,就可以快速的查找及分析,結(jié)果如表1所示。


    實驗時,采集130張圖片,其中有缺陷的有45張,正確識別127張,精度約為97%。

6 結(jié)論
    依據(jù)顯示屏模組的檢測要求,設(shè)計了系統(tǒng)將機器視覺技術(shù)融入到對LED模組檢測過程中,在不改變LED模組硬件條件下,實現(xiàn)了LED模組的快速品質(zhì)檢測,滿足客戶的檢測要求,在LED單元板快速現(xiàn)場檢測領(lǐng)域必將具有較大的應(yīng)用市場。

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