基于形态学的机器视觉玻璃切割边缘提取

　　摘要:图像边缘提取是基于机器视觉的光学玻璃精密切割的前提和基础。通过Sobel、Roberts、Prewitt、LOG、Canny传统算法分别对光学玻璃切割中的图像进行边缘提取，发现这些算法均无法有效解决边缘线型连续性和去噪问题。在此基础上，引入了数学形态学理论，对图像依次进行闭合运算、Otsu阈值处理、轮廓提取，从而获得了连续、平滑、无噪点的光学玻璃切割轮廓曲线图，且峰值信噪比相对较高，仿真实验证明了该方法的有效性。

　　关键词:机器视觉;图像边缘提取;形态学;光学玻璃切割

　　0引言

　　数学形态学是一种基于元素形状、大小和方向等的空间结构非线性分析理论[1]，其在近些年逐渐应用于图像处理和机器视觉等领域，并成为图像边缘提取研究的热点[2-5]。光学玻璃广泛使用于诸如军事潜艇、航天航空和光学仪器等重要领域，因此切割的精确化程度是光学玻璃应用效果的关键之一。然而，目前仍存在大量的仅凭经验的人工切割，造成如崩边、裂纹、切割不均等现象的高废品率。为实现光学玻璃切割的自动化，机器视觉的引入将有望解决这一难题，而边缘提取是这一工作的前提和基础。

　　在图像处理中，边缘提取的算法较多，应用领域较广，一些学者针对军事、医学和微生物组织等领域的图像边缘提取进行了算法研究并取得了丰硕成果[6-9]。其中，焊缝及裂缝等的提取一直是学者关注的焦点。对于焊缝而言，传统Sobel算子的提取速度虽然较快但其抗噪效果不佳，因此，李静等[10，11]采用Sobel变换进行粗定位后，再利用贪婪Snake模型或Canny算子进行精确的定位，提高了边缘提取的精度;申俊琦等[12]通过对Roberts、Sobel、Canny、LOG算子和典型数学形态学算子的比较发现，这5种算法的边缘提取效果仍不精确，而采用抗噪膨胀腐蚀型算子可获取到更为清晰的焊缝边缘。

　　此外，建筑中混凝土表面裂缝的检测也可通过图像提取的方式获得，相较于人工检测更为精确。DorafshanS等[13，14]分别采用Robrts、Prewitt、Sobel、LapacianofGaussian、Butterworth、Gaussian和DCNN算子进行了裂纹检测，而应用DCNN和FSM算法不仅可检测到更细微的裂纹，而且计算时间较短。目前，学者对光学玻璃切割的研究主要集中在切割的硬件及其工艺的研制中[15-18]，而针对切割过程中图像的边缘提取研究较少，因此，本文采用结构光的方式获取玻璃条料的横截面轮廓图，结合灰度直方图对图像进行均值滤波，在对比分析6种边缘提取算法的基础上，找到一种适合光学玻璃切割图像的边缘提取算法。

　　1光学玻璃横截面轮廓的采集及滤波

　　在光学玻璃切割系统中，机器视觉的硬件构成主要包括CCD视觉传感器、线激光光源、低频带通滤光镜、图像采集卡、研华工控机、交流伺服系统等。需要说明的是，低频带通滤光镜在CCD视觉传感器的采集中可有效地避免外界环境杂光的干扰，使图像在相对简单的纯色背景下获得玻璃条料轮廓的截面曲线。灰度直方图能直观地看到像素点在各灰度中出现的频率及其分布状况，图像的主要颜色为黑色背景和白色激光线，在直方图中分别对应灰度值为0和255处的峰值，而灰度值在0~20的区域内仍有大量像素，说明图像中存在噪声杂质，在未滤波的Canny算法边缘提取图中也可看到噪声的存在，因此，本文采用计算速度快且具有非线性平滑技术的均值滤波法对源图进行滤波，如图5所示，但仍有一些噪声无法被完全消除。

　　2多种边缘提取算法的试验分析

　　边缘提取是将图像中灰度变化率最大的像素提取出来，一直以来，学者提出了多种边缘提取的算法，大多为反映边缘邻近区域导数变化规律的方向导数模板[19]。本文通过MATLAB软件分别对去噪后的图像进行了Sobel、Roberts、Prewitt、LOG、Canny算法的边缘提取，但噪声依然明显，因此又分别进行了二值化处理，其结果如图6所示。经过Sobel、Roberts和Prewitt3种一阶微商算子的运算后，图像并无明显差异，噪声处理效果较好，运算速度较快，但边缘定位及提取精度不高，角点丢失中的A、C点)，边缘信息不全;而LOG和Canny算子以二阶导数为基础，运算相对复杂，不难看出，Canny算法的灰度值有所提高，但边缘定位及提取精度依然不高，反而扩大了噪声的干扰。可见，上述5种算法未能有效地解决边缘线型的连续性和去噪问题。

　　3数学形态学边缘提取算法试验

　　在数学形态学中，二值形态学的基本运算包括腐蚀、膨胀及两种组合的开闭算子[20]，其中，先腐蚀后膨胀为开运算，先膨胀后腐蚀为闭运算[21]。开闭算子分别起到减少或消除图像孤立点的收缩功能和填补边缘曲线间断点的扩张功能[12]，前述的5种边缘提取算法无法实现这一功能。

　　从源图及边缘提取图中可以看出，获取的光学玻璃条料横截面激光轮廓线中存在显著的间断点，可以通过膨胀算子的扩张性功能将间断点熔合，再利用腐蚀算子的收缩性将边界点进行一部分的消除，即闭运算操作能够获得连续、平滑的图像。由于闭运算后的图像仍是二值图像，还需要数学形态学的移位、交、并、补等集合运算才能获取图像边缘。

　　考虑到实际应用中系统处理的实时性，采取调用MATLAB中bwperim函数的方式进行二值图像的轮廓提取。从中可看出轮廓线边缘有明显的噪声、毛刺，基于图像背景像素与激光线像素差异明显，采用阈值法对图像进行处理。同时，王积分等[22]认为单一背景下的图像可采用全局阈值法进行分割处理，因此，采用Otsu阈值分割并结合bwperim函数实现轮廓线的边缘提取，实验证明该方法符合预期目标。

　　4结语

　　本文旨在研究光学玻璃条料横截面轮廓的边缘提取算法，首先对源图进行了均值滤波和二值化处理，在此基础上，采用5种经典边缘提取算法进行了实验研究，结果表明经典算子的边缘提取精度不高。根据图像角点和边缘信息不易提取的特点，引入数学形态学方法，基于图像背景像素与激光线像素差异明显，采用阈值法进行分割处理，并调用Bwperim函数提取图像的轮廓，通过实验获得了连续、平滑、无噪点的光学玻璃条料横截面轮廓边缘图像，且PSNR值较高，验证了算法的有效性，有利于后续图像特征点的提取。

　　参考文献:

　　[1]谢巍。形态学分析方法及在图像特征提取中的应用[D]。哈尔滨:哈尔滨工程大学，2014。[2]BouchetA，AlonsoP，PastoreJI，etal。Fuzzymathematicalmorphologyforcolorimagesdefinedbyfuzzypreferencerelations[J]。PatternRecognition，2016，60:720-733。

　　[3]夏清，胡振琪，位蓓蕾，等。一种新的红外热像仪图像边缘检测方法[J]。红外与激光工程，2014，43(1):318-322。XiaQing，HuZhenqi，WeiBeilei，etal。Newedgedetectionmethodforimagesofinfraredthermalimager[J]。InfraredandLaserEngineering，2014，43(1):318-322。(inChinese)

　　[4]GaoL，TangX，GongP，etal。Baselinerestorationmethodbasedonmathematicalmorphologyforhighpressurexenondetectors[J]。NuclearInstrumentsandMethodsinPhysicsResearchSectionA:Accelerators，Spectrometers，DetectorsandAssociatedEquipment，2018，904:163-170。

　　电子工程论文投稿刊物：应用激光刊登激光技术在我国工业、农业、科研、医学等领域的应用文章，深受广大读者欢迎，1985年发行量达到4250册/期。成为同类刊物中发行量最大的期刊。《应用激光》论文被“中国科技引文数据库”选为引文源期刊，并被美国EI、德车FIZ选用。1996年《应用激光》列入全国“影响因子”最大的前五十种刊物之一。荣获1996年上海市第二届优秀期刊评比二等奖。