（机械制造及其自动化专业论文）标准金属量器液位图像检测系统的研究与实现.pdf

上海大学硕十学位论文 摘要 标准金属量器的检定是国家计量工作的重要组成部分，其发展方向是利用 先进的液位测量和计算机控制技术实现检定流程的自动化，克服目前人工检定 强度大、可靠性不高等不足，提高量器检定的速度、精度和可靠性。在量器检 定工作中，在线液位精确测量是关键。本文以细玻璃管中无色透明液体为研究 对象，采用图像测量方式进行液位的在线精确测量。 本文首先分析研究了数字图像处理技术中的多种边缘检测算法及其在细玻 璃管中无色透明液体的液位测量中的应用，并通过对各种算法的液位检测效果 的对比分析，结合亚像素定位的需要，采用改进型沈俊边缘检测算法进行边缘 检测；针对边缘检测得到的多条边缘，采用图像分析的方法，提取j 下确的液位 边缘；为了提高液位测量精度，采用多项式插值亚像素定位技术对液位边缘进 行高精度定位。文中阐述了针对细玻璃管中无色透明液体的高度进行测量的通 用的液位图像检测系统的总体框架，并介绍了基于图像分析的液位比较测量方 法进行液位测量的原理。 在此基础上，本文设计开发了一套非接触式的标准金属量器液位图像检测 系统。文中介绍了系统的标定、液位测量及组成，详细阐述了系统的硬件组成 与软件设计。最后，本文对测试结果进行了分析。 实际测试结果表明系统液位检测速度快、精度高、可靠性好，对不同光线 环境的适应性良好，取得了预期效果，可以满足标准金属量器检定工作中对液 位检测精度、实时性与可靠性的要求。 关键词：标准金属量器，图像测量，亚像素定位，液位图像检测系统 上海人学硕士学位论文 a b s t r a c t c a l i b r a t i o no fs t a n d a r dm e t a lt a n kp l a y sa ni m p o r t a n tr o l ei nt h en a t i o n a l m e a s u r e m e n t t h ed i r e c t i o no fc a l i b r a t i o ni s a d o p t i n g a d v a n c e d l i q u i d l e v e l m e a s u r e m e n ta n dc o m p u t e rc o n t r o l l i n gt e c h n i q u et oe n h a n c et h ea u t o m a t i z a t i o n ， c o n q u e rt h o s ed e f e c t ss u c ha sm o r ei n t e n s i t ya n dl e s sr e l i a b i l i t yw h e nt h e s ea c t i v i t i e s a r em a n u a l l yc o n d u c t e da n di m p l e m e n tt h ea u t o m a t i z a t i o no fc a l i b r a t i o nf o rt h es a k e o fi m p r o v i n gt h ep r e c i s i o n ，v e l o c i t ya n dr e l i a b i l i t y o n l i n el i q u i dl e v e lm e a s u r e m e n t i nh i g h p r e c i s i o ni sak e yi nt h et h ea u t o m a t i z a t i o no ft a n kc a l i b r a t i o n i nt h ep a p e r , a c h r o m a t o u sa n dt r a n s p a r e n tl i q u i di ng l a s st u b u l ei ss t u d i e da n dt h eo n l i n el i q u i d l e v e li sm e a s u r e di nh i g h p r e c i s i o nt h r o u g hi m a g em e a s u r e m e n to f l i q u i dl e v e l i n t h i sp a p e r , m a n i f o l de d g ed e t e c t i o na r i t h m e t i ci nd i g i t a li m a g ep r o c e s s i n g t e c h n i q u ea n dt h e i ra p p l i c a t i o n si nd e t e c t i n gl e v e le d g eo fa c h r o m a t o u sa n d t r a n s p a r e n tl i q u i di ng l a s st u b u l ea r ea n a l y z e da n dr e s e a r c h e df i r s t l y s h e ne d g e d e t e c t i o na r i t h m e t i ca m e n d e di sa d o p t e dt od e t e c tt h el e v e le d g ea f t e rd e t e c t i o n r e s u l t sa r ec o m p a r e d a n dt h e nt h er i g h te d g eo fl i q u i dl e v e li sa c q u i r e db ym e a n so f i m a g ea n a l y s i s a tl a s t ，p o l y n o m i a li n t e r p o l a t i o nt os u b - p i x e le d g eo r i e n t a t i o ni s a p p l i e di no r d e rt om a k et h eo r i e n t a t i o no fl e v e le d g ci nh i 班一p r e c i s i o n ，a n dt o e n h a n c et h ep r e c i s i o no fl i q u i dl e v e lm e a s u r e a l s o ，t h ef r a m e w o r ko fu n i v e r s a l i m a g em e a s u r e m e n ts y s t e mo fl i q u i dl e v e li se x p o u n d e da n dt h ep r i n c i p l eo fl i q u i d l e v e lm e a s u r e m e n ti si n t r o d u c e d ，w h i c hu s e sm e t h o do fl i q u i dl e v e lc o m p a r i s o n m e a s u r i n gb a s e do ni m a g ea n a l y s i s b a s e do na b o v e ，an o n c o n t a c t e di m a g em e a s u r e m e n ts y s t e mo fl i q u i dl e v e li n s t a n d a r dm e t a lt a n ki sd e v e l o p e d c a l i b r a t i o n ，l i q u i dl e v e lm e a s u r e m e n ta n dp a r t so f t h es y s t e ma r ei n t r o d u c e d a n dt h e n ，t h ec o m p o s i t i o no fh a r d w a r ea n dd e s i g no f s o f t w a r ei se x p o u n d e di nd e t a i l t h et e s t so f t h es y s t e ma r ea n a l y z e da tl a s t t h et e s t ss h o wt h a tt h es y s t e mi sf a s t ，p r e c i s ea n dr e l i a b l e ，f l e x i b l et ov a r i o u s k i n d so fe n v i r o n m e n t t h es y s t e mc a nm e e tt h er e q u i r e m e n tf o rr e a c h i n gt h eg o a lo f r e a lt i m e ，p r e c i s i o na n dr e l i a b i l i t y k e y w o r d s ：s t a n d a r dm e t a lt a n k ，i m a g em e a s u r e m e n t ，s u b p i x e lo r i e n t a t i o n ， i m a g em e a s u r e m e n ts y s t e mo fl i q u i dl e v e l i i 上海大学硕十学位论文 原创性声明 本人声明：所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作。 除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已发 表或撰写过的研究成果。参与同一工作的其他同志对本研究所做的 任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了i 胄十意。 签i ! i - 刭必日! i i - 砸：墨：2 本论文使用授权说明 本人完全了解上海大学有关保留、使用学位论文的规定，即： 学校有权保留论文及送交论文复印件，允许论文被查阅和借阅；学 校可以公布论文的全部或部分内容。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名：盏! 盘硅导师签名： 绰吼垃 上海大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 课题背景 标准金属量器是用于计量液体或气体体积的重要计量器具，也是检测容积 式流量计、标准体积管等社会常用计量器具的标准。中国计量法规定，各 类计量器具都属于法制监督管理的范围，必须依据国家计量检定系统表，在各 级计量站进行相应检定m 1 。对标准金属量器进行检定是国家计量工作的重要组 成部分。 标准金属量器按照不确定度可以分为一等、二等和三等量器。由文献 1 中 国家容量计量器具检定系统框图可见，一等标准金属量器不确定度为5x1 0 ， 由国家容量基准检定，作为量值传递的最高标准：二等标准金属量器不确定度 为2 5 1 0 ，由一等标准金属量器通过容量比较法【3 1 检定；三等标准金属量器 也称为工作量器，其不确定度为( o 5 一1 1 1 0 。检定后的二等量器采用容量比较 法检定三等工作量器以及计量加油机、计量罐车、容积式流量计、标准体积管 等容量计量器具。计量器具必须经过正确检定后才可以投入社会使用。 由上可见，在标准金属量器的检定工作中，使用一等量器检定二等量器是 一个关键环节，起着承上启下的作用。检定流程简图参看图卜1 。只有二等量 器经过正确检定，才可以保证三等工作量器等计量器具的正确检定以投入社会 使用。 目前，各计量站使用一等量器对二等量器检定采用人工操作方式手动 给排水、人工检测液位，耗时长，劳动强度大，效率低，尤其是人工检测液位 长时间操作可靠性不高，影响检定的精度乃至社会经济效益。 随着科学技术的发展，利用先进的液位测量和计算机控制技术来提高标准 金属量器检定的自动化水平是计量检定技术的发展方向之一，其目标是实现检 定流程自动化，克服目前人工检定强度大、可靠性不高等缺陷，提高量器检定 的速度、精度和可靠性。 上海人学硕士学位论文 图卜1 二等标准金属量器检定流程简图 实现二等量器检定自动化的关键在于实现一等量器中液位的在线精确检 测，因为从图1 1 中可见，一等量器准确进水至关重要，是后续检定工作顺利 进行的关键。而精确的液位测量是实现一等量器准确进水的保证。因此，为了 实现二等量器检定流程的自动化，保证检定精度，需要采用先进的液位测量技 术，实现对一等量器动态液位的实时、精确地测量。 一等标准金属量器的外形简图参看图l 一2 ，它一般由计量颈、液位玻璃管、 读数标尺、标牌、主体、阀门、支架和调平螺栓等部分组成，二等、三等标准 金属量器结构也与一等类似。在标准金属量器上，液位玻璃管与计量颈是一个 连通器，而计量颈中的液位就是量器中的液位。目前，检测一等量器中的液位 是靠人工读数的方式，即通过量器上的读数标尺，人工读出液位玻璃管中液位 的高度来得到量器中的液位值。 液位测量技术是指测量汽一液、液一液、液一固分界面位置的测量技术， 在机械、化工、石油、液压等多种设备仪器中有着广泛的应用需求。按照测量 方式的不同，液位测量技术可分为两大类【4 】：接触式和非接触式。接触式液位 测量技术包括压差式、电容式、电导式、位移式、浮标式、光纤式等。一等标 上海大学硕士学位论文 图卜2 标准金属- 量器示意图 准金属量器由国家计量局制造与检定，为了保证计量精度，按照计量规定量器 本体不允许有任何变动，因此只有采用非接触式液位测量技术。目前，国内外 应用较多的非接触式液位测量方法有超声波式、激光式、雷达式以及基于图像 传感器的光电测量式等。 1 超声波液位测量 5 孔i 超声波传感器发出的超声脉冲通过介质到达液面，经 过液面反射又被传感器接收，转换为电信号。测量发射与接收超声波脉冲的时 间间隔和介质中传播的速度，即可求出传感器与液面之间的距离。该方法使用 广泛，但是超声波的发射与接收容易受到干扰，因而很难提高测量的精度，误 差较大，测量信号的可靠性也较差。 2 激光式液位测量m ，9 1 ：激光测距仪的发射头发出激光脉冲到被测液面，反 射回来的激光脉冲被激光器接收端所接收，通过检测发送和接收脉冲的相位差 计算出激光脉冲往返一次所花的时间t ，再根据公式h = c x t 2 ( c 代表光速) 得到测 距仪到被测液面的距离h 。该测量方法的优点是激光测距仪本身不带电，在易 燃易爆环境下安全，系统抗干扰性强，精度较高，在油罐液位测量等石油化工 行业得到广泛使用；但是对于安装空间，以及激光发射头的防腐防污染要求高。 3 雷达式液位测量 5 , 9 , t 0 1 ：它是根据雷达脉冲信号从发射一反射一接收的运 行时间与传感器到介质表面的距离以及液位成f 比来测量液位。该方法重复精 度较高，无须定期维修和重新标定，测量精度较高，特别适合于高污染度或高 粘度的产品，如沥青等；但是价格高，技术实施困难，测量油水界面困难，而 且对于液面晃动情况，测量的稳定性和可靠性较差。 上海人学硕士学位论文 4 基于图像传感器的光电测量方式 1 1 - 2 8 j ：它是一种基于图像测量技术的非 接触式液位测量方法，首先通过诸如c c d 等图像传感器采集图像，然后通过某 些变换装置将图像数字化后输入计算机中，再经过数字图像处理得到液位信息。 光电测量法环境适应性好，精度高，测量范围大，图像信息易于管理和保存。 随着电子技术和计算机技术的迅速发展，摄像头的制造精度已经很高而镜 头几何畸变可以做得很小，数字图像处理技术也得到进一步发展，特别是亚像 素定位技术的出现，为高精度的非接触式光电测量创造了条件。计算机速度的 迅速提高和成本的进一步降低，为进行图像实时处理提供了保障。基于图像传 感器的光电测量方式正在成为非接触式液位测量中的一种较好的选择，液位图 像测量正在国内外各个领域得到越来越广泛的应用。 1 2 课题来源、目的与意义 本课题来自上海船舶研究设计院国防容量计量专业站标准金属量器自动化 检定实验室的建设项目。 实现二等标准金属量器的自动检定，关键在于实现对一等量器动态液位的 在线精确测量。综合考虑各种非接触式液位测量方法的优缺点以及检定现场的 客观条件、测量精度、进水波动、价格和安全性等因素，本文选用基于图像传 感器的光电测量方式来检测一等量器中的液位。 本课题的主要目的是研究、开发一套非接触式的液位图像检测系统，通过 在线检测一等量器上的液位玻璃管中的液位，实现对一等量器液位的精确检测， 为标准金属量器检定自动化的实现提供可靠保障。 计量器具的检定是整个计量工作的重要组成部分，是实现计量单位统一、 量值准确可靠的主要措施之一。随着经济全球化，国际间贸易开趋频繁，精密 检定标准金属容器显得越来越重要。对标准金属量器进行精确检定，直接影响 到国内外贸易的经济利益和声誉，同时检定标准金属量器的方法和技术也在一 定程度上体现着一个国家在精密测量科学领域内的科技水平。 课题提出的标准金属量器液位图像检测系统，把图像测量技术引入到计量 检定工作中，可以提高液位测量速度、精度与可靠性，为标准金属量器检定流 程自动化的实现提供了可能；可以提高标准金属量器检定工作的自动化程度， 4 上海大学硕一e 学位论文 降低计量检定成本，保证计量检定的可靠性，从而提高计量检定的质量以及经 济与社会效益。 1 3 液位图像测量研究现状 由于液位图像测量具有精度高、安全可靠、环境适应性好、图像信息易于 管理和保存等优点，目前，液位图像测量正在国内外各个领域得到越来越广泛 的推广与应用。 1 国外 1 9 9 8 年，日本y o i e h it a k a g i 等人提出了一套基于图像处理技术研发的可以 直接测量水、油等不同液体高度的液位检测系统2 4 1 ；由于获得的液位图像对比 度不高，而且检测的液体范围大( 如河流、大型储油罐等) ，因此该文通过一个 倾斜的铁片配合液面反射效果，经过图像处理与分析得到液位。这种方法在实 际使用中受到一定的限制。 2 0 0 1 年斯洛文尼亚l j u b l j a n a 大学v a l e n t i nb a t a g e u 等人提出使用图像( 视 觉) 检测方法自动识别温度计上的温度读划2 5 1 ，在保证良好精度的前提下，提高 了温度计检测的自动化程度与快速性。 美国宾夕法尼亚大学s r i v a t s a nc h a k r a v a r t h y 等人于2 0 0 2 年提出采用图像 ( 视觉) 测量方式，检测密闭容器( 如航空航天领域中的飞机油箱) 内的液位1 2 6 1 该 方法安全可靠，精度良好。由于使用环境、测量方案的特殊性，该系统根据透 视几何原理与数字图像处理算法，依据倾斜的照明方式在液面所成的光照图案 以及经过液面反射在摄像机中成像的光照图案之间的相应关系来测量液位。 液位检测在遥感应用中也很广泛。遥感图像根据采集方式主要分为卫星遥 感图像与航空遥感图像两大类。由于遥感图像大部分是直接以数字图像的形式 取得的，所以这类图像的处理、分析和应用研究进展较大。目前遥感液位图像 检测已应用到水文环境与灾害检测等方面，发挥出显著的经济与社会效益。 2 国内 上海交通大学田涛、潘俊民等人在金属液浇注过程中，使用图像( 视觉) 测 量技术【1 8 ，2 0 ，”1 ，动态测量浇1 ：3 杯中金属熔液液位以便后续控制，最终实现浇注 自动化。他们采用的液位检测算法是根据浇口杯上方倾斜安装的摄像机，通过 上海大学硕十学位论文 摄取图像中白色部分的面积大小，经换算得到浇口杯内液位的高度值，系统的 实时性好，达到1 0 帧秒或更高，但是精度不需很高。文献 1 5 1 6 使用图像 测量方法测量连铸熔池高温金属熔液液位，相应开发的液位图像测量系统精度 良好，抗干扰性强，自动化程度高。这些文献提出的液位检测系统大部分已经 运用在实际社会生产中并取得良好效益。 清华大学何树荣等人使用图像测量技术测量密闭玻璃管中油、水分界面数 据 n - 1 2 】，以最终实现自动确定油层的含油量。他们针对透光性近似的两种液体 ( 油、水) 之间的界面测量，利用聚光性的不同进行光学系统设计，取得很好的灵 敏性与可靠性，系统测量精度可以达到0 1 m m 。 文献 1 3 使用图像测量方法进行玻璃熔窑中高温玻璃液位的检测。该系统 实现了对高温玻璃液位的非接触连续测量，精度高( 0 1 m m ) ，抗干扰性强。文 献 1 7 使用图像测量方法进行喷雾器中液位( 一般是水位) 检测，系统检测范围 大( o - 3 0 0 0 m m ) ，精度高( 0 5 m m ) ，自动化程度好，使用方便。中国科技大学刘 振安教授等人使用图像识别( 测量) 方法来检测细玻璃管中两个不同液位的高度 【j ”，得到高度差以便计算液体粘度。该方法成功实现细玻璃管内液位边缘提取， 但是使用方便性、液位定位精度还有待提高，并且没有涉及测量的实时性方面。 液位图像测量方法已经应用在罐装饮料生产方面。文献 1 9 使用图像测量 方法测量罐装啤酒液位高度，文献 2 1 使用图像测量方法检测透明罐装瓶内液 位高度，这些液位测量系统精度良好，检测速度快，提高了罐装透明饮料瓶质 量检测的自动化程度与精度。 南京理工大学刘治锋等人提出使用图像测量方法进行河流水位检测”，使 用合适的图像处理算法，实现了河流水位的自动检测，提高了河流水位检测的 自动化程度。 由以上文献可见，液位图像测量方法具有测量精度高、安全可靠、自动化 程度高等优点；而且它是一种非接触式全场测量方式，满足了许多恶劣或特殊 情况下的液位连续测量，在国内外各个领域得到广泛的推广与使用。 但是，液位图像测量方法在计量检定领域中的应用研究还未见报导，而计 量检定领域中的液位测量正处于由手工测量到自动化测量的转变阶段。对于标 上海大学硕士学位论文 准金属量器检定工作中的液位测量，由于其检测的重要性和特殊性狭长细 玻璃管内无色透明液体在线液位检测，同时要求检测精度高、实时性好、可靠 性高，得到社会上越来越多的重视，因此在标准金属量器检定工作中丌展液位 图像测量的应用研究是一件很有意义的工作。 1 4 论文的研究内容与章节安排 检测细玻璃管等狭长空间内无色透明液体高度是液位测量中的一个难点， 而在计量检定领域中的应用又对该液位测量的实时性、可靠性与精度提出了较 高的要求。本文深入研究了如何使用图像测量技术实现对细玻璃管中无色透明 液体高度的精确检测，并应用在标准金属量器检定工作中一等量器在线液位的 高精度测量中，为实现标准金属量器检定的自动化提供可能。 本文主要包括以下研究内容： 1 基于数字图像处理技术，研究定位精度高、抗噪性强、处理速度快的图 像边缘检测算法、图像识别算法以及亚像素定位技术，对采集到的液位图像， 能够准确识别、测量液位。测量精度需要达到o 0 5 m m ，检测速度要快以保证 一定的实时性。 2 选择合适的液位图像检测系统成像模型，实现系统的标定与液位测量。 3 设计、开发一套标准金属量器液位图像检测系统，要求系统的液位检测 精度高，实时性好，对不同光线环境的适应性强，可靠性高。 4 在该液位图像检测系统的应用程序设计中，采取合适的技术与方法，在 使用高性能计算机与图像采集卡的情况下，提高系统的实时性( 至少1 0 帧秒) 。 5 分析该液位图像检测系统的测试结果，为进一步提高系统性能奠定基础。 本文共分六章： 第一章简要阐述了课题背景、来源、目的与意义，介绍了国内外液位图像 测量研究现状以及论文的研究内容与章节安排。 第二章是液位图像检测的基础，描述了针对细玻璃管等狭长空间内无色透 明液体高度进行检测的一般液位图像检测系统总体框架，介绍了液位图像检测 的相关技术、系统成像模型的选择以及在该模型下的系统液位测量原理。 第三章详细阐述了从液位图像中检测、提取液位边缘并进行高精度定位的 上海大学硕十学位论文 各种算法，包括边缘检测算法、液位边缘识别算法与亚像素定位算法，最后得 到定位精度在亚像素级别的液位像素值。 第四章首先对标准金属量器液位图像检测系统进行了目标分析，介绍了系 统的标定、液位测量以及系统组成，详细阐述了系统的硬件系统与软件设计， 最后介绍了使用该系统进行液位检测的流程。 第五章以5 0 0 升一等标准金属量器为实验对象，给出了系统测试结果，在 此基础上分析了该系统的性能。 第六章对全文的工作进行总结，讨论本文的研究成果分析研究中存在的 不足并提出进一步的研究工作与展望。 上海大学硕十学位论文 第二章液位图像检测基础 2 1 液位图像检测系统总体框架描述 针对细玻璃管等狭长空间内无色透明液体高度的检测，使用图像测量技术 构成的液位图像检测系统主要是由液位图像的获取、液位图像的处理和分析与 液位图像、数据的显示或输出三部分组成。系统总体框图示意图见图2 1 。 图2 - 1 液位图像检测系统总体框图 在液位图像的获取部分，液位图像检测系统采用摄像机采集细玻璃管中的 液位图像，并通过图像采集卡数字化后输入计算机中显示或者处理。图像获取 部分主要通过硬件实现，其中最重要的部件是摄像机，因此需要高品质的图像 传感器与镜头配合以采集到高质量的图片，这样可以大大提高图像处理与分析 的效率。目前c c d 器件具有自扫描、高分辨率、高灵敏度、结构紧凑以及像 素位置准确等特点，是目前应用最为广泛的一种图像传感器。以后本文讨论的 系统都是采用c c d 加高品质的镜头构成的c c d 摄像机。 在液位图像的处理与分析部分，系统采用计算机对包含液位信息的数字图 像进行边缘检测、图像识别等一系列数字图像处理与分析工作，得到所需要的 液位信息值。 在液位图像、数据的显示或输出部分，计算机实时显示液位图像，可以进 行监视或者处理：对在线处理后得到的数据可以进行保存、处理与分析，或者 输出给更高层系统使用。 上海大学硕+ 学位论文 2 2 液位图像检测相关技术 2 2 1 数字图像处理技术 图像带有大量的信息，对于人类非常重要。科学研究和统计表明，人类所 获得的信息中，约有7 5 是以图像的形式来获得【2 ”。 一幅图像可以用一个函数f ( x ，y ) 来表示，x 和y 表示二维空间中一个坐标 点的位置，而f 则代表图像在点( x ，y ) 的某种性质的数值。在灰度图像中，f 表 示灰度值，对应客观景物的亮度。本文以后内容中不加说明处，f 都代表灰度值。 常见图像是连续的模拟图像，连续包含两个方面的含义【30 1 ：一是空间位置 的连续性，即x ，y 是连续的；二是每一空间位置上某种性质f 的连续性。 为了能够使用计算机对图像进行处理，需要把连续的图像在其空间坐标和 灰度值上都离散化。图像在其空间坐标上的离散称为采样，在灰度值上的离散 化称为量化。经过采样和量化，离散化后的图像是数字图像。本文后面内容中 不加说明处讨论的都是数字图像，用f ( x ，y ) 表示，其中f ，x ，y 都是整数值。 数字图像处理技术起源于2 0 世纪2 0 年代，从7 0 年代初开始， 由于大量 的研究和应用，逐渐具有自己的技术特色，形成了较为完善的学科体系，逐渐 成为一门独立的新学科。目前它已经成为计算机科学、信息科学、统计学、物 理学、化学、生物学、医学甚至社会科学等领域及各学科之间的研究对象。 利用计算机对数字图像进行处理，按照处理特点可以分为两大类p “。 第一类是以最终恢复原图像为前提的信息压缩处理和用原图像相异的形式 更好的表现图像的变换处理。这一类处理是数字图像处理的基本内容，属于数 字图像处理较低层次的范畴，其最基本的特点是输入和输出均为图像。 第二类是对图像的处理，主要是为了图像分析、识别与理解而提取特征信 息，这一部分内容也称作图像分析和图像理解。进行图像处理时，对于那些用 于判别事物的特征信息给予提取，而其他信息则尽量予以舍弃，以达到高度的 信息压缩，并根据抽取的特征信息进行分类和识别。这一类图像处理的最基本 的特点是输入的是图像，而输出的不是图像，属于数字图像处理的高端范畴。 当然，上述两类处理方法在内容和理论基础上各有异同，都有各自相对的 0 上海大学硕士学位论文 独立性，但是在技术上又相互依存、相互渗透。 数字图像处理的技术范畴大体上可包括以下几个方面的内容： 1 图像信息的获取：一般包括图像的摄取、转换与数字化等几个步骤，主 要由图像处理系统硬件实现。 2 图像信息的存储和交换：数字图像信息量大，而且在处理过程中必须对 数据进行存储和交换，需要采用大容量内存进行并行传送，从而达到提高处理 速度的目的。该部分功能主要也由硬件完成。 3 数字图像处理：即对数字图像经过一些特定的加工处理，以达到有利于 人眼视觉或某种接受系统所需要的信息的过程。具体研究方向包括图像变换与 增强、图像压缩编码、图像分割、目标表达描述与测量以及图像匹配与解释等。 上述图像信息的获取、存储和交换是实现数字图像处理的前提条件，高质 量的原始图像和高性能的计算机硬件可以大大简化数字图像处理的技术难度。 2 2 2 图像测量技术 图像测量技术是在检测领域中形成的新的测量技术，是以现代光学为基础， 融光电子学、计算机图像学、信息处理、计算机视觉等科学技术为一体的现代 测量技术【3 2 】。图像测量就是把图像作为检测和传递信息的手段或载体加以利用 的测量方法，使用数字图像处理技术从图像中提取被测对象的所需信息。 2 0 世纪8 0 年代以来，随着计算机、电子技术、信息技术、传感器技术的快 速发展，图像测量技术已经变得可行而且有效。随着数字图像处理技术、人工 智能、并行处理和神经元网络等学科的发展，更促进了图像测量技术的实用化 和涉足许多复杂视觉检测过程的研究。 图像测量技术主要包括光测和基于图像传感器的光电测量等测量方法p ”。 利用光学图像对目标的位置、尺寸、形状、方位和目标问相互关系等参数 进行测量的方法就是光学测量，具有非接触、全场测量和高精度三大特点【3 ”。 基于图像传感器的光电测量法是光测法的发展，它是以各种图像传感器作 为接收器的光学测量系统p ”，将采集到的图像信息通过某些变换装置转换成电 信号，再经过各种数字图像处理之后，应用于测量和控制。c c d 具有小巧、可 上海大学硕士学位论文 靠、灵敏度高、清晰度高等特点，成为目前应用最广泛的一种图像传感器。 图像测量技术具有很多优点： 1 非接触测量：图像测量本质上是一种非接触式测量对被测物不用加以任 何干扰限制，因此可以独立、客观地对被测对象进行静态或动态的测量。这使 得许多不能在被测物上附加传感器的测量成为可能，而且更加客观。 2 全场测量：可对整个视场中目标的特性进行测量，例如全视场中每个点的 位置、位移、速度等。 3 提高测量的精度：利用提高摄像机等图像采集设备的硬件分辨率和调整 光学镜头放大倍数等方法，同时利用各种数字图像处理算法，特别是亚像素定 位技术，可以极大的提高测量精度。 4 自动化程度高：随着计算机技术的不断发展，各类图像采集、处理新硬件 的出现为图像测量技术提供了新的方法和手段，再加上图像处理算法功能和效 率的提高，极大地减少了处理的工作量和时间。 目前，图像测量技术已经广泛地应用到几何量的尺寸测量、航空遥感测量、 精密复杂零件的微尺寸测量和外观检测、工业检测、生物医学等领域。图像测 量技术可以视为数字图像处理技术在精密检测领域中的应用。 2 3 液位图像检测系统成像模型的选择 2 3 1 摄像机线性成像模型 使用液位图像检测系统进行液位测量，首先需要确定系统的成像模型。摄 像机是系统采集图像的最直接来源，因此，确定系统成像模型就是确定摄像机 的模型。成像模型的选择需要考虑系统的实际要求。 摄像机成像模型包括线性成像模型和非线性成像模型。 摄像机线性成像模型也称针孔模型，即假设物点、光心和像点在同一条直 线上，在一定的测量范围内，满足线性比例关系。线性成像模型示意图见图2 2 。 图像测量系统成像变换涉及到4 个不同的坐标系，下面首先介绍这些成像 坐标系以及它们之间的一些转换关系。 上海大学硕十学位论文 。? x 。 图2 - 2 摄像机线性成像模型 1 成像变换坐标系 ( 1 ) 世界坐标系 又称绝对坐标系或者场景坐标系”，是客观世界的绝对坐标。它是一种右 旋坐标系，表示三维空间的任一点在物方空间坐标系中的坐标，记为0 r x y 。z 。 ( 2 ) 摄像机坐标系 以摄像机为中心制定的坐标系，记为：o x 。y z 由图2 - 2 可见，0 点是摄 像机光心，x c 和y c 轴与图像平面坐标系的x 轴、y 轴平行，z c 是摄像机的光 轴，和图像平面垂直。光轴与图像平面的交点为图像主点0 。，0 0 。是摄像机焦 距厂。 摄像机坐标系和世界坐标系之问的关系可用旋转矩阵r 与平移向量t 来 描述。设空间中一点p 在世界坐标系和摄像机坐标系下的坐标分别为 ( x w ，y w ，z w ) 与( x c ，y c ，z c ) ，有： k y 互 1 t k j ： 乙 1 ( 2 - 1 ) 其中：r 是3 3 正交单位矩阵，t 是三维平移向量，o = ( o ，o ，0 ) 。 ( 3 ) 图像平面坐标系 在摄像机内所形成的图像平面坐标系统，在图2 2 中记为：ol - x y 。 数字图像最终在计算机内以矩阵数组形式存放，所以要将场景点在图像平 r 矿 t 1 ) ，梯度值小于 上海人学硕十学位论文 t l 的点一定不是边缘点，梯度值大于t 2 的一定是真实的边缘点；在t 1 与t 2 之 阔的点，需要做进一步的判断，如果该点的八邻域内有真正的边缘点，则该点 也是边缘点，否则该点不是边缘点。 经过阈值化处理后，为了进一步完善边缘，可以进行边缘连接。对于检测 到的所有边缘点，如果该点八邻域内的边缘点少于2 个，那么判断是否有属于 非最大值抑制后的可能边缘点，如果有，则该点也是边缘点，并连接到边缘上。 3 2 5 本文采用的像素级边缘检测算法 本文采用的像素级边缘检测算法是一种使用一阶差分滤波器进行滤波的沈 俊算法，它采用确定梯度局部最大值点的方法进行边缘检测，并结合非最大值 抑制、迟滞性闽值化和边缘连接方法，可以获得一个像素宽度的边缘。为了同 使用二阶差分滤波器进行滤波的沈俊边缘检测算法区分开来，本文将该算法称 为改进型沈俊边缘检测算法，将进行二阶差分滤波的沈俊边缘检测算法称为原 沈俊边缘检测算法。 该算法具体步骤如下： 1 首先对采集到的数字图像，根据式( 3 1 0 ) 与式( 3 1 2 ) 所示一阶差分滤波器的实 现方式( 见式( 3 1 4 ) 3 1 3 ( 3 - 1 6 ) ) ，通过滤波得到图像各个像素点在x 、y 方向上的 一阶差分值，由式( 3 2 0 ) 、( 3 - 2 1 ) 得到该点的梯度幅值与方向角。 2 在梯度幅值图像上，采用非最大值抑制方法，细化边缘。根据像素点p 的梯 度方向角，与相邻像素比较梯度值的大小。如果不是局部的最大值，一定不是 边缘点，把像素p 的灰度设为0 ；否则标记为1 。通过非最大值抑制，标记为 1 的所有像素点为可能的边缘点，并细化了边缘。 3 使用迟滞性阈值化算法，对经过非最大值抑制后所得到的可能边缘点进行闽 值化处理，进一步确认真正的边缘点。该方法具体实现如下：设定低阈值t 1 和高阂值t 2 ，把梯度值小于t 1 的像素灰度设为0 ，得到图像1 ；然后把梯度 值小于t 2 的像素灰度设为0 ，得到图像2 。由于图像2 的阈值较高，去除了大 部分噪声，但同时也损失了有用的边缘信息，而图像1 的阈值较低，保留了较 多的信息；再以图像2 为基础，以图像1 为补充来连接图像的边缘。梯度值小 上海人学硕士学位论文 于t 1 的点一定不是边缘点，梯度值大于t 2 的一定是真实的边缘点，在t l 与 t 2 之间的点，再做进一步的判断，如果该点的八邻域内有真正的边缘点，则该 点也是边缘点，否则不是边缘点。 4 进行边缘连接。具体实现步骤如下： ( 1 ) 对图像2 进行扫描，当遇到一个像素p 的灰度不是零值时，跟踪以p 为 开始点的轮廓线，直到轮廓线的终点q ； ( 2 ) 考察图像1 中与图像2 中q 点对应的点q 的8 一邻近区域。如果在q 点的8 一邻近区域中有非零像素r 存在，则将其包括到图像2 中，作为点r 。 从r 开始，重复第( 1 ) 步，直到我们在图像1 和图像2 中都无法继续为止： ( 3 ) 当完成对包含p 的轮廓线的连接之后，将这条轮廓线标记为已访问。回 到第( 1 ) 步，寻找下一条轮廓线。重复步骤( 1 ) 、( 2 ) 、( 3 ) ，直到图像2 中找不到 新轮廓线为止。 使用该边缘检测算法，针对图3 - 1 进行液位边缘检测，效果见图3 - 9 ( a ) ，此 时a o = o 5 。 ( a )( b ) 图3 - 9 ( a ) 本文液位检测算法效果图( b ) 原沈俊算法检测效果图 该算法提取后的边缘，边缘宽度为一个像素，满足了后面亚像素定位技术 的要求；它通过求出图像中像素点在各个方向上的一阶差分值，利用确定梯度 局部最大值点来检测边缘，而不是使用确定二阶导数过零点方法，抗噪性更好。 这是因为二阶导数算子比一阶导数算子更容易受噪声影响，甚至一阶导数很小 的局部峰值也能导致二阶导数过零。与采用二阶差分滤波器进行滤波的原沈俊 上海大学硕十学位论文 算法检测效果图( 见图3 - 9 ( b ) 所示，a o = o 5 ) 对比可见，该算法得到的边缘连接性 更好，边缘数量少于原沈俊算法，有利于图像分析与液位识别，从而提高液位 测量速度。 3 3 液位边缘识别 通过边缘检测，一般会得到多条边缘，见图3 - 9 ( a ) 所示。这是因为光学成像、 照明、玻璃管和无色透明液体本身特性以及噪声等原因，造成多条边缘被检测 出来，包括图像中央呈弧形的液位边缘。因此，需要对边缘检测后的图像进行 图像分析，识别并提取出正确的液位边缘。 对于经过边缘检测后得到的二值化图像中的多个边缘，首先需要选择合适 的边缘表达形式，标识各条边缘；然后再对各条边缘进行特征选取并测量特征 值；最后根据特征测量值进行分析与处理，识别、提取出正确的液位边缘。 3 3 1 边缘加标记 常用的边界( 缘) 表达形式有链码与标记两种形式。 链码是对边界点的一种编码表示方法，其特点是利用一系列具有特定长度 和方向的，彼此相连的直线段来表示目标的边界。因为每个线段的长度固定而 方向数目取值有限，所以每个点都可以只用续接方向来代表偏移量。使用链码 表示的最大优点是可以减少边界表示所需要的数据量，因为一个方向数比表示 一个坐标值所需的比特少，而且对每一个点只需1 个方向数就可以代替2 个坐 标值。 标记则是给图像中彼此互不连通的各个连通成分分配相应标号的工作”。 如图3 - 9 ( a ) 所示，分割后的图像是二值图像，包括多条互不连通的边缘，每 个边缘自身是一个连通成分，可以很方便的引入标记表达，而且在后续液位提 取工作中还需要使用像素坐标，所以本文使用标记来表达边缘，通过给边缘加 上不同的标号来标识不同的连通成分边缘。 加标记的算法有两种：递归算法和序贯算法。递归算法在串行处理器的计 算效率很低，主要用在并行机上。序贯算法运行速度较快，是目前普遍使用的 加标记方法。而根据加标记时所采用的邻域选取的不同，又可分为4 连通或8 上海大学硕十学位论文 连通方法。本文使用8 连通序贯算法加标记。 具体方法如下：从左到右、从匕至下扫描图像，由于扫描有一定的次序，在 扫描过程中遇到某个边缘上的点p ，它的上上方、左上点、右上点和p 的左前 点必然是已经标记过的点，对p 点加标记是根据这四个邻域点来确定的。有以 下三种情况： ( 1 ) 4 个邻域点都是背景点，则该点加新标记。 ( 2 ) 4 个邻域点中有一个点已加标记，则该点也加以相同的标记。 ( 3 ) 4 个邻域点有2 个点或以上已加标记，则可以判断与左前点加相同标记。 根据以上三个原则，在第一次扫描后，所有边缘已经加上标记，但是往往 图像中同一个物体可能会有几种不同的标记。因此需要第二次扫描，将同一个 边缘上的标记统一起来，只要是8 连通的都属于同一个边缘，其标记都应该一 致，这样就可以给每条边缘加上单一、完整的标记。加标记后得到图3 一l o ( a ) 。 3 3 2 边缘描述与特征值测量 仔细观察图3 - 9 ( a ) ，可以发现每个边缘的长短有很大不同，液位边缘长度 居中。另外，在液位检测中，摄像机、光源与标准金属量器位置固定，因此在 采集图像中玻璃管位置是固定的，液位虽然是动态增加的，但是其只在y 一方向 变化，在x 一方向上液位宽度没有大的变化( 被玻璃管所限制) ；同理，图像处理 对象中的液位宽度也是变化不大的，对比其它边缘，可以看出该边缘x 一方向中 央像素位置在图3 - 9 ( a ) 中的中央附近。所以，本文可以利用边缘长度值和边缘 x 一方向中央像素坐标值的差异，进行边缘消除，识别、提取出液位边缘。 液位检测要求实时性好，可靠性高，而做为图像分析与液位识别的基础， 特征量的选择很重要。边缘长度与边缘x 一方向中央像素坐标两个数值简单易求， 所以本文使用它们作为边缘特征值，并对各个边缘进行测量得到这两个特征值， 在此基础上识别、提取正确的液位边缘。 1 边缘长度 边界( 边缘) 长度的计算可以使用欧几里德距离、4 一连通法或8 一连通法。由 于使用改进型沈俊边缘检测算法得到的边缘是单个像素宽，因此也可以使用对 上海大学硕十学位论文 属于区域的像素进行计数的求区域面积法得到边缘长度。 得到边缘长度，只是为了按照它们值的差异进行分析，实现对液位边缘的 识别与提耿，因此本文使用像素数的多少来表示边缘长度。 具体实现是：借鉴求区域面积的思路，而且在3 - 3 1 节中已经给每条边缘加 了不同的标记，求各个标记的像素个数总和( 例如求图3 1 0 ( a ) 中的各个标记的 像素数和) ，即可得到以像素数表示的各条边缘的长度。 2 边缘x 一方向中央像素坐标值 具体实现是：对标记后的每条边缘，沿x 坐标方向对它们进行排序后，然 后使用两分法找到中央位置处像素坐标值：如果边缘长度是奇数，耿中间一个 像素坐标值：如果是偶数，就使用中间两个像素坐标值的平均值。 3 3 3 识别、提取液位边缘 得到各个边缘的长度，首先消去过短或过长的边缘。本文根据所截取的图 像区域长度是8