一種光纖繞環質量的自動檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種光纖繞環質量的自動檢測方法。
【背景技術】
[0002] 隨著光纖陀螺技術在國內的迅速發展，各應用產品對光纖陀螺的可靠性提出了很 高的要求，而作為慣性器件的核心部件，光纖環繞制的可靠性直接影響著光纖陀螺的可靠 性，所以必須提高光纖繞制的可靠性。
[0003] 光纖繞環操作主要由光纖繞環機完成，光纖繞環機適用于繞制各種用途的單模和 多模光纖等。光纖繞環機的基本工作原理是通過人工控制繞環機停機或者回轉操作，通過 視頻采集裝置將繞環的實時圖像在顯示器顯示，人眼判斷繞環質量，出現問題控制繞環機 停機并回轉至問題區域后7mm區域，利用人工撥片將光纖緊密對齊后，繼續操作繞環機運 行，則繞環故障得到修復。
[0004] 目前，光纖繞環機的質量檢測方法大多是基于光纖繞制圖像利用人工肉眼完成對 繞環圖像的判斷，對于人眼判別的主觀意識偏差，將直接影響光纖環在光纖陀螺慣性期間 在精度和效率的表現。因此，對光纖繞環的檢測技術加以改進，使其實現自動化，準確性的 檢測將直接影響光纖陀螺的可靠性。對于繞環圖像檢測要求對于繞環質量檢測速度更快， 檢測范圍動態處理，檢測范圍廣，繞環機光學環境復雜，使用傳統視覺處理算法，無法滿足 圖像處理的需求。
【發明內容】
[0005] 本發明所要解決的技術問題是：提供一種快速的光纖繞環質量的自動檢測方法， 能夠在不改變現有繞環機工作環境的前提下，準確定位繞環位置，準確判斷繞環點質量，從 而保證光纖繞制點的質量。
[0006] 本發明包括如下技術方案：
[0007] 一種光纖繞環質量的自動檢測方法，包括如下步驟：
[0008] (1)在光纖繞環過程中實時采集光纖繞環圖像，對所述光纖繞環圖像采用第一中 值濾波算法進行濾波去噪；
[0009] (2)對濾波去噪后的光纖繞環圖像采用閾值分割算法獲得光纖繞環區域和背景顯 示區域；
[0010] (3)采用第二中值濾波算法對光纖繞環區域進行圖像平滑獲得圖像平滑后的光纖 繞環區域；
[0011] (4)對圖像平滑后的光纖繞環區域采用拉普拉斯銳化處理進行圖像銳化獲得圖像 銳化后的光纖繞環區域；
[0012] (5)對圖像銳化后的光纖繞環區域采用雙閾值算法進行繞環段邊緣軌跡檢測獲得 繞環段邊緣軌跡檢測后的圖像；
[0013] (6)對繞環段邊緣軌跡檢測后的圖像計算Harr特征向量，根據Harr特征向量利用 支持向量回歸算法確定繞環是否存在故障及故障模式。
[0014] 所述步驟（6)中具體包括如下步驟：
[0015] (a)對故障模式庫中的每幅圖像利用Harr特征計算繞環點的位置、邊緣和方向特 征以確定每幅圖像的Harr特征向量；根據每幅圖像的Harr特征向量與故障模式類型利用 支持向量回歸的算法建立起繞環質量的分類面模型；
[0016] (b)對繞環段邊緣軌跡檢測后的圖像計算Harr特征向量，并輸入所述繞環質量的 分類面模型利用支持向量回歸的算法確定繞環是否存在故障及故障模式。
[0017] 支持向量回歸算法的核函數為高斯核函數。
[0018] 本發明與現有技術相比，具有如下優點：
[0019] (1)現有的光纖繞環機無法主動對質量進行實時檢測，完全依靠工人肉眼判斷其 缺陷，經常出現對故障模式的誤判和漏判，同時對繞制小空隙、繞制微疊加等微小缺陷不能 實時識別，作為光纖陀螺的一個重要組件，帶有缺陷的光纖環將嚴重影響光纖陀螺的檢測 精度。本發明提出一種基于圖像識別的光纖繞環質量的自動檢測方法，該方法能夠在不改 變現有繞環機工作環境的前提下，準確定位繞環位置，準確判斷繞環點質量，從而保證光纖 繞制點的質量。
[0020] (2)本發明使用改進的圖像濾波處理算法對現有的繞環機繞環圖像進行了優化， 使現有的繞環機圖像具有良好的抗噪能力，同時利用一種基于高斯核函數的支持向量回歸 算法，提高了對于故障模式識別的精度，降低了圖像建模的復雜程度，提高了算法識別的運 算速度。
[0021] (3)為了滿足多種光纖繞環圖像的繞制點圖像識別，提出了雙閾值算法，有效地修 正了邊緣檢測時出現的識別錯誤。
[0022] (4)本發明的繞環故障特征模式方法采用Harr算法進行特征提取，支持向量回歸 算法，提高了對于繞環特征模式檢測的準確度。
【附圖說明】
[0023] 圖1基于圖像識別的光纖繞環質量的自動檢測過程；
[0024] 圖2為繞制正常時的光纖繞環圖像；
[0025] 圖3為疊加故障的光纖繞環圖像；
[0026] 圖4為空隙故障的光纖繞環圖像；
[0027] 圖5為基于Harr特征的光纖繞環圖像；
[0028] 圖6a為黑白轉換的二值化分割后的光纖繞環縫隙故障的8方向特征向量圖像；
[0029] 圖6b為黑白轉換的二值化分割后的光纖繞環疊加故障的8方向特征向量圖像。
【具體實施方式】
[0030] 下面結合附圖對本發明的實施方式進行詳細說明。
[0031] 如圖1所示，光纖繞環質量的自動檢測過程主要包括如下步驟：
[0032] (一）進行圖像去噪：在光纖繞環機進行光纖繞環操作時，實時采集光纖繞環圖 像，采用中值濾波算法對采集的光纖繞環圖像進行濾波去噪，以剔除圖像中的干擾信息。如 圖2所示為繞制正常時的光線繞環圖像，如圖3所示為存在疊加故障時的光纖繞環圖像。如 圖4所示為存在空隙故障時的光纖繞環圖像。
[0033] (二）進行圖像分割：對濾波去噪后的光纖繞環圖像采用閾值分割算法進行處理 獲得光纖繞環區域和背景顯示區域。
[0034] (三）進行圖像平滑：對于光纖繞環區域中普遍存在的椒鹽噪聲、高斯噪聲和脈沖 噪聲，采用了中值濾波算法的奇數長度模板框對圖像進行中值濾波，提取出像素點的中間 值作為濾波參數輸出。利用中值濾波做為圖像平滑的處理方法，很好地保持了邊緣信息，適 應性強，同時可以滿足整個檢測過程的處理速度需求。所述奇數長度模板框為3*3的模版 框。
[0035] (四）進行圖像銳化：在采用中值濾波后，隨著噪聲的減少，圖像的邊緣也被模糊 化，圖像的銳化處理主要用于增強圖像中的輪廓邊緣、細節以及灰度跳變部分，形成完整的 物體邊界，在平滑圖像和不增加多余噪聲的前提下選用拉普拉斯銳化處理方法。
[0036] (五）進行繞環段邊緣軌跡檢測
[0037] 針對光纖繞環區域，圖像邊緣具有方向和幅度兩個特性，通常沿邊緣的走向灰度 變化平緩，垂直于邊緣走向的像素灰度變換劇烈。衡量這種變化最有效的兩個特征值就是 灰度的變化率和變化方向，分別以梯度向量的幅值和方向來表示。對于連續圖像f (X，y)，其 方向導數在邊緣方向上有局部最大值。因此，邊緣軌跡檢測就是求圖像f(x，y)梯度的局部 最大值和方向。
[0038] 本發明對圖像銳化后的光纖繞環區域采用雙閾值算法進行繞環段邊緣軌跡檢測 獲得繞環段邊緣軌跡檢測后的圖像，繞環段邊緣軌跡檢測的過程如下：
[0039] (1)對圖像銳化后的光纖繞環區域用高斯平滑器進行處理獲得平滑后數據陣列 s (x, y)；
[0040] 如下式所示：s(x, y) = g(x, y, σ )*f(x，y)
[0041] 式中，f(x，y)表示圖像，〇為高斯函數的散布參數，控制平滑程度。
[0042] (2)對平滑后數據陣列s(x，y)使用一階導數算子來增強圖像空間的邊緣信息，得 到x，y偏導數的兩個陣列P(x, y)，q(x, y)，然后計算其梯度幅值m(x, y)和方向角θ (X，y): 其中
【主權項】
1. 一種光纖繞環質量的自動檢測方法，其特征在于，包括如下步驟： (1) 在光纖繞環過程中實時采集光纖繞環圖像，對所述光纖繞環圖像采用第一中值濾 波算法進行濾波去噪； (2) 對濾波去噪后的光纖繞環圖像采用闊值分割算法獲得光纖繞環區域和背景顯示區 域； (3) 采用第二中值濾波算法對光纖繞環區域進行圖像平滑獲得圖像平滑后的光纖繞環 區域； (4) 對圖像平滑后的光纖繞環區域采用拉普拉斯銳化處理進行圖像銳化獲得圖像銳化 后的光纖繞環區域； (5) 對圖像銳化后的光纖繞環區域采用雙闊值算法進行繞環段邊緣軌跡檢測獲得繞環 段邊緣軌跡檢測后的圖像； (6) 對繞環段邊緣軌跡檢測后的圖像計算Harr特征向量，根據Harr特征向量利用支持 向量回歸算法確定繞環是否存在故障及故障模式。
2. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于；所述步驟化）中具體包括如下步驟： (a)對故障模式庫中的每幅圖像利用Harr特征計算繞環點的位置、邊緣和方向特征W 確定每幅圖像的Harr特征向量；根據每幅圖像的Harr特征向量與故障模式類型利用支持 向量回歸的算法建立起繞環質量的分類面面模型；； 化）對繞環段邊緣軌跡檢測后的圖像計算Harr特征向量，并輸入所述繞環質量的分類 面模型利用支持向量回歸的算法確定繞環是否存在故障及故障模式。
3. 根據權利要求2所述的方法，其特征在于：支持向量回歸算法的核函數為高斯核函 數。
【專利摘要】本發明公開了一種光纖繞環質量的自動檢測方法，在光纖繞環過程中實時采集光纖繞環圖像，對所述光纖繞環圖像采用第一中值濾波算法進行濾波去噪；對濾波去噪后的光纖繞環圖像采用閾值分割算法獲得光纖繞環區域和背景顯示區域；采用第二中值濾波算法對光纖繞環區域進行圖像平滑獲得圖像平滑后的光纖繞環區域；對圖像平滑后的光纖繞環區域采用拉普拉斯銳化處理進行圖像銳化獲得圖像銳化后的光纖繞環區域；對圖像銳化后的光纖繞環區域采用雙閾值算法進行繞環段邊緣軌跡檢測獲得繞環段邊緣軌跡檢測后的圖像；對繞環段邊緣軌跡檢測后的圖像計算Harr特征向量，根據Harr特征向量利用支持向量回歸的算法確定繞環是否存在故障及故障模式。
【IPC分類】G06T7-00, G06K9-46
【公開號】CN104637049
【申請號】CN201410784983
【發明人】單聯潔, 李新峰, 葛文謙, 李晶, 王磊, 張智華
【申請人】北京航天時代光電科技有限公司
【公開日】2015年5月20日
【申請日】2014年12月16日