基于MATLAB槍械內壁瑕疵面積計算

【摘要】通過內窺系統進行槍械內壁瑕疵圖像采集，然后運用圖像處理技術對所獲取圖像進行分析處理，從而獲得槍械內壁瑕疵的實際面積以及其他槍械內壁的其他信息。本系統在原有基礎上，在硬件設計和數據處理上進行一定改進。實驗表明，此系統能夠快速、準確地進行槍械內壁參數的測量，具有較高的效率和實用性。

【關鍵詞】圖像畸變；圖像處理；瑕疵

Abstract：By endoscopic system for gun wall defect image acquisition，and then using the image processing technology to the analysis of image processing，to obtain guns internal flaws of the actual area and other firearms inside of other information.This system on the basis of the original，a certain improvement on the hardware design and data processing.Experiments show that this system can quickly and accurately gun inside parameter measurement，high efficiency and practicality.

Key words：Image distortion；image processing；flaw

1.引言

槍械壁瑕疵對槍械設計精度，槍械設計有著重要的意義，因此，如何真實的反映槍械內壁狀況，是現代軍工企業研究的重點。隨著計算機和內窺成像技術飛速發展，其應用方面越來越廣測定葉面積的方法有傳統的手工測量方法，如方格法、稱重法、系數法、回歸方程法等[1-2]，雖然方法簡單，但測量耗時且精度低；采用專業性的葉面積儀進行葉面積的測量，如求積儀法、葉面積儀法等，雖然準確、簡單、快速，但設備價格昂貴。為了克服以上方法的缺點。

本研究提出一種通過內窺系統對槍械內壁圖像進行采集后，通過將圖像分成具有特性的區域并提取出瑕疵所在位置等信息。這些特征區域可以是像素的灰度值、物體的輪廓線、紋理特征等，也可以是空間頻譜或直方圖特征等，對所獲取的圖像進行二值化處理[3]。

2.總體設計方案

內窺系統在拍攝時由于像平面和CCD平面的不重合必然引起圖像的線性幾何畸變從而造成測量誤差而且很難利用非線性幾何畸變校正法來消除其影響[7]一個切實可行的方法是拍攝圖像時讓內窺系統鏡頭離被測物體盡量遠通過數碼相機的變焦功能使被測物體的像盡量大相當于在盡量長的焦距下拍攝誤差就會有效地減少測量時要求將被測物與標準測度參照物同時拍攝從而按比例獲得絕對尺寸被測葉片和標準物體要求拍攝到同一幅圖像上。具體拍攝與處理過程如圖1所示。

由內窺系統獲取圖像后，通過專用視頻分析軟件將該視頻根據需要分解為一幀幀圖片。每隔N幀選取一副圖片。首先對每個圖像進行批量預處理后，將其轉換為適合的格式類型，然后進行圖像分割，去噪處理，邊緣提取，最后使用程序對瑕疵進行面積計算。

3.內窺儀安裝結構

為了使圖像更加接近真實水平，且圖像畸變小，我們盡量將內窺鏡鏡頭接近槍膛內壁。結構圖如圖2所示。我們事先準備幾組面積，形狀已知的圖像，然后將其折成略小于直徑圓使用內窺系統進行拍攝，有兩種數據對比可以得出，通過該方法測得的圖像面積的相對誤差在1%以下。可以根據槍管內徑選擇不同的內窺鏡校準管，已達到最佳效果。

根據不同的環境條件和檢測要求需要對圖像進行邊緣化處理，而在圖像邊緣檢測領域中有許多經典的邊緣檢測算子，但無論哪一種都不具有絕對優勢。最后就是對瑕疵面積的計算。圖3為該系統采集槍械內壁圖。

4.圖像處理程序設計

在計算機中，圖像是由無數個像素點組合成而成。當計算機給每一個像素點賦以像素值時，人們就看到了帶有色彩的圖像。像素點越多，圖像越接近真實的物體樣子也越清晰，也就是人們通常所說的分辨率高。但是也伴隨著占用內存過大，導致處理數據比較慢。

通過MATLAB軟件與像素理論，在所獲取圖片中某一區域的面積，要經過以下三個步驟。

（1）標記或截取出圖片中瑕疵；

（2）利用MATLAB軟件進行簡單編程，分別計算單個圖片和所選瑕疵的像素面積；

（3）通過已知實驗前分析對比所得比例計算出單個圖片的真實面積，利用像素面積與真實面積的比值關系求得欲知區域的真實面積。物體實際大小，物體相對于內窺鏡物距及圖像大小間的關系，進行定量研究。

內壁瑕疵實際大小，通過物體相對于內窺鏡物距及圖像大小間的關系，進行定量研究。首先將從所采集圖片選擇一張清晰帶瑕疵的圖片放在一個已知面積為S的矩形中，相當于處理實際圖像時獲取的全圖的真實面積（事實上，在處理實際平面圖形時，人們通常可以利用已知面積，將圖形與該已知面積進行對比可以得出所測圖像實際面積。）；然后將上面兩圖分別導入MATLAB，最后分別計算像素面積，獲取圖圖像的像素面積S1以及矩形圖像的像素面積S2；

計算圖形的像素面積MATLAB程序實現如下：

w=imread（'C：＼Users＼yjy＼Desktop＼圖片'，'bmp'）；%導入圖片

image（w）； %顯示圖像

W=w（：，：，1）；

E=（edge（w1，'canny'））；[u，v]=find（b）；

x0=mean（[min（v），max（v）]）；y0=mean （[min（u），max（u）]）；

plot（v，u，'.'），hold on，plot（x0，y0，'o'）；

u1=-y0+u；v1=-x0+v %然后將圖片變為二維矩陣，利用canny函數尋找邊界，并化圖形中點為原點。

[c，r]=cart2pol（v1，u1）；

q=[c，r]；

q1=sortrows（q）；

[x1，y1]=pol2cart（q1（：，1），q1（：，2））；

s=polyarea（x1，y1） %極坐標變換，得到像素面積

得到S1，S2。

（4）由S0/S1=S/S2，得S0。

總之，通過以上程序就可以利用MATLAB圖形處理技術較為精確的計算平面圖形的面積，其中關鍵在第二步，前提是能獲得可以與被測面積進行對比的真是面積。

5.結論

通過采集圖像對比，該系統對槍械內壁采集圖像比較清晰，經過數據處理所得數據與實際值相差基本吻合。而且本系統具有簡便、快速、準確等優點，但在二值化之后膛線和瑕疵混合在一起的，無法細分，但是大致的要求是膛線的面積會相對于瑕疵的面積大些，因此目前主要是使用標記圖像的面積大小作為一個參量，來判決是瑕疵還是膛線，也可以實現基本的圖像功能。

參考文獻

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[3]馮冬霞，施生錦.葉面積測定方法的研究效果初報[J].中國農學通報，2005，21（6）：150-155.

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[5]祁廣云，馬曉丹.基于圖像的植物葉面積計算方法的研究[J].佳木斯大學學報（自然科學版），2009，27（2）.

[6]賈愛蓮，張淑娟.基于Matlab的植物葉面積數字攝影圖像處理[J].山西農業大學學報（自然科學版），2006，26（1）.

[7]韓殿元.邊緣陰影和暈圈對基于圖像葉面積測量的影響及修正[J].林業資源管理，2010（3）.

作者簡介：殷軍勇（1982—），男，山西大同人，碩士，現就讀于中北大學電子測試技術國家重點實驗室，研究方向：光電測試。