基于圖像處理的珍珠形狀和螺紋檢測系統研究

黃柳+鄭春煌+周明朗+章潤琪

摘 要：針對目前珍珠形狀和螺紋自動檢測困難的問題，該文設計開發了一種基于圖像處理的檢測系統，采用單向光源和環形光源結合的照明方案，利用變焦顯微系統、圖像傳感器、圖像采集卡以及圖像處理軟件，來自動、準確的檢測珍珠的形狀、大小和螺紋信息。

關鍵詞：珍珠 形狀大小 螺紋 圖像處理

中圖分類號：TH741 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）03（b）-0065-02

隨著物質水平的日益提高，人們對珍珠的需求越來越大，珍珠養殖、加工已經發展為一個巨大的產業[1]。2002年，國家標準GB/T 18781-2002（養殖珍珠分級）[2]出臺，實現珍珠自動、快速分級成為珍珠生產企業的首要目標。目前我國珍珠分級大部分還停留在人工篩選階段，這種傳統的檢測方法勞動力成本大、生產效率低，易受工人主觀影響，分級標準難以控制，誤判率高[3]。隨著光電檢測技術和機器視覺技術的飛速發展，越來越多的研究者將機器視覺應用到珍珠檢測中[4]。為此，本文研究一種基于圖像處理技術的珍珠機器視覺系統，來實現珍珠大小、形狀和螺紋瑕疵的準確檢測。

1 檢測系統簡介

本圖像檢測系統包括硬件與軟件兩部分，硬件由照明系統、變焦顯微系統、圖像傳感器、圖像采集卡和計算機組成。珍珠在照明系統的照射下，經由變焦顯微系統成像至圖像傳感器上，圖像信息經由圖像采集卡傳入計算機中。在計算機中采用圖像處理軟件對圖片進行處理，提取出珍珠的大小、形狀和螺紋等參數，并將處理結果按照珍珠分類標準做即時判別，最后實現珍珠的自動分選，系統檢測原理如圖1所示。

珍珠是一個光澤度高和曲率較大的物體，表面的光學特性相當復雜。該文采用單向高角度照明結合環形照明的方式來將整顆珍珠照射通亮，采集到的珍珠圖片如圖2所示。圖片中的珍珠邊緣和形狀清晰，照明均勻。

2 圖像處理算法

機器視覺系統采集到的珍珠圖片（a）首先經由圖像預處理模塊，進行灰度化（b）來減少運算量，采用閾值分割算法（c）將珍珠對象從背景中提取出來，利用數學形態學算法（d）來去除孤立點和填充空洞；然后標記珍珠邊界，提取其質心（e），圖像預處理效果如圖3所示。

對經過預處理后的圖像，標記出輪廓的最長徑，如圖4（a）所示。

最長徑將珍珠分成兩部分，每部分中的螺紋個數相同，檢測時隨機選取其中一部分。繪制出的θ-h二維曲線圖，如圖4（b）所示，其中橫坐標為輪廓上各點角度θi，縱坐標為輪廓上各邊界點到最長徑的垂直距離hi。

從圖4（b）可以看出，二維曲線能夠很好的反映出左輪廓的真實信息，曲線上的波谷恰好能與珍珠輪廓上的螺紋對應起來，波谷的個數即螺紋的個數。對θ-h二維曲線圖進行曲線擬合，計算曲線的極小值個數。經計算得到圖5（b）存在兩個極小值，輸出螺紋個數2。

3 實驗

本系統所采用的圖像傳感器像素為1280*1024，利用三級標準量塊1 mm對系統進行標定，標定結果為p=19.02 μm/pixel，實驗所用樣品均由諸暨銘記珠寶有限公司提供。利用本系統對珍珠樣品進行形狀、大小檢測，樣品圖像處理結果如圖5所示，并將系統測量值與精確度為0.02 mm的游標卡尺測量值作比較，測量結果見表1。從測量數據可以看出，系統測量結果與游標卡尺測量值基本一致，誤差在30 μm以內。

利用本系統對珍珠樣品進行螺紋檢測，采集到的珍珠圖像和對應的θ-h二維曲線如圖6（a）～（c）所示。

對三幅θ-h二維曲線圖進行多次曲線擬合，計算極小值，得到每幅圖對應的極小值個數分別為0、1、5，與珍珠的螺紋個數吻合，說明了本螺紋檢測方案準確性較好。

4 結語

該文設計開發了一種珍珠形狀大小圖像檢測系統來解決珍珠形狀和螺紋檢測難的問題。該系統采用用圖像預處理模塊、珍珠形狀大小檢測模塊以及螺紋檢測模塊來自動、準確的實現珍珠形狀、大小和螺紋的檢測。實驗結果表明，系統測量誤差小，輸出螺紋個數正確。此外，改變變焦顯微系統的放大倍數，能進一步擴展系統的測量范圍。

參考文獻

[1] 張輝，張蓓莉.中國的養殖珍珠資源及市場[J].寶石和寶石雜志，2004，6（4）：14-18.

[2] GB/T18781-2002，中國人民共和國養殖珍珠國家標準[S].

[3] Lee B Y.，Juan H.，Yu S F.A Study of Computer Vision for Measuring Surface Roughness in the Turning Process[J].Advanced Manufacturing Technology， 2002，19（4）：295-301.

[4] 李斌.基于計算機視覺的珍珠分選方法研究[D].浙江理工大學碩士學位論文，2008.endprint

摘 要：針對目前珍珠形狀和螺紋自動檢測困難的問題，該文設計開發了一種基于圖像處理的檢測系統，采用單向光源和環形光源結合的照明方案，利用變焦顯微系統、圖像傳感器、圖像采集卡以及圖像處理軟件，來自動、準確的檢測珍珠的形狀、大小和螺紋信息。

關鍵詞：珍珠 形狀大小 螺紋 圖像處理

中圖分類號：TH741 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）03（b）-0065-02

隨著物質水平的日益提高，人們對珍珠的需求越來越大，珍珠養殖、加工已經發展為一個巨大的產業[1]。2002年，國家標準GB/T 18781-2002（養殖珍珠分級）[2]出臺，實現珍珠自動、快速分級成為珍珠生產企業的首要目標。目前我國珍珠分級大部分還停留在人工篩選階段，這種傳統的檢測方法勞動力成本大、生產效率低，易受工人主觀影響，分級標準難以控制，誤判率高[3]。隨著光電檢測技術和機器視覺技術的飛速發展，越來越多的研究者將機器視覺應用到珍珠檢測中[4]。為此，本文研究一種基于圖像處理技術的珍珠機器視覺系統，來實現珍珠大小、形狀和螺紋瑕疵的準確檢測。

1 檢測系統簡介

本圖像檢測系統包括硬件與軟件兩部分，硬件由照明系統、變焦顯微系統、圖像傳感器、圖像采集卡和計算機組成。珍珠在照明系統的照射下，經由變焦顯微系統成像至圖像傳感器上，圖像信息經由圖像采集卡傳入計算機中。在計算機中采用圖像處理軟件對圖片進行處理，提取出珍珠的大小、形狀和螺紋等參數，并將處理結果按照珍珠分類標準做即時判別，最后實現珍珠的自動分選，系統檢測原理如圖1所示。

珍珠是一個光澤度高和曲率較大的物體，表面的光學特性相當復雜。該文采用單向高角度照明結合環形照明的方式來將整顆珍珠照射通亮，采集到的珍珠圖片如圖2所示。圖片中的珍珠邊緣和形狀清晰，照明均勻。

2 圖像處理算法

機器視覺系統采集到的珍珠圖片（a）首先經由圖像預處理模塊，進行灰度化（b）來減少運算量，采用閾值分割算法（c）將珍珠對象從背景中提取出來，利用數學形態學算法（d）來去除孤立點和填充空洞；然后標記珍珠邊界，提取其質心（e），圖像預處理效果如圖3所示。

對經過預處理后的圖像，標記出輪廓的最長徑，如圖4（a）所示。

最長徑將珍珠分成兩部分，每部分中的螺紋個數相同，檢測時隨機選取其中一部分。繪制出的θ-h二維曲線圖，如圖4（b）所示，其中橫坐標為輪廓上各點角度θi，縱坐標為輪廓上各邊界點到最長徑的垂直距離hi。

從圖4（b）可以看出，二維曲線能夠很好的反映出左輪廓的真實信息，曲線上的波谷恰好能與珍珠輪廓上的螺紋對應起來，波谷的個數即螺紋的個數。對θ-h二維曲線圖進行曲線擬合，計算曲線的極小值個數。經計算得到圖5（b）存在兩個極小值，輸出螺紋個數2。

3 實驗

本系統所采用的圖像傳感器像素為1280*1024，利用三級標準量塊1 mm對系統進行標定，標定結果為p=19.02 μm/pixel，實驗所用樣品均由諸暨銘記珠寶有限公司提供。利用本系統對珍珠樣品進行形狀、大小檢測，樣品圖像處理結果如圖5所示，并將系統測量值與精確度為0.02 mm的游標卡尺測量值作比較，測量結果見表1。從測量數據可以看出，系統測量結果與游標卡尺測量值基本一致，誤差在30 μm以內。

利用本系統對珍珠樣品進行螺紋檢測，采集到的珍珠圖像和對應的θ-h二維曲線如圖6（a）～（c）所示。

對三幅θ-h二維曲線圖進行多次曲線擬合，計算極小值，得到每幅圖對應的極小值個數分別為0、1、5，與珍珠的螺紋個數吻合，說明了本螺紋檢測方案準確性較好。

4 結語

該文設計開發了一種珍珠形狀大小圖像檢測系統來解決珍珠形狀和螺紋檢測難的問題。該系統采用用圖像預處理模塊、珍珠形狀大小檢測模塊以及螺紋檢測模塊來自動、準確的實現珍珠形狀、大小和螺紋的檢測。實驗結果表明，系統測量誤差小，輸出螺紋個數正確。此外，改變變焦顯微系統的放大倍數，能進一步擴展系統的測量范圍。

參考文獻

[1] 張輝，張蓓莉.中國的養殖珍珠資源及市場[J].寶石和寶石雜志，2004，6（4）：14-18.

[2] GB/T18781-2002，中國人民共和國養殖珍珠國家標準[S].

[3] Lee B Y.，Juan H.，Yu S F.A Study of Computer Vision for Measuring Surface Roughness in the Turning Process[J].Advanced Manufacturing Technology， 2002，19（4）：295-301.

[4] 李斌.基于計算機視覺的珍珠分選方法研究[D].浙江理工大學碩士學位論文，2008.endprint

摘 要：針對目前珍珠形狀和螺紋自動檢測困難的問題，該文設計開發了一種基于圖像處理的檢測系統，采用單向光源和環形光源結合的照明方案，利用變焦顯微系統、圖像傳感器、圖像采集卡以及圖像處理軟件，來自動、準確的檢測珍珠的形狀、大小和螺紋信息。

關鍵詞：珍珠 形狀大小 螺紋 圖像處理

中圖分類號：TH741 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）03（b）-0065-02

隨著物質水平的日益提高，人們對珍珠的需求越來越大，珍珠養殖、加工已經發展為一個巨大的產業[1]。2002年，國家標準GB/T 18781-2002（養殖珍珠分級）[2]出臺，實現珍珠自動、快速分級成為珍珠生產企業的首要目標。目前我國珍珠分級大部分還停留在人工篩選階段，這種傳統的檢測方法勞動力成本大、生產效率低，易受工人主觀影響，分級標準難以控制，誤判率高[3]。隨著光電檢測技術和機器視覺技術的飛速發展，越來越多的研究者將機器視覺應用到珍珠檢測中[4]。為此，本文研究一種基于圖像處理技術的珍珠機器視覺系統，來實現珍珠大小、形狀和螺紋瑕疵的準確檢測。

1 檢測系統簡介

本圖像檢測系統包括硬件與軟件兩部分，硬件由照明系統、變焦顯微系統、圖像傳感器、圖像采集卡和計算機組成。珍珠在照明系統的照射下，經由變焦顯微系統成像至圖像傳感器上，圖像信息經由圖像采集卡傳入計算機中。在計算機中采用圖像處理軟件對圖片進行處理，提取出珍珠的大小、形狀和螺紋等參數，并將處理結果按照珍珠分類標準做即時判別，最后實現珍珠的自動分選，系統檢測原理如圖1所示。

珍珠是一個光澤度高和曲率較大的物體，表面的光學特性相當復雜。該文采用單向高角度照明結合環形照明的方式來將整顆珍珠照射通亮，采集到的珍珠圖片如圖2所示。圖片中的珍珠邊緣和形狀清晰，照明均勻。

2 圖像處理算法

機器視覺系統采集到的珍珠圖片（a）首先經由圖像預處理模塊，進行灰度化（b）來減少運算量，采用閾值分割算法（c）將珍珠對象從背景中提取出來，利用數學形態學算法（d）來去除孤立點和填充空洞；然后標記珍珠邊界，提取其質心（e），圖像預處理效果如圖3所示。

對經過預處理后的圖像，標記出輪廓的最長徑，如圖4（a）所示。

最長徑將珍珠分成兩部分，每部分中的螺紋個數相同，檢測時隨機選取其中一部分。繪制出的θ-h二維曲線圖，如圖4（b）所示，其中橫坐標為輪廓上各點角度θi，縱坐標為輪廓上各邊界點到最長徑的垂直距離hi。

從圖4（b）可以看出，二維曲線能夠很好的反映出左輪廓的真實信息，曲線上的波谷恰好能與珍珠輪廓上的螺紋對應起來，波谷的個數即螺紋的個數。對θ-h二維曲線圖進行曲線擬合，計算曲線的極小值個數。經計算得到圖5（b）存在兩個極小值，輸出螺紋個數2。

3 實驗

本系統所采用的圖像傳感器像素為1280*1024，利用三級標準量塊1 mm對系統進行標定，標定結果為p=19.02 μm/pixel，實驗所用樣品均由諸暨銘記珠寶有限公司提供。利用本系統對珍珠樣品進行形狀、大小檢測，樣品圖像處理結果如圖5所示，并將系統測量值與精確度為0.02 mm的游標卡尺測量值作比較，測量結果見表1。從測量數據可以看出，系統測量結果與游標卡尺測量值基本一致，誤差在30 μm以內。

利用本系統對珍珠樣品進行螺紋檢測，采集到的珍珠圖像和對應的θ-h二維曲線如圖6（a）～（c）所示。

對三幅θ-h二維曲線圖進行多次曲線擬合，計算極小值，得到每幅圖對應的極小值個數分別為0、1、5，與珍珠的螺紋個數吻合，說明了本螺紋檢測方案準確性較好。

4 結語

該文設計開發了一種珍珠形狀大小圖像檢測系統來解決珍珠形狀和螺紋檢測難的問題。該系統采用用圖像預處理模塊、珍珠形狀大小檢測模塊以及螺紋檢測模塊來自動、準確的實現珍珠形狀、大小和螺紋的檢測。實驗結果表明，系統測量誤差小，輸出螺紋個數正確。此外，改變變焦顯微系統的放大倍數，能進一步擴展系統的測量范圍。

參考文獻

[1] 張輝，張蓓莉.中國的養殖珍珠資源及市場[J].寶石和寶石雜志，2004，6（4）：14-18.

[2] GB/T18781-2002，中國人民共和國養殖珍珠國家標準[S].

[3] Lee B Y.，Juan H.，Yu S F.A Study of Computer Vision for Measuring Surface Roughness in the Turning Process[J].Advanced Manufacturing Technology， 2002，19（4）：295-301.

[4] 李斌.基于計算機視覺的珍珠分選方法研究[D].浙江理工大學碩士學位論文，2008.endprint