CN104410811A - 激光光斑轨迹提取及显示装置与方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了激光光斑轨迹提取及显示装置与方法，该装置包括图像处理器、ADC图像模数转换器、DAC图像数模转换器、显示器、CCD传感器、存储模块；由CCD传感器输出的模拟信号经ADC图像模数转换器转换为数字信号输送至图像处理器进行图像处理，经处理的图像由DAC图像数模转换器转换为PAL或NTSC标准制式的模拟电视信号，再由显示器输出；存储模块与图像处理器连接，用于增加图像处理器的存储空间。本发明的优点在于，使用方便，通过本装置及方法可以快速采集并显示激光光斑的轨迹，进而判断设备的激光扫描轨迹是否符合预定轨迹，本发明可大大提升激光加工和激光表演设备的调试和出厂工作验收效率。

Description

激光光斑轨迹提取及显示装置与方法

技术领域

本发明涉及光电领域，具体涉及激光光斑轨迹提取及显示。

背景技术

随着激光技术的发展，激光扫描技术在制造领域的应用标志着一门跨学科、跨行业的新型科学的诞生。振镜式激光扫描作为激光扫描技术的主要应用，以其高精度、高速度等特点被广泛应用于激光打标、医学诊断、激光演示以及激光加工等领域。

在激光加工设备或者激光表演设备的制作调试或出厂验收时，需要实时记录激光打在工作台或者墙面上的激光光斑的轨迹，以判断设备的激光扫描轨迹是否符合预定轨迹，同时也可在后台进行观察，这对激光加工和表演设备的调试和出厂工作状态验收具有重要的意义。然而，目前市场上并无针对激光加工设备或者表演设备验收时适用的实时采集、显示激光光斑运动轨迹的产品。

发明内容

为克服上述问题，本发明提出了激光光斑轨迹提取及显示装置与方法。

本发明的技术方案为:

激光光斑轨迹提取及显示装置，其特征在于，包括图像处理器、ADC图像模数转换器、DAC图像数模转换器、显示器、CCD传感器、存储模块；由CCD传感器输出的模拟信号经ADC图像模数转换器转换为数字信号输送至图像处理器进行图像处理，经处理的图像由DAC图像数模转换器转换为PAL或NTSC标准制式的模拟电视信号，再由显示器输出；存储模块与图像处理器连接，用于增加图像处理器的存储空间。

进一步，ADC图像模数转换器采用视频解码器SAA7115芯片，用于将CCD传感器输出的模拟信号转换为BT.656格式的数字信号。

进一步，DAC图像数模转换器采用视频编码芯片SAA7121，用于将图像处理器输出的数字信号转换为PAL或NTSC标准制式的模拟电视信号。

进一步，处理器采用TMS320DM642图像处理器。

进一步，存储模块为外扩SRAM和FLASH芯片，用于增加图像处理器的存储空间。

激光光斑轨迹提取及显示方法，其特征在于，包括：

1)开辟两个色差信号Cr、Cb缓冲区以及亮度信号Y的捕获、显示和临时计算缓冲区；捕获缓冲区用于接收存储一帧视频图像；临时计算缓冲区用于中间数据处理、临时计算；显示缓冲区用于存储监视器显示的数据。

2)采集光斑运动图像数据，经模数转换为BT.656格式的数字信号，将当前帧的数字信号的亮度信号Y放置在捕获缓冲区中；

3)对视频图像进行滤波和阈值分割；

4)判断是否存在光斑目标：对阈值分割后的二值化图像进行质心定位，如果存在定位值，则说明当前帧光斑目标存在，否则，当前帧光斑目标不存在；

5)质心送显示处理：将在临时缓冲区以光斑目标质心为中心的的3*3临域中的像素点灰度值全部设置为255(亮点)；

6)将处理后的当前帧图像拷贝至显示缓冲区。

本发明的优点在于，使用方便，通过本装置及方法可以快速采集并显示激光光斑的轨迹，进而判断设备的激光扫描轨迹是否符合预定轨迹，本发明可大大提升激光加工和激光表演设备的调试和出厂工作验收效率。

附图说明

图1是本发明的结构示意图；

图2是本发明的***流程图。

具体实施方式

为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合图示与具体实施例，进一步阐述本发明。

如图1所示，基于TMS320DM642的激光光斑轨迹提取及显示装置，包括处理器、图像模数转换器(ADC)、图像数模转换器(DAC)、显示器、CCD传感器、外扩SRAM和FLASH。

处理器采用TMS320DM642图像处理器，主要负责光斑轨迹提取算法的实现以及轨迹的实时显示。

图像模数转换器(ADC)采用视频解码器SAA7115芯片，用于将CCD传感器输出的模拟信号转换为BT.656格式的数字信号。

图像数模转换器(DAC)采用视频编码芯片SAA7121，用于将TMS320DM642输出的数字信号转换为PAL或NTSC标准制式的模拟电视信号。

显示器可采用普通LCD显示器，带AV视频输入接口，用于将实时提取的轨迹实时显示出。

CCD传感器为普通黑白线阵CCD，分辨率一般为752*586，用于采集光斑运动图像数据。

***外扩SRAM和FLASH芯片，分别用于增加TMS320DM642***存储空间。

***工作原理如下：***以TMS320DM642为核心，由CCD摄像头采集的激光笔光斑扫描的区域，经视频解码器SAA7115芯片转换为BT.656格式的数字信号，送入DM642将进行处理。一方面将处理后的视频图像写入输出帧缓冲FIFO中，控制视频编码芯片SAA7121将其转换为PAL或NTSC标准制式的模拟电视信号输出。另一方面通过一定的算法处理，提取出当前帧目标位置信息，并将其保存。经过上述操作，从CCD输入的视频图像每帧均计算激光光斑位置，随着时间的持续及激光光斑位置的移动，从而在显示器上形成激光光斑运动轨迹和运动速度。

如图2所示，基于TMS320DM642的激光光斑轨迹提取及显示方法，包括以下步骤：

第一步：***上电初始化。

第二步：开辟内存缓冲区

在TMS320DM642内存区中开辟两个色差信号Cr和Cb以及亮度信号Y的捕获、显示和临时计算缓冲区。其中捕获缓冲区主要用于接收CCD一帧视频图像(当满足条件，该缓冲区数据自动更新)；而临时计算缓冲区主要用于中间数据处理，临时计算等；显示缓冲区用于送监视器显示，其数据由硬件SAA7121视频解码输出芯片自动装载，并送显示器显示。因此，使用时可直接对捕获缓冲区中的数据进行处理，然后将中间结果保存在临时缓冲区中，最后将临时缓冲区中的数据覆盖于显示缓冲区，可以有效的节省存储空间。

第三步：接收CCD视频图像，并将当前帧图像放置到捕获缓冲区中。

TMS320DM642开始接收CCD模拟视频图像，经过AD转换为BT.656格式的数字信号，TMS320DM642将当前帧的数字信号的亮度信号Y放置在捕获缓冲区中。

第四部：视频图像预处理

视频图像预处理包含两个小步骤，分别为图像滤波和阈值分割，分别如下：

(1)首先采用加权均值滤波算法做图像滤波处理，图像选取3×3的邻域，为避免除法运算，滤波算法采用下式计算：

g2(x,y)＝[f(x-1,y-1)+f(x-1,y)<<1+f(x-1,y+1)+f(x,y-1)<<1+f(x,y)<<2

+f(x,y+1)<<1+f(x+1,y-1)+f(x+1,y)<<1+f(x+1,y+1)]>>4

式中，“<<”表示左移，“>>”表示右移，f(x,y)为输入至滤波器的原始图像，g(x,y)为处理后图像。

(2)采用自适应阈值分割算法来实现对图像的分割，算法的实现步骤如下：

1)求出图像中最小和最大的灰度值Z_l和Z_k，令阈值初值T₀＝(Z_l+Z_k)/2。

2)根据阈值T_k将图像分割成目标和背景两部分，求出两部分的平均灰度值Z_O和Z_B：

$Z_O=\frac{\underset{z(i,j)<T^K}{\mathrm{\&Sigma;}}f(i,j)\&times;N(i,j)}{\underset{z(i,j)<T^k}{\mathrm{\&Sigma;}}N(i,j)}{Z}_B=\frac{\underset{z(i,j)>T^k}{\mathrm{\&Sigma;}}f(i,j)\&times;N(i,j)}{\underset{z(i,j)>T^k}{\mathrm{\&Sigma;}}N(i,j)}$

式中f(i,j)是图像上(i,j)点的灰度值，N(i,j)是(i,j)点的权重系数。

3)求出新的阈值T_k+1＝(Z_O+Z_B)/2。

4)如果T_k＝T_k+1或|T_k-T_k+1|≤ε(ε为一较小的值)，则结束，否则k←——k+1，转到步骤2重新计算。

5)根据求得的阈值，对图像中的灰度值进行设置：当像素灰度值大于或等于阈值时，将本像素灰度值设置为255；当像素灰度值小于阈值时，将本像素灰度值设置为0。

第五步：质心定位并判断是否存在目标

判断是否存在光斑目标的方法即是对阈值分割后的二值化图像进行质心定位，如果存在定位值，则说明目标存在，否则，目标不存在。

定位算法如下：若目标区域为N×N，则质心的位置为：

$\begin{array}{cc}{x}_c=\frac{\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{x}_{i,j}\left|(f(i,j)-T)\right|}{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}(f(i,j)-T)}& y_c=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_{i,j}\left|(f(i,j)-T)\right|}{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}(f(i,j)-T)}\end{array}$

其中x_i,j和y_i,j分别为目标区域中像元(i,j)的横纵坐标，f(i,j)为像元(i,j)的灰度值，T为像素阈值。

第六步：质心送显示处理

当前图像帧的光斑目标质心(x_c，y_c)确定后，考虑到单个点在整个图像中不易观察，特在临时缓冲区中将以(x_c，y_c)为中心的3*3临域中的像素点灰度值全部设置为255(亮点)。

第七步：将处理后的当前帧图像拷贝至显示缓冲区

经过前六部，当前帧图像已经经过相应的处理，此时可将当前帧图像从临时缓冲区拷贝至显示缓冲区，之后重新回到第三步，依次循环。

综上步骤，随着激光光斑的不断移动，TMS320DM642捕获缓冲区的数据不断更新，则光斑质心也不断更新，继而在显示器上留下光斑质心移动的轨迹，即形成了扫描图像的轨迹。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。

Claims (9)

1.激光光斑轨迹提取及显示装置，其特征在于，包括图像处理器、ADC图像模数转换器、DAC图像数模转换器、显示器、CCD传感器、存储模块；由CCD传感器输出的模拟信号经ADC图像模数转换器转换为数字信号输送至图像处理器进行图像处理，经处理的图像由DAC图像数模转换器转换为PAL或NTSC标准制式的模拟电视信号，再由显示器输出；存储模块与图像处理器连接，用于增加图像处理器的存储空间。

2.根据权利要求1所述的激光光斑轨迹提取及显示装置，其特征在于，ADC图像模数转换器采用视频解码器SAA7115芯片，用于将CCD传感器输出的模拟信号转换为BT.656格式的数字信号。

3.根据权利要求1所述的激光光斑轨迹提取及显示装置，其特征在于，DAC图像数模转换器采用视频编码芯片SAA7121，用于将图像处理器输出的数字信号转换为PAL或NTSC标准制式的模拟电视信号。

4.根据权利要求1所述的激光光斑轨迹提取及显示装置，其特征在于，处理器采用TMS320DM642图像处理器。

5.根据权利要求1所述的激光光斑轨迹提取及显示装置，其特征在于，存储模块为外扩SRAM和FLASH芯片，用于增加图像处理器的存储空间。

6.激光光斑轨迹提取及显示方法，其特征在于，包括：

1)开辟两个色差信号Cr、Cb缓冲区以及亮度信号Y的捕获、显示和临时计算缓冲区；捕获缓冲区用于接收存储一帧视频图像；临时计算缓冲区用于中间数据处理、临时计算；显示缓冲区用于存储监视器显示的数据。

2)采集光斑运动图像数据，经模数转换为BT.656格式的数字信号，将当前帧的数字信号的亮度信号Y放置在捕获缓冲区中；

3)对视频图像进行滤波和阈值分割；

4)判断是否存在光斑目标：对阈值分割后的二值化图像进行质心定位，如果存在定位值，则说明当前帧光斑目标存在，否则，当前帧光斑目标不存在；

5)质心送显示处理：将在临时缓冲区以光斑目标质心为中心的的3*3临域中的像素点灰度值全部设置为255(亮点)；

6)将处理后的当前帧图像拷贝至显示缓冲区。

7.根据权利要求6所述的激光光斑轨迹提取及显示方法，其特征在于，步骤3)中采用加权均值滤波算法进行图像滤波处理，图像选取3×3的邻域，为避免除法运算，滤波算法采用下式计算：

g(x,y)＝[f(x-1,y-1)+f(x-1,y)<<1+f(x-1,y+1)+f(x,y-1)<<1+f(x,y)<<2+f(x,y+1)<<1+f(x+1,y-1)+f(x+1,y)<<1+f(x+1,y+1)]>>4

式中，“<<”表示左移，“>>”表示右移，f(x,y)为输入至滤波器的原始图像，g(x,y)为处理后图像。

8.根据权利要求6所述的激光光斑轨迹提取及显示方法，其特征在于，步骤3)中阈值分割算法的实现步骤如下：

1)求出图像中最小和最大的灰度值Z_l和Z_k，令阈值初值T₀＝(Z_l+Z_k)/2；

2)根据阈值T_k将图像分割成目标和背景两部分，求出两部分的平均灰度值Z_O和Z_B：

$Z_O=\frac{\underset{z(i,j)<T^K}{\mathrm{\&Sigma;}}f(i,j)\&times;N(i,j)}{\underset{z(i,j)<T^k}{\mathrm{\&Sigma;}}N(i,j)}{Z}_B=\frac{\underset{z(i,j)>T^k}{\mathrm{\&Sigma;}}f(i,j)\&times;N(i,j)}{\underset{z(i,j)>T^k}{\mathrm{\&Sigma;}}N(i,j)}$

式中f(i,j)是图像上(i,j)点的灰度值，N(i,j)是(i,j)点的权重系数；

3)求出新的阈值T_k+1＝(Z_O+Z_B)/2；

4)如果T_k＝T_k+1或|T_k-T_k+1|≤ε(ε为一较小的值)，则结束，否则k←k+1，转到步骤2重新计算；

5)根据求得的阈值，对图像中的灰度值进行设置：当像素灰度值大于或等于阈值时，将本像素灰度值设置为255；当像素灰度值小于阈值时，将本像素灰度值设置为0。

9.根据权利要求6所述的激光光斑轨迹提取及显示方法，其特征在于，步骤4)中对阈值分割后的二值化图像进行质心定位，定位算法如下：

若目标区域为N×N，则质心的位置为：

$\begin{array}{cc}{x}_c=\frac{\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{x}_{i,j}\left|(f(i,j)-T)\right|}{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}(f-(i,j)-T)}& y_c=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_{i,j}\left|(f(i,j)-T)\right|}{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\&Sigma;}}}(f(i,j)-T)}\end{array}$

其中x_i,j和y_i,j分别为目标区域中像元(i,j)的横纵坐标，f(i,j)为像元(i,j)的灰度值，T为像素阈值。