CN108288260A - 实时浓淡补正的图像预处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及机器视觉技术领域，特别涉及一种图像预处理的方法。1.实时浓淡补正的图像预处理方法，其特征在于所述图像预处理方法包括以下步骤：a.设置基准图像和待处理图像；b.指定所要抽取缺陷的大小和处理方向；c.选择所要作为缺陷抽取的对象；d.选定一个对比值，设定一个阈值，对待处理图像的对比值和标准图像的基准值进行差分计算，所得差分计算的结果中滤去绝对值小于所述阈值的缺陷点；e.对步骤d处理所得的图像设定增益值，提高对比度；f.设置一个阶调值，指定过滤阶调值或阶调值以下的干扰成分。本发明采用的技术方案检测结果准确，误判率低。
Description
技术领域
本发明涉及机器视觉技术领域，特别涉及一种图像预处理的方法。
背景技术
在机器视觉领域中，最难实现的就是产品外观类检测项目。其主要原因有以下三种：打光不均匀，产品表面反光不一致，环境光干扰。从而导致相机取到的图片打光质量参差不齐，继而使得相机软件处理起来困难重重。最终导致相机很多误判（把合格品判为不合格品），漏判（把不合格品判为合格品）。前者会导致良品率很低，影响客户产能；后者就是致命的，会导致不合格品直接流到客户那边，如果引起质量缺陷导致发生事故，会发生不可挽回的损失。
发明内容
机器视觉***中，每个像素根据光强度传送256 级数据（8 位）。在进行单色（黑白）处理时，黑色被认作“ 0”，白色被认作“ 255”，从而允许将每个像素接受的光强度转换为数值数据。也就是说，图像的所有像素均为0（黑色）到255（白色）之间的值。例如，灰色包含一半黑色一半白色，它将被转换为“ 127”。使用机器视觉抓取的图像数据是组成图像的像素数据的集合，并且像素数据被再现为256 级对比度数据。图像数据通过各个值在0 到255 之间的像素表现出来。所谓图像处理，就是通过下列各种计算方法计算每个像素的数值数据以找出图像特征的处理过程。按照以上的原理，如果产品表面光照度一致的话，图像的灰度值都会在某一个值集中。反之，光照不均匀的话，灰度值会比较分散。如果打光不均匀或者环境光有干扰，这样每次每次拍摄相机取到的图片，图像的每个像素点的灰度值实际都是在不断变化的，但是我们一开始设定的二值化的阈值是不变的，这样就会导致在阈值附近的灰度值的像素一会儿转变为白色（255），一会儿转变为黑色（0），进而导致误判和漏判。
为解决上述问题，本发明提供一种实时浓淡补正的图像预处理方法，取消工件表面由于光照原因导致的图像产生的阴影部分或者是光照不均匀部分。本发明采用以下技术方案：
实时浓淡补正的图像预处理方法，其特征在于所述图像预处理方法包括以下步骤：
a.设置基准图像和待处理图像；
b.指定所要抽取缺陷的大小和处理方向；
c.选择所要作为缺陷抽取的对象；
d.选定一个对比值，设定一个阈值，对待处理图像的对比值和标准图像的基准值进行差分计算，所得差分计算的结果中滤去绝对值小于所述阈值的缺陷点；
e.对步骤d处理所得的图像设定增益值，提高对比度；
f.设置一个阶调值，指定过滤阶调值或阶调值以下的干扰成分。
优选的是，所述缺陷的大小为4-200像素点，所述处理方向包括X轴方向，Y轴方向，以及XY轴方向。
优选的是，所述作为缺陷抽取的对象包括：明、暗、明暗。所述明：用于只抽取比背景还明亮的缺陷；所述暗：用于只抽取比背景还暗的缺陷；所述明暗用于抽取明、暗两者的缺陷。
优选的是，所述基准值、对比值、阶调值均为0-255范围内的灰度值。
优选的是，所述对比值、基准值为抽取范围内图像灰度浓度值的平均值。
优选的是，所述对比值、基准值为抽取范围内图像灰度值浓度的中央值。
优选的是，所述对比值、基准值为一定大小的阴影曲面。
进一步优选的是，所述处理方向上抽取缺陷大小时可间隔抽取。这样可以对图像进行高速处理，处理速度更快。
有益效果：
本发明采用的技术方案中，对待处理图像和基准图像进行差分计算，可消除背景循序渐进的浓淡变化（阴影）。消除变动着的背景的浓淡变化，只抽取对比度急剧变化的部分。而不只是单纯的二值化来区分背景变化。这样就不会造成在阈值附近的灰度值的像素一会儿转变为白色（255），一会儿转变为黑色（0），进而导致误判和漏判的现象产生。同时，通过设定增益值，提高对比度，能够凸显相应的缺陷，检测到一般检测***难以分辨的缺陷。
具体实施方式
下面将结合具体实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明的保护的范围。
本发明提出一种实时浓淡补正的图像预处理方法，取消工件表面由于光照原因导致的阴影部分或者是光照不均匀部分。本发明采用以下技术方案：
实时浓淡补正的图像预处理方法，其特征在于所述图像预处理方法包括以下步骤：
a.设置基准图像和待处理图像；
b.指定所要抽取缺陷的大小和处理方向；
c.选择所要作为缺陷抽取的对象；
d.选定一个对比值，设定一个阈值，对待处理图像的对比值和标准图像的基准值进行差分计算，所得差分计算的结果中滤去绝对值小于所述阈值的缺陷点；
e.对步骤d处理所得的图像设定增益值，提高对比度；
f.设置一个阶调值，指定过滤阶调值或阶调值以下的干扰成分。
优选的是，所述缺陷的大小为4-200像素点，所述处理方向包括X轴方向，Y轴方向，以及XY轴方向。
优选的是，所述作为缺陷抽取的对象包括：明、暗、明暗。所述明：用于只抽取比背景还明亮的缺陷；所述暗：用于只抽取比背景还暗的缺陷；所述明暗用于抽取明、暗两者的缺陷。
所述基准值、对比值、阶调值均为0-255范围内的灰度值。
本发明的另一种实施例中所述对比值、基准值可以为为抽取范围内图像灰度浓度值的平均值。
本发明的再一种实施例中所述对比值、基准值可以为抽取范围内图像灰度值浓度的中央值。
本发明的第三实施例中，所述对比值、基准值可以为一定大小的阴影曲面。
进一步优选的是，所述处理方向上抽取缺陷大小时可间隔抽取。这样可以对图像进行高速处理，处理速度更快。
综上所述，本发明采用的技术方案中，对待处理图像和基准图像进行差分计算，可消除背景循序渐进的浓淡变化（阴影）。消除变动着的背景的浓淡变化，只抽取对比度急剧变化的部分。而不只是单纯的二值化来区分背景变化。这样就不会造成在阈值附近的灰度值的像素一会儿转变为白色（255），一会儿转变为黑色（0），进而导致误判和漏判的现象产生。同时，通过设定增益值，提高对比度，能够凸显相应的缺陷，检测到一般检测***难以分辨的缺陷。
Claims (8)
1.实时浓淡补正的图像预处理方法，其特征在于所述图像预处理方法包括以下步骤：
设置基准图像和待处理图像；
指定所要抽取缺陷的大小和处理方向；
选择所要作为缺陷抽取的对象；
选定一个对比值，设定一个阈值，对待处理图像的对比值和标准图像的基准值进行差分计算，所得差分计算的结果中滤去绝对值小于所述阈值的缺陷点；
对步骤d处理所得的图像设定增益值，提高对比度；
设置一个阶调值，指定过滤阶调值或阶调值以下的干扰成分。
2.如权利要求1所述的实时浓淡补正的图像预处理方法，其特征在于所述缺陷的大小为4-200像素点，所述处理方向包括X轴方向，Y轴方向，以及XY轴方向。
3.如权利要求1所述的实时浓淡补正的图像预处理方法，其特征在于所述作为缺陷抽取的对象包括：明、暗、明暗。
4.如权利要求1所述的实时浓淡补正的图像预处理方法，其特征在于所述基准值、对比值、阶调值均为0-255范围内的灰度值。
5.如权利要求1所述的实施浓淡补正的图像预处理方法，其特征在于所述对比值、基准值为抽取范围内图像灰度浓度值的平均值。
6.如权利要求1所述的实时浓淡补正的图像与处理方法，其特征在于所述对比值、基准值为抽取范围内图像灰度值浓度的中央值。
7.如权利要求1所述的实时浓淡补正的图像与处理方法，其特征在于所述对比值、基准值为一定大小的阴影曲面。
8.如权利要求7所述的实时浓淡补正的图像与处理方法，其特征在于在所述处理方向上抽取缺陷大小时可间隔抽取。
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