CN109064508B - 一种激光光斑检测方法及*** - Google Patents
一种激光光斑检测方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种激光光斑检测方法及***。所述方法包括:获取多帧连续的背景图像和光斑图像;计算背景图像的总体平均像素值和帧平均图像;计算第一噪声基线值;确定光斑图像的第一光斑区域和第二光斑区域;计算第二噪声基线值和第三噪声基线值;计算第一质心坐标和第一光斑半径;计算第二质心坐标和第二光斑半径;判断第一光斑半径与第二光斑半径的差值是否大于预设误差值;若是,则改变第一光斑区域和第二光斑区域的大小,并返回计算第二噪声基线值和第三噪声基线值;若否,则依据第一质心坐标、第一光斑半径、第二质心坐标和第二光斑半径确定光斑图像的质心坐标和直径。采用本发明的方法或***能够提高激光光斑的检测精度。
Description
技术领域
本发明涉及激光光束性能检测技术领域,特别是涉及一种激光光斑检测方法及***。
背景技术
目前精确检测光斑在激光传输、天文观测、激光质量评价、光束大小检测等方面有着广泛的应用。激光光斑的检测方法主要有套孔法、刀口法、图像传感器检测法、照相法、狭缝法、阈值时间法等。照相法的缺点是不易控制曝光时间从而容易造成曝光过度或不足,影响光斑检测的精度,并且数据处理麻烦;扫描法的缺点是不能同时确定最小光斑位置及其尺寸,并且测量精度受探测器响应频率及响应时间的影响;阈值时间法的缺点是可能由于能量积累烧坏靶材或阈值能量较高从而影响检测的精度。
由于在采集光斑图像的过程中,电噪声,光噪声等都对光斑的检测精度存在较大影响,因此,目前通常采用的图像传感器检测法是采用基线阈值法和窗口法来降低噪声的影响。基线阈值法是通过设定基线来提高光斑图像的信噪比,但是,当信号与噪声交替在一起时,无法完成信号与噪声的分离;窗口法是通过改变探测窗口尺寸来减小噪声的影响,但是只能减少窗口外的噪声对激光光斑大小计算的影响,对探测窗口内的噪声却无能为力。
现有的激光光斑的检测方法由于受到各种因素的制约,造成检测精度不高。
发明内容
基于此,有必要提供一种激光光斑检测方法及***,以提高激光光斑的检测精度。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种激光光斑检测方法,包括:
获取多帧连续的背景图像;所述背景图像是激光器发出的激光光束经遮光板遮挡后在图像传感器中呈现的图像;
依据多帧连续的背景图像的像素值,得到所述背景图像的总体平均像素值和帧平均图像;
依据所述总体平均像素值和所述帧平均图像,计算第一噪声基线值;所述第一噪声基线值为背景图像的噪声基线值;
获取光斑图像;所述光斑图像是激光器发出的激光光束入射到图像传感器中呈现的图像;
确定所述光斑图像的第一光斑区域和第二光斑区域;所述第一光斑区域是依据第一阈值确定的,所述第二光斑区域是依据第二阈值确定的;所述第一阈值为第一噪声基线值;所述第二阈值是利用大津法确定的;
计算第二噪声基线值和第三噪声基线值;所述第二噪声基线值为所述第一光斑区域的噪声基线值,所述第三噪声基线值为所述第二光斑区域的噪声基线值;
依据所述第二噪声基线值计算第一质心坐标和第一光斑半径;所述第一质心坐标为所述第一光斑区域的质心坐标;所述第一光斑半径为所述第一光斑区域的光斑半径;
依据所述第三噪声基线值计算第二质心坐标和第二光斑半径;所述第二质心坐标为所述第二光斑区域的质心坐标;所述第二光斑半径为所述第二光斑区域的光斑半径;
判断所述第一光斑半径与所述第二光斑半径的差值是否大于预设误差值;
若是,则改变所述第一光斑区域和所述第二光斑区域的大小,并返回所述计算第二噪声基线值和第三噪声基线值;
若否,则依据所述第一质心坐标、所述第一光斑半径、所述第二质心坐标和所述第二光斑半径确定所述光斑图像的质心坐标和直径。
可选的,所述依据多帧连续的背景图像的像素值,得到所述背景图像的总体平均像素值和帧平均图像,具体包括:
依据多帧连续的背景图像的像素值,计算每帧所述背景图像的平均像素值;具体为
其中,Ak表示第k帧背景图像的平均像素值,fk(i,j)表示第k帧背景图像第i行第j列的像素值,M表示背景图像的宽,N表示背景图像的高;
计算所述背景图像的总体平均像素值
其中,n表示总帧数;
依据多帧连续的背景图像的像素值,得到帧平均图像
其中,fn表示第n帧背景图像的像素值。
可选的,所述依据所述总体平均像素值和所述帧平均图像,计算第一噪声基线值,具体包括:
对所述帧平均图像进行均值滤波和平滑处理,得到处理后的帧平均图像;
计算处理后的帧平均图像的平均像素值
其中,Q′(i,j)表示处理后的帧平均图像第i行第j列的像素值,M表示背景图像的宽,N表示背景图像的高;
计算处理后的帧平均图像的标准差
计算第一噪声基线值
可选的,所述确定所述光斑图像的第一光斑区域和第二光斑区域,具体包括:
将所述光斑图像中像素值低于第一阈值的像素点的像素值确定为0,高于第一阈值的像素点的像素值确定为1;
生成第一阈值对应的二值图像;
采用八邻域连通域算法对第一阈值对应的二值图像进行处理,得到多个第一连通域;
将面积最大的第一光连通域确定为第一光斑区域;
采用大津法对所述光斑图像进行处理,得到第二阈值;
将所述光斑图像中像素值低于所述第二阈值的像素点的像素值确定为0,高于所述第二阈值的像素点的像素值确定为1;
生成第二阈值对应的二值图像;
采用八邻域连通域算法对第二阈值对应的二值图像进行处理,得到多个第二连通域;
将面积最大的第二连通域确定为第二光斑区域。
可选的,所述计算第二噪声基线值和第三噪声基线值,具体包括:
将所述背景图像的噪声基线值确定为第二噪声基线值;
将所述第二光斑区域扩大一倍,得到光斑有效区域;
判断所述光斑有效区域内是否存在低于所述背景图像的噪声基线值的像素值;
若是,则统计所述光斑有效区域内所有的负噪声值;所述负噪声值为低于所述背景图像的噪声基线值的像素值;
依据所有的负噪声值确定第三噪声基线值;
若否,则将所述背景图像的噪声基线值确定为第三噪声基线值。
可选的,依据所述第二噪声基线值计算第一质心坐标和第一光斑半径,具体为:
所述第一质心坐标为(Cx1,Cy1),
其中,m、n分别表示第一光斑区域的长和宽,I1(i,j)为第一光斑区域第i行第j列处的像素值,其中,0<i<m,0<j<n,S1表示第二噪声基线值;
Rx1为第一光斑区域的x轴方向的光斑半径,Ry1为第一光斑区域的y轴方向的光斑半径。
可选的,依据依据所述第三噪声基线值计算第二质心坐标和第二光斑半径,具体为:
所述第二质心坐标为(Cx2,Cy2),
其中,g、h分别表示第二光斑区域的长和宽,I2(i,j)为第二光斑区域第i行第j列处的像素值,0<i<g,0<j<h,S2表示第三噪声基线值;
Rx2为第二光斑区域的x轴方向的光斑半径,Ry2为第二光斑区域的y轴方向的光斑半径。
可选的,所述若是,则改变所述第一光斑区域和所述第二光斑区域的大小,具体为:
若Rx1-Rx2>ζ,Ry1-Ry2>ζ时,则将所述第一光斑区域的x轴方向缩小将所述第一光斑区域的y轴方向缩小将所述第二光斑区域的x轴方向扩展将所述第二光斑区域的y轴方向扩展其中Rx1为第一光斑区域的x轴方向的光斑半径,Ry1为第一光斑区域的y轴方向的光斑半径,Rx2为第二光斑区域的x轴方向的光斑半径,Ry2为第二光斑区域的y轴方向的光斑半径,Dx1为第一光斑区域的x轴方向的光斑直径,Dy1为第一光斑区域的y轴方向的光斑直径,Dx2为第二光斑区域的x轴方向的光斑直径,Dy2为第二光斑区域的y轴方向的光斑直径,ζ为预设误差值;
可选的,所述依据所述第一质心坐标、所述第一光斑半径、所述第二质心坐标和所述第二光斑半径确定所述光斑图像的质心坐标和直径,具体为:
将所述第一质心坐标和所述第二质心坐标的平均值确定为所述光斑图像的质心坐标;
依据所述第一光斑半径和所述第二光斑半径的平均值确定所述光斑图像的直径。
本发明还提供了一种激光光斑检测***,所述***包括:激光器、光学衰减组件、透镜、衰减片、图像传感器、处理器和遮光板;
所述激光器用于发出激光光束;所述光学衰减组件设置在所述激光器的输出光路上;所述透镜设置在所述光学衰减组件的出射光路上;所述衰减片设置在所述透镜的出射光路上;所述图像传感器与所述衰减片固定连接,用于使穿过所述衰减片的光束形成光斑图像;所述处理器与所述图像传感器电连接,用于检测所述光斑图像的质心坐标和直径;当所述处理器获取背景图像时,在所述透镜与所述衰减片之间还设置有遮光板;
所述处理器包括:
第一获取模块,用于获取多帧连续的背景图像;所述背景图像是激光器发出的激光光束经遮光板遮挡后在图像传感器中呈现的图像;
第一计算模块,用于依据多帧连续的背景图像的像素值,得到所述背景图像的总体平均像素值和帧平均图像;
第二计算模块,用于依据所述总体平均像素值和所述帧平均图像,计算第一噪声基线值;所述第一噪声基线值为背景图像的噪声基线值;
第二获取模块,用于获取光斑图像;所述光斑图像是激光器发出的激光光束入射到图像传感器中呈现的图像;
第一确定模块,用于确定所述光斑图像的第一光斑区域和第二光斑区域;所述第一光斑区域是依据第一阈值确定的,所述第二光斑区域是依据第二阈值确定的;所述第一阈值为第一噪声基线值;所述第二阈值是利用大津法确定的;
第三计算模块,用于计算第二噪声基线值和第三噪声基线值;所述第二噪声基线值为所述第一光斑区域的噪声基线值,所述第三噪声基线值为所述第二光斑区域的噪声基线值;
第四计算模块,用于依据所述第二噪声基线值计算第一质心坐标和第一光斑半径;所述第一质心坐标为所述第一光斑区域的质心坐标;所述第一光斑半径为所述第一光斑区域的光斑半径;
第五计算模块,用于依据所述第三噪声基线值计算第二质心坐标和第二光斑半径;所述第二质心坐标为所述第二光斑区域的质心坐标;所述第二光斑半径为所述第二光斑区域的光斑半径;
判断模块,用于判断所述第一光斑半径与所述第二光斑半径的差值是否大于预设误差值;
光斑区域更改模块,用于若所述第一光斑半径与所述第二光斑半径的差值大于预设误差值,则改变所述第一光斑区域和所述第二光斑区域的大小,并返回所述第三计算模块;
第二确定模块,用于若所述第一光斑半径与所述第二光斑半径的差值小于或等于预设误差值,则依据所述第一质心坐标、所述第一光斑半径、所述第二质心坐标和所述第二光斑半径确定所述光斑图像的质心坐标和直径。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明提出了一种激光光斑检测方法及***,通过统计背景噪声,在计算光斑质心和直径时,把光斑区域内的像素值减去噪声值,提高了精确度,去除了背景噪声的影响;利用区域迭代的方法进行区域的双边收缩,每迭代一次均改变一次第一光斑区域和第二光斑区域的大小,重新计算光斑质心和大小,当第一光斑区域与第二光斑区域的半径差值小于一定误差时,确定光斑大小,提高了光斑计算的精确度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一种激光光斑检测方法的流程图;
图2为本发明实施例一种激光光斑检测***的结构示意图;
图3为处理器的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,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他实施例,都属于本发明保护的范围。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明实施例一种激光光斑检测方法的流程图。
参见图1,实施例的激光光斑检测方法,包括:
步骤S1:获取多帧连续的背景图像。
所述背景图像是激光器发出的激光光束经遮光板遮挡后在图像传感器中呈现的图像。
步骤S2:依据多帧连续的背景图像的像素值,得到所述背景图像的总体平均像素值和帧平均图像。具体的:
依据多帧连续的背景图像的像素值,计算每帧所述背景图像的平均像素值;具体为
其中,Ak表示第k帧背景图像的平均像素值,fk(i,j)表示第k帧背景图像第i行第j列的像素值,M表示背景图像的宽,N表示背景图像的高;
计算所述背景图像的总体平均像素值
其中,n表示总帧数;
依据多帧连续的背景图像的像素值,得到帧平均图像
其中,fn表示第n帧背景图像的像素值。
步骤S3:依据所述总体平均像素值和所述帧平均图像,计算第一噪声基线值。
所述第一噪声基线值为背景图像的噪声基线值。所述步骤S3,具体为:
对所述帧平均图像进行均值滤波和平滑处理,得到处理后的帧平均图像;
计算处理后的帧平均图像的平均像素值
其中,Q′(i,j)表示处理后的帧平均图像第i行第j列的像素值,M表示背景图像的宽,N表示背景图像的高;
计算处理后的帧平均图像的标准差
计算第一噪声基线值
步骤S4:获取光斑图像。
所述光斑图像是激光器发出的激光光束入射到图像传感器中呈现的图像。
步骤S5:确定所述光斑图像的第一光斑区域和第二光斑区域。
所述第一光斑区域是依据第一阈值确定的,所述第二光斑区域是依据第二阈值确定的;所述第一阈值为第一噪声基线值;所述第二阈值是利用大津法确定的。具体的:
将所述光斑图像中像素值低于第一阈值的像素点的像素值确定为0,高于第一阈值的像素点的像素值确定为1;
生成第一阈值对应的二值图像;
采用八邻域连通域算法对第一阈值对应的二值图像进行处理,得到多个第一连通域;
将面积最大的第一光连通域确定为第一光斑区域;
采用大津法对所述光斑图像进行处理,得到第二阈值;
将所述光斑图像中像素值低于所述第二阈值的像素点的像素值确定为0,高于所述第二阈值的像素点的像素值确定为1;
生成第二阈值对应的二值图像;
采用八邻域连通域算法对第二阈值对应的二值图像进行处理,得到多个第二连通域;
将面积最大的第二连通域确定为第二光斑区域。
步骤S6:计算第二噪声基线值和第三噪声基线值。
所述第二噪声基线值为所述第一光斑区域的噪声基线值,所述第三噪声基线值为所述第二光斑区域的噪声基线值。所述步骤S6具体为:
将所述背景图像的噪声基线值确定为第二噪声基线值;
将所述第二光斑区域扩大一倍,得到光斑有效区域;
判断所述光斑有效区域内是否存在低于所述背景图像的噪声基线值的像素值;
若是,则统计所述光斑有效区域内所有的负噪声值;所述负噪声值为低于所述背景图像的噪声基线值的像素值;
依据所有的负噪声值确定第三噪声基线值
其中,Dk(k>0)为光斑有效区域内的低于背景图像的噪声基线值的像素值,即负噪声值,k表示光斑有效区域内的低于背景图像的噪声基线值的像素值的总个数;
若否,则将所述背景图像的噪声基线值确定为第三噪声基线值。
步骤S7:依据所述第二噪声基线值计算第一质心坐标和第一光斑半径。
所述第一质心坐标为所述第一光斑区域的质心坐标;所述第一光斑半径为所述第一光斑区域的光斑半径。具体的,对得到的第一光斑区域内的像素坐标进行归一化,检测像素是否在以第一光斑区域中心为原点,半径为1的圆形区域内,对圆形区域内的像素,使用矩法理论计算光斑的质心坐标和直径。
所述第一质心坐标为(Cx1,Cy1),
其中,m、n分别表示第一光斑区域的长和宽,I1(i,j)为第一光斑区域第i行第j列处的像素值,其中,0<i<m,0<j<n,S1表示第二噪声基线值;
Rx1为第一光斑区域的x轴方向的光斑半径,Ry1为第一光斑区域的y轴方向的光斑半径。
步骤S8:依据所述第三噪声基线值计算第二质心坐标和第二光斑半径。
所述第二质心坐标为所述第二光斑区域的质心坐标;所述第二光斑半径为所述第二光斑区域的光斑半径。具体的,对得到的第二光斑区域内的像素坐标进行归一化,检测像素是否在以第二光斑区域中心为原点,半径为1的圆形区域内,对圆形区域内的像素,使用矩法理论计算光斑的质心坐标和直径。
所述第二质心坐标为(Cx2,Cy2),
其中,g、h分别表示第二光斑区域的长和宽,I2(i,j)为第二光斑区域第i行第j列处的像素值,0<i<g,0<j<h,S2表示第三噪声基线值;
Rx2为第二光斑区域的x轴方向的光斑半径,Ry2为第二光斑区域的y轴方向的光斑半径。
步骤S9:判断所述第一光斑半径与所述第二光斑半径的差值是否大于预设误差值。
若是,则执行步骤S10;若否,则执行步骤S11。
步骤S10:改变所述第一光斑区域和所述第二光斑区域的大小,并返回所述步骤S6。具体为:
若Rx1-Rx2>ζ,Ry1-Ry2>ζ时,则将所述第一光斑区域的x轴方向缩小将所述第一光斑区域的y轴方向缩小将所述第二光斑区域的x轴方向扩展将所述第二光斑区域的y轴方向扩展其中Rx1为第一光斑区域的x轴方向的光斑半径,Ry1为第一光斑区域的y轴方向的光斑半径,Rx2为第二光斑区域的x轴方向的光斑半径,Ry2为第二光斑区域的y轴方向的光斑半径,Dx1为第一光斑区域的x轴方向的光斑直径,Dy1为第一光斑区域的y轴方向的光斑直径,Dx2为第二光斑区域的x轴方向的光斑直径,Dy2为第二光斑区域的y轴方向的光斑直径,ζ为预设误差值;
步骤S11:依据所述第一质心坐标、所述第一光斑半径、所述第二质心坐标和所述第二光斑半径确定所述光斑图像的质心坐标和直径。具体的:
将所述第一质心坐标和所述第二质心坐标的平均值确定为所述光斑图像的质心坐标;
依据所述第一光斑半径和所述第二光斑半径的平均值确定所述光斑图像的直径。
本实施例的激光光斑检测方法,通过统计背景噪声,在计算光斑质心和直径时,把光斑区域内的像素值减去噪声值,提高了精确度,去除了背景噪声的影响;利用区域迭代的方法进行区域的双边收缩,每迭代一次均改变一次第一光斑区域和第二光斑区域的大小,重新计算光斑质心和大小,当第一光斑区域与第二光斑区域的半径差值小于一定误差时,确定光斑大小,提高了光斑计算的精确度。
本发明还提供了一种激光光斑检测***,图2为本发明实施例一种激光光斑检测***的结构示意图,图3为处理器的结构示意图。
参见图2和图3,实施例的激光光斑检测***包括:激光器21、光学衰减组件22、透镜23、衰减片24、图像传感器25、处理器26和遮光板27。
所述激光器21用于发出激光光束;所述光学衰减组件22设置在所述激光器21的输出光路上;所述透镜23设置在所述光学衰减组件22的出射光路上;所述衰减片24设置在所述透镜23的出射光路上;所述图像传感器25与所述衰减片24固定连接,用于使穿过所述衰减片24的光束形成光斑图像;所述处理器26与所述图像传感器25电连接,用于检测所述光斑图像的质心坐标和直径;当所述处理器26获取背景图像时,在所述透镜23与所述衰减片24之间还设置有遮光板27。
所述处理器26包括:
第一获取模块261,用于获取多帧连续的背景图像;所述背景图像是激光器发出的激光光束经遮光板遮挡后在图像传感器中呈现的图像;
第一计算模块262,用于依据多帧连续的背景图像的像素值,得到所述背景图像的总体平均像素值和帧平均图像;
第二计算模块263,用于依据所述总体平均像素值和所述帧平均图像,计算第一噪声基线值;所述第一噪声基线值为背景图像的噪声基线值;
第二获取模块264,用于获取光斑图像;所述光斑图像是激光器发出的激光光束入射到图像传感器中呈现的图像;
第一确定模块265,用于确定所述光斑图像的第一光斑区域和第二光斑区域;所述第一光斑区域是依据第一阈值确定的,所述第二光斑区域是依据第二阈值确定的;所述第一阈值为第一噪声基线值;所述第二阈值是利用大津法确定的;
第三计算模块266,用于计算第二噪声基线值和第三噪声基线值;所述第二噪声基线值为所述第一光斑区域的噪声基线值,所述第三噪声基线值为所述第二光斑区域的噪声基线值;
第四计算模块267,用于依据所述第二噪声基线值计算第一质心坐标和第一光斑半径;所述第一质心坐标为所述第一光斑区域的质心坐标;所述第一光斑半径为所述第一光斑区域的光斑半径;
第五计算模块268,用于依据所述第三噪声基线值计算第二质心坐标和第二光斑半径;所述第二质心坐标为所述第二光斑区域的质心坐标;所述第二光斑半径为所述第二光斑区域的光斑半径;
判断模块269,用于判断所述第一光斑半径与所述第二光斑半径的差值是否大于预设误差值;
光斑区域更改模块270,用于若所述第一光斑半径与所述第二光斑半径的差值大于预设误差值,则改变所述第一光斑区域和所述第二光斑区域的大小,并返回所述第三计算模块;
第二确定模块271,用于若所述第一光斑半径与所述第二光斑半径的差值小于或等于预设误差值,则依据所述第一质心坐标、所述第一光斑半径、所述第二质心坐标和所述第二光斑半径确定所述光斑图像的质心坐标和直径。
本发明的激光光斑检测***,通过统计背景噪声,在计算光斑质心和直径时,把光斑区域内的像素值减去噪声值,提高了精确度,去除了背景噪声的影响;利用区域迭代的方法进行区域的双边收缩,每迭代一次均改变一次第一光斑区域和第二光斑区域的大小,重新计算光斑质心和大小,当第一光斑区域与第二光斑区域的半径差值小于一定误差时,确定光斑大小,提高了光斑计算的精确度。
本说明书中对于实施例公开的***而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (9)
1.一种激光光斑检测方法,其特征在于,包括:
获取多帧连续的背景图像;所述背景图像是激光器发出的激光光束经遮光板遮挡后在图像传感器中呈现的图像;
依据多帧连续的背景图像的像素值,得到所述背景图像的总体平均像素值和帧平均图像;
依据所述总体平均像素值和所述帧平均图像,计算第一噪声基线值;所述第一噪声基线值为背景图像的噪声基线值;
获取光斑图像;所述光斑图像是激光器发出的激光光束入射到图像传感器中呈现的图像;
确定所述光斑图像的第一光斑区域和第二光斑区域;所述第一光斑区域是依据第一阈值确定的,所述第二光斑区域是依据第二阈值确定的;所述第一阈值为第一噪声基线值;所述第二阈值是利用大津法确定的;
计算第二噪声基线值和第三噪声基线值;所述第二噪声基线值为所述第一光斑区域的噪声基线值,所述第三噪声基线值为所述第二光斑区域的噪声基线值;
依据所述第二噪声基线值计算第一质心坐标和第一光斑半径;所述第一质心坐标为所述第一光斑区域的质心坐标;所述第一光斑半径为所述第一光斑区域的光斑半径;
依据所述第三噪声基线值计算第二质心坐标和第二光斑半径;所述第二质心坐标为所述第二光斑区域的质心坐标;所述第二光斑半径为所述第二光斑区域的光斑半径;
判断所述第一光斑半径与所述第二光斑半径的差值是否大于预设误差值;
若是,则改变所述第一光斑区域和所述第二光斑区域的大小,并返回所述计算第二噪声基线值和第三噪声基线值;
若否,则依据所述第一质心坐标、所述第一光斑半径、所述第二质心坐标和所述第二光斑半径确定所述光斑图像的质心坐标和直径;
所述依据所述总体平均像素值和所述帧平均图像,计算第一噪声基线值,具体包括:
对所述帧平均图像进行均值滤波和平滑处理,得到处理后的帧平均图像;
计算处理后的帧平均图像的平均像素值
其中,Q′(i,j)表示处理后的帧平均图像第i行第j列的像素值,M表示背景图像的宽,N表示背景图像的高;
计算处理后的帧平均图像的标准差
计算第一噪声基线值
3.根据权利要求1所述的一种激光光斑检测方法,其特征在于,所述确定所述光斑图像的第一光斑区域和第二光斑区域,具体包括:
将所述光斑图像中像素值低于第一阈值的像素点的像素值确定为0,高于第一阈值的像素点的像素值确定为1;
生成第一阈值对应的二值图像;
采用八邻域连通域算法对第一阈值对应的二值图像进行处理,得到多个第一连通域;
将面积最大的第一光连通域确定为第一光斑区域;
采用大津法对所述光斑图像进行处理,得到第二阈值;
将所述光斑图像中像素值低于所述第二阈值的像素点的像素值确定为0,高于所述第二阈值的像素点的像素值确定为1;
生成第二阈值对应的二值图像;
采用八邻域连通域算法对第二阈值对应的二值图像进行处理,得到多个第二连通域;
将面积最大的第二连通域确定为第二光斑区域。
4.根据权利要求1所述的一种激光光斑检测方法,其特征在于,所述计算第二噪声基线值和第三噪声基线值,具体包括:
将所述背景图像的噪声基线值确定为第二噪声基线值;
将所述第二光斑区域扩大一倍,得到光斑有效区域;
判断所述光斑有效区域内是否存在低于所述背景图像的噪声基线值的像素值;
若是,则统计所述光斑有效区域内所有的负噪声值;所述负噪声值为低于所述背景图像的噪声基线值的像素值;
依据所有的负噪声值确定第三噪声基线值;
若否,则将所述背景图像的噪声基线值确定为第三噪声基线值。
7.根据权利要求1所述的一种激光光斑检测方法,其特征在于,所述若是,则改变所述第一光斑区域和所述第二光斑区域的大小,具体为:
若Rx1-Rx2>ζ,Ry1-Ry2>ζ时,则将所述第一光斑区域的x轴方向缩小将所述第一光斑区域的y轴方向缩小将所述第二光斑区域的x轴方向扩展将所述第二光斑区域的y轴方向扩展其中Rx1为第一光斑区域的x轴方向的光斑半径,Ry1为第一光斑区域的y轴方向的光斑半径,Rx2为第二光斑区域的x轴方向的光斑半径,Ry2为第二光斑区域的y轴方向的光斑半径,Dx1为第一光斑区域的x轴方向的光斑直径,Dy1为第一光斑区域的y轴方向的光斑直径,Dx2为第二光斑区域的x轴方向的光斑直径,Dy2为第二光斑区域的y轴方向的光斑直径,ζ为预设误差值;
8.根据权利要求1所述的一种激光光斑检测方法,其特征在于,所述依据所述第一质心坐标、所述第一光斑半径、所述第二质心坐标和所述第二光斑半径确定所述光斑图像的质心坐标和直径,具体为:
将所述第一质心坐标和所述第二质心坐标的平均值确定为所述光斑图像的质心坐标;
依据所述第一光斑半径和所述第二光斑半径的平均值确定所述光斑图像的直径。
9.一种激光光斑检测***,其特征在于,所述***包括:激光器、光学衰减组件、透镜、衰减片、图像传感器、处理器和遮光板;
所述激光器用于发出激光光束;所述光学衰减组件设置在所述激光器的输出光路上;所述透镜设置在所述光学衰减组件的出射光路上;所述衰减片设置在所述透镜的出射光路上;所述图像传感器与所述衰减片固定连接,用于使穿过所述衰减片的光束形成光斑图像;所述处理器与所述图像传感器电连接,用于检测所述光斑图像的质心坐标和直径;当所述处理器获取背景图像时,在所述透镜与所述衰减片之间还设置有遮光板;
所述处理器包括:
第一获取模块,用于获取多帧连续的背景图像;所述背景图像是激光器发出的激光光束经遮光板遮挡后在图像传感器中呈现的图像;
第一计算模块,用于依据多帧连续的背景图像的像素值,得到所述背景图像的总体平均像素值和帧平均图像;
第二计算模块,用于依据所述总体平均像素值和所述帧平均图像,计算第一噪声基线值;所述第一噪声基线值为背景图像的噪声基线值;
第二获取模块,用于获取光斑图像;所述光斑图像是激光器发出的激光光束入射到图像传感器中呈现的图像;
第一确定模块,用于确定所述光斑图像的第一光斑区域和第二光斑区域;所述第一光斑区域是依据第一阈值确定的,所述第二光斑区域是依据第二阈值确定的;所述第一阈值为第一噪声基线值;所述第二阈值是利用大津法确定的;
第三计算模块,用于计算第二噪声基线值和第三噪声基线值;所述第二噪声基线值为所述第一光斑区域的噪声基线值,所述第三噪声基线值为所述第二光斑区域的噪声基线值;
第四计算模块,用于依据所述第二噪声基线值计算第一质心坐标和第一光斑半径;所述第一质心坐标为所述第一光斑区域的质心坐标;所述第一光斑半径为所述第一光斑区域的光斑半径;
第五计算模块,用于依据所述第三噪声基线值计算第二质心坐标和第二光斑半径;所述第二质心坐标为所述第二光斑区域的质心坐标;所述第二光斑半径为所述第二光斑区域的光斑半径;
判断模块,用于判断所述第一光斑半径与所述第二光斑半径的差值是否大于预设误差值;
光斑区域更改模块,用于若所述第一光斑半径与所述第二光斑半径的差值大于预设误差值,则改变所述第一光斑区域和所述第二光斑区域的大小,并返回所述第三计算模块;
第二确定模块,用于若所述第一光斑半径与所述第二光斑半径的差值小于或等于预设误差值,则依据所述第一质心坐标、所述第一光斑半径、所述第二质心坐标和所述第二光斑半径确定所述光斑图像的质心坐标和直径;
所述依据所述总体平均像素值和所述帧平均图像,计算第一噪声基线值,具体包括:
对所述帧平均图像进行均值滤波和平滑处理,得到处理后的帧平均图像;
计算处理后的帧平均图像的平均像素值
其中,Q′(i,j)表示处理后的帧平均图像第i行第j列的像素值,M表示背景图像的宽,N表示背景图像的高;
计算处理后的帧平均图像的标准差
计算第一噪声基线值
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Families Citing this family (6)
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103455813A (zh) * | 2013-08-31 | 2013-12-18 | 西北工业大学 | 一种ccd图像测量***光斑中心定位的方法 |
CN104966308A (zh) * | 2015-06-12 | 2015-10-07 | 深圳大学 | 一种计算激光光束光斑大小的方法 |
CN107633493A (zh) * | 2017-09-28 | 2018-01-26 | 珠海博明视觉科技有限公司 | 一种适用于工业检测的自适应背景扣除的方法 |
CN108088427A (zh) * | 2017-12-30 | 2018-05-29 | 浙江维思无线网络技术有限公司 | 一种面状激光束发送方法及装置 |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103455813A (zh) * | 2013-08-31 | 2013-12-18 | 西北工业大学 | 一种ccd图像测量***光斑中心定位的方法 |
US10062012B1 (en) * | 2014-10-22 | 2018-08-28 | Kla-Tencor Corp. | Finding patterns in a design based on the patterns and their surroundings |
CN104966308A (zh) * | 2015-06-12 | 2015-10-07 | 深圳大学 | 一种计算激光光束光斑大小的方法 |
CN107633493A (zh) * | 2017-09-28 | 2018-01-26 | 珠海博明视觉科技有限公司 | 一种适用于工业检测的自适应背景扣除的方法 |
CN108088427A (zh) * | 2017-12-30 | 2018-05-29 | 浙江维思无线网络技术有限公司 | 一种面状激光束发送方法及装置 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
"An improved algorithm of laser spot center detection in strong noise background";Le Zhang 等;《Proc. SPIE 10616, 2017 International Conference on Optical Instruments and Technology: Optical Systems and Modern Optoelectronic Instruments》;20180110;全文 * |
"Estimation and display for far-field energy density distribution of laser spot";Jin Duan 等;《2012 International Conference on Optoelectronics and Microelectronics》;20121031;全文 * |
"激光照射光斑检测方法";戴淖敏 等;《长春理工大学学报(自然科学版)》;20150228;第38卷(第1期);第119-123页 * |
"自动对焦的多路激光光斑中心定位算法";程马兵;《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》;20180315(第03期);全文 * |
Also Published As
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