CN113436214A - 布氏硬度压痕圆测量方法、***及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种布氏硬度压痕圆测量方法、***及计算机可读存储介质，包括：获取试样上硬度压痕圆的彩色图像；对彩色图像进行预处理，得到二值图像；对二值图像在不同方向上进行边缘检测及处理，得到点在二值图像上的点集合及值集合；对得到的点集合求交集，并对交集进行筛选，得到坐标点集合，对中坐标点集合点进行连续性分析、噪点去除后，对坐标点集合进行最小二乘拟合，得到布氏硬度压痕圆的直径和圆心坐标。
Description
技术领域
本发明涉及布氏硬度压痕圆测量领域，具体而言是一种基于计算机视觉的布氏硬度压痕圆测量方法***及计算机可读存储介质。
背景技术
布氏硬度试验压痕具有一定大小，测得的硬度值比较准确，广泛应于材料特性检验，然而现有的人工测量方法是利用显微镜认为标定压痕圆大小，受仪器精度和人为操作影响，误差大，效率低。
近些年来关于压痕圆自动检测装置及相关方法对不同材质、不同粗糙度、不同纹理的表面适应性较差，不能得到正确的结果；利用经典Hough圆变换算法进行检测运算量大、实时性差，对大批次测量和后续手持式设备开发不友好；对压痕有残缺、破损、断开拟合效果不理想。
发明内容
为了解决现有技术中存在的技术问题，本发明的目的是提供了一种设备结构简单、算法运行速度快并对试样表面质量和压痕圆自身完整性要求低且结果精确度高的布氏硬度压痕圆直径的测量方法、***及计算机可读存储介质。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
第一方面，一种基于计算机视觉的布氏硬度压痕圆测量方法，其步骤如下：
步骤1获取试样上硬度压痕圆的彩色图像；
步骤2对彩色图像进行预处理，得到二值图像；
步骤3对二值图像在不同方向上进行边缘检测及处理，得到点在二值图像上的点集合及值集合；
步骤4对得到的点集合求交集，并对交集进行筛选，得到坐标点集合，对中坐标点集合点进行连续性分析、噪点去除后，对坐标点集合进行最小二乘拟合，得到布氏硬度压痕圆的直径和圆心坐标。
第二方面，本发明还提供了一种基于计算机视觉的布氏硬度压痕圆测量***，包括：
第一模块，其用于获取试样上硬度压痕圆的彩色图像；
第二模块，对彩色图像进行预处理，得到二值图像；
第二模块，对二值图像在不同方向上进行边缘检测，得到点在二值图像上的点集合及值集合；
第二模块，对得到的点集合求交集，并对交集进行筛选，得到坐标点集合，对坐标点集合点进行连续性分析、噪点去除后，对坐标点集合进行最小二乘拟合，得到布氏硬度压痕圆的直径和圆心坐标。
第三方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述基于计算机视觉的布氏硬度压痕圆测量方法。
本发明的有益效果如下：
传统的圆检测思路大多为图像预处理，边缘检测，Hough圆变换，若图像预处理不当，该方法存在耗时长、结果不准确、阈值调整困难等缺点。本文所提方法为在不同方向进行圆检测，通过设定阈值进行点的初次筛选，然后根据不同方向上的集合求取交集进行二次筛选，再根据阈值对得到的交集进行第三次筛选，三次筛选所得到的目标点有效提高了所提取出的圆边缘点的精度，大幅度降低了噪点的数量，对不同纹理、不同表面粗糙度、不同材料拍摄所得到的图像均具有良好的适应性，无需再做其他图像操作，且操作均在二维空间上，相比于传统的Hough圆变换在三维空间求解，速度大大提高。
所述阈值参数r向上兼容，即阈值设定大小仅影响能检测到的最小圆直径，并不限制能检测到的最大圆直径，而Hough圆变换需要限制最大圆半径，相比与此，本发明所提出的方法参数整定简便，适应性强。
本发明所提出的在不同方向上进行圆检测的方法利用了圆的几何特征进行概率求解。该方法将圆的几何特征融入到边缘检测中，改变了以往边缘检测只注重局部、只注重坐标正方向(或某单一方向)的思路，改变了传统方法中的Hough圆变换在特定参数空间下利用圆的方程进行概率求解的思路。从圆检测方法本身来讲具有精度高，速度快，噪声剔除简便等优点，由于该方法还具有对不同图片适应性好的特点，使圆检测方法之前的图像预处理方法大大简便，再次缩短了方法所需要整体时间。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本发明作进一步的详细描述，但该实施例不应理解为对本发明的限制。本实施例提出的基于计算机视觉的布氏硬度压痕圆测量方法，主要包括以下步骤：
N1采集试样上硬度压痕圆的图像；
N2对图像进行预处理，得到二值图像IMG；
N3对二值图像IMG在不同方向上进行边缘检测，得到点在二值图像IMG上的点集合及值集合；
N4对得到的点集合求交集，并对交集进行筛选，得到坐标点集合R中的点进行连续性分析、噪点去除后，对坐标点集合R进行最小二乘拟合，得到布氏硬度压痕圆的直径和圆心坐标。
进一步的，下面对N1步骤进行详细说明：
N1.1使用电脑利用编写的上位机连接CCD，显示CCD拍摄到的布氏硬度压痕圆的实时图像；
N1.2将布氏硬度压痕圆挪移到合适位置，进行拍照；
(1)工业相机
| 品名 | 分辨率 | 感光面积 | 芯片 | 帧率 | 快门 | 接口 |
| 工业相机 | 1600x1200 | 4.48×3.36 | CCD | 15fps | 滚动 | USB |
(2)高清镜头
| 品名 | 焦距 | 螺纹尺寸 |
| 高清镜头 | 22mm | M12 |
(3)定制光源
| 品名 | 尺寸 | 颜色 | 亮度 |
| 环形光源 | 外径30mm内径15mm | 白色 | 可调 |
N1.3将N1.2的彩色图片存入计算机缓存，进行下一步处理；具体的，彩色图片为RGB图像，RGB图像是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化及它们之间的叠加来得到各种颜色，用来反映图像特征。
进一步的，本实施例中对N2的具体步骤进行说明如下：
N2.1将彩色图像转换为灰度图像，灰度图像是每个像素只有一个采样通道的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度，灰度图像每个像素值使用一个无符号整型字节来表示，每个字节由八位二进制数组成，故其取值范围为0～255，像素值为0代表纯黑，像素值为255代表纯白。
N2.2以阈值130对步骤2.1中灰度图像进行阈值反二值化，得到二值图像IMG，二值图像上任意一点的像素非纯白(像素值为255)即纯黑(像素值为0)；
进一步的，本实施例中对N3步骤进行详细说明：
N3.0建立笛卡尔坐标系，规定坐标系原点在图像左上角，由左到右为x轴正方向，由上到下为y轴正方向；
N3.1从左至右，从上到下逐行对图像进行遍历，具体过程如下：
N3.1.1如果某个位置(x1,y1)的像素值为最大值(即纯白色，像素值为255，下同)，检查(x1-1,y1)的像素值是否为最小值(即纯黑色，像素值为0，下同)，如果是进行步骤N3.1.2，否则继续进行N3.1.1；
N3.1.2检查(x1+1,y1)、(x1+2,y1)、(x1+3,y1)位置像素值是否都为最大值，如果是进行步骤N3.1.3，否则返回N3.1.1；
N3.1.3继续检查(x1+i,y1)的像素值，其中i的值为3～30，30为设定阀值，该阈值会限制可以检测到的最小圆半径，可根据需要进行设定，下同；记像素值为最大值的点的个数为j，若最大值的点个数j大于设定的阈值，则进行步骤N3.1.4，否则返回N3.1.1；其中阈值v表征了对噪声的容忍度，值越大对噪声容忍度越小，下同；
N3.1.4继续检查(x1+i,y1)的像素值，其中i>30,若(x1+i,y1)像素值为最大值，则将N3.1.3中的j累加1，若(x1+i,y1)值为最小值或超出图像边界，则将点(x1-1,y1)添加到集合A中，将j值添加到集合A中，结束对该点的操作，继续步骤N3.1.1-N3.1.4中的遍历，直到完成所有点的遍历。
N3.2从右至左，从上到下逐行对图像进行遍历，具体过程如下：
N3.2.1如果某个位置(x2,y2)的值为最大值，检查(x2+1,y2)的值是否为最小值，如果是进行步骤N3.2.2，否则继续进行N3.2.1；
N3.2.2检查(x2-1,y2)、(x2-2,y2)、(x2-3,y2)位置像素值是否都为最大值，如果是进行步骤N3.2.3，否则返回N3.2.1；
N3.2.3检查(x2-i,y2)的像素值，其中i的值为3～30，记像素值为最大值的点的个数为j，若j大于20，则进行步骤N3.1.4，否则返回N3.2.1；
N3.2.4继续检查(x2-i,y2)的像素值，其中i>30,若(x2-i,y2)像素值为最大值，则将N3.2.3中的j累加1，若(x2-i,y2)像素值为最小值或超出图像边界，则将点(x2+1,y2)添加到集合B中，将j值添加到集合B1中，结束对该点的操作，继续步骤N3.2.1-N3.2.4中的遍历，直到完成所有点的遍历。
N3.3从上至下，从左到右逐列对图像进行遍历，具体过程如下
N3.3.1如果某个位置(x3,y3)的值为255，检查(x3,y3-1)的值是否为最小值，如果是进行步骤N3.3.2，否则继续进行N3.3.1；
N3.3.2检查(x3,y3+1)、(x3,y3+2)、(x3,y3+3)位置像素值是否都为最大值，如果是进行步骤N3.3.3，否则返回N3.3.1；
N3.3.3检查(x3,y3+i)的像素值，其中i的值为3～30，记像素值为最大值的点的个数为j，若j大于20，则进行步骤N3.3.4，否则返回N3.3.1；
N3.3.4继续检查(x3,y3+i)的像素值，其中i>30,若(x3,y3+i)像素值为最大值，则将N3.3.3中的j累加1，若(x3,y3+i)值为最小值或超出图像边界，则将点(x3,y3-1)添加到集合C中，将j值添加到集合C1中，结束对该点的操作，继续步骤N3.3.1-N3.3.4,直到完成所有点的遍历。
N3.4从下至上，从左到右逐列对图像进行遍历，具体过程如下：
N3.4.1如果某个位置(x4,y4)的值为最大值，检查(x4,y4+1)的值是否为0，如果是进行步骤N3.3.2，否则继续进行N3.4.1；
N3.4.2检查(x4,y4-1)、(x4,y4-2)、(x4,y4-3)位置像素值是否都为最大值，如果是进行步骤N3.3.3，否则继续返回N3.4.1；
N3.4.3检查(x4,y4-i)的像素值，其中i的值为3～30，记像素值为最大值的点的个数为j，若j大于20，则进行步骤N3.4.4，否则继续进行N3.4；
N3.4.4继续检查(x4,y4+i)的像素值，其中i>30,若(x1,y1+i)像素值为最大值，则将N3.4.3中的j累加1，若(x1,y1+i)值为0或超出图像边界，则将点(x4,y4+1)添加到集合D中，将j值添加到集合D1中，结束对该点的操作，继续步骤N3.4.1-N3.4.4,直到完成所有点的遍历。
N3.5将N2的得到的图像IMG顺时针旋转45°，并在空白处填充纯黑色(即像素值为0)得到正方形图像IMG_ROTATE，对图像IMG_ROTATE进行步骤N3.1-N3.4，对得到的集合后逆时针旋转45°并进行平移变换，得到点在原图像IMG上的点集合及值集合，分别记为E，E1，F，F1，G，G1，H，H1；
进一步的，本实施例对N4步骤进行详细说明，具体过程如下：
N4.1对点集合A和点集合C求交集，得到集合AC(即A∩C)，并将AC中的点在值集合A1和C1对应的值相加，得到集合AC1；
N4.2将N4.1得到的集合AC1去除十个最大值，再将此时的最大值记为max，遍历集合AC1，若值大于max-100，(其中100为设定的阈值，其值越小得到的点越少)则将该值在坐标点集合AC1中对应的点添加到点集合R中；
N4.3对N3.1-N3.5步骤得到的集合A和集合D，集合B和集合C，集合B和集合D，集合E和集合G,集合E和集合H,集合F和集合G,集合F和集合H，分别重复步骤N4.1-N4.2,其结果均存储在点集合R中；
N4.4对N4中所得点集合R所有元素进行最小二乘拟合，得到布氏硬度压痕圆的以像素个数为单位的半径为492.8556，圆心坐标为(571,730)，根据图片的像素尺寸与实际尺寸的换算矩阵，计算得到压痕圆实际直径d为3.4508mm。
进一步的，在得到压痕圆的实际直径后，若进一步需要计算材料硬度值时，一方面可以根据硬度值计算的标准公式
计算出硬度,其中，D为布氏硬度试验中所用压头时所用压头直径，大小为10mm，P为布氏硬度试验中所用载荷,大小为1000kgf，最终得出材料硬度为103.6HBW。当然，还可以将国家标准所规定的压痕圆直径与硬度对照表存储在计算机中，根据所得压痕圆直径d和布氏硬度实验中已知的压制压痕圆时所用的球头直径大小(单位：毫米)及载荷力(单位：千克力)，找出对应硬度值(对未列出的中间值可做线性插值处理)，得到试件最终硬度值。
进一步的需要说明的是，在本实施例中，在不同方向上进行圆检测得到点集合，包括但不限于典型的水平方向、垂直方向、45°斜向等；且在不同方向上进行圆检测获得点集合的实现方法，包括但不限于：通过将图片旋转特定角度后，在水平、垂直方向上遍历得到结果后再次旋转、平移到原图片坐标系得到点集合；使用直线方程限定的方向进行遍历图像直接得到某方向上的点集合。
进一步，本实施例还提供了一种基于计算机视觉的布氏硬度压痕圆测量***，包括：
第一模块，其用于获取试样上硬度压痕圆的彩色图像，为图像采集模块；
第二模块，对彩色图像进行预处理，得到二值图像，为图像预处理模块；
第二模块，对二值图像在不同方向上进行边缘检测，得到点在二值图像上的点集合及值集合，为实现二值图像与点集合和值集合的转换模块。
第二模块，对得到的点集合求交集，并对交集进行筛选，得到坐标点集合，对中坐标点集合点进行连续性分析、噪点去除后，对坐标点集合进行最小二乘拟合，得到布氏硬度压痕圆的直径和圆心坐标，为数值处理模块。
上述的第一模块对应前面的步骤N1,第二模块对应前面的步骤N2，第三模块对应前面的步骤N3,第四模块对应前面的步骤N4；因此每个模块的具体数据处理过程就不在次进行赘述了。
此外，本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前面所述基于计算机视觉的布氏硬度压痕圆测量方法的各个步骤，具体步骤在此不进行赘述了。
本说明书中未作详细描述的内容，属于本专业技术人员公知的现有技术。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之中。
Claims (10)
1.布氏硬度压痕圆测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1获取试样上硬度压痕圆的彩色图像；
步骤2对彩色图像进行预处理，得到二值图像；
步骤3对二值图像在不同方向上进行边缘检测及处理，得到点在二值图像上的点集合及值集合；
步骤4对得到的点集合求交集，并对交集进行筛选，得到坐标点集合，对中坐标点集合点进行连续性分析、噪点去除后，对坐标点集合进行最小二乘拟合，得到布氏硬度压痕圆的直径和圆心坐标。
2.如权利要求1所述的基于计算机视觉的布氏硬度压痕圆测量方法，其特征在于，步骤2包括以下步骤：
步骤2.1将彩色图像转换为灰度图像，灰度图像是每个像素只有一个采样通道的图像；
步骤2.2以某一阈值对步骤2.1中灰度图像进行阈值反二值化，得到二值图像IMG，二值图像IMG上任意一点的像素非纯白即纯黑，纯白的像素值为最大值，纯黑的像素值为最小值。
3.如权利要求1所述的基于计算机视觉的布氏硬度压痕圆测量方法，其特征在于，步骤3包括以下步骤：
步骤3.0建立笛卡尔坐标系，规定坐标系原点在图像左上角，由左到右为x轴正方向，由上到下为y轴正方向；
步骤3.1从左至右，从上到下逐行对图像进行遍历；
步骤3.2从右至左，从上到下逐行对图像进行遍历；
步骤3.3从上至下，从左到右逐列对图像进行遍历；
步骤3.4从下至上，从左到右逐列对图像进行遍历；
步骤3.5将步骤2中的得到的二值图像IMG顺时针旋转45°，并在空白处填充纯黑色得到正方形图像IMG_ROTATE，对图像IMG_ROTATE按照步骤3.1-3.4处理，对得到的集合后逆时针旋转45°并进行平移变换，得到点在二值图像IMG上的点集合及值集合，分别记为E，E1，F，F1，G，G1，H，H1。
4.如权利要求3所述的基于计算机视觉的布氏硬度压痕圆测量方法，其特征在于，步骤3.1包括以下步骤：
步骤3.1.1如果某个位置(x1，y1)的像素值为最大值，检查(x1-1，y1)的像素值是否为最小值，如果是进行步骤3.1.2，否则继续进行步骤3.1.1；
步骤3.1.2检查(x1+1，y1)、(x1+2，y1)、(x1+3，y1)位置像素值是否都为最大值，如果是进行步骤3.1.3，否则返回步骤3.1.1；
步骤3.1.3继续检查(x1+i，y1)的像素值，其中i的值为3～r，r为设定的阈值；记像素值为最大值的点的个数为j，若最大值的点个数j大于设定的阈值v，则进行步骤3.1.4，否则返回步骤3.1.1；
步骤3.1.4继续检查(x1+i，y1)的像素值，其中i＞r，若(x1+i，y1)像素值为最大值，则将步骤3.1.4中的j累加1，若(x1+i，y1)值为最小值或超出图像边界，则将点(x1-1，y1)添加到集合A中，将j的值添加到集合A中，结束对该点的操作；继续步骤3.1.1-步骤3.1.4中的遍历，直到所有点完成。
5.如权利要求3所述的基于计算机视觉的布氏硬度压痕圆测量方法，其特征在于，步骤3.2包括以下步骤：
步骤3.2.1如果某个位置(x2，y2)的值为最大值，检查(x2+1，y2)的值是否为最小值，如果是进行步骤3.2.2，否则继续进行步骤3.2.1；
步骤3.2.2检查(x2-1，y2)、(x2-2，y2)、(x2-3，y2)位置像素值是否都为最大值，如果是进行步骤3.2.3，否则返回步骤3.2.1；
步骤3.2.3检查(x2-i，y2)的像素值，其中i的值为3～r，r为设定的阈值；记像素值为最大值的点的个数为j，若j大于设定的阈值v，则进行步骤3.1.4，否则返回步骤3.2.1；
步骤3.2.4继续检查(x2-i，y2)的像素值，其中i＞r，若(x2-i，y2)像素值为最大值，则将步骤3.2.3中的j累加1，若(x2-i，y2)像素值为最小值或超出图像边界，则将点(x2+1，y2)添加到集合B中，将j值添加到集合B1中，结束对该点的操作，继续步骤3.2.1-步骤3.2.4中的遍历，直到所有点完成。
6.如权利要求3所述的基于计算机视觉的布氏硬度压痕圆测量方法，其特征在于，步骤3.3包括以下步骤：
步骤3.3.1如果某个位置(x3，y3)的值为255，检查(x3，y3-1)的值是否为最小值，如果是进行步骤3.3.2，否则继续进行步骤3.3.1；
步骤3.3.2检查(x3，y3+1)、(x3，y3+2)、(x3，y3+3)位置像素值是否都为最大值，如果是进行步骤3.3.3，否则返回步骤3.3.1；
步骤3.3.3检查(x3，y3+i)的像素值，其中i的值为3～r，r为设定的阈值，记像素值为最大值的点的个数为j，若j大于设定的阈值v，则进行步骤3.3.4，否则返回步骤3.3.1；
步骤3.3.4继续检查(x3，y3+i)的像素值，其中i＞r，r为设定的阈值，若(x3，y3+i)像素值为最大值，则将步骤3.3.3中的j累加1，若(x3，y3+i)值为最小值或超出图像边界，则将点(x3，y3-1)添加到集合C中，将j值添加到集合C1中，结束对该点的操作，继续步骤3.3.1-步骤3.3.4，直到所有点完成。
7.如权利要求3所述的基于计算机视觉的布氏硬度压痕圆测量方法，其特征在于，步骤3.4包括以下步骤：
步骤3.4.1如果某个位置(x4，y4)的值为最大值，检查(x4，y4+1)的值是否为0，如果是进行步骤3.4.2，否则继续进行3.4.1；
步骤3.4.2检查(x4，y4-1)、(x4，y4-2)、(x4，y4-3)位置像素值是否都为最大值，如果是进行步骤3.3.3，否则返回步骤3.4.1；
步骤3.4.3检查(x4，y4-i)的像素值，其中i的值为3～r，r为设定的阈值，记像素值为最大值的点的个数为j，若j大于设定的阈值v，则进行步骤3.4.4，否则返回步骤3.4.1；
步骤3.4.4继续检查(x4，y4+i)的像素值，其中i＞r，若(x1，y1+i)像素值为最大值，则将步骤3.4.3中的j累加1，若(x1，y1+i)值为0或超出图像边界，则将点(x4，y4+1)添加到集合D中，将j值添加到集合D1中，结束对该点的操作，继续步骤3.4.1-步骤3.4.4，直到所有点完成。
8.如权利要求3所述的基于计算机视觉的布氏硬度压痕圆测量方法，其特征在于，步骤4包括以下步骤：
步骤4.1对点集合A和点集合C求交集，得到集合AC，并将AC中的点在值集合A1和值集合C1对应的值相加，得到集合AC1；
步骤4.2将步骤4.1得到的集合AC1剔除十个最大值，再将此时的最大值记为max，遍历集合AC1，若值大于max-t；其中t为设定的阈值，则将该值在坐标点集合AC1中对应的点添加到点集合R中；
步骤4.3对步骤3.1-步骤3.5步骤得到的集合A和集合D，集合B和集合C，集合B和集合D，集合E和集合G，集合E和集合H，集合F和集合G，集合F和集合H，分别重复步骤4.1-步骤4.2，其结果均存储在点集合R中；
步骤4.4将步骤4.3中的坐标点集合R中的点进行连续性分析、噪点去除后，对点集合R进行最小二乘拟合，得到布氏硬度压痕圆的直径和圆心坐标。
9.一种基于计算机视觉的布氏硬度压痕圆测量***，其特征在于，包括：
第一模块，其用于获取试样上硬度压痕圆的彩色图像；
第二模块，对彩色图像进行预处理，得到二值图像；
第二模块，对二值图像在不同方向上进行边缘检测，得到点在二值图像上的点集合及值集合；
第二模块，对得到的点集合求交集，并对交集进行筛选，得到坐标点集合，对坐标点集合点进行连续性分析、噪点去除后，对坐标点集合进行最小二乘拟合，得到布氏硬度压痕圆的直径和圆心坐标。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述基于计算机视觉的布氏硬度压痕圆测量方法。
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