机器视觉在光纤端面缺陷检测中的应用

2012-06-19 19:04:11来源: 21ic 关键字:VBAI  阈值法  机器视觉
传统的光纤端面缺陷检测用的是人工检测方式,这种检测方式效率很低,检测结果的主观性很强。对光纤端面缺陷使用机器视觉检测,能极大地提高检测效率和检测准确性。首先将采集到的图像通过图像处理二值化,接着对纤芯中心进行定位,然后以纤芯中心为圆心对光纤端面进行不同的圆环检测区域划分。由于光纤端面上的缺陷有可能是暗色的或者是亮色的,因此为了区分二者,对每个区域检测时需要做不同的二值处理。如果有任意一个区域的检测不能通过.则这个光纤端面就是不符合要求的。结果显示,利用机器视觉进行光纤端面检测能够快速、精确地检测出缺陷所在位置及其大小。

0 引言

作为信息高速公路的载体,以及光纤通信系统的重要组成部分,光纤体现了非常优越的信息传输特性,是构成21世纪信息社会的一个不可或缺要素。在光纤通信中,光纤的活动连接都是通过光纤连接器实现的,光纤端面的洁净程度对连接器的性能有决定性的影响。除了在抛光过程中或者在光纤插拔等在线业务操作过程中产生的光纤端面永久性损伤(如划伤、裂痕)外,由于在平时使用中可能会与不洁净的手、光纤帽边缘、法兰盘金属边缘、脏的光纤端面以及空气中的颗粒接触,光纤端面还会受到各种各样的临时性污染(如污垢、油渍、水或清洗剂的残留),从而使得其性能受到影响,这不仅会使连接损耗变大、通信性能下降,严重时则纤芯被堵不能传输光,从而导致纤芯被高功率激光烧坏。为了保证光纤通信的稳定与高效,每个光纤的端面必须保证一定程度上的清洁。

传统的光纤端面缺陷检测方法是采用人工检测的方法,这种方法首先将光纤端面的图像采集出来,然后用肉眼观察脏污,再进行人工判定。由于这种方法是检查者肉眼连续观察光纤的端面,容易使人感到视觉疲劳,所以效率比较低。而且每个人的经验和责任心不一样,得到的产品质量也会有相当大的差异。为了提高产品的可靠性和生产效率,本文提出了一种抛弃人工肉眼检测而使用机器视觉进行检测的方法。机器视觉主要用mouseover="javascript:setVal(\'计算机\'); companyAdEvent.show(this,\'companyAdDiv\',[5,18])" onmouseout="companyAdEvent.out(\'companyAdDiv\')">计算机模拟人的视觉功能,从客观事物的图像中提取信息,进行图像处理并加以理解,然后用于光纤端面的缺陷检测。与人工检测相比,机器视觉检测方法提高了检测的准确性,降低了测试成本,增强了测试能力,使得对生产线上操作人员的培训难度降低,而且能获得更多的生产线监测数据信息。

本文介绍了如何利用机器视觉进行光纤端面的缺陷检测,并使用美国国家仪器(NI)公司的VBAI视觉自动检测开发环境完成了机器视觉系统的开发。VBAI(Vision Builder for Automated Inspection)是NI推出的一款视觉检查软件,作为自动检测的视觉生成器。此工具是实验室进行快速视觉效果验证的理想工具,也是很好的生产线简易测试平台。结果显示,该系统能够比较精确地检测出缺陷所在位置及其大小,速度较快,达到了对光纤端面缺陷检测的要求。

1 检测系统

本文所提出的光纤端面缺陷机器视觉检测系统由光纤端面检测仪以及PC系统组成。检测的时候将光纤活动连接器插入光纤端面检测仪的固定测试平台中,而光纤端面检测仪通过USB线连接到PC系统上,这样就能将图像采集到电脑里。调整显微镜焦距,一旦得到了满意的图像,就启动软件对光纤端面进行分析,与软件预设的标准指标进行比较,从而定量地确定各区域信息,判断该光纤端面合格与否。

该系统的检测效果与软件的能力、显微镜性能以及操作人员对焦图像的技能有关,已经证明了其在准确性、可重复性、再现性以及检测效率等方面明显优于人工检测。该方案还可以提供检测结果的具体记录,包括端面图像和损伤检测数据等,提高系统的自动化程度。

2 检测过程

本系统所使用的检测软件是基于VBAI视觉自动检测开发环境开发的,具备对光纤端面图像进行处理和分析的能力,其处理流程如图1所示。

图1系统软件处流程图
图1系统软件处流程图

阈值法是一种简单而且有效的图像分割方法,此方法是用一个或几个阈值将图像的像素灰度级分为几个级别,属于一个级别的像素点被认为是同一类物体。需要注意的是,在光纤端面检测的过程中,由于包层可能会和包层外的脏污属于同一个灰度级,所以在对包层外的脏污检测的时候是不能同时对包层上的脏污进行检测的,需要将包层屏蔽以后再检测。

在本系统中,设F(x,y)表示对图像二值化的输出,其像素灰度级范围为[a,b],对同一类型的缺陷检测时只需要设定一个a和b之间的阈值TH,把图像的像素分成大于TH的像素群(缺陷)和小于TH的像素群(背景)两部分。即:

缺陷检测

图像二值化将缺陷像素点的灰度值设为0,背景像素点的灰度值设为1。在VBAI的视觉助手函数模块中就有设置阈值(Threshold)的函数子模块,调用的时候只需要在阈值直方图上根据双峰法找到波峰与波谷,并手动调整阈值的大小,使其能将缺陷与背景区分开来即可,如图2所示。

图2原始图像及其阈值直方图
图2原始图像及其阈值直方图

2.1 纤芯的定位

本文定位光纤纤芯所使用的是方法是先找到光纤的整个包层,由于光纤包层的形状是一个圆,而这个圆的圆心就是纤芯的中心了。光纤端面存在较大程度的污染的话,如果只是设置一定的阈值将图像二值化,得到的二值图像除了光纤包层外还可能会有很多脏污,这样就会对光纤包层的定位产生很大的影响。所以二值化图像后还需要使用视觉助手里的一些子函数模块对图像进行一些形态学的处理,使用移除小颗粒(RemoveSmall Objeets)和移除大颗粒(Remove Large Objects)这两种函数子模块,调整迭代次数的大小,把比光纤包层小和比光纤包层大的颗粒都滤掉,从而除去对光纤包层定位的干扰,使得到的二值图像里只有光纤包层的图像,如图3所示。

光纤包层的图像

[1] [2] [3]

关键字:VBAI  阈值法  机器视觉

编辑:什么鱼 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/Test_and_measurement/2012/0619/article_5284.html
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