基于機(jī)器視覺的藥盒印刷質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)配準(zhǔn)算法研究_圖文

1、 廣東印刷 2010.1在印刷品質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)中，圖像配準(zhǔn)算法是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。配準(zhǔn)的精度和速度直接影響到系統(tǒng)的性能。根據(jù)藥盒印刷質(zhì)量檢測(cè)的特點(diǎn)和要求，文章針對(duì)印刷圖像配準(zhǔn)算法進(jìn)行研究。本文采用互相關(guān)算法和基于控制點(diǎn)搜索策略相結(jié)合的配準(zhǔn)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該算法能夠快速、有效地配準(zhǔn)采集到的藥盒印刷圖像。一、介紹印刷質(zhì)量檢測(cè)的整體思路是用一幅合格的印刷品模版圖像和一幅待檢的印刷品圖像進(jìn)行比較，提取兩者的差異信息，并設(shè)定相應(yīng)的閾值，用來判斷待檢圖像是否合格。印刷質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)的原理框圖，如圖一所示。二、互相關(guān)算法與基于控制點(diǎn)搜索策略相結(jié)合的圖像配準(zhǔn)算法藥盒在印刷過程中，因?yàn)闄C(jī)械原因會(huì)存在一定程度的變形，而

2、產(chǎn)生的變形可以看成一種剛體變形（只存在水平和旋轉(zhuǎn)這兩種變形），相應(yīng)的模版圖像和待配準(zhǔn)圖像之間的配準(zhǔn)操作可以通過剛體變換來完成。1. 圖像邊緣提取和二值化操作在圖像配準(zhǔn)和缺陷檢測(cè)之前，為了克服噪聲的影響，更多的獲取圖像的主要邊緣信息，需要對(duì)采集到的印刷品圖像進(jìn)行邊緣提取、二值化等預(yù)處理操作。在系統(tǒng)中，我們采用改進(jìn)的二值化技術(shù)，如下：if （f (x ，y 臆T f (x ，y =0；else f (x ，y =f(x ，y (1T 為二值化的閾值，針對(duì)藥盒的印刷圖像檢測(cè)，T 將會(huì)在110到130之間取值。印刷品的邊界圖像，以及進(jìn)行二值化處理后的圖像，如圖二所示。2. ROI （Region of

3、 Interest ）區(qū)域選擇根據(jù)前面的分析可知，藥盒上的印刷圖像的變形可看成剛體變形，通過選擇一塊特定的ROI 區(qū)域，并將從此ROI 區(qū)域中獲得的變換參數(shù)，作為整幅印刷圖像的變換參數(shù)，這樣可以極大的減少算法所需處理的數(shù)據(jù)量。這里需要特別指出的是，在選擇模版圖像和待測(cè)圖像的ROI 區(qū)域時(shí)，我們必須遵守兩點(diǎn)原則。第一點(diǎn)：保 證基于機(jī)器視覺的藥盒印刷質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)文/綦宏偉趙麗花 圖一印刷品質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)原理圖包裝印刷（A ）原始模板圖像（B ）邊緣提取，二值化后的圖像圖二邊緣提取和二值化技術(shù)專欄48- 廣東印刷2010.1所選擇的兩個(gè)ROI 區(qū)域完全相同；第二點(diǎn)：兩個(gè)ROI 區(qū)域要形狀規(guī)則，對(duì)比明顯

4、。本系統(tǒng)中，所選擇的ROI 區(qū)域如圖三所示。3. 圖像配準(zhǔn)配準(zhǔn)操作，主要在所選擇的ROI 區(qū)域中，采用最大互相關(guān)算法來確定模板圖像和待配準(zhǔn)圖像的相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度和水平、垂直的偏移量，進(jìn)而完成模板圖像和待配準(zhǔn)圖像的配準(zhǔn)工作。當(dāng)對(duì)兩個(gè)ROI 區(qū)域采用互相關(guān)算法時(shí)，要先固定一個(gè)ROI 區(qū)域，然后讓另一個(gè)ROI 區(qū)域在橫向、縱向，以及軸向區(qū)域進(jìn)行變換。假定橫向平移量為 x ，垂直平移量為 y ，旋轉(zhuǎn)角為 ，對(duì)任意一組形變參數(shù)（ x ， y ， ），采用互相關(guān)運(yùn)算可以獲得兩個(gè)ROI 區(qū)域的相關(guān)度。通過遍歷ROI 區(qū)域中的每一組（ x ， y ， ）參數(shù)，可以得到最大相關(guān)度的一組參數(shù)，以這組參數(shù)作為兩個(gè)ROI

5、 區(qū)域的配準(zhǔn)參數(shù)，完成配準(zhǔn)操作。剛體變形的旋轉(zhuǎn)偏角確定。藥盒在印制過程中，是將多個(gè)藥盒印在一張大紙上（一張紙上可以印制56個(gè)藥盒，分為8行7列）。假定獲得的印刷圖像只存在一定的剛體變形，且同一行的8個(gè)藥盒印刷圖像嚴(yán)格平行，通過比較同一行的兩幅藥盒印刷圖像，即可得到模版圖像和待配準(zhǔn)圖像的相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度。在待配準(zhǔn)圖像的同一行藥盒印刷圖像中選擇兩個(gè)相同的ROI 區(qū)域ROI1和ROI2，同時(shí)再在模版圖像中和ROI1和ROI2相對(duì)應(yīng)的位置選擇ROI3和ROI4。模版圖像和配準(zhǔn)圖像的相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度 ，能夠通過如下方法確定。首先假定ROI1和ROI2的質(zhì)心相距(dx ，dy ，同時(shí)這兩個(gè)區(qū)域通過互相關(guān)算法完成有

6、效配準(zhǔn)時(shí)的實(shí)際偏移位移為（ x ， y ）；同理ROI3和ROI4的質(zhì)心為(dx ，dy 有效配準(zhǔn)時(shí)的偏移位移為（ x ， y ）。待配準(zhǔn)圖像和水平方向的分離角 1為： 1=arctan( (2同理，模版圖像和水平方向的分離角 2為： 2=arctan( (3模版印刷圖像和待檢印刷圖像的相對(duì)旋轉(zhuǎn)偏角 為： = 2- 1(4計(jì)算模板圖像和待配準(zhǔn)圖像旋轉(zhuǎn)偏角的算法示意圖，如圖五：圖像旋轉(zhuǎn)和插值變換。確定了模板圖像和待配準(zhǔn)圖像的相對(duì)旋轉(zhuǎn)角度 后，將待配準(zhǔn)圖像f （x ，y ）反向旋轉(zhuǎn) ，相應(yīng)的模版圖像和待檢圖像的配準(zhǔn)就簡化為單純的平移變換。對(duì)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)操作，首先必須選定一點(diǎn)(x 0，y 0 作為圖

7、像的旋轉(zhuǎn)中心，通常選擇ROI 區(qū)域的中心點(diǎn)或者是頂點(diǎn)。圖像f （x ，y ）進(jìn)行旋轉(zhuǎn)操作后不是每個(gè)像素點(diǎn)都對(duì)應(yīng)一個(gè)整數(shù)坐標(biāo)，因此一個(gè)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)操作后，需要進(jìn)行相應(yīng)的插值變換操作來得到旋轉(zhuǎn)后圖像。插值算法有很多種，考慮到算法的耗時(shí)和精度，本系統(tǒng)采用雙線性插值算法。假定坐標(biāo)系中(x ，y 是圖像f （x ，y ）的一個(gè)點(diǎn)，當(dāng)圖像圍繞點(diǎn)(x 0，y 0 旋轉(zhuǎn) ，相應(yīng)的坐標(biāo)變?yōu)?x ，y ，有：x =(x -x 0 cos +(y-y 0 sin +x 0=x cos +y sin +Dx(5y =(y -y 0 cos -(x-x 0 sin +y 0=y cos +x sin +Dy(6其中，D

8、x=-x0cos -y 0sin +x 0(7 Dy=-x0sin +y 0cos +y 0(8待配準(zhǔn)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、插值操作后，只剩下簡單的 平圖三ROI 區(qū)域的 選擇圖四同行的兩幅藥盒圖像ROI 區(qū)域 選擇圖五計(jì)算旋轉(zhuǎn)偏角的算法示意圖包裝印刷技術(shù)專欄49- 廣東印刷 2010.1移操作。4. 基于控制點(diǎn)的搜索策略在得到模版圖像和待配準(zhǔn)圖像的相對(duì)旋轉(zhuǎn)偏角 和平移量（ x ， y ）后，如果利用互相關(guān)算法搜索給定區(qū)域的每一個(gè)控制點(diǎn)（在圖像配準(zhǔn)中，每個(gè)（ x ， y ， ）參數(shù)組稱為一個(gè)控制點(diǎn)），當(dāng)搜索區(qū)域較大且要求的配準(zhǔn)精度較高時(shí)，全局搜索耗時(shí)長，無法滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性要求，為了解決這個(gè)問題，這里采

9、用了基于控制點(diǎn)的優(yōu)化搜索策略。基于控制點(diǎn)的優(yōu)化搜索策略采用一種由粗到細(xì)的搜索思路。首先在低精度情況下對(duì)圖像進(jìn)行粗略搜索，找到相應(yīng)的最優(yōu)控制點(diǎn)（ x i ， y j ），然后以此控制點(diǎn)（ x i ， y j ）作為一個(gè)范圍更小、精度更高的搜索區(qū)域中心，再次搜索得到一個(gè)精度更高的控制點(diǎn)。按此思路繼續(xù)搜索，可以很快找到所需精度下的最優(yōu)的控制點(diǎn)（ x ， y ）?；诳刂泣c(diǎn)的優(yōu)化搜索算法，其思路在圖六中給出直觀的說明。如圖六所示，該搜索區(qū)域?yàn)?1+1像素，最小搜索精度為1/4個(gè)像素。圖六（A ）指出算法在搜索區(qū)域?yàn)?1+1像素范圍內(nèi)的9個(gè)控制點(diǎn)，搜索精度在一個(gè)像素以內(nèi)，尋找最優(yōu)的匹配點(diǎn)。最佳配準(zhǔn)點(diǎn)即如圖六（A ）中所示的黑點(diǎn)。然后提高搜索精度，搜索步長和搜索范圍減半，在15個(gè)點(diǎn)中找到最優(yōu)的匹配點(diǎn)為圖六（B ）中所示黑點(diǎn)。搜索算法繼續(xù)進(jìn)行下去，直到搜索到滿足配準(zhǔn)精度的匹配點(diǎn)。5. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析為了測(cè)試互相關(guān)算法和基于控制點(diǎn)的優(yōu)化搜索策略相結(jié)合的配準(zhǔn)算法的配準(zhǔn)精度和速度，我們采用兩組圖像對(duì)算法進(jìn)行測(cè)試：一組是模板圖像，另一組是對(duì)模板圖像按照參數(shù)（x ，y ，）進(jìn)行剛體變換形成的待配準(zhǔn)圖像。采用上述算法對(duì)進(jìn)行兩組圖像的配準(zhǔn)工作，獲得組配準(zhǔn)參數(shù)。通過比較這兩組參數(shù)，我們可以得出配準(zhǔn)的精度。剛體變形參數(shù)值和通過上述算法得到的變形參數(shù)的計(jì)算值