用于陶瓷天线PIN针图像的亚像素尺寸检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于陶瓷天线PIN针图像的亚像素尺寸检测方法。利用张氏标定法对工业相机进行标定，利用深度学习框架获取PIN针图像的ROI区域，对每个ROI区域进行图像预处理，对预处理后的ROI区域进行图像分析识别获得PIN针在ROI区域处的像素宽度，根据PIN针的像素宽度换算得到被测PIN针在ROI区域处的直径尺寸。本发明专利技术的系统和方法实现了在无接触条件下对PIN针尺寸的精确测量。下对PIN针尺寸的精确测量。下对PIN针尺寸的精确测量。

【技术实现步骤摘要】
用于陶瓷天线PIN针图像的亚像素尺寸检测方法及系统


[0001]本公开属于视觉测量
的一种针形结构的图像识别处理方法和系统，尤其涉及一种用于陶瓷天线PIN针图像的亚像素尺寸检测方法及系统。

技术介绍

[0002]随着陶瓷工艺技术的飞速发展和应用，低温共烧陶瓷技术以其组装密度高、频率特性好、批量加工一致性高等优点，迅速成为新一代微波器件加工的重要手段，所以陶瓷天线PIN针成为了新一代的导航天线。GPS陶瓷天线PIN针作为GPS设备中最重要的接收部件，起到的作用就相当于我们“耳朵”，因此其外形尺寸的好坏将直接关系到GPS整机的产品质量。
[0003]目前大部分厂家都是通过人工肉眼并辅以千分尺等工具目测完成的，人工检测速度慢，可靠性差，容易漏检。机器视觉是一门集数字图像处理、机械工程、电子工程、光学工程及软件工程等技术的综合学科，其核心就是对采集到的图像进行处理和分析。而基于机器视觉的尺寸测量方法，具有非接触、速度快、精度高的特点，满足现代化工业生产对PIN针零件测量速度和精度的要求。

技术实现思路

[0004]为了解决
技术介绍
中存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种用于陶瓷天线PIN针图像的亚像素尺寸检测方法，实现在非接触条件下对GPS陶瓷天线PIN针的尺寸进行快速精确测量。
[0005]为实现上述目的，本专利技术的技术方案包括：
[0006]一、一种用于陶瓷天线PIN针图像的亚像素尺寸检测方法：
[0007]1)利用张氏标定法对工业相机进行标定；
[0008]2)利用深度学习框架获取PIN针图像的ROI区域；
[0009]3)对每个ROI区域进行图像预处理；
[0010]4)对预处理后的ROI区域进行图像分析识别获得PIN针在ROI区域处的像素宽度；
[0011]5)根据PIN针的像素宽度换算得到所述被测PIN针在ROI区域处的直径尺寸。
[0012]所述的PIN针带有多个不同阶梯尺寸的形状。
[0013]具体实施中，PIN针在图像中竖直放置，沿竖直方向分为多段，不同段的直径尺寸不同，相邻段之间过渡衔接。
[0014]所述利用张氏标定法对工业相机进行标定，包括使用以单位长度为单个格子边长的棋盘格标定板对工业相机的畸变矩阵、像素当量、内外参数矩阵进行标定。单位长度设置为实际1毫米。
[0015]所述的棋盘格标定板的规格为16*20个格子，单个格子边长为1mm，其精度为0.001mm。
[0016]所述畸变矩阵的标定是指对标定图像进行畸变校正获得标定图和畸变矩阵；
[0017]所述像素当量的标定包括：在畸形矫正后的标定图中寻找棋盘格的角点并保存，分别获取每行角点中相邻两个角点之间的像素宽度，再取均值获得单位长度所包含的像素，作为像素当量pixelsPerMetric。
[0018]具体实施为16*20的棋盘格，棋盘格中共获得15*18个像素宽度的数据。
[0019]所述步骤2)具体包括：对待测量PIN针样本预先采集数据集，利用labelimg工具标注数据集对YoloX
‑
s网络进行预训练，然后将当前相机采集的PIN针图像作为输入，利用训练好的YoloX
‑
s网络模型输出的PIN针的不同测量区域作为ROI区域，获得ROI区域的坐标信息，以区分PIN针图像中多个ROI目标。
[0020]具体实施以获得PIN针的不同阶梯尺寸为不同ROI区域，一处统一直径尺寸的区域形成一个ROI区域。
[0021]所述步骤3)的预处理包括依次进行的格式转换、灰度处理、高斯滤波平滑处理。
[0022]所述步骤4)具体为：
[0023]4.1)进行基于曲线拟合及改进Sobel算子的亚像素边缘检测获得亚像素边缘图；
[0024]4.2)利用概率Hough方法在亚像素边缘图中拟合获得PIN针的平行边缘线，并计算出平行边缘线的间距像素宽度作为PIN针的像素宽度；
[0025]所述4.1)具体是：
[0026]4.1.1)使用改进Sobel算子对高斯滤波平滑处理后的图像进行处理获取像素级边缘：
[0027]先利用以下公式所设定的改进的8方向Sobel算子获取ROI区域的梯度幅值和方向，建立ROI区域的梯度图；
[0028][0029][0030]其中，S1～S8分别是梯度方向为0
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的方向模板；
[0031]然后运用Canny方法中的非极大值抑制和双阈值对ROI区域的梯度图进行细化边缘和强弱边缘连接获取像素级边缘；
[0032]4.1.2)再利用曲线拟合法对像素级边缘处理提取图像的亚像素边缘：
[0033]遍历每个像素级边缘上的边缘点，在像素级边缘上沿当前边缘点的梯度方向在梯度图上选取30个边缘点，采用以下公式的高斯函数进行高斯曲线拟合亚像素处理获得高斯曲线，高斯函数描述为：
[0034][0035]其中，i＝1,2,3,...,20，x
i
为第i个边缘点的横坐标位置，z
i
为第i个边缘点的梯度幅值，z
max
、x
max
和L分别为梯度幅值峰值、峰值横坐标位置和半宽度信息；
[0036]再通过最小二乘法找到高斯曲线中梯度最大的位置作为亚像素边缘上的边缘点，即求出梯度方向上的梯度幅值峰值z
max
和峰值横坐标位置x
max
，再根据梯度幅值峰值z
max
和峰值横坐标位置x
max
结合梯度方向求出峰值纵坐标位置y
max
，从而确定当前边缘点对应在亚像素边缘上的边缘点坐标(x
max
,y
max
)。
[0037]4.1.3)经过遍历像素级边缘上的每个边缘点后获得所有边缘点对应在亚像素边缘上的边缘点，最后组成亚像素边缘。
[0038]所述步骤4.2)具体为：将亚像素边缘输入概率Hough方法处理变换提取获得各根直线段，每根直线段返回两个端点的坐标(x1,y1)、(x2,y2)；对所有提取出来的直线段中计算斜率，取其中斜率相同或者最接近的两根直线段作为PIN针两侧的平行边缘线，即完成了平行边缘线的提取，再计算两根直线段之间的像素间距作为PIN针的像素宽度。
[0039]所述步骤5)具体是将PIN针的像素宽度根据像素当量pixelsPerMetric换算得到所述被测PIN针在ROI区域处的实际直径尺寸。
[0040]二、一种用于实施方法的用于陶瓷天线PIN针的亚像素尺寸检测系统，所述系统将机器视觉应用于PIN针测量中：
[0041]图像采集及显示模块，用于采集被测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于陶瓷天线PIN针图像的亚像素尺寸检测方法，其特征在于，所述方法包括：1)利用张氏标定法对工业相机进行标定；2)利用深度学习框架获取PIN针图像的ROI区域；3)对每个ROI区域进行图像预处理；4)对预处理后的ROI区域进行图像分析识别获得PIN针在ROI区域处的像素宽度；5)根据PIN针的像素宽度换算得到PIN针在ROI区域处的直径尺寸。2.如权利要求1所述的一种用于陶瓷天线PIN针图像的亚像素尺寸检测方法，其特征在于：所述的PIN针带有多个不同阶梯尺寸的形状。3.如权利要求1所述的一种用于陶瓷天线PIN针图像的亚像素尺寸检测方法，其特征在于：所述利用张氏标定法对工业相机进行标定，包括使用棋盘格标定板对工业相机的畸变矩阵、像素当量、内外参数矩阵进行标定。4.如权利要求3所述的一种用于陶瓷天线PIN针图像的亚像素尺寸检测方法，其特征在于：所述畸变矩阵的标定是指对标定图像进行畸变校正获得标定图和畸变矩阵；所述像素当量的标定包括：在畸形矫正后的标定图中寻找棋盘格的角点并保存，分别获取每行角点中相邻两个角点之间的像素宽度，再取均值获得单位长度所包含的像素，作为像素当量pixelsPerMetric。5.如权利要求1所述的一种用于陶瓷天线PIN针图像的亚像素尺寸检测方法，其特征在于：所述步骤2)具体包括：对PIN针样本预先采集数据集，利用labelimg工具标注数据集对YoloX
‑
s网络进行预训练，然后将当前相机采集的PIN针图像作为输入，利用训练好的YoloX
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s网络模型输出的PIN针的不同测量区域作为ROI区域，获得ROI区域的坐标信息。6.如权利要求1所述的一种用于陶瓷天线PIN针图像的亚像素尺寸检测方法，其特征在于：所述步骤4)具体为：4.1)进行基于曲线拟合及改进Sobel算子的亚像素边缘检测获得亚像素边缘图；4.2)利用概率Hough方法在亚像素边缘图中拟合获得PIN针的平行边缘线，并计算出平行边缘线的间距像素宽度作为PIN针的像素宽度。7.如权利要求6所述的一种用于陶瓷天线PIN针图像的亚像素尺寸检测方法，其特征在于：所述4.1)具体是：4.1.1)使用改进Sobel算子对高斯滤波平滑处理后的图像进行处理获取像素级边缘：先利用以下公式所设定的改进的8方向Sobel算子获取ROI区域的梯度幅值和方向，建立ROI区域的梯度图；立ROI区域的梯度图；其中，S1～S8分别是梯度方向为0
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【专利技术属性】
技术研发人员：柴瑞武，陈乐，何海森，郭经天，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：