[發(fā)明專利]一種基于歸一Zernike矩和灰度匹配的液晶儀表圖案視覺檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410267798.6
• 申請日: 2014-06-16
• 公開（公告）號: CN104021558B
• 公開（公告）日: 2017-01-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 于金泳;張焯然;高會軍
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/00
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標(biāo)事務(wù)所23109
• 代理人: 楊立超

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及基于歸一Zernike矩和灰度匹配的液晶儀表圖案視覺檢測方法。

背景技術(shù)

隨著液晶儀表的廣泛應(yīng)用及大批量自動化生產(chǎn)，出廠前對其進(jìn)行質(zhì)量檢測已成為關(guān)鍵的一個生產(chǎn)環(huán)節(jié)。質(zhì)量檢測的重點在于儀表液晶屏的圖案檢測，即在給定輸入信號下，檢測液晶屏顯示圖案信息是否正確。基于機(jī)器視覺的液晶儀表圖案檢測可以在很大程度上代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工檢測，這就需要針對液晶屏圖案和視覺檢測系統(tǒng)的特點，提出一種通用、高效、準(zhǔn)確的檢測方法。

目前對液晶儀表圖案的檢測大多采用基于灰度的模板匹配法，即預(yù)先存儲正確顯示的模板圖像，將采集到的圖像與模板圖像進(jìn)行灰度匹配，基本思想為：以統(tǒng)計的觀點將圖像視為二維信號，采用統(tǒng)計相關(guān)的方法尋找信號間的相關(guān)匹配，利用兩個信號的相關(guān)函數(shù)評價它們的相似性，根據(jù)匹配度(百分比)來判斷顯示圖像的正確與否。這種方法最接近人眼檢測的方法，易于理解，但灰度匹配存在的問題也較明顯：(1)過于依賴精確的圖像坐標(biāo)，即如果被檢圖像有輕微的旋轉(zhuǎn)和縮放，即使人眼判斷無差別，但計算得到的相關(guān)匹配度也會有較大的變化，從而導(dǎo)致誤檢測率較高；(2)靈活性差，傳統(tǒng)灰度匹配算法較為固定，實際應(yīng)用中可做出的調(diào)整單一，對多變的實際情況適應(yīng)性差。而實際檢測環(huán)境下，被檢測儀表的機(jī)械裝夾誤差必然導(dǎo)致圖像的旋轉(zhuǎn)及縮放，這就需要一種準(zhǔn)確、魯棒性強的檢測方法，同時，實際檢測環(huán)境的多變要求算法具有足夠的靈活性，即對不同的跨行業(yè)的視覺檢測環(huán)境都具有良好的適應(yīng)能力。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了解決圖像灰度匹配存在的問題中誤檢測率較高、靈活性差以及實際檢測環(huán)境中被檢測儀表的機(jī)械裝夾誤差導(dǎo)致圖像的旋轉(zhuǎn)及縮放的問題，而提出了一種基于歸一Zernike矩和灰度匹配的液晶儀表圖案視覺檢測方法。

上述的發(fā)明目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：

步驟一、從相機(jī)采集待檢測整體圖像，根據(jù)待檢測整體圖像信息設(shè)定所需檢測的圖案，設(shè)定圖像的ROI，截取所檢測區(qū)域的子圖像，并將子圖像灰度化，作為待檢測圖像；從數(shù)據(jù)庫中讀取相應(yīng)的模板圖像；

步驟二、將待檢測圖像和模板圖像填充成正方圖像，并將檢測圖像和模板圖像的重心平移到正方圖像的中心，進(jìn)行平移歸一化生成平移待檢測圖像和平移模板圖像；

步驟三、采用快速算法計算平移待檢圖像和平移模板圖像的Zernike矩；

步驟四、對計算所得的平移待檢圖像和平移模板圖像的Zernike矩進(jìn)行尺度歸一化生成尺度歸一化矩Z_nm；

步驟五、根據(jù)尺度歸一化矩Z_nm構(gòu)造矩向量Z_src和Z_tem，其中Z_src為待檢測圖像向量，Z_tem為模板灰度化圖像向量；

步驟六、針對矩向量Z_src和Z_tem中的每一個元素，計算矩向量Z_src和Z_tem的相對匹配百分比，并將矩向量Z_src和Z_tem的相對匹配百分比存儲在判定特征向量J中，構(gòu)造判定特征向量J；

步驟七、采用歸一化相關(guān)系數(shù)匹配法計算待檢圖像與模板圖像的灰度匹配度，并轉(zhuǎn)化成百分比即得到灰度匹配度；

步驟八、將灰度匹配度match作為新元素賦值給判定特征向量J,得到更新后的判定特征向量J'；

步驟九、計算判定特征向量J'中各元素的加權(quán)算術(shù)平均值，得到相似度的百分比Match_result；

步驟十、比較Match_result與設(shè)定閾值Threshold，得到檢測結(jié)果；若Match_result的值大于設(shè)定閾值Threshold即認(rèn)為檢測合格；即完成了一種基于歸一Zernike矩和灰度匹配的液晶儀表圖案視覺檢測方法。

發(fā)明效果：

本發(fā)明利用圖像的歸一化Zernike矩進(jìn)行視覺檢測。本發(fā)明的難點主要包括Zernike矩的快速算法，階次的選取，評價特征向量及評價標(biāo)準(zhǔn)的構(gòu)造，具有以下幾方面優(yōu)點：

1.本發(fā)明不依賴精確圖像坐標(biāo)：檢測方法以圖像的矩特征為主，歸一Zernike矩的旋轉(zhuǎn)、平移和尺度不變性保證了算法的穩(wěn)定性，即使檢測系統(tǒng)的機(jī)械裝卡有一定的誤差，采集的圖像有一定偏移時也可以穩(wěn)定地計算各階矩值。