[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于圖像灰度值的光纖端面傾角測(cè)量方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011408640.8
• 申請(qǐng)日: 2020-12-04
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112577448B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-09-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡遠(yuǎn)朋;茅昕;于競(jìng)雄;劉懋恂;張智恒
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 長(zhǎng)飛光纖光纜股份有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G01B11/26
• 分類(lèi)號(hào): G01B11/26
• 代理公司: 武漢科皓知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 胡琦旖

本發(fā)明屬于光學(xué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于圖像灰度值的光纖端面傾角測(cè)量方法及系統(tǒng)；方法包括采集獲取光纖的端面圖像信息，對(duì)端面圖像信息進(jìn)行灰度化處理得到灰度圖，基于灰度圖生成斜率擬合曲線(xiàn)，基于斜率擬合曲線(xiàn)得到光纖端面的傾角信息；系統(tǒng)包括圖像采集裝置、主控系統(tǒng)、三維位移臺(tái)驅(qū)動(dòng)器、三維位移臺(tái)。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)無(wú)法對(duì)復(fù)雜噪聲光纖端面輪廓進(jìn)行準(zhǔn)確提取的問(wèn)題，本發(fā)明能對(duì)復(fù)雜噪聲光纖端面輪廓進(jìn)行準(zhǔn)確提取、并有效降低設(shè)備成本。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及光學(xué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像灰度值的光纖端面傾角測(cè)量方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

光纖在各行各業(yè)中有著廣泛的應(yīng)用，如通信、醫(yī)療、軍事、安防、礦業(yè)等領(lǐng)域。在實(shí)際應(yīng)用中不可避免的需要對(duì)光纖進(jìn)行熔接，而切割之后的光纖端面的質(zhì)量直接影響到光纖的熔接成功與否。光纖端面不好的光纖不僅影響到光纖的熔接速度，而且在通信過(guò)程中會(huì)有很大的光功率衰減。

目前市場(chǎng)上的光纖端面傾角測(cè)量設(shè)備對(duì)光纖端面輪廓提取的常用方法是Robert算子方法、Sobel算子方法、Prewitt算子等方法。這些光纖端面圖像提取的方法或多或少都存在著不足。例如，Robert算子方法對(duì)低噪聲的圖像處理有比較好的效果，但是它們都對(duì)光纖端面圖像的輪廓提取不準(zhǔn)確，容易產(chǎn)生較大誤差。如果采用更好的硬件器件無(wú)疑又增加了設(shè)備的成本。采用Sobel算子方法或Prewitt算子方法提取光纖端面輪廓，由于它們用的是一階微分算子方法，前者是加權(quán)平均濾波法，后者是平均濾波法，它們都對(duì)漸變?cè)肼暤奶幚碛兄^好的效果，但是對(duì)于混合復(fù)雜噪聲的圖像處理效果就不太理想。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明通過(guò)提供一種基于圖像灰度值的光纖端面傾角測(cè)量方法及系統(tǒng)，解決了現(xiàn)有技術(shù)無(wú)法對(duì)復(fù)雜噪聲光纖端面輪廓進(jìn)行準(zhǔn)確提取的問(wèn)題。

本發(fā)明提供一種基于圖像灰度值的光纖端面傾角測(cè)量方法，包括以下步驟：

步驟1、采集獲取光纖的端面圖像信息；

步驟2、對(duì)所述端面圖像信息進(jìn)行灰度化處理，得到灰度圖；

步驟3、基于所述灰度圖生成斜率擬合曲線(xiàn)；

步驟4、基于所述斜率擬合曲線(xiàn)得到光纖端面的傾角信息。

優(yōu)選的，所述步驟1中，在采集獲取光纖的端面圖之前，利用光纖夾將所述光纖放置在三維位移臺(tái)上，通過(guò)主控系統(tǒng)對(duì)三維位移臺(tái)驅(qū)動(dòng)器發(fā)送控制信息，所述三維位移臺(tái)驅(qū)動(dòng)器根據(jù)所述控制信息驅(qū)動(dòng)所述三維位移臺(tái)移動(dòng)，調(diào)節(jié)所述光纖的位置，使所述光纖端面的軸心處于圖像采集裝置的視場(chǎng)中心，完成對(duì)焦。

優(yōu)選的，所述步驟2中，對(duì)所述端面圖像信息進(jìn)行灰度化處理的具體實(shí)現(xiàn)方式為：所述端面圖像信息為黑白圖片，提取所述黑白圖片過(guò)中心的若干個(gè)角度的灰度值，得到所述灰度圖。

優(yōu)選的，所述步驟3中，基于所述灰度圖生成斜率擬合曲線(xiàn)的具體實(shí)現(xiàn)方式為：以所述黑白圖像的像素值為橫坐標(biāo)X，以所述黑白圖像的灰度值為縱坐標(biāo)Y，為每一個(gè)角度擬合出一條直線(xiàn)，采用如下公式：

Y＝A_i·X+B_i

其中，A_i表示第i個(gè)角度對(duì)應(yīng)的斜率，B_i表示第i個(gè)角度對(duì)應(yīng)的截距；

基于若干個(gè)角度對(duì)應(yīng)的擬合直線(xiàn)，得到斜率擬合曲線(xiàn)，采用如下公式：

K＝F(α_i,A_i)

其中，α_i表示第i個(gè)角度，K表示若干個(gè)角度的斜率擬合曲線(xiàn)的縱坐標(biāo)值，F(xiàn)表示斜率擬合曲線(xiàn)。

優(yōu)選的，所述步驟4中，基于所述斜率擬合曲線(xiàn)獲得最大斜率，根據(jù)所述最大斜率得到最大傾角，采用如下公式：

θ＝arctan(max(K))