[發(fā)明專(zhuān)利]基于霍夫梯度下降的熊貓眼保偏光纖自適應(yīng)對(duì)軸方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110375113.X
• 申請(qǐng)日: 2021-04-07
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113219589B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-05-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄒輝;吳卉;段靖海;趙妍;李瑞民;張?jiān)粕?/a>
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 南京郵電大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G02B6/255
• 分類(lèi)號(hào): G02B6/255;G02B6/024
• 代理公司: 南京正聯(lián)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32243
• 代理人: 王素琴

1.一種基于霍夫梯度下降的熊貓眼保偏光纖自適應(yīng)對(duì)軸方法，其特征在于：包括以下步驟，

S1、將待對(duì)接的光纖分別置于光纖熔接機(jī)平臺(tái)上，利用直角棱鏡將兩側(cè)待對(duì)接的光纖的光路反射至攝像頭的視場(chǎng)中，使用攝像頭分別獲取兩側(cè)的光纖端面RGB圖像；

S2、采用線(xiàn)性加權(quán)法，將光纖端面RGB圖像進(jìn)行灰度處理，分別得到光纖端面的灰度圖；

S3、對(duì)上一步驟得到的光纖端面的灰度圖進(jìn)行高斯濾波處理，分別得到高斯模糊后的高斯模糊灰度圖，將所得高斯模糊灰度圖進(jìn)行固定閾值的二值化，得到二值化圖像；

S4、對(duì)得到的二值化圖像分別進(jìn)行應(yīng)力區(qū)Canny邊緣檢測(cè)，采用輪廓繪制函數(shù)對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行灰度對(duì)比，輸出得到只含有圓形的圖像，即圖像只包含光纖邊緣輪廓和應(yīng)力區(qū)中心輪廓以及纖芯輪廓；

S5、采用霍夫梯度下降算法識(shí)別得到各光纖邊緣輪廓圖像中兩圓圓心位置和纖芯圓心位置；在一側(cè)光纖邊緣輪廓圖像中標(biāo)記識(shí)別應(yīng)力區(qū)的圓心為A(x₁,y₁)和B(x₂,y₂)，纖芯圓心為R₁(x₁₀,y₁₀)，在另一側(cè)光纖邊緣輪廓圖像中標(biāo)記識(shí)別的應(yīng)力區(qū)圓心為C(x₃,y₃)和D(x₄,y₄)，纖芯圓心為R₂(x₂₀,y₂₀)；否則認(rèn)為沒(méi)有識(shí)別到應(yīng)力區(qū)圓心，由光纖熔接機(jī)平臺(tái)的電機(jī)驅(qū)動(dòng)光纖至攝像頭的視場(chǎng)中，返回步驟S1；

S6、根據(jù)光纖邊緣輪廓圖像中兩個(gè)標(biāo)記識(shí)別的圓心坐標(biāo)，分別得到光纖的偏振角度；

S7、將光纖熔接機(jī)平臺(tái)上的待對(duì)接的光纖進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，使兩側(cè)光纖的偏振角度趨于0°，即左右兩側(cè)光纖趨于水平，由步驟S1-S6獲取此時(shí)的兩組圖像，對(duì)比分析得到相似度，進(jìn)入下一步驟；

S8、設(shè)定相似度閾值，若達(dá)到設(shè)定相似度閾值，則給出兩側(cè)待耦合熔接光纖頭空間位置信息，根據(jù)其信息，基于光纖三維與旋轉(zhuǎn)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)光纖三維姿態(tài)的閉環(huán)控制自動(dòng)調(diào)整后，實(shí)現(xiàn)保偏光纖對(duì)接；若未能達(dá)到閾值，將左側(cè)或者右側(cè)光纖旋轉(zhuǎn)180°，由步驟S1-S7獲取相似度后再次進(jìn)行相似度閾值對(duì)比，若仍未能達(dá)到閾值，則兩段光纖端面不匹配，重新切割或更換光纖后，返回步驟S1。

2.如權(quán)利要求1所述的基于霍夫梯度下降的熊貓眼保偏光纖自適應(yīng)對(duì)軸方法，其特征在于：步驟S3中，對(duì)上一步驟得到的灰度圖進(jìn)行高斯濾波處理，具體為，

S31、根據(jù)二維高斯函數(shù)計(jì)算圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的權(quán)重值，建立權(quán)重矩陣，設(shè)定高斯內(nèi)核，在圖像的水平和垂直的兩個(gè)方向上，即X和Y兩個(gè)方向上，設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)差，將每個(gè)像點(diǎn)乘以對(duì)應(yīng)權(quán)值，求和得到中心點(diǎn)的高斯模糊的值，計(jì)算出所有像素點(diǎn)的高斯模糊值，得到高斯模糊后的灰度圖；

S32、對(duì)上一步驟得到的高斯模糊圖像進(jìn)行固定閾值的二值化，根據(jù)不同閾值下應(yīng)力區(qū)識(shí)別結(jié)果，選擇固定二值化閾值，對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行固定二值化處理，得到二值化圖像。