基于机器视觉的液位检测器设计

朱小青 祝海鹏 李臻恺 杨宇琛 王思怡 温昕瑜

摘要：本系统通过工业相机进行实时采集产品图像，从而实现对液体液位的非接触性检测。通过OpenCV开源平台对采集的图像数据进行相关的预处理，并检索出液体区域的轮廓，提出了一种适用于液位检测的包围圈取高算法，从而得到液位高度，实现了不借助外部测量仪器就能对液位进行实时检测。

1.前言

在工业及商业的众多领域，液量液位检测是必须的检验步骤，如针对医疗方面，液位检测常用于输液，试管等，针对于这类场景，液位检测的精度往往要求更高，同时对于检测手段也往往只能采用非接触式，同时又需要检测设备具有高通量得到特点。而针对矿业行业，液位检测常常用于矿下渗水问题。

在已有研究中提出的液位自动检测方法主要有声波法，光电传感器法，电容式传感器法和基于机器视觉检测等。而基于机器视觉的检测由于其非接触性和无损性，受到了人们的广泛关注。

2.系统设计

本实验的液位检测系统平台的硬件组成主要包括数字相机、LED点光源和用于图像处理的树莓派微型计算机等。实验采用装有适量液体的矿泉水瓶为检测对象，使用CCD相机获取初步图像，截取感兴趣的瓶身部分图像，再依次做阈值化、形态学等操作，最终通过算法实现轮廓检索，获得液位高度。

（1）检索二值图像中的轮廓

为了满足硬实时任务要求，从而进一步减少工程计算量，同时突显液体区域的整体轮廓，我们采用取二进制阈值化方式对图像进行阈值分割。其操作原理为先按照灰度等级对像素集合进行划分，结果将得到N个子集，每个子集即代表与现实景物相对应的一块区域，同一区域内部拥有相同的灰度属性。具体的划分可以从灰度等级出发， 根据现场环境选取一个合适的阈值，再通过公式（1）实现。阈值分割后的图像如图1所示。

在阈值分割后的图像中的白色区域中仍存在一些小型黑色区域，并且在黑色区域内还存在一些小型的白色团块。为了保证之后轮廓识别结果的唯一性，我们通过形态学运算将此图像分划为两个独立且完整的区域。

（2）检索二值图像中的轮廓

OpenCV提供了Freeman链码、多边形顶点的序列这两种方法来表示轮廓。多边形定点序列是用多边形以任意精度来近似的方法。简而言之，多边形近似的目的就是使用尽量少的线段数来获取给定边界的基本形状。对于一条闭合边界，当多边形的边数越接近边界上的点数时，这种近似会变得越精确，此时每一对相邻的点定义了多边形的一条边。虽然相比于Freeman链码，多边形近似的求解过程更为复雜，需要采用耗时严重的迭代搜索来寻找顶点，但它所描绘的轮廓准确度相对更高。

在经过预处理的二值图像中，只存在一个完整而独立的区域，所以我们选择只检测最外层的轮廓作为进行轮廓检索时的拓扑结构 ，实现大幅减少计算量。这之后我们得到了存放着轮廓检索后得到的一系列点的输出序列。而为了能更准确地获得图像中液体区域的轮廓信息，我们采用上述的多边形近似方法。

（3）提取包围圈及液位的检测

在本系通过OpenCV来计算轮廓的边界框（又称包围圈），得到包围圈的高度即为液体的液位高度。此包围圈的提取方法基于Douglas-Peucker算法。

对于一条给定的闭合曲线，得到包围圈的详细步骤如下：

1）在一段曲线的首尾之间连接一条直线，计算曲线上各点到此直线的距离;

2）取阈值dmax，将曲线上的点到直线最远距离与阈值做比较，若某点到此直线的距离大于阈值则将该点保留，反之则将该点舍去;

3）当阈值越小，多边形的拟合结果就越接近真实的轮廓。现取较小阈值，根据保留下来的点，将曲线轮廓分成两部分处理，重复1、2步的操作，进行迭代计算，不断地将最远的点添加到结果中，最后得到符合给定精度限差的曲线点的坐标;

4）最终包含曲线信息最多的关键点将被保留下来，过上下左右最远的点分别做出水平或竖直直线，它们相交所得的矩形即为轮廓的包围圈，如下图2所示。

3.结束语

基于OpenCV的这个液位检测系统可以不借助外部的测量仪器，实现对透明瓶装无色液体的液位检测。实验结果表明此方法稳定性和实时性令人满意，检测精度较高 ，符合设计的期望要求。该系统若应用于工业生产，可在生产过程中大大降低产品检测所需时间，节约劳动力成本。本系统安全稳定，节能环保 ，具有很好的适应性和扩展性，因而可以广泛应用于工业或医用中各种透明瓶装的无色液体的液位检测，具有很大的市场价值和应用前景。

资助项目：衢州学院大学生科技创新项目Q20X036