一种改进的中值滤波方法及其在自聚焦透镜端面图像特征提取中的应用

曹家辉，张玉鑫，吴尔山，陈林芝，冯丽菲，蒋昊宸，吴松林

(西京学院机械工程学院,陕西西安,710123)

0 引言

近年来，一种具有成象、准直、聚焦等功能的新型光学透镜—自聚焦透镜在光学领域内得到广泛应用和发展[1]。由于自聚焦透镜尺寸小、焦距短、像差小，所以特别适合于光纤连接器。自聚焦透镜的质量主要指端面的折射率分布、 端面的平整性以及端面与光轴的垂直度等。在进行机械加工、研磨、抛光其端面等一系列生产工艺时，自聚焦透镜端面的生产质量对上述指标有重要的影响[2][3]。以往，端面生产质量检测是用工具显微镜或其它光学仪器由技术人员观察、分析完成，劳动强度大，还难以保证质量检测的准确性，影响生产的自动化水平。随着技术的进步及自聚焦透镜的大规模生产、应用，生产质量检测问题逐步凸显出来。另一方面，应用计算机图像处理技术实现光纤端面或其他光学镜头端面质量自动化检测不断在生产实践中得到应用和推广[4]。客观上，企业需要开发自动化的检测系统，以满足生产实际的需求。

在自聚焦透镜端面图像处理的实践中，由于自聚焦透镜的特殊结构，即正端面中心呈伞状结构，后端面局部有倾斜面。在辅助光源的作用下，致使其两个端面图像呈现一定的光晕现象，给传统的图像处理方法的应用带来一定的困难。针对光晕现象，基于机器视觉检测技术，本文设计了专用的自聚焦透镜端面图像检测装置，包括可旋转的透镜夹持机构、工业相机及光学系统三个主要部分，完成了与机器视觉实验台配合的透镜夹持设备的设计，并成功地实现了图像采集。同时，提出了一种改进型的中值滤波方法，给出了一系列相关的图像处理方法，包括图像预处理、分类方法和基于形态学统计的区域特征识别方法，大大降低了光晕现象对图像特征提取的影响。本文较为详尽地描述了中值滤波方法、相关的测试实验装置的基本原理及结构。同时，给出了相关的图像处理实验结果。

1 改进型中值滤波方法

中值滤波是由Turkey 于1971 年首先提出来的一种非线性数据处理方法，用于降低数据的噪音，提高信噪比。其方法的基本原理是用图像邻域或数据序列中的局部数据值计算得到一个中值来替代处理点的值。这种方法可有效地去除或降低孤立噪音点的影响，一定程度地使得区域像素值或数据段趋于一致。这样的区域处理模式逐步在整个图像或整个数据序列进行，从而实现图像或数据的中值滤波。通常，有特定的局部数据处理模式。根据局部数据的大小确定相应的像素或数据序列，从而产生一单调增或单调减的二维序列。

典型的自聚焦透镜端面图像，其灰度数值的分布在不同的端面（正面及反面）呈现明显的规律性。如图1 所示，图(a)和(c) 分别是正面及反面原始图像，图(b)和(d)则分别表示经过阈值分割后高亮度值的分布规律。为适应这种图像的处理并适当降低对特征区域分割处理结果的影响，本文对上述中值滤波方法进行了改进。像素邻域的数据处理模式，A设计为一个3×3 的点阵，从右上开始至左下逐点进行滤波处理。如图2 所示，根据公式(3)，中值则定义为除被处理点外其余8 个像素值的计算结果。这样高亮度区域（灰度值高的像素点）的影响被有效地降低。

图1 自聚焦透镜端面原始图像及其特征

2 图像采集系统及图像处理实验

为实现透镜端面缺陷图像处理及特征提取，设计了图像采集实验装置，如图3 所示。包括一组均匀分布的环状光源，CCD 工业相机及远心镜头。自聚焦透镜则由可旋转180°的机械手吸附抓取，分别采集正端面和反端面的图像。端面由聚焦的环状光源保持一定的光照，CCD 相机采集经远心镜头捕捉到的自聚焦透镜端面图像，再传输给计算机及图像处理系统。

图3 自聚焦透镜端面图像采集装置

计算机图像处理系统包括图像采集系统（IMAQ），图像与处理、图像分类（正端面与反端面）、特征提取、信息显示及控制系统等，如图4 所示。

实验获取的典型自聚焦透镜端面图像如图5 所示，其中图(a), (b)和(c)分别是典型的划痕、局部缺失（麻点）及崩边三类缺陷特征图像。图6 所示为透镜端面的成像过程，可以明显地看出，经远心镜头由CCD 相机获取的透镜端面图像有两个主要部分，即反射图像R 和聚焦光线形成的图像L。最终获取的透镜端面图像S 可以表示为两个部分的合成影像，如公式(6)所示。

图5 典型的缺陷图像

图6 典型的缺陷图像

从图5 各类典型透镜端面图像可以明显看出，光晕部分L(x,y)主要由反射光线形成。应用本文提出的改进型中值滤波方法可以有效降低光晕现象对后续图像处理的影响。

如图7 所示，图(a), (b)及(c)分别是三类原始图像，标记为(e)、(f)及(g)的图像分别是经过中值滤波后的输出结果。显然，光晕现象得到较大的抑制，即原始图像中高亮度的光晕区域与周边灰度值更为接近，相对应的缺陷特征得到了（相应的）加强。

图7 应用改进中值滤波进行图像处理的结果

基于改进型中值滤波，透镜端面图像中缺陷的轮廓及形态特征都更趋明显，再应用传统的图像处理技术可以很容易地获取透镜端面缺陷的信息，实现缺陷特征的提取。图8 所示为相关的图像处理过程的输出结果。其中，图(1)、(5)及(9)为具有三类典型缺陷特征的原始图像，标记为(2)、(6)及(10)的为中值滤波的输出结果图像，图(3)、(4)、(7)、(8)、(11)及(12)为透镜区域内（最佳外接圆内）缺陷特征的形态及相关的信息。以图(7)及图(8)为例，经过计算，最大的缺陷面积为5.3251×104(2mµ)，其重心坐标为0.175mm and0.284mm（左上为坐标原点）。

图8 透镜端面缺陷特征提取过程

自聚焦透镜端面图像进行处理后的最终结果如表1 及表2 所示，其中表2 为图8（1），即及划痕图像的处理结果。上述实验数据，再结合透镜端面质量评定标准可以实现自聚焦透镜端面生产质量的判定。

表1 崩边缺陷特征信息统计（单位：μm2）

表2 划痕缺陷特征信息统计（单位：μm）

3 结论

本文详细分析了自聚焦透镜端面缺陷图像的结构特点，提出了一种改进型的中值滤波方法，有效地降低了透镜成像过程中形成的光晕现象对图像处理的影响。同时，设计了包括有可旋转机械手、环状聚焦光源及工业相机的透镜端面图像采集实验装置及相应的图像处理系统，进行了图像采集及后续的图像处理实验。实验结果表明，在抑制图像光晕的同时，特征区域相对更趋于明显，实验给出了主要缺陷的面积、坐标及其占比，为实现自聚焦透镜生产质量的自动化检测奠定了基础。