运用数字图像处理技术可实现型坯直径的实时在线检

下一步的图像处理使用。

　　3)图像预处理。对采集到的型坯图像进行平滑处理，尽可能消除噪声的干扰，改善图像质量，减少噪声对测量精度的影响。

　　4)边缘提取和图像分割。对平滑后的图像运用边缘检测算子或灰度阈值分割法提取型坯外轮廓的边缘图像。

　　5)边缘曲线的跟踪和连接。由边缘提取所得到边缘图像含有干扰小线段，为了检测出有用的目标边缘曲线，需对型坯边缘曲线进行跟踪和连接，

　　去除干扰小线段。

　　6) 型坯直径的检测。对最终得到的型坯外轮廓边缘图像自下向上行扫描，得到型坯左边缘点坐标为，右边缘点坐标为，则通过简单计算可以得到型坯直径分布。

　　3.2 型坯直径的检测方法

　　型坯直径的测量是通过对型坯轮廓图像的边缘检测来实现的。边缘检测有两种基本方法：一种是采用边缘检测算子进行边缘提取，另一种是采用灰度阈值分割法进行边缘提取。从Roberts算子、 Sobel算子、LoG算子、Canny算子和灰度阈值分割法所得到的检测结果可知，灰度阈值分割方法其算法效率高、检测结果较好，最适合于型坯轮廓边缘的检测。

　　由型坯轮廓边缘二值图像求取型坯直径很容易实现的。假设挤出的型坯其轴线是垂直于水平面的，某一小段型坯的直径可以看成是水平直线与轮廓边缘的两个交点之间的距离。实现方法为：

　　1)按行扫描边缘二值图像，若该行像素点灰度值全为0，则检测下一行，否则执行下一步。

　　2)若检测到某像素点灰度值为255，则判断其右边像素点灰度值是否为255。若是，则跳过该行不检测，继续检测下一行;否则，执行下一步。

　　3)已经检测到左边缘点的坐标，继续该行的检测，扫描右边缘点。如果检测到，则计算两边缘点问的距离并保存，继续检测下一行;否则直接继续检测下一行。

　　图3是对边缘二值图像进行直径检测的结果，检测的点间隔为10个像素，型坯长度约为630个像素。其中，图3(a)是对灰度阈值分割法得到的边缘轮廓进行处理的结果，图3(b)是对Canny算子检测到的边缘轮廓进行处理的结果。两种算法得到的直径分布基本一致。

　　4 结论

通过摄像机直接拍摄型坯轮廓图像，运用数字图像处理技术对采集到的图像进行处理和分析，实时提取目标的几何特征，即型坯的直径分布，可实现型坯直径的实时在线检测。但其测量精度会受一些条件的影响，如图像采集设备的分辨率、光线环境及干扰等。本文针对型坯直径分布的在线检测问题进行了讨论，它将为实现挤出吹塑成型加工过程质量的实时监控和闭环控制提供可能。