[发明专利]一种基于机器视觉的光纤几何参数检测方法

说明书

本发明提出了一种基于机器视觉的光纤几何参数检测方法，包括对图像采集装置获取的光纤横截面图像进行预处理、提取涂覆层的外边缘图像、提取涂覆层的内边缘图像和包层的外边缘图像；运用圆形拟合发和椭圆拟合法，对涂覆层的外边缘图像、涂覆层的内边缘图像及包层的外边缘图像均进行圆形拟合和椭圆拟合，以获取各图像对应的圆形参数和椭圆参数、运用光纤几何参数求解模型，分别求解边缘图像对应的直径和不圆度。本发明的优点为：采用改进的Canny算法，可以减少干扰边缘有利于曲线拟合；二次曲线标准化法和齐次方程法相结合的方法对边缘进行曲线拟合，并用高斯‑牛顿迭代法求解光纤几何参数，提高了边缘曲线拟合的精确度。

技术领域

本发明属于几何量检测技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的光纤几何参数检测方法。

背景技术

目前，光线已经广泛应用在科研、电信、传感、监视等领域，是国家重点扶持和大力开展的新型产业。其中，光线的几何参数如包层直径、包层不圆度、涂覆层直径、涂覆层不圆度等对光纤传感和光纤通信等领域的研究至关重要。此外，在光纤生产中，光纤的几何参数带来的误差对光纤间的耦合效率起着决定性的影响。

目前已经提出了很多光纤几何参数检测方法，如人工判读为主的放大法、以光纤传输成像为主的折射近场法和近场扫描法等，但都存在着一定的缺陷：1)人工判读为主的放大法，检测精度低；2)折射近场法利用光纤折射率分布计算光纤参数分布计算光纤参数，近场扫描法是对近场放大像面进行扫描，测得近场强度分布扫描图，从而拟合光纤参数。这两种方法实验装置复杂，测量过程不直观。因此工业上亟需能够研究一种快速、高效、自动化程度高的检测方法具有重要意义。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的光纤几何参数检测方法，其检测速度快、检测精度高。为实现上述目的，本发明所采用的技术方案为：

一种基于机器视觉的光纤几何参数检测方法，包括以下步骤：

S1：对图像采集装置获取的光纤横截面图像进行预处理：所述光纤横截面包括涂覆层、包层和纤芯；

S2：确定分割阈值，对预处理后的光纤横截面图像进行阈值分割，提取涂覆层的外边缘图像；

S3：分别运用改进的Canny算法对涂覆层的内边缘和包层的外边缘进行边缘检测以提取涂覆层的内边缘图像和包层的外边缘图像；

S4：运用圆形拟合发和椭圆拟合法，对涂覆层的外边缘图像、涂覆层的内边缘图像及包层的外边缘图像均进行圆形拟合和椭圆拟合，以获取各图像对应的圆形参数和椭圆参数；

S5：分别将步骤S4中的圆形参数和椭圆参数作为输入参数，运用光纤几何参数求解模型，分别求解步骤S4中各图像对应的直径和不圆度。

优选地，在步骤S1中，所述预处理包括灰度变换、平滑处理及锐化处理。

优选地，在步骤S2中，运用最大类间方差法确定分割阈值。

优选地，所述最大类间方差法具体为：

S21：运用累加法计算像素的灰度值属于暗背景的概率p₁和像素的灰度值属于亮物体的概率p₂；其中，p_i为图像灰度级i出现的概率，k为图像分割阈值，L为图像的灰度级；

S22：根据p₁、p₂计算出暗背景区域的平均灰度值g₁和亮物体区域的平均灰度值g₂；其中，

S23：根据平均灰度值，可计算出图像的类间方差计算阈值范围[0，L-1]的类间方差，以最大的类间方差对应的阈值作为分割阈值。

优选地，在步骤S3中，提取涂覆层的内边缘图像具体步骤为：