[发明专利]用于工业现场的视觉检测系统成像质量评价方法

权利要求书

1.一种用于工业现场的视觉检测系统成像质量评价方法，采用带有直线的标定板，包括以下步骤：

(1)在相机聚焦情况下对标定板进行拍摄，考虑径向畸变，畸变中心为图像中心(0，0)，理想位置坐标为(X_U，Y_U)，实际位置为(X_D，Y_D)，二者有以下关系：

其中畸变系数K₁，K₂，由于理想坐标点在同一条直线上，X_U，Y_U存在Y_U＝aX_U+b关系；

(2)对拍摄的标定板图片直线上的T个特征点进行提取，构建以下目标函数，采用最优化方式求解K₁，K₂，a，b，其中C₁表示aK₂，C₂表示K₂，C₃表示aK₁，C₄表示K₁，C₅表示a：

(3)给定K₁，K₂初值为0，a，b的初值利用相距最远的两点通过(1)式得到，根据(2)式建立Levenberg-Marquardt最优化求解模型，求解f极小值时的畸变系数K₁，K₂，参数a，b，经过迭代搜索到最优值，得到实际位置为(X_D，Y_D)的表达式，根据此绘制曲线；

(4)利用步骤(3)所生成的曲线作为参考图像I，利用Sobel算子计算水平梯度Gx和竖直梯度Gy，其中Sx，Sy分别为水平和竖直Sobel算子，通过水平梯度Gx和竖直梯度Gy得到梯度图L：

用下式对梯度图L进行阈值分割，得到水平和竖直方向上的强边缘Wx，Wy：

其中M，N分别为梯度图L的横纵坐标个数；

(5)在步骤(4)得到的梯度图L中找到灰度值为255的白色像素点位置，为参考图像I的边缘点；

(6)在参考图像I的每一行的灰度值曲线中，把步骤(5)找到的边缘点记为PA，存在以下两种情况，第一种：当边缘点PA的左邻近灰度值大于右邻近灰度值时，在灰度值曲线上，选取距离边缘点PA左端最近的极大值点记为PA1与距离最近边缘点PA右端的极小值点记为PA2；这两极值点认为是边缘的起始点与结束点，PA2与PA1的间距大小即为边缘宽度w；第二种：当边缘点PA的左邻近灰度值小于右邻近灰度值时，在灰度值曲线上，选取距离边缘点PA左端最近的极小值点记为PA1与距离边缘点PA右端最近的极大值点记为PA2；这两极值点认为是边缘的起始点与结束点，PA2与PA1的间距大小即为边缘宽度w；

(7)对步骤(6)得到的不同边缘宽度w用以下公式进行计算，得到强边缘宽度概率直方图，其中n_i为边缘宽度为w_i的个数，n为总边缘个数：

(8)用下式得到加权平均边缘宽度：

Awid＝p(w_i)w_i    (6)

(9)通过步骤(4)-(8)得到参考图像I的加权平均边缘宽度记为Q1，对于利用视觉检测系统拍摄的待评价图像Im，通过步骤(4)-(8)得到待评价图像Im的加权平均边缘宽度，记为Q2，令当Q越接近1表示系统成像越清晰，越接近正常聚焦状态。

2.根据权利要求1所述的视觉检测系统成像质量评价方法，其特征在于，T取20～25。