LabVIEW软件应用实例.pdf

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1、图象处理方法在车灯配光检测系统中的应用研究ImageProcessingTechnique’sApplicationandResearchintheAutomobileLampQualityMeasurementSystem作者:金晅宏戴曙光穆平安单位:上海理工大学光电学院应用领域:汽车工业图1:系统组成简图算机自动检测车灯前照灯光路所成使用的产品:LabVIEW;硬件部分主要运用黑白的的交点。若为一右侧行驶前照灯,NI-IMAQ;NI-DAQ;CCD摄取图象,图象通过美国NIvH1挑战:将成熟的计算机视觉

2、技术公司的1407图象采集卡传送入PCZONE1引入车灯配光检测系统中,应用多机进行处理及数据显示,应用15°种图象处理方法同时实现汽车车灯NI_DAQ6023卡控制摄像头间的切hHh光轴交点检测和车灯零件检测。换及系统的启动和停止。本系统采ZONE2应用方案:使用NationalInstruments用NI公司的LabVIEW5.1及其图H2v公司的IMAQ可视化软件、象处理软件包IMAQVision5.0作为则其光路图如图4所示:LabVIEW图片控制工具包、执行程软件操作平台。其系统的主界面如序生成器

3、和LabVIEW来开发一个下图(图2)所示:图4:前照灯光路图经济、灵活的基于PC的车灯配光h-h:通过前照灯焦点的水平面;检测系统。H-H2:道路中心线;介绍:v-v:通过前照灯的垂直面;车灯配光检测系统原为两套系根据前照灯光路标准H—H2统:车灯光轴交点检测系统和车灯与h—h的夹角为15°,且ZONE1零件检测系统,其通过人工目测检图2:系统主界面为暗区,而ZONE2为亮区,两个区测车灯光轴交点,应用物位传感器系统运行中的一个检测报错界面如域分界明显,有较大的亮度对比度。精确定位来检测零件的缺损。本车下

4、图(图3)所示:H-H2与h-h的交点位置是车灯光轴灯配光检测系统将两系统二合为检测的一个重要参数。一,根据测量对象的特征,应用图象卷积、边缘特征提取、图象模式(2)图象的原始LUT变匹配等多种图象处理的方法,实现换对不同型号的车灯进行车灯零件缺LUT(Look_upTable)变换是一种损检测和车灯光轴交点的自动检图3:检测报错界面很基本的图象处理技术,其对图象测。运用NI(美国国家仪器公司)象素的灰度值进行特定计算及转系统组成:的这套虚拟开发平台软件,是因为换,可以达到突出图象的有用信息,整个系统包括硬

5、件部分和软其使用图形化编程语言编写,并提增加图象的光对比度,对要进行边件部分。其系统组成简图如图1所供丰富的库函数和功能模块,具有缘检测的图象尤佳,可以使边缘明示:功能强大及运用灵活等特点,极大显。本系统的车灯光轴原始图如图的节约了程序开发时间。5所示:光轴交点检测中的图象预处理方法(1)光轴特征分析本车灯配光检测系统实现计图5:光轴原始图由于车灯光线较强,使得整个象进行灰度边缘增强处理,得出一值对图象进行二值化,其误差在允图象偏亮,图象边缘特征不明显。个增强处理后的图象,然后设立门许的范围内。本系统采用具

6、体的反指数函数查表限,进行过门限处理来确定明显边变换方法,降低暗区的亮度和对比缘的象元位置。经过LUT处理后的(5)图象的去干扰处理度同时增强亮区的亮度和对比度,图象,边缘特征已比原始图象清晰在经过二值化的图象中,我们使检测图象边缘明显。经过LUT得多,我们对此图象再进行一次二可以发现很多小颗粒,这些颗粒都处理后的光轴图象如图6所示:值化以便于后面边缘的检测,同时有可能阻碍图象的正确处理,即边也便于对图象中部分干扰因素的处缘的正确检测,所以必须去除。这理。对图形进行二值化主要要考虑里,我们用图形学最经典的膨

7、胀和的问题就是阀值的选取。阀值应随腐蚀方法对二值化进行处理。膨胀着空间总体幅度的变化而变化,阀和腐蚀的原理虽然简单,但对于膨图6:经过LUT后的光轴图值设得过高,将漏掉小幅度变化的胀和腐蚀所用计算因子象素包含量边缘,阀值设得低,将出现由噪声的确定及膨胀腐蚀次数确定却需要(3)图象的裁剪引起的许多的虚假的图象边缘。寻作一定的考虑与实验比较。膨胀和由于精度的要求,射入的图象找一种对各种噪声不敏感、定位精腐蚀必须成对出现,因为腐蚀能去为768X576pixel的标准CCIR图确、不漏检真边沿又不引入假边沿掉小颗粒

8、,同时却也使检测边缘缩象。象素多可提高系统的测量分辨的阀值取定方法是此图象二值化的进,使检测产生误差,所以在腐蚀率,同时也增加了处理数据,增加关键,这也是图象处理领域长期研的同时必须伴有同样计算因子的膨了处理时间,从而就有可能影响整究的一个方面。为寻找一个合理的胀。膨胀和腐蚀的次数按图象中出个系统的实时性。所以要根据图象阀值,要通过大量的实验方可。在现的干扰颗粒的大小,通过实验的特点,减少处理数据,对图象进行此,

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