基于MATLAB枪械内壁瑕疵面积计算

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【摘要】通过内窥系统进行枪械内壁瑕疵图像采集，然后运用图像处理技术对所获取图像进行分析处理，从而获得枪械内壁瑕疵的实际面积以及其他枪械内壁的其他信息。本系统在原有基础上，在硬件设计和数据处理上进行一定改进。实验表明，此系统能够快速、准确地进行枪械内壁参数的测量，具有较高的效率和实用性。

【关键词】图像畸变；图像处理；瑕疵

Abstract：By endoscopic system for gun wall defect image acquisition，and then using the image processing technology to the analysis of image processing，to obtain guns internal flaws of the actual area and other firearms inside of other information.This system on the basis of the original，a certain improvement on the hardware design and data processing.Experiments show that this system can quickly and accurately gun inside parameter measurement，high efficiency and practicality.

Key words：Image distortion；image processing；flaw

1.引言

枪械壁瑕疵对枪械设计精度，枪械设计有着重要的意义，因此，如何真实的反映枪械内壁状况，是现代军工企业研究的重点。随着计算机和内窥成像技术飞速发展，其应用方面越来越广测定叶面积的方法有传统的手工测量方法，如方格法、称重法、系数法、回归方程法等[1-2]，虽然方法简单，但测量耗时且精度低；采用专业性的叶面积仪进行叶面积的测量，如求积仪法、叶面积仪法等，虽然准确、简单、快速，但设备价格昂贵。为了克服以上方法的缺点。

本研究提出一种通过内窥系统对枪械内壁图像进行采集后，通过将图像分成具有特性的区域并提取出瑕疵所在位置等信息。这些特征区域可以是像素的灰度值、物体的轮廓线、纹理特征等，也可以是空间频谱或直方图特征等，对所获取的图像进行二值化处理[3]。

2.总体设计方案

内窥系统在拍摄时由于像平面和CCD平面的不重合必然引起图像的线性几何畸变从而造成测量误差而且很难利用非线性几何畸变校正法来消除其影响[7]一个切实可行的方法是拍摄图像时让内窥系统镜头离被测物体尽量远通过数码相机的变焦功能使被测物体的像尽量大相当于在尽量长的焦距下拍摄误差就会有效地减少测量时要求将被测物与标准测度参照物同时拍摄从而按比例获得绝对尺寸被测叶片和标准物体要求拍摄到同一幅图像上。具体拍摄与处理过程如图1所示。

由内窥系统获取图像后，通过专用视频分析软件将该视频根据需要分解为一帧帧图片。每隔N帧选取一副图片。首先对每个图像进行批量预处理后，将其转换为适合的格式类型，然后进行图像分割，去噪处理，边缘提取，最后使用程序对瑕疵进行面积计算。

3.内窥仪安装结构

为了使图像更加接近真实水平，且图像畸变小，我们尽量将内窥镜镜头接近枪膛内壁。结构图如图2所示。我们事先准备几组面积，形状已知的图像，然后将其折成略小于直径圆使用内窥系统进行拍摄，有两种数据对比可以得出，通过该方法测得的图像面积的相对误差在1%以下。可以根据枪管内径选择不同的内窥镜校准管，已达到最佳效果。

根据不同的环境条件和检测要求需要对图像进行边缘化处理，而在图像边缘检测领域中有许多经典的边缘检测算子，但无论哪一种都不具有绝对优势。最后就是对瑕疵面积的计算。图3为该系统采集枪械内壁图。

4.图像处理程序设计

在计算机中，图像是由无数个像素点组合成而成。当计算机给每一个像素点赋以像素值时，人们就看到了带有色彩的图像。像素点越多，图像越接近真实的物体样子也越清晰，也就是人们通常所说的分辨率高。但是也伴随着占用内存过大，导致处理数据比较慢。

通过MATLAB软件与像素理论，在所获取图片中某一区域的面积，要经过以下三个步骤。

（1）标记或截取出图片中瑕疵；

（2）利用MATLAB软件进行简单编程，分别计算单个图片和所选瑕疵的像素面积；

（3）通过已知实验前分析对比所得比例计算出单个图片的真实面积，利用像素面积与真实面积的比值关系求得欲知区域的真实面积。物体实际大小，物体相对于内窥镜物距及图像大小间的关系，进行定量研究。

内壁瑕疵实际大小，通过物体相对于内窥镜物距及图像大小间的关系，进行定量研究。首先将从所采集图片选择一张清晰带瑕疵的图片放在一个已知面积为S的矩形中，相当于处理实际图像时获取的全图的真实面积（事实上，在处理实际平面图形时，人们通常可以利用已知面积，将图形与该已知面积进行对比可以得出所测图像实际面积。）；然后将上面两图分别导入MATLAB，最后分别计算像素面积，获取图图像的像素面积S1以及矩形图像的像素面积S2；

计算图形的像素面积MATLAB程序实现如下：

w=imread（'C：＼Users＼yjy＼Desktop＼图片'，'bmp'）；%导入图片

image（w）； %显示图像

W=w（：，：，1）；

E=（edge（w1，'canny'））；[u，v]=find（b）；

x0=mean（[min（v），max（v）]）；y0=mean （[min（u），max（u）]）；

plot（v，u，'.'），hold on，plot（x0，y0，'o'）；

u1=-y0+u；v1=-x0+v %然后将图片变为二维矩阵，利用canny函数寻找边界，并化图形中点为原点。

[c，r]=cart2pol（v1，u1）；

q=[c，r]；

q1=sortrows（q）；

[x1，y1]=pol2cart（q1（：，1），q1（：，2））；

s=polyarea（x1，y1） %极坐标变换，得到像素面积

得到S1，S2。

（4）由S0/S1=S/S2，得S0。

总之，通过以上程序就可以利用MATLAB图形处理技术较为精确的计算平面图形的面积，其中关键在第二步，前提是能获得可以与被测面积进行对比的真是面积。

5.结论

通过采集图像对比，该系统对枪械内壁采集图像比较清晰，经过数据处理所得数据与实际值相差基本吻合。而且本系统具有简便、快速、准确等优点，但在二值化之后膛线和瑕疵混合在一起的，无法细分，但是大致的要求是膛线的面积会相对于瑕疵的面积大些，因此目前主要是使用标记图像的面积大小作为一个参量，来判决是瑕疵还是膛线，也可以实现基本的图像功能。

参考文献

[1]段悦，袁昌明.火灾探测中动态火焰的数字图像处理[J].中国计量学院学报，2009，20（1）：55-58.

[2]柏军华，王克如，初振东等.叶面积测定方法的比较研究[J].石河子大学学报，2005，23（2）：216-218.

[3]冯冬霞，施生锦.叶面积测定方法的研究效果初报[J].中国农学通报，2005，21（6）：150-155.

[4]王宣银，梁冬泰.基于多元图像分析的包装罐内壁缺陷监测[J].农业机械学报，2009.

[5]祁广云，马晓丹.基于图像的植物叶面积计算方法的研究[J].佳木斯大学学报（自然科学版），2009，27（2）.

[6]贾爱莲，张淑娟.基于matlab的植物叶面积数字摄影图像处理[J].山西农业大学学报（自然科学版），2006，26（1）.

[7]韩殿元.边缘阴影和晕圈对基于图像叶面积测量的影响及修正[J].林业资源管理，2010（3）.

作者简介：殷军勇（1982—），男，山西大同人，硕士，现就读于中北大学电子测试技术国家重点实验室，研究方向：光电测试。