OTSU算法在數控切割機MARK點識別項目上的可行性研究

李錦程，宋瑞，滕福林

（南京工程學院，江蘇南京，211199）

0 引言

近幾十年來，隨著我國科技的飛速發展，自動化和智能化成為現代工業必不可少的特征，而機器視覺技術就是實現工業自動化和智能化的重要一環。機器視覺具有高精度，高效率，低誤差，低出錯等特點。在一般的數控切割加工中，定位精度間接決定工件的精度，所以利用機器視覺技術代替人眼或機器步驟進行定位必不可少。

MARK點定位技術被廣泛應用于各種材料和零件的加工裝配。一般的數控切割機通常采用四點定位，即在需要切割的材料的四個角上標注記號，利用攝像頭識別MARK點，再通過內部處理計算得出材料的位置坐標。本文針對數控切割機MARK點定位實現過程，闡述圖像從拍攝后取閾值，實現二值化的具體處理過程，并分析了為何要選取OTSU算法來取閾值，重點介紹OTSU算法的模型以及流程，據此設計程序流程，最后利用實驗驗證在各種情況下OTSU算法的可行性及可靠性。

1 圖像處理過程概述

1.1 圖像快速灰度化

彩色圖像通常分為RGB和YUV兩種格式，攝像頭拍攝到點的彩色圖像后，首先將圖像存入內部緩沖器，若為YUV格式，則通過Y、U、V三者的比例及數據形式，舍棄每一個像素點的UV兩值，即可完成彩色圖片的快速灰度化。RGB圖像通過R、G、B三者與灰度的轉化關系同樣可完成快速灰度化。

1.2 圖像二值化

在圖像轉化為灰度圖像后，通過算法計算選取某一閾值，灰度高于該閾值的像素點全部置0（像素點變為黑色），其余置1（像素點變為白色），便完成圖像的二值化。

圖像二值化可將原來多灰度級的圖像轉化為只有數據0和1的圖像，達到在保留圖形輪廓特征的同時排除圖像中的部分干擾的目的，因為不再涉及多級灰度值，所以同時也起到簡化后續圖像處理的效果。

1.3 輪廓識別

在轉化后的二值圖中提取需要的輪廓特征即為輪廓識別。通常實際工業現場有兩類輪廓識別方法，第一類是利用傳統的邊緣檢測算子檢測目標輪廓，第二類是從視覺庫中匹配現有的輪廓模型特征來完成輪廓識別。圓的MARK點識別較為簡單，可以利用霍夫變換或使用圓的幾何特征進行檢測。

2 算法分析

2.1 算法概述

現應用較為廣泛的閾值分割方法分為全局閾值算法和局部閾值算法，常見的全局閾值算法有最大類間方差分割算法（otsu法），迭代閾值法，以及最大熵法等。全局閾值算法在整幅圖像的二值化過程中只使用一個閾值，所以算法簡單，處理速度快，在圖像的前后景分離明顯，灰度圖像呈雙峰形式時具有良好的效果。而局部閾值法將圖像分為多個小塊，在每一個小塊分別處理時使用不同的閾值，算法復雜，但是在處理細節較多，明暗對比不明顯的圖像時，能夠更加突出細節，效果更好。

考慮到實際數控切割環境中點的定位圖像內，黑色圓點與背景對比較為明顯，且干擾一般體現為光照或極個別的污點等，圖像較為簡單。相較于局部閾值法，全局閾值法顯得更加快捷且直接。所以閾值分割算法應在全局閾值法中進行選擇。本文選取OTSU法。

2.2 OTSU法概述

OTSU法的分割依據是前后景間的類間方差，其主要思想是以某一灰度等級作為分割界限，灰度高的為前景，灰度低的為后景。再計算該灰度等級下前景和后景間的方差，遍歷0-255個灰度級后選取使前后景方差最大的灰度值為分割閾值。前景和后景的類間方差等級表示了前后景之間差別的明顯程度，前景和后景之間的類間方差越大，差距也就越明顯。

2.3 OTSU算法原理

可以得到類間方差

3 程序流程設計

閾值算法的選擇存在理論上的可行性，在實際中是否能夠按預期的設想成功地對捕獲的圖像選擇合適的閾值，并進行二值化從而達到理想的效果，還需要進一步的檢驗。理論最終應由實踐佐證。

4 實驗分析

4.1 實驗對象及實驗環境分析

實驗對象：根據數控切割機各種加工材料的實際情況，依據顏色不同，分為紅橙黃綠藍紫六種，依據反光程度不同，分為亮光、非亮光以及亞光等，依據種類不同，分為，白紙、不干膠、牛皮紙等；在以上三種條件下進行隨機組合，整理出一百種不同的模板作為實驗對象。

實驗環境：模擬數控切割機的實際環境，依據光照強度不同分為強光、正常光以及弱光；依據干擾情況分為無干擾、弱干擾、強干擾。

4.2 實驗結果分析

依據上述實驗對象及環境的不同，進行一百次實驗，有八例未能成功，成功率92%，其中八例未能成功的情況共有兩種原因：一種是光照太弱，整體圖像較暗，二值化后圖像陰影部分與圓重疊，無法完整識別圓的輪廓所以未能準確定位；另一種是由于材料本身的特殊性，使原有光照反射和一般材料不同，無法識別圓的輪廓，例如鐳射膜和塑料紙即為失敗案例中的兩種。

由實驗結果可以具體看出，不管是在改變材料的底色，種類以及反光程度等材料本身條件；還是在改變光照強度，或有單側干擾等的外界條件改變的情況下，MARK點的識別成功率都較高，OTSU算法都能夠較為理想的找到合適的分割閾值，使數控切割機在實際應用中理想運行?？梢哉fOTSU算法能夠較好的貼合數控切割機對于MARK點識別的需求，具有一定的工程實用性。

5 結束語

本文主要針對數控切割機MARK點識別的實際情況，對比不同閾值算法的優劣后，選取OTSU法作為圖像處理中閾值分割的算法，闡述程序設計思路，最后組合選取一百種不同的實驗模板，通過實驗結果證明該算法在數控切割機MARK點識別功能上的具體可行性。

圖1 流程圖

圖2 流程圖