金 柯, 陈晓荣
(上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093)
近年来随着网络速率的提高以及5G通信的迅速发展,光纤需要承载更高的网络速率[1,2]。光纤几何参数是光纤最基本的参数[3],除了对光纤的光传输性能[4]、机械性能等有影响外,还对光纤的连接损耗的大小起着至关重要的作用[5]。因此在保障光纤的质量和产量的同时,需要在光纤生产制造和应用过程中,能够高效准确地测量光纤的几何参数。
目前,常见的光纤几何参数的测量方法主要有人工测量法,横向干涉法,近场光分布法等[6]。人工测量法对工人的操作水平有一定的要求,并且主观性较强,面对较多的测量样本时,效率较低,影响工作进度。
横向干涉法[7]则使用干涉显微镜,在垂直于光纤试样轴线的方向上进行照明,通过产生的干涉条纹,获取折射率的剖面,此方法适合测量光纤的芯直径和最大理论数值孔径,但不大适合对光纤包层和涂覆层几何参数的测量。
近场光分布法通过CCD摄像机[8]获取光纤的端面图像,并对图像进行处理,获取光纤几何参数,但对光照条件要求较高,光强分布不均易导致图像的重心位置偏移,使得到的纤芯和包层图像界限模糊,影响几何参数的测量精度。
本文提出一种基于机器视觉的光纤几何参数测量方法,采用Deriche边缘检测方法对光纤的二次涂覆层端面和一次涂覆层端面进行边缘提取,提出去伪边缘算法,使检测拟合出的图像边缘更精准,测量结果更精确。
光纤涂覆层端面如图1所示。图1(a)仅对光纤纤芯通光,对光纤涂覆层不通光,获取二次涂覆层端面图；
图1(b)则将光纤涂覆层端面向后合适长度处，剥离涂覆层后照入光源,光经过各涂覆层传导将各层端面照亮,根据各层不同的材料衰减系数及不同的光入射角区分各层次[9],用于一次涂覆层的测量。光纤端面的几何参数[10]包括一次涂覆层直径,一次涂覆层圆度;二次涂覆层直径,二次涂覆层圆度等。圆度的计算公式为
(1)
式中：a、b分别为拟合椭圆长半轴和短半轴长度。
图1 光纤端面图Fig.1 End view of optical fiber
3.1 算法流程
本文所采用的数字图像处理算法流程如图2所示。由图2可知,读取光纤端面图像之后,使用Deriche边缘检测算法进行边缘提取,得到的边缘轮廓存在无效边缘及干扰,不能直接进行测量,需进一步对轮廓进行筛选,提取有效边缘,并对断续边缘进行合并,通过最小二乘法拟合得到圆和椭圆,最后通过计算得到光纤的几何参数。
图2 算法流程Fig.2 Algorithm flow
3.2 图像分割
图像分割[11,12]的一种重要途径则是通过边缘检测,滤波是边缘检测中的重要环节,一般滤波过程采用的是卷积运算,导致滤波过程耗时长,Deriche边缘检测[13～16]是Rachid Deriche在Canny边缘检测的基础上提出的递归型滤波器,在处理包含噪声的图像时,可以加快卷积运算的效率,表达式如下：
g(x)=-α2xe-α|x|
(2)
式中：g(x)为输出信号；
α为平滑参数,α参数大小可以控制定位精度以及信噪比,α减小,精度降低,α增大,精度提高;x为输入信号。
Deriche边缘检测步骤如下：
Step1 用IIR滤波器平滑图像；
Step2 利用一阶偏导有限差分近似计算梯度幅值和方向；
Step3 对各像素点的梯度幅值进行非极大值抑制,保留幅值局部变化最大的像素点；
Step4 用双阈值算法检测边缘,连接边缘；
二次涂覆层边缘检测如图3所示。对二次涂覆层端面测试见图3(a)；
进行Deriche边缘检测见图3(b)，红色实线为边缘检测的结果；
通过对边缘检测得出的轮廓进行半径及长度筛选,去除内部的短小曲线,则得到二次涂覆层的实际边缘如图3(c)所示。
图3 二次涂覆层边缘检测Fig.3 Edge detection of secondary coating
对二次涂覆层边缘进行边缘合并和圆拟合即得到二次涂覆层的半径R,为减小后续对一次涂敷层检测的计算量,用半径为0.9R和半径为0.6R的圆形结构缩小光纤端面区域见图4。分别得到的外层红线围成的区域S1以及内层红线围成的区域S2,两区域做差得光纤一次涂覆层SROI区域,两条红色实线围成的区域为光纤一次涂覆层SROI区域，如图4(b)所示。
图4 一次涂覆层SROI区域Fig.4 Primary coating SROI area
Deriche边缘检测结果如图5所示。将图4(b)的SROI区域从原图中提出,如图5(a)所示。进行Deriche算子边缘检测后所得的光纤端面图像边缘如图5(b)红色曲线所示。
图5 Deriche边缘检测结果Fig.5 Deriche edge detection results
3.3 去伪边缘算法
对光纤端面图进行边缘检测处理后,虽然已经检测出了一次涂覆层的边缘,但这些曲线并不全都是一次涂覆层的边缘线,光纤端面图像中存在很多裂纹,而这些裂纹所在的区域灰度值变化比较明显,因此被误认为是边缘,即伪边缘。为了提高检测精度,本文提出一种去伪边缘算法,能够有效去除伪边缘的影响,最终准确得到实际边缘。去伪边缘算法步骤如下：
Step1：设边缘线上像素点为n个,像素点的位置为(xi,yi)其中i=1,2…n,设像素与像素之间的距离为Δl,各边缘线的长度l为
(3)
图6 长度筛选后的边缘Fig.6 Edge after length screening
Step2 经过Step1的筛选,假设还剩m条边缘线,计算各段边缘线上的像素点到区域中心的最大距离dmax及最小距离dmin,根据圆弧上各点到圆心距离相等的原理,将区域中心近似为圆心。若一条边缘线到区域中心距离的最大值与最小值相差超过Δd,则说明该段边缘线的圆心不在区域中心,则可排除此弧线。因此需要确定Δd的值,分别计m条曲线到区域中心的最大和最小距离之差Δdi,即：
Δdi=di max-di min
(4)
根据比例相加Δdi,得到Δd：
(5)
对于m条曲线到圆心点最大和最小距离差值Δdi超过Δd的曲线，则可以判定该曲线圆心不是在区域中心附近,经过处理得到如图7所示的边缘。
图7 以圆心距离为标准的筛选结果图Fig.7 Screening results based on center distance
Step3 在对曲线进行以圆心距离为标准的筛选后,仍然有部分的伪边缘存在。提出梯度筛选算法,计算每段轮廓的梯度幅值,取其平均值,将梯度幅值大于平均值的轮廓筛选出来,接着再对筛选出的轮廓重复上述Step2的操作,以圆心距离为标准进行筛选,最后得到真实的一次涂覆层边缘,如图8所示。
图8 实际的一次涂覆层边缘Fig.8 Actual primary coating edge
Step4 边缘连接。此时的“边缘”都处在实际的一次涂覆层边缘上了,但是这些曲线间没有连接。提出轮廓连接算法,通过半径、圆心和圆弧上的间隙检查结果来合并轮廓,边缘连接结果如图9所示。
图9 边缘连接结果Fig.9 Edge connection results
3.4 曲线拟合
对图像进行去伪边缘后,保留下的边缘都处于实际的一次涂覆层上,但仍是一条未闭合的曲线,因此,想要得到确定这些圆环的几何参数,需要对这些边缘进行曲线拟合,从而计算出光纤端面的几何参数。最小二乘法[17-19]通过最小化误差的平方和找到一组数据最佳的函数匹配,利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
假设理想圆的圆心坐标为A(x0,y0),圆的半径为R,圆的方程则可以表示为
(x-x0)2+(y-y0)2=R2
(6)
x2+y2+ax+by+c=0
(7)
求出a,b,c,则能求出圆心的坐标和半径参数,并且进行曲线拟合。如图10所示,红色圆即为拟合圆。
图10 最小二乘法拟合结果Fig.10 Least square fitting results
光纤在切割过程中易产生或大或小的形变,且边缘区域的模糊程度也不同。本文选取形变不同的两幅光纤端面图,光纤检测结果图11所示。
图11 光纤检测结果Fig.11 Optical fiber test results
光纤1测量结果为：一次涂覆层直径为186.355 μm,圆度为1.544 16%;二次涂覆层直径为251.406 μm,圆度为0.004 775 68%。光纤2测量结果为：一次涂覆层直径为184.791 μm，圆度为1.627 29%；
二次涂覆层直径为250.027 μm，圆度为0.010 461 6%。
由图11可以发现,面对形变较大且边缘模糊程度较大的光纤端面,都可以精确地拟合出涂覆层的边缘并且得出测量数据。由表2可得出：本文算法做为验证算法是否能够满足要求。随机抽取3组光纤进行参数测量,包括一次涂覆层直径d1,一次涂覆层圆度φ1；
二次涂覆层直径d2,二次涂覆层圆度φ2。每组测量3次,最后得到测量平均值与标准偏差,测量结果如表2所示。
测量得到的光纤涂覆层参数,符合国家规定的测量指标[20](涂覆层直径重复测量精度≤1.00 μm,涂覆层不圆度重复性测量精度≤0.4%)。对涂覆层直径的重复测量精度可达0.021 μm,涂覆层不圆度重复测量精度可达0.043%,能够满足光纤几何参数的测量要求。
表2 光纤涂覆层几何参数测量结果Tab.2 Measurement results of optical fiber coating geometric parameters
本文运用数字图像处理的方法对光纤的几何参数进行测量,主要通过Deriche边缘检测算法对光纤的二次涂覆层测试图和一次涂覆层测试图进行图像分割,减小计算复杂度,提出去伪边缘算法,增加边缘拟合的精确度。实验证明本文方法操作简便,可以提高光纤几何参数的测量效率,对涂覆层直径的重复测量精度可达0.021 μm,涂覆层圆度重复测量精度可达0.043%。后续工作尚需进一步改进去伪边缘算法,进一步提高测量精度。
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