1　引　言
    在自動(dong)化生產過程中(zhong)，傳送帶和(he)物流系統是(shi)生產線的重(zhong)要組成(cheng)(cheng)部分。通(tong)常情(qing)況(kuang)下為(wei)了實現物品的分類處理或(huo)完成(cheng)(cheng)產品的質量控制等，我們(men)需要了解(jie)物品的某些細(xi)節情(qing)況(kuang)如(ru)幾何(he)參(can)數(shu)，因此，基(ji)于圖像處理的測量方(fang)(fang)(fang)法(fa)得(de)到越(yue)來越(yue)多(duo)的應用。測量方(fang)(fang)(fang)式主(zhu)要有靜(jing)態(tai)和(he)動(dong)態(tai)兩種，靜(jing)態(tai)是(shi)指目標(biao)對象相對攝像機靜(jing)止，用這種方(fang)(fang)(fang)式可以獲(huo)得(de)清晰的圖像，而動(dong)態(tai)方(fang)(fang)(fang)式下則得(de)不到清晰的圖像。
    在某些場合下，無法獲得靜態圖(tu)像(xiang)，而運(yun)(yun)動(dong)(dong)目標(biao)的(de)成像(xiang)又會(hui)造成圖(tu)像(xiang)質量的(de)下降, 為避免出現圖(tu)像(xiang)的(de)降質，或(huo)者考慮到其它因素如機械傳(chuan)(chuan)動(dong)(dong)系(xi)統、運(yun)(yun)動(dong)(dong)特性(xing)等(deng)，我們(men)一般采用運(yun)(yun)動(dong)(dong)狀態下的(de)圖(tu)像(xiang)捕(bu)捉和(he)處理的(de)方法。雖然采用平穩(wen)運(yun)(yun)動(dong)(dong)系(xi)統可以減少傳(chuan)(chuan)動(dong)(dong)過(guo)程中的(de)振(zhen)動(dong)(dong)，提(ti)高系(xi)統的(de)運(yun)(yun)轉效率，簡化系(xi)統的(de)設(she)計，但(dan)同時圖(tu)像(xiang)處理的(de)時間(jian)也(ye)會(hui)加(jia)長。
    本(ben)文將動態的圖像測量(liang)方法應用于羽毛球生產過(guo)程中的毛片彎度等參數的測量(liang)，介紹(shao)了整個系統(tong)的組成和運行的情況，并提供(gong)了過(guo)程的主(zhu)要結果(guo)。
    2　運動圖像的恢(hui)復原理(li)
    了解運動(dong)圖像的(de)恢復原(yuan)理，首先應(ying)了解圖像的(de)運動(dong)模型。
    根(gen)據Gonzalez水(shui)平(ping)圖像運動模型〔1〕，設(she)原圖像為f（x，y），在曝光時(shi)間(jian)T內原圖像沿水(shui)平(ping)方向移(yi)(yi)動距(ju)離(li)為a，移(yi)(yi)動速(su)度恒定且曝光線(xian)性(xing)，則
    這是一(yi)個遞推(tui)關(guan)系(xi)式，說明當(dang)前位置的(de)恢復圖(tu)像可以(yi)由離當(dang)前位置a處的(de)恢復圖(tu)像推(tui)算(suan)得出，模(mo)糊圖(tu)像g（x）的(de)導數總(zong)可以(yi)求得。只要(yao)求出長度為(wei)a的(de)圖(tu)像，整個圖(tu)像都(dou)可以(yi)根(gen)據上(shang)述(shu)遞推(tui)關(guan)系(xi)獲得。
    設m為x／a的整數部分，恢復圖像可以由下(xia)式近似(si)得出〔2〕
    圖(tu)像恢復(fu)的質(zhi)(zhi)量取決于恢復(fu)關系式(shi)中各參(can)數的選取。A和γ對恢復(fu)圖(tu)像的背景和對比有(you)影響，而(er)a對恢復(fu)圖(tu)像的質(zhi)(zhi)量起決定作用(yong)。通常情況下(xia)采(cai)用(yong)搜索方法(fa)獲得合(he)適的值。在參(can)考文獻〔2〕中采(cai)用(yong)均方誤差準則下(xia)實現(xian)自動(dong)搜索的方法(fa)。本文的測量環境下(xia)，由于運動(dong)速度(du)恒定，參(can)數a一旦(dan)確定后當(dang)作一個參(can)數來處(chu)理(li)。
    3　基于圖像(xiang)處理的幾何參數(shu)計算(suan)
    3．1　羽毛球(qiu)毛片參(can)數
    羽(yu)毛(mao)(mao)球(qiu)質(zhi)量的(de)(de)重要(yao)(yao)指標是(shi)其飛(fei)行(xing)的(de)(de)穩定(ding)性，即在(zai)飛(fei)行(xing)中不出現搖擺或變線。羽(yu)毛(mao)(mao)球(qiu)飛(fei)行(xing)的(de)(de)氣(qi)動機理(li)十分(fen)復雜(za)，這(zhe)里不作研究。只要(yao)(yao)能保(bao)證形狀(zhuang)(zhuang)相同(tong)的(de)(de)毛(mao)(mao)片插(cha)在(zai)同(tong)一個球(qiu)上(shang)，則在(zai)正常(chang)工序下生(sheng)產出來(lai)的(de)(de)羽(yu)毛(mao)(mao)球(qiu)就(jiu)會具有(you)良好的(de)(de)飛(fei)行(xing)穩定(ding)性。傳統的(de)(de)測量方法不僅速度慢而(er)且夾具對(dui)軟(ruan)性材料的(de)(de)測量結(jie)果產生(sheng)影(ying)響。本(ben)文嘗試(shi)利用圖像捕捉設備(bei)對(dui)傳送帶(dai)上(shang)的(de)(de)毛(mao)(mao)片進行(xing)動態(tai)捕捉和處(chu)理(li)，獲得(de)毛(mao)(mao)片的(de)(de)形狀(zhuang)(zhuang)參數后(hou)按(an)形狀(zhuang)(zhuang)參數分(fen)檔，保(bao)證具有(you)相同(tong)形狀(zhuang)(zhuang)的(de)(de)16根毛(mao)(mao)片插(cha)在(zai)同(tong)一個羽(yu)毛(mao)(mao)球(qiu)上(shang)。
    毛(mao)(mao)(mao)片的(de)(de)主要幾何參數有(you)毛(mao)(mao)(mao)桿(gan)(gan)(gan)的(de)(de)彎度(du)、拱(gong)度(du)和毛(mao)(mao)(mao)桿(gan)(gan)(gan)頂部(bu)的(de)(de)粗細等。這里的(de)(de)彎度(du)指(zhi)的(de)(de)是毛(mao)(mao)(mao)桿(gan)(gan)(gan)中(zhong)心(xin)(xin)線與其(qi)切(qie)線在頂部(bu)位置處(chu)的(de)(de)水平距離，拱(gong)度(du)為(wei)毛(mao)(mao)(mao)片在平放(fang)時(shi)的(de)(de)拱(gong)高。這里主要介紹彎度(du)的(de)(de)測量方法，先提(ti)取毛(mao)(mao)(mao)桿(gan)(gan)(gan)的(de)(de)邊緣并計算中(zhong)心(xin)(xin)位置，然后擬合毛(mao)(mao)(mao)桿(gan)(gan)(gan)中(zhong)心(xin)(xin)線，最后計算彎度(du)值。在此過程中(zhong)粗細也同(tong)時(shi)得(de)出。
    3．2　圖像的(de)邊(bian)緣提取(qu)和邊(bian)緣數據的(de)采(cai)集
    物體的(de)邊(bian)緣(yuan)(yuan)(yuan)在圖像(xiang)(xiang)上(shang)反(fan)映出局部特性(xing)的(de)不連(lian)續性(xing)。理想的(de)邊(bian)緣(yuan)(yuan)(yuan)有階躍型、房頂型和凸緣(yuan)(yuan)(yuan)型，由(you)于圖像(xiang)(xiang)噪聲的(de)存在，實際的(de)邊(bian)緣(yuan)(yuan)(yuan)變(bian)得(de)十分復(fu)雜。
    邊緣檢(jian)測(ce)通(tong)常采(cai)用微(wei)(wei)分類(lei)算(suan)(suan)(suan)(suan)子(zi)(zi)實現。這類(lei)算(suan)(suan)(suan)(suan)子(zi)(zi)有Sobel算(suan)(suan)(suan)(suan)子(zi)(zi)、Kirsh算(suan)(suan)(suan)(suan)子(zi)(zi)和Laplacian算(suan)(suan)(suan)(suan)子(zi)(zi)等，前兩個算(suan)(suan)(suan)(suan)子(zi)(zi)為梯(ti)(ti)(ti)度(du)(du)(du)算(suan)(suan)(suan)(suan)子(zi)(zi)，后者為二階微(wei)(wei)分算(suan)(suan)(suan)(suan)子(zi)(zi)。Sobel梯(ti)(ti)(ti)度(du)(du)(du)算(suan)(suan)(suan)(suan)子(zi)(zi)在(zai)兩個方向上(shang)選取微(wei)(wei)分大(da)的值作為其梯(ti)(ti)(ti)度(du)(du)(du)值，顯然當兩個方向上(shang)微(wei)(wei)分值大(da)小相等時(shi)梯(ti)(ti)(ti)度(du)(du)(du)的誤(wu)差最(zui)大(da)；而Kirsh則(ze)在(zai)八個方向上(shang)計算(suan)(suan)(suan)(suan)微(wei)(wei)分并以最(zui)大(da)制作為梯(ti)(ti)(ti)度(du)(du)(du)值〔3〕，算(suan)(suan)(suan)(suan)子(zi)(zi)法的計算(suan)(suan)(suan)(suan)結果(guo)作為邊緣判別的依(yi)據；Laplacian算(suan)(suan)(suan)(suan)子(zi)(zi)則(ze)是不(bu)依(yi)賴邊緣方向的二階算(suan)(suan)(suan)(suan)子(zi)(zi)，具有旋轉(zhuan)不(bu)變性(xing)。
    由于微分(fen)類(lei)(lei)算子的(de)固有特(te)性，邊(bian)(bian)緣(yuan)(yuan)檢測都會受(shou)到(dao)噪聲(sheng)(sheng)影響。采用濾(lv)(lv)波(bo)(bo)(bo)方(fang)法可以有效地抑(yi)制噪聲(sheng)(sheng)的(de)干擾，但同時也給邊(bian)(bian)緣(yuan)(yuan)產生一(yi)定程(cheng)度的(de)鈍(dun)化，這種鈍(dun)化作(zuo)(zuo)用會影響邊(bian)(bian)緣(yuan)(yuan)的(de)提取 ，因(yin)此(ci)關鍵(jian)在(zai)于濾(lv)(lv)波(bo)(bo)(bo)方(fang)案的(de)選擇。上(shang)(shang)述微分(fen)類(lei)(lei)算子都采用了(le)濾(lv)(lv)波(bo)(bo)(bo)方(fang)法 。Sobel算子采用了(le)三點加權平均，當(dang)邊(bian)(bian)緣(yuan)(yuan)在(zai)水平或(huo)豎直(zhi)方(fang)向時，實際的(de)濾(lv)(lv)波(bo)(bo)(bo)沿著邊(bian)(bian)緣(yuan)(yuan)進行，因(yin)此(ci)濾(lv)(lv)波(bo)(bo)(bo)對(dui)邊(bian)(bian)緣(yuan)(yuan)的(de)鈍(dun)化作(zuo)(zuo)用最小；而(er)當(dang)邊(bian)(bian)緣(yuan)(yuan)在(zai)45°或(huo)135°方(fang)向時，濾(lv)(lv)波(bo)(bo)(bo)點與(yu)邊(bian)(bian)緣(yuan)(yuan)在(zai)方(fang)向上(shang)(shang)相(xiang)差(cha)最大，此(ci)時濾(lv)(lv)波(bo)(bo)(bo)對(dui)邊(bian)(bian)緣(yuan)(yuan)的(de)鈍(dun)化作(zuo)(zuo)用也最大。因(yin)此(ci)，選擇與(yu)邊(bian)(bian)緣(yuan)(yuan)較為一(yi)致的(de)核（kernel）能在(zai)噪聲(sheng)(sheng)抑(yi)制和(he)邊(bian)(bian)緣(yuan)(yuan)保(bao)持方(fang)面獲得滿意的(de)結果。