基于机器视觉的高精度新型光纤端面检测装置的研究

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　　摘 要：本文通过对传统光纤端面检测技术弊端的分析，提出了一种基于机器视觉的高精度新型光纤端面检测装置。并对该装置的研究思路和设计方法进行了描述，主要包括图像采集部分，硬件部分，软件部分组成;光纤端面图像的显示利用BMP编码格式，同时调用API函数绘制和显示图像，并根据光纤缺陷图像灰度不同设置的阈值实现对光纤端面缺陷进行分析。
　　关键词：光纤端面;机器视觉;阈值
　　1 绪论
　　在光纤信号传输过程中，在经过不同的系统、设备以及模块时，需要将两条光纤连接起来，由于光纤连接会产生信息传播损耗，为提高其稳定性，采用光纤连接器将光纤的两个端面进行非永久性的精密对接，使光路按照指定通道传输。光纤连接器已经成为光纤通信中最重要的无源器件，其产品质量、表面规则性会对光信号传输的可靠性以及各项性能指标有重要影响。[1]光纤连接器的端面上长期性伤痕（划痕、裂痕等）和短暂的污垢（液体、灰尘、油脂等）是光信号进行高速传输的重大隐患。而目前通信技术的迅速发展需要高带宽、超低损耗率的通信保障，因此通过对光纤端面检测仪器的研究，以提高和保证其光信号传输的可靠性以及网络的运行的安全性是不可或缺的。[2]人工检测光纤端面的洁净程度和几何参数是传统的方法，主要是通过照相机拍摄光纤连接器的表面，将图像数据发送至显示器上，然后通过人眼观察和判断光纤端面的情况。人工检测是当前最常用的检测方法，但存在着效率不高、智能程度低、主观性强等缺点。
　　随着智能时代的到来，通过先进的技术、设备、方法的应用，实现电网的安全、可靠、环境友好成为一种途径。利用显微成像获取光纤表面的图片，通过利用基于机器视觉的检测手段测出光纤端面的衡量指标：比如纤芯直径、纤芯/包层同心度误差、纤芯不圆度和包层直径，进而以判断光纤端面的质量。[3]这样，不仅能够提高光纤端面检测的效率和准确性，而且降低光缆故障导致的网络通信运行风险，提升通信网络的可靠性。[4]
　　2 研究内容
　　本文所研究的检测装置采用模块化，程序化的设计理念，将整个系统划分为图像采集部分、硬件部分、软件部分等三个主要功能模块，最后塔建成一个完整的系统，以实现对光纤端面的高精度检测。
　　图像采集模块主要是讲光纤端面的数据信息在CMOS图像传感器上呈现出来，通过发出图像采集命令，图像数据信息通过USB数据总线传输到ARM处理器中，通过采用影像光源自动增益补强技术、自动亮度、白平衡控制技术、色饱和度、对比度、边缘增强和伽马矫正等先进影像控制技术，使成像各项指标达到实际所需。同时在LCD显示屏上将结果显示出来给检测人员参考。
　　嵌入式处理器以及嵌入式外围设备组成了该检测装置的硬件部分，其中外围设备主要作用是辅助软件部分和图像采集的实现，其包含了存储模块，显示模块、通信模块等。
　　软件部分采用嵌入式系统，由与硬件交互和管理硬件资源的嵌入式操作系统、操作系统中控制以及连接硬件的关键模块的设备驱动程序和根据操作系统提供的API和库非直接与硬件打交道的应用程序三大部分组成。其中设备驱动程序提供连接到计算机的硬件设备的软件接口，使特定的硬软件与操作系统建立通信联系，以便让操作系统能够正常运行并启用该设备。
　　3 研究方案的实现
　　3.1 图像数据的绘制和显示
　　当系统采集得到初始的图像信息后，为了更高效的处理这些图像信息，首先将彩色图像灰度化，然后利用BMP图像的编码格式进行显示。而BMP位图格式文件主要由位图文件头、调色板、位图信息头和图像数据等四部分组成，其中位图文件头包含文件类型、文件大小、存放位置等信息，位图信息头包含BMP图像长宽、颜色位数、图像大小以及是否压缩等信息。将位图信息和图像数据分别填写到这四个部分中即可通过调用API函数绘制和显示图像。
　　3.2 机器视觉的图像分析的实现
　　在特定的光照环境中，通过摄像机采集包含目标物体的数字图像，運用包含图像处理、模式识别等多种技术的视觉判定系统对采集到的图像数据进行分析处理，最后通过根据控制与决策系统对图像处理的结果给出目标物体的性能指标，进而使机器视觉系统能够高项的完成预定的任务。
　　在进行图像采集时，关键是定位纤芯的位置，对采集到的图像进行二值化。阈值法是一种简单有效的图像二值化分割方法，此方法是用一个或几个阈值将图像的像素灰度级分为几个级别，属于一个级别的像素点被认为是同一类物体。因为光纤端面的缺陷主要存在着两种情况：①暗色;②亮色。为了更好的对二者进行区分，进行需要对每个区域检测时需要做不同的二值处理。接着对纤芯中心进行定位，通过膨胀腐蚀等图像形态学处理去除小颗粒和大颗粒从而去除对光纤包层定位的干扰，从而标定出圆心。标定出光纤纤芯后，需要根据光纤端面上不同圆环范围内所采用的检测标准对检测的区域进行划分，假设某一个区域的检测不能通过，则这个光纤端面的质量标准就不符合光纤信号传输的要求。光纤端面缺陷包括白点（崩缺）、黑点（脏污）、阴影（内裂）以及划痕。其中崩缺和划痕是灰度高于光纤端面的部分，而脏污和阴影是灰度低于光纤端面的部分，所以针对亮色缺陷和暗色缺陷需要分别设置不同的阈值，才能准确检测出整个端面的缺陷。
　　4 结论
　　本文针对传统光纤端面清洁度检测依赖人工检测的问题，提出了一种基于机器视觉的高精度光纤端面检测装置，其不但具有便携式和客观性检测的优点，而且避免了主观错误判断。将得到图像信息数据，采集到ARM处理器并显示出来，同时采用特定的应用软件对光纤端面图像信息数据进行处理，以实现对其端面质量标准进行检测评估。这种设计方式十分便于维修人员进行现场作业，有效提高工作效率。
　　参考文献：
　　[1]张堃，王明泉，张俊生.基于机器视觉的光纤传像元件缺陷检测系统[J].测试技术学报，2017，31（04）：298-303.
　　[2]文伍龙.机器视觉技术在光纤端子检测中的应用研究[J].信息通信，2016（04）：200-201.
　　[3]谢季峰.机器视觉在光纤缺陷检测中的应用[J].电脑编程技巧与维护，2012（16）：112-113+115.
　　[4]赵伟杰，高勇.机器视觉在光纤端面缺陷检测中的应用[J].现代电子技术，2011，34（19）：136-139+143.
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