本發(fā)明涉及涂裝工藝計算機加工處理領(lǐng)域，特別涉及到汽車表面涂裝進行數(shù)字圖像處理，是一種基于表面反射和成像特性的桔皮效應(yīng)檢測方法和裝置。

背景技術(shù)：

關(guān)于涂層表面，特別是汽車表面的漆表面，外觀呈現(xiàn)出程度不一的凸起和凹陷，類似桔子表皮的波紋，稱為桔皮效應(yīng)。桔皮效應(yīng)由涂料施工后濕漆膜內(nèi)涂料的流動所引起，這種流動是由表面張力和重力共同導(dǎo)致，并受粘滯力的制約。

桔皮效應(yīng)是汽車面漆涂裝中最常見也是最難以克服的缺陷之一，其影響因素眾多，板材、電泳、中涂、色漆及清漆等都有影響。早期桔皮效應(yīng)的評價主要依賴人眼目測，受觀察者的主觀感受和個人經(jīng)驗的影響較大，結(jié)果往往不夠客觀公正，用于桔皮效應(yīng)的評價并不十分合適。后來，人們使用粗糙度儀來評價桔皮效應(yīng)的大小，使用不同程度的物理桔皮作為視覺評價的標準，一方面，粗糙度儀只適合實驗室使用，另一方面，其所測得的為物體表面的機械輪廓而非與人眼相對應(yīng)的光學輪廓。

現(xiàn)有桔皮效應(yīng)的評價主要通過微波掃描儀，將激光聚焦在待測物體的表面，通過分析反射光的明暗變化來反映物體表面的光學輪廓。桔皮的測量原理，當光源照射物體表面時，桔皮紋理在不同位置處，由于機械輪廓的不同，導(dǎo)致反射光的強度不同，一般情況下，桔皮紋理在輪廓結(jié)構(gòu)為波峰和波谷的位置處反射光的強度最大，在上坡和下坡的位置處反射光的強度最小，兩者之間的亮度差異形成了人眼對桔皮效應(yīng)評價的視覺基礎(chǔ)。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了解決上述存在的技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種基于表面反射和成像特性的桔皮效應(yīng)檢測方法和裝置。

本發(fā)明為解決上述問題所采用的技術(shù)方案為：提供一種基于表面反射和成像特性的桔皮效應(yīng)檢測裝置，包括第一檢測裝置和第二檢測裝置，所述第一檢測裝置包括第一光源，設(shè)置在第一光源入射光路線上的第一光闌，設(shè)置在第一光源反射光路線上的第一光電探測器，所述第一光電探測器前設(shè)置有第二光闌；所述第二檢測裝置包括第二光源，設(shè)置在第二光源入射光路線上的第三光闌，設(shè)置在第二光源反射光路線上的半反半透鏡，反射光經(jīng)過半反半透鏡后形成兩條路徑，第一條路徑上設(shè)置有成像探測器，所述成像探測器前設(shè)置有第四光闌，用于獲得被測物體表面的光學圖像；第二條路徑上設(shè)置有第二光電探測器，所述第二光電探測器前設(shè)置有第五光闌，用于獲得被測物體表面的光學輪廓。

所述第一檢測裝置中，第一光源發(fā)出的信號光照射在被測物體表面產(chǎn)生反射或者漫反射，第一光電探測器用于記錄該反射或者漫反射光的能量；

所述第二檢測裝置中，第二光源發(fā)出信號光照射在被測物體表面產(chǎn)生反射，反射光經(jīng)過半反半透鏡后，形成兩條路徑，其中一部分反射光被成像探測器記錄，從而獲得被測物體表面的光學圖像，另一部分反射光被光電探測器記錄，從而獲得被測物體表面的光學輪廓。

所述光學圖像是指：獲取被測物體表面的光學圖像，特定光源發(fā)出的光照射在待測樣品表面，使用CCD或者CMOS成像探測器記錄待測物體在該特定光源照明條件下所成的像。

所述光學輪廓是指：獲取被測物體表面的光學輪廓，特定光源發(fā)出的光照射在待測樣品表面，使用光電探測器記錄待測物體在該特定光源照明條件下的反射光，反射光的強弱與待測樣品表面的形貌結(jié)構(gòu)有關(guān)。

優(yōu)選的，所述第二光闌的尺寸可調(diào)，通過調(diào)整第二光闌的直徑大小來改變第二光闌的面積，所述第一光電探測器接收被測物體表面的能量與第二光闌的面積成正比例。在測量過程中的每一個測量點，光闌的直徑從Φ1變化到Φ2，相應(yīng)的其面積從S1變化到S2，光電探測器表面接收到的能量與光闌的尺寸成正比。

優(yōu)選的，所述第二光闌是由多個相互重疊的弧形金屬薄片組成，通過外部控制系統(tǒng)控制相互重疊的弧形金屬薄片之間的離合來實現(xiàn)第二光闌直徑的大小調(diào)整。所述外部控制系統(tǒng)主要是采用微處理器控制微型電機實現(xiàn)葉片的離合，從而達到改變圓形孔徑的大小，即光闌的尺寸大小，進而控制第一光電探測器感光面積的大小，實現(xiàn)對物體表面結(jié)構(gòu)的準確測量。

優(yōu)選的，所述被測物體表面尺寸小于0.1mm的結(jié)構(gòu)使得第一光源的入射光發(fā)生漫反射，所述第一光電探測器檢測記錄該漫反射的能量。

優(yōu)選的，所述第二檢測裝置下方還設(shè)置有滾輪，所述滾輪帶動第二檢測裝置沿被測物體表面運動，用于獲得整個被測物體表面的序列光學圖像和光學輪廓。

所述第二檢測裝置可以借助滾輪在被測物體表面滾動，在滾動的過程中，第二檢測裝置獲得被測物體表面的光學輪廓和光學圖像，進而獲得被測物體表面連續(xù)的光學輪廓和光學圖像。

優(yōu)選的，所述第四光闌前還設(shè)置有透鏡，所述透鏡用于將被測物體表面的形貌結(jié)構(gòu)成像在光電探測器上

優(yōu)選的，所述第一光源入射角為20°，所述第二光源入射角為60°。

進一步，提供一種合成序列光學圖像和光學輪廓的方法，包括拼接算法，所述拼接算法包括下述步驟：

步驟S11：圖像預(yù)處理，包括圖像處理的基本操作、建立圖像的匹配模板以及對圖像進行某種變換；

步驟S12：圖像配準，采用一定的匹配策略，找出待拼接圖像中的模板或特征點在參考圖像中對應(yīng)的位置，進而確定兩幅圖像之間的變換關(guān)系；

步驟S13：變換模型，根據(jù)模板或者特征點之間的對應(yīng)關(guān)系，計算出數(shù)學模型中的各參數(shù)值，從而建立兩幅圖像的數(shù)學變換模型；

步驟S14：坐標變換，根據(jù)建立的數(shù)學變換模型，將待拼接圖像轉(zhuǎn)換到參考圖像的坐標系中，完成統(tǒng)一坐標變換；

步驟S15：融合重構(gòu)，將待拼接圖像的重合區(qū)域進行融合從而得到平滑連續(xù)的光學圖像。

優(yōu)選的，還包括檢測算法，所述檢測算法包括下述步驟：

步驟S21：去噪處理，采用合適的濾波器，濾除光學輪廓和光學圖像中的白噪聲和系統(tǒng)噪聲；

步驟S22：運算處理，對經(jīng)過去噪處理的序列光學輪廓和光學圖像做快速傅立葉變換(FFT)運算，得到連續(xù)光學輪廓和光學圖像的傅里葉頻譜；

步驟S23：波長劃分：統(tǒng)計連續(xù)光學輪廓和光學圖像的傅里葉頻譜數(shù)據(jù)中長波和短波的數(shù)量，所述波長介于0.3mm-1.2mm歸為短波，所述波長介于1.2mm-12mm之間的歸為長波。

優(yōu)選的，將步驟S23劃分后的長波、短波數(shù)量投影變化到參考參數(shù)范圍內(nèi)，對比該參考參數(shù)范圍與標準桔皮板參數(shù)，得到最終的桔皮效應(yīng)評價指標。

本發(fā)明帶來的有益效果為：采用本發(fā)明所述的基于表面反射和成像特性的桔皮效應(yīng)檢測方法和裝置，通過第一檢測裝置獲得被測物體表面的反射及漫反射能量，通過第二檢測裝置獲得被測物體表面序列光學圖像和光學輪廓，進一步采用拼接算法和檢測算法得到被測物體的桔皮效應(yīng)評價指標，采用本發(fā)明可以模擬人眼視覺，實現(xiàn)快速準確測量被測物體表面的桔皮效應(yīng)，檢測結(jié)果直觀，穩(wěn)定性良好。

附圖說明

圖1是本發(fā)明基于表面反射和成像特性的桔皮效應(yīng)檢測裝置結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2是圖1中第二光闌直徑-面積變化結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3是圖1中第二光闌中相互重疊的弧形金屬薄片處于未閉合狀態(tài)時的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4是圖1中第二光闌中相互重疊的弧形金屬薄片處于半閉合狀態(tài)時的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5是本發(fā)明第二檢測裝置合成序列光學圖像和光學輪廓的方法中拼接算法步驟圖；

圖6是本發(fā)明第二檢測裝置合成序列光學圖像和光學輪廓的方法中檢測算法步驟圖。

具體實施方式

以下結(jié)合具體附圖對本發(fā)明作進一步的說明。

如圖1所示，提供一種基于表面反射和成像特性的桔皮效應(yīng)檢測裝置,包括第一檢測裝置和第二檢測裝置，其中第一檢測裝置包括第一光源1，設(shè)置在第一光源1入射光路線上的第一光闌2，設(shè)置在第一光源1反射光路線上的第一光電探測器4，第一光電探測器4前設(shè)置有第二光闌3，第一光源1的入射角為20°(第一入射光與法線16之間的夾角)。

被測物體表面尺寸小于0.1mm的結(jié)構(gòu)使得第一光源1的入射光發(fā)生漫反射，第一光電探測器4可以分別記錄第一光源1產(chǎn)生的反射和漫反射能量。

其中第二檢測裝置包括第二光源5，其入射角為60°(第二入射光與法線16之間的夾角)，設(shè)置在第二光源5入射光路線上的第三光闌6，設(shè)置在第二光源5反射光路線上的半反半透鏡7，反射光經(jīng)過半反半透鏡7后形成兩條路徑，第一條路徑上設(shè)置有成像探測器9，成像探測器9前設(shè)置有第四光闌8，第四光闌8前還設(shè)置有透鏡17(圖未示)，用于獲得被測物體表面的光學圖像；第二條路徑上設(shè)置有第二光電探測器11，第二光電探測器11前設(shè)置有第五光闌10，用于獲得被測物體表面的光學輪廓。第二檢測裝置下方還設(shè)置有滾輪14，滾輪14帶動第二檢測裝置沿被測物體15表面運動，用于獲得整個被測物體15表面的序列光學圖像和光學輪廓。

如圖2所示，第二光闌3的尺寸可調(diào)，在測量過程中的每一個測量點，光闌的直徑從Φ1變化到Φ2，相應(yīng)的其面積從(A₁+A₂)變化到A₂，，第一光電探測器4表面接收到的能量與光闌的尺寸成正比。

如圖3和圖4所示，第二光闌3是由多個相互重疊的弧形金屬薄片組成，通過采用微處理器控制微型電機進而控制相互重疊的弧形金屬薄片之間的離合來實現(xiàn)第二光闌直徑的大小調(diào)整，從而達到改變圓形孔徑的大小，即光闌的尺寸大小，其中圖3所示為葉片處于未閉合狀態(tài)，此時，光闌的通光口徑最大，照射在第一光電探測器4上的能量最多(記為E₁)；其中圖4所示為葉片處于半閉合狀態(tài)，此時，光闌的通光口徑小，照射在第一光電探測器4上的能量也比較少(記為E₂)。通過控制第一光電探測器4上的感光面積的大小，實現(xiàn)對物體表面上尺寸小于0.1mm的結(jié)構(gòu)的準確測量。其中：

其中晦澀度主要用于描述物體表面的鏡向反射能量占其總反射能量的比值。

對于第二檢測單元，將整個被測物體15表面的序列光學圖像和光學輪廓成連續(xù)的光學圖像和光學輪廓,主要包括拼接算法和檢測算法，

如圖5所示，其中拼接算法包括下述步驟：

步驟S11：圖像預(yù)處理，包括圖像處理的基本操作、建立圖像的匹配模板以及對圖像進行某種變換；

步驟S12：圖像配準，采用一定的匹配策略，找出待拼接圖像中的模板或特征點在參考圖像中對應(yīng)的位置，進而確定兩幅圖像之間的變換關(guān)系；

步驟S13：變換模型，根據(jù)模板或者特征點之間的對應(yīng)關(guān)系，計算出數(shù)學模型中的各參數(shù)值，從而建立兩幅圖像的數(shù)學變換模型；

步驟S14：坐標變換，根據(jù)建立的數(shù)學變換模型，將待拼接圖像轉(zhuǎn)換到參考圖像的坐標系中，完成統(tǒng)一坐標變換；

步驟S15：融合重構(gòu)，將待拼接圖像的重合區(qū)域進行融合從而得到平滑連續(xù)的光學圖像。

如圖6所示，其中檢測算法包括下述步驟：

步驟S21：去噪處理，采用合適的濾波器，濾除光學輪廓和光學圖像中的白噪聲和系統(tǒng)噪聲；

步驟S22：運算處理，對經(jīng)過去噪處理的序列光學輪廓和光學圖像做快速傅立葉變換(FFT)運算，得到連續(xù)光學輪廓和光學圖像的傅里葉頻譜；

步驟S23：波長劃分：統(tǒng)計連續(xù)光學輪廓和光學圖像的傅里葉頻譜數(shù)據(jù)中長波和短波的數(shù)量，所述波長介于0.3mm-1.2mm歸為短波，所述波長介于1.2mm-12mm之間的歸為長波。

被測物體表面的光學輪廓是一維強度信號，其采樣間隔為0.1mm，與人眼在50cm距離處的視覺分辨率一致。

對光學輪廓的一維強度信號作快速傅立葉變換，得到光學輪廓的一維頻譜信號。

被測物體表面的光學圖像是二維強度信號，其采樣間隔即為光電探測器上像元尺寸的大小。

對光學圖像的二維強度信號作快速傅立葉變換，得到光學圖像的二維頻譜信號。

在二維頻譜信號上，提取與掃描方向一致的截面，得到光學圖像的一維頻譜信號。

將光學輪廓的一維頻譜信號與光學圖像的一維頻譜信號作平均，得到平均一維頻譜信號。

頻譜信號的頻率范圍為(1/30～10)cy/mm，將該頻率范圍劃分成5個頻段，分別是Fa：(1/30～1/10)cy/mm、Fb：(1/10～1/3)cy/mm、Fc：(1/3～1)cy/mm、Fd：(1～10/3)cy/mm和Fe：(10/3～10)cy/mm，其中將LF：(1/12～5/6)cy/mm和HF：(5/6～10/3)cy/mm分別定義為低頻段和高頻段。統(tǒng)計各個頻率段內(nèi)的頻率分量，得到被測物體表面的結(jié)構(gòu)譜。

為待測物體選定參數(shù)，借助選定參數(shù)將長、短波信號的數(shù)量投影變換到某一范圍內(nèi)，使得該范圍與標準桔皮板的測量范圍相一致，進而計算得到待測樣品的桔皮效應(yīng)的最終評價指標。

被測物體表面的桔皮紋理會導(dǎo)致反射光的強度發(fā)生改變，一般情況下，桔皮紋理在輪廓結(jié)構(gòu)為波峰和波谷的位置處反射光的強度最大，在上坡和下坡的位置處反射光的強度最小，兩者之間的亮度差異形成了人眼對桔皮效應(yīng)評價的視覺基礎(chǔ)。

以上內(nèi)容是結(jié)合具體的優(yōu)選實施方式對本發(fā)明所作的進一步詳細說明，不能認定本發(fā)明的具體實施只局限于這些說明，對于本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干簡單推演或替換，都應(yīng)當視為屬于本發(fā)明的保護范圍。