NI LabVIEW Vision 自定义找圆算法

NI Vision Find Circle与石鑫华自定义找圆效果对比

我们知道NI Vision中有一个现成的找圆函数Find Circle，用于找圆。可以测量圆的直径、半径、圆度、信噪比等：

NI Vision自带的找圆函数

这个找圆函数，用于一些圆轮廓质量非常好的项目中还是非常好的，不过只要图像质量差一点，它就显得有点力不从心了。如圆度就不能很好解决，图像明显不圆，输出的圆度值却非常小（小表示很圆）；如果找圆时只有少量的边缘点，也会自动拟合出一个圆。这些问题，都是现有的函数不能解决的。因此石鑫华利用NI Vision的其它函数，进行了一些优化，可以得到更理想的测圆函数。下面先来看一些图像，首先使用NI的VBAI来看一下效果（VBAI就是NI Vision中自带的找圆函数）：

VBAI中找圆函数

找圆参数

找圆参数设置为方向是由里向外；边缘极性是黑到白；查找对象是第一边缘点；最小边缘对比度为50；内核尺寸为15；投影宽度为15；搜索线间距是5。

判断的值为直径和圆度偏差

判断标准为圆的直径与圆度以及很差的图像上是不是能正常识别圆：

图像1效果

对于图像1，可以看到上面有内弧（是产品上的一个鼓簧露出引起的），但是VBAI给出的偏差只有1.29像素？真的只有1.29像素吗？有这么好？

图像2效果

图像2是一个变形的产品，可以看到其中的圆右边是往里陷的，这样测量的圆度也只有1.77，根本是无法测量的意思呀。

图像3效果

图像3边缘细节

对于图像3，可以看到，右上角位置的鼓簧露出明显，边缘都在内部的鼓簧上，但是测量出来的圆度只有2.03像素，这种小几个像素的值根本无法判断其OK与否。

图像4效果

图像5效果

图像6效果

图像7效果

图像8效果

图像9效果

图像9比较理想的一个产品，可以看到圆度偏差值很小。

图像10效果

图像11效果

图像12效果

图像13效果

图像14效果

图像15效果

图像15是一个没有放置产品的图像，但是因为ROI靠近治具边缘，也得到了一个圆，虽然其直径变大了，但是看其圆度仍然只有2.99。这种错误应该是不可接受的。对于这种情况，肯定是不能认为其中有圆的。
下面我们再来看一下石鑫华自定义的找圆函数的效果，首先要看一下干扰系数为1时的效果。本效果中，函数边缘对比度也设置为50，搜索线间距也是5，方向里外到，边缘极性黑到白，内核大小15，投影宽度15，最小边缘点数为20：

图像1效果

图像上的圆度方差为58.14（圆度方差为圆度标准差的平方，可以只看方差，这样拉开的距离会更远），圆度标准差为7.63。在VBAI中，这个图像的圆度差是1.29像素。从这数据可以看到，二者的差别非常大。但是后面那些比较好的图像，其实差别比较小。请接着往下看：

图像2效果

图像2中的圆度方差达到了149.09，这个值已经远远的超过了VBAI中的1.77，甚至圆度标准差12.21都比VBAI中的要大。这样拉开距离，才能更利于判断其是否圆。

图像3效果

图像4效果

图像5效果

图像6效果

图像7效果

图像8效果

图像9效果

    图像9中看到，比较理想的圆时，圆度方差仅为5.62，标准差为2.37，这个理VBAI中的0.32值差距比较小。这样说明如果要判断圆度，可以将圆度标准差设置在几十或一百多的样子，这样不圆的都可以测量，而比较圆的图像圆度方差只有几或几十的话，是可以通过测量的。

图像10效果

图像11效果

图像12效果

图像13效果-圆度方差只有3.93-VBAI中为0.26

图像14效果-圆度方差为2.51-VBAI中圆度差为0.18

图像15效果

图像15中的效果，在自定义找圆函数中，则没有找到圆。在VBAI中是可以找到一个错误圆的。自定义算法有其更强大的地方。下面我们再把干扰系数降低到0.9，这样可以避免掉10%的干扰点，圆度方差和圆度标准差会更小：

图像1效果

降低干扰系数后，圆度方差为43.47，而未也不降低前为58.14，降幅比较明显。

图像2效果

图像2中的虽然降低了近50的方差，但是仍然有超过100，所以这种产品仍然会是不良产品（当设置的方差大于100时就可以检测出来）。

图像3效果

图像4效果

图像5效果

图像6效果

图像7效果

图像8效果

图像9效果-圆度方差降为4.1

图像10效果

图像11效果

图像12效果

图像13效果

图像14效果

图像15效果-仍然未找到圆

图像15将最小边缘点数设置为17时，可以找到一个错误的圆

如上图所示，当将最小边缘点数设置的比较小时，也是会找到错误的圆的。所以这个最小边缘点数的设定，不能太过小，太小很容易出错。但是NI的找圆函数中，则没有相关的参数可以选择，只要有三个点就可以拟合出一个圆，而对于拟合出来的圆到底对不对，NI则不负责的。
所以从以上效果来看，本算法还是有一定的优势的。本算法已经成功应用于上图中的产品的内径测量，最开始也是使用NI Vision中的找圆算法，但是很多问题确实无法解决，就是因为其圆度的表述非常有问题。明明不圆的产品，其圆度也只有两三个像素。根本无法区别开来OK、NG产品，所以才自己定义找圆函数的。

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属性
[软件类型]	源代码
[软件版本]	LabVIEW2014SP1 Vision2015
[操作系统]	Windows
[供货周期（天）]	1