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摘要：傳統(tǒng)的光纖端面缺陷檢測用的是人工檢測方式，這種檢測方式效率很低，檢測結果的主觀性很強。對光纖端面缺陷使用機器視覺檢測，能極大地提高檢測效率和檢測準確性。首先將采集到的圖像通過圖像處理二值化，接著對纖芯中心進行定位，然后以纖芯中心為圓心對光纖端面進行不同的圓環(huán)檢測區(qū)域劃分。由于光纖端面上的缺陷有可能是暗色的或者是亮色的，因此為了區(qū)分二者，對每個區(qū)域檢測時需要做不同的二值處理。如果有任意一個區(qū)域的檢測不能通過，則這個光纖端面就是不符合要求的。結果顯示，利用機器視覺進行光纖端面檢測能夠快速、精確地檢測出缺陷所在位置及其大小。

0 引言

作為信息高速公路的載體，以及光纖通信系統(tǒng)的重要組成部分，光纖體現(xiàn)了非常優(yōu)越的信息傳輸特性，是構成21世紀信息社會的一個不可或缺要素。在光纖通信中，光纖的活動連接都是通過光纖連接器實現(xiàn)的，光纖端面的潔凈程度對連接器的性能有決定性的影響。除了在拋光過程中或者在光纖插拔等在線業(yè)務操作過程中產生的光纖端面永久性損傷(如劃傷、裂痕)外，由于在平時使用中可能會與不潔凈的手、光纖帽邊緣、法蘭盤金屬邊緣、臟的光纖端面以及空氣中的顆粒接觸，光纖端面還會受到各種各樣的臨時性污染(如污垢、油漬、水或清洗劑的殘留)，從而使得其性能受到影響，這不僅會使連接損耗變大、通信性能下降，嚴重時則纖芯被堵不能傳輸光，從而導致纖芯被高功率激光燒壞。為了保證光纖通信的穩(wěn)定與高效，每個光纖的端面必須保證一定程度上的清潔。

傳統(tǒng)的光纖端面缺陷檢測方法是采用人工檢測的方法，這種方法首先將光纖端面的圖像采集出來，然后用肉眼觀察臟污，再進行人工判定。由于這種方法是檢查者肉眼連續(xù)觀察光纖的端面，容易使人感到視覺疲勞，所以效率比較低。而且每個人的經(jīng)驗和責任心不一樣，得到的產品質量也會有相當大的差異。為了提高產品的可靠性和生產效率，本文提出了一種拋棄人工肉眼檢測而使用機器視覺進行檢測的方法。機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進行圖像處理并加以理解，然后用于光纖端面的缺陷檢測。與人工檢測相比，機器視覺檢測方法提高了檢測的準確性，降低了測試成本，增強了測試能力，使得對生產線上操作人員的培訓難度降低，而且能獲得更多的生產線監(jiān)測數(shù)據(jù)信息。

本文介紹了如何利用機器視覺進行光纖端面的缺陷檢測，并使用美國國家儀器(NI)公司的VBAI視覺自動檢測開發(fā)環(huán)境完成了機器視覺系統(tǒng)的開發(fā)。VBAI(Vision Builder for Automated Inspection)是NI推出的一款視覺檢查軟件，作為自動檢測的視覺生成器。此工具是實驗室進行快速視覺效果驗證的理想工具，也是很好的生產線簡易測試平臺。結果顯示，該系統(tǒng)能夠比較精確地檢測出缺陷所在位置及其大小，速度較快，達到了對光纖端面缺陷檢測的要求。

1 檢測系統(tǒng)

本文所提出的光纖端面缺陷機器視覺檢測系統(tǒng)由光纖端面檢測儀以及PC系統(tǒng)組成。檢測的時候將光纖活動連接器插入光纖端面檢測儀的固定測試平臺中，而光纖端面檢測儀通過USB線連接到PC系統(tǒng)上，這樣就能將圖像采集到電腦里。調整顯微鏡焦距，一旦得到了滿意的圖像，就啟動軟件對光纖端面進行分析，與軟件預設的標準指標進行比較，從而定量地確定各區(qū)域信息，判斷該光纖端面合格與否。

該系統(tǒng)的檢測效果與軟件的能力、顯微鏡性能以及操作人員對焦圖像的技能有關，已經(jīng)證明了其在準確性、可重復性、再現(xiàn)性以及檢測效率等方面明顯優(yōu)于人工檢測。該方案還可以提供檢測結果的具體記錄，包括端面圖像和損傷檢測數(shù)據(jù)等，提高系統(tǒng)的自動化程度。

2 檢測過程

本系統(tǒng)所使用的檢測軟件是基于VBAI視覺自動檢測開發(fā)環(huán)境開發(fā)的，具備對光纖端面圖像進行處理和分析的能力，其處理流程如圖1所示。

圖1　系統(tǒng)軟件處流程圖

在使用光纖端面檢測儀對光纖端面進行圖像采集的時候，由于光纖端面每次出現(xiàn)在視野范圍中的位置都有所不同，所以首先要對光纖端面纖芯的位置進行定位才能對其進行一系列的檢測。要定位纖芯的位置，首先需要將采集到的圖像二值化。因為通過光纖端面檢測儀采集得到的初始圖像為32位的，而在VBAI中對圖像分析處理的函數(shù)模塊基本上都是不支持32位圖的，所以只有把32位圖轉化成二值圖像，才能對其進行一系列精確的分析。使用VBAI的視覺助手(Vision Assistant)函數(shù)模塊對初始圖像進行圖像處理，通過抽取色彩值(Extract HSL)的子函數(shù)即可得到灰度8位圖，然后使用閾值法將圖像二值化。