一种用于精确地识别实际接触面积的图像处理方法及系统

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法及系统，具体涉及一种用于精确地识别实际接触面积的图像处理方法及系统。

背景技术

接触是两个物体之间的相互作用，目前对于接触的研究仍然有很多未解之谜，尤其是结果过程中接触界面的演化。目前在关于接触面积的测量方法上受到空间和设备的限制，无法准确的测量接触面积，无法得知真实接触过程的变化。然而在机械运动、生物医学、电学等方面都对接触有着非常高的要求。例如在机械运动中存在夹持、摩擦、磨损等问题，这些会直接影响机械精度和寿命。它们都有一个共同的特点必须依靠接触，接触过程载荷的大小会影响实际接触面积大小，而实际接触面积又是与摩擦和磨损的真实发生位置密不可分。当这些接触点在切向力和纵向力的作用下发生剪切或者挤压变形时，反过来又会对整个接触的稳定性和安全性产生影响。在生物医学方面，无论医疗器械还是组织器官都会发生接触，尤其是关节、义肢、支架和高精密手术设备，良好稳定的接触可以保证人的生命安全和身体健康。在电学方面，实际接触面积与电阻有着巨大关系，接触不良会产生电火花，高速列车在运动中也依靠着受电弓和电网的接触实现电能的供给。这些接触问题无一例外地都曾经导致过巨大的经济损失和生命伤亡。作为接触过程的基本要素-接触面积就显得异常重要了。如果能过对接触过程的实际接触面积做到了解和掌控，那么对磨损、摩擦等问题的研究也会取得一定突破，进而为设备的安全性和可靠性提供保障。

现有的技术中，对于接触面的实时测量方法少之又少。目前常见的方法是基于受抑内全反射方法，该方法简便，不受接触空间的限制。其基本原理是当光线在玻璃内部进行全反射时，玻璃表面一旦接触衣物，此处光线的全反射状态变为漫反射。通过CCD相机对图像识别捕捉，利用数字图像处理技术对接触点的光强进行判断接触是否发生。但该方法有一个缺点，采用静态的阈值方法，当某个像素的光强达到这个设定阈值，就会被判定为接触，这个方法在最近的文献(Prevost,J.Scheibert,and G.Debrégeas,“Probing themicromechanics of a multi-contact interface at the onset of frictionalsliding,”Eur.Phys.J.E,vol.36,no.2,2013,doi:10.1140/epje/i2013-13017-0.)及文献(L.T.Li,X.M.Liang,Y.Z.Xing,D.Yan,and G.F.Wang,“Measurement of real contactarea for rough metal surfaces and the distinction of contribution fromelasticity and plasticity,”pp.1–25.)中都有采用。该方法对接触的判定存在较大误差，因为某点像素的光强值大小与接触状态没有确定性的联系，而且很容易受到玻璃表面与被测物体表面之间的光反射影响，增大测量误差。也就是不存在一个明显的光强阈值，能够区分出像素点是接触还是未接触。接触的点也可能光强值很低，未接触处的点也可能受到周围接触点光强影响变得很亮。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种用于精确地识别实际接触面积的图像处理方法及系统，该方法及系统能够较为准确的识别实际接触面积。

为达到上述目的，本发明所述的用于精确地识别实际接触面积的图像处理方法包括以下步骤：

1)获取样品接触过程的数字图像；

2)确定用于区分接触位置的像素与未发生接触的像素的光强变化率阈值；

3)将数字图像中各像素点的光强变化速率与步骤2)得到的光强变化率阈值进行比较，当该像素点的光强变化率在整个界面接触过程中均大于或等于所述光强变化率阈值时，则判定此刻该像素点发生接触，并记录发生接触的时间，得不同时刻每个像素点的接触状态矩阵，统计不同时刻的接触状态矩阵，再将所有接触像素点的个数乘以单个像素点的实际面积，得真实接触面积，完成用于精确地识别实际接触面积的图像处理。

通过单色光源的内抑全反射法获取样品接触过程的数字图像。

所述单色光源为红色光源或者蓝色光源。

步骤1)的具体操作为：将样品与透镜玻璃的一侧进行挤压，在挤压过程中利用高清相机在玻璃透镜的另一侧进行实时不间断自动拍摄，得接触过程的数字图像，同时对获取的数字图像进行时间标记。

步骤2)的具体操作为：

21)提取数字图像的RGB值，得数字矩阵，然后进行去噪处理；

22)针对每个像素位置，在时间维度上对数字矩阵进行求导，得n*dt时刻的光强变化速率，其中，dt为上一张图像与下一张图像拍摄时间间隔；

23)确定各像素位置的最大光强变化率，并以此构建变化率矩阵，再根据所述变化率矩阵，确定用于区分接触位置的像素与未发生接触的像素的光强变化率阈值。

采用最大类间方差算法对所述变化率矩阵进行计算，得用于区分接触位置的像素与未发生接触的像素的光强变化率阈值。

发生接触后的像素点一直标记为1或者发生接触的时间，未发生接触的位置标记为0。

本发明所述的用于精确地识别实际接触面积的图像处理系统包括：

获取模块，用于获取样品接触过程的数字图像；

确定模块，用于确定用于区分接触位置的像素与未发生接触的像素的光强变化率阈值；

计算模块，用于将数字图像中各像素点的光强变化速率与光强变化率阈值进行比较，当该像素点的光强变化率在整个界面接触过程中均大于或等于所述光强变化率阈值时，则判定此刻该像素点发生接触，并记录发生接触的时间，得不同时刻每个像素点的接触状态矩阵，统计不同时刻的接触状态矩阵，再将所有接触像素点的个数乘以单个像素点的实际面积，得真实接触面积，完成用于精确地识别实际接触面积的图像处理。

本发明具有以下有益效果：

本发明所述的用于精确地识别实际接触面积的图像处理方法及系统在具体操作时，基于动态变化过程获取的数字图像，当一个像素点位置发生接触时，与未发生接触状态相比，光强值会产生明显变化，即像素点的光强变化率会突然增大，基于此，本发明通过计算每个像素点的光强变化率，通过最大类间方差算法得到用于区分是否发生接触的阈值，并以此判断所有像素位置的接触状态，继而识别实际接触面积，可以有效减少因接触界面玻璃与样品之间距离变小导致的光污染现象对接触状态的判定带来的影响。

附图说明

图1为在接触过程中某一像素光强值的变化图；

图2a为不同时刻的接触状态图像；

图2b为识别后图像。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，不是全部的实施例，而并非要限制本发明公开的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要的混淆本发明公开的概念。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

在附图中示出了根据本发明公开实施例的结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。

实施例一

本发明所述的用于精确地识别实际接触面积的图像处理方法包括以下步骤：

1)通过单色光源(类如红色或者蓝色)的内抑全反射法获取接触过程的数字图像；

具体的，将样品与透镜玻璃的一侧进行挤压，在挤压过程中利用高清相机在玻璃透镜的另一侧进行实时不间断自动拍摄，得接触过程的数字图像，同时对获取的数字图像进行时间标记。

2)提取数字图像的RGB值，得数字矩阵，然后进行去噪处理；

3)针对每个像素位置，在时间维度上对数字矩阵进行求导，使得倒数更加平滑，其中，可以x张图像的时间间隔求导(类如当取x＝10时，光强变化速率dRGB(n*dt)＝RGB(n*dt)-RGB(n*dt-10*dt))/(10*dt))，得n*dt时刻的光强变化速率，其中，dt为上一张图像与下一张图像拍摄时间间隔。

4)确定各像素位置的最大光强变化率，并以此构建变化率矩阵，采用最大类间方差算法对所述变化率矩阵进行计算，得用于区分接触位置的像素与未发生接触的像素的光强变化率阈值；

5)将每个像素点的光强变化速率与步骤4)得到的光强变化率阈值进行比较，当该像素点的光强变化率在整个界面接触过程中均大于或等于所述光强变化率阈值时，则判定此刻该像素点发生接触，其中，发生接触后该像素点一直标记为1或者发生接触的时间，未发生接触的位置标记为0，并记录发生接触的时间。得不同时刻每个像素点的接触状态矩阵，再通过图像显示，即可直观看出接触斑块的演变，也可以对不同时刻的接触状态矩阵进行统计，计算所有的接触像素个数乘以单个像素实际面积，得真实接触面积大小。

本发明可以同时结合光强值大小判定接触状态的方法(也称大津算法)进行联合判定，可以提高计算结果的稳定性和准确性。

实施例二

本发明所述的用于精确地识别实际接触面积的图像处理系统包括：

获取模块，用于获取样品接触过程的数字图像；

确定模块，用于确定用于区分接触位置的像素与未发生接触的像素的光强变化率阈值；

计算模块，用于将数字图像中各像素点的光强变化速率与光强变化率阈值进行比较，当该像素点的光强变化率在整个界面接触过程中均大于或等于所述光强变化率阈值时，则判定此刻该像素点发生接触，并记录发生接触的时间，得不同时刻每个像素点的接触状态矩阵，统计不同时刻的接触状态矩阵，再将所有接触像素点的个数乘以单个像素点的实际面积，得真实接触面积，完成用于精确地识别实际接触面积的图像处理。

实施例三

参考图1、图2a及图2b，假设采用单色光源蓝色光作为照明光源，蓝色光强值会被相机捕捉，因此提取所有时刻的图像的蓝色强度值矩阵B1，B2…Bn…Bm。

当采用10张图像间隔用于计算光强变化率，则第n*dt时刻图像与第(n-10)*dt时刻的图像光强相变化率为dBn＝(Bn-B(n-10))/(10*dt)。计算得到所有图像光强变化率后，将每个像素位置在接触过程中出现的最大光强变化率值提取出来，并以此形成变化率矩阵dBmax，对变化率矩阵使用最大类间方差算法计算用于区分接触位置的像素与未发生接触的像素的光强变化率阈值I。

将所述像素的光强变化率阈值I与所有图像上的每个像素光强变化率进行对比，当光强变化率大于等于阈值I时，则该位置的像素被判定为此时发生接触，且之后的接触过程一直被认为是接触状态，并记录该像素发生接触的时间，将该位置标记为1或者接触发生的时间；当光强变化率小于阈值I的像素，则判定为不发生接触位置，标记为0，将各时刻的每个像素进行统计及重构生成图像，即可得到不同时刻的接触图像。

最后对不同时刻的接触图像中的像素进行状态统计，得接触状态的像素个数，再乘以单个像素实际面积，得实际接触过程中每个时刻的真实接触面积。