基于图像处理的物体质量与软硬度的测量

物体的质量及软硬度的识别一般采用物理的方法来测量,操作复杂并且需要特定的工具,而对于物体内部则无法直接测量。随着机器人和计算机视觉技术的发展,利用图像处理的手段识别和分析物体的物理特性的研究成为可能。针对基于网格状的形变进行图像处理分析识别物体软硬度:在空间领域,采用薄板样条(TPS)算法对形变的最小弯曲能量值进行计算,对物体的柔软度进行量化分析;在频谱领域,采用傅里叶变换(FFT)算法计算出变形前后特征区域的频谱的变化值,寻找其与柔软度的关系曲线;将空间、频谱领域的实验结果整合分析,确定物体硬度的图像测定参数。物体所受作用力越大,产生的弯曲能量值越大,频谱扩散的效果越明显。针对一些柔软度较好的常见物体图像的实验效果进行对比分析,发现拉伸带的实验效果较好。对其施加不同大小的作用力,形变效果显著,且结果呈线性分布,符合理论预期。进而使用该测量方法对一组医学肝脏图像进行了分析,计量不同患者肝脏的柔软度,以帮助医生及时准确地诊断出肝纤维化程度,达到预防肝硬变及癌变的目的。

Measurement of mass and softness of an object based on image processing