杜婷婷

DU Ting-ting

（北京機(jī)械工業(yè)自動化研究所，北京 100120）

0 引言

隨著現(xiàn)代化生產(chǎn)的發(fā)展，機(jī)械加工的精度和復(fù)雜程度越來越高，對零件檢測的精度、效率和自動化程度的要求也越來越高，同時(shí)，被檢零、部件形狀的復(fù)雜性和測量的實(shí)時(shí)性也對常規(guī)的機(jī)器視覺檢測方法構(gòu)成了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在一些特定的場合，如對易變形零件、曲面的輪廓以及零件的孔心距等的檢測，都是常規(guī)的檢測方法無法做到的。除了進(jìn)一步提高CCD相機(jī)的分辨率和精度以及開發(fā)新的圖像處理工具提高圖像處理的能力外，采用新的照明技術(shù)和照明方式發(fā)展新的檢測方法也是非常重要的。

結(jié)構(gòu)光視覺檢測是一種既利用圖像又利用可控光源的測量技術(shù)。其基本思想是利用照明光源中的幾何信息幫助提取被檢測目標(biāo)的幾何信息，而不僅僅單純依靠被檢測目標(biāo)的圖像信息。結(jié)構(gòu)光視覺測量方法是為了解決立體視覺中圖像匹配的難題而提出來的，該法不僅具有快速、精確、高分辨率、抗干擾性好等優(yōu)點(diǎn)，而且結(jié)構(gòu)簡單、易于實(shí)現(xiàn)，常?？梢匀〉檬掳牍Ρ兜男Ч?。根據(jù)照射系統(tǒng)采用的結(jié)構(gòu)光方式不同可劃分為∶點(diǎn)結(jié)構(gòu)光、線結(jié)構(gòu)光、多線結(jié)構(gòu)光、網(wǎng)格結(jié)構(gòu)光、二進(jìn)制編碼、灰度編碼及彩色編碼方法等。確定結(jié)構(gòu)光的光源及照射方式，進(jìn)行結(jié)構(gòu)光圖像的處理和計(jì)算是這種檢測技術(shù)的關(guān)鍵。

結(jié)構(gòu)光視覺檢測技術(shù)的研究在國內(nèi)外已取得不少的研究成果。它已成功地應(yīng)用于電子、汽車、紡織、機(jī)械加工等現(xiàn)代工業(yè)中。例如現(xiàn)代PCB板上要安裝的芯片多為球柵陣列BGA芯片。在安裝時(shí)要求管腳具有很高的位置精度，如果管腳三維尺寸誤差較大，特別在高度方向，造成管腳頂點(diǎn)不共面，安裝時(shí)個(gè)別管腳和線路板接觸不良，會導(dǎo)致漏接、虛接。BGA芯片管腳共面性激光視覺測試系統(tǒng)使用線光源，并利用圖像拆合器在不降低分辨率的情況下加大視場。在滿足精度的情況下，同時(shí)提高了速度，滿足在線測量的要求[1]。還有基于結(jié)構(gòu)光的焊縫質(zhì)量檢測系統(tǒng)、測圓孔的結(jié)構(gòu)光檢測系統(tǒng)、結(jié)構(gòu)光三維檢測技術(shù)，無縫鋼管直線度的測量等等。隨著結(jié)構(gòu)光視覺檢測技術(shù)的不斷發(fā)展與完善，這項(xiàng)技術(shù)在更多的領(lǐng)域內(nèi)得到應(yīng)用。我們采用這項(xiàng)技術(shù)以較低的成本成功地解決了斷路器裝配完整性檢測中的若干難題。

1 關(guān)于線結(jié)構(gòu)光技術(shù)

線結(jié)構(gòu)光法與點(diǎn)結(jié)構(gòu)光法相比，測量所獲得的信息量大大增加，而實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜性并沒有增加，因而在實(shí)踐中得到了更廣泛的應(yīng)用，其原理如圖1所示。它采用線光源由光投射器在空間投射出一個(gè)光平面，當(dāng)光平面與被測物體表面相交時(shí)便在物體表面產(chǎn)生一亮線型的條型光。條型光由于物體表面深度的變化以及存在的間隙而受到調(diào)制，表現(xiàn)在圖像中則是條型光發(fā)生了偏移和斷續(xù)，偏移的程度與深度成比例，斷續(xù)則顯示出了物體表面間的物理間隙。基于三角測量原理，對獲取的圖像進(jìn)行計(jì)算和分析處理，就可得到我們所需的測量結(jié)果。

這種線結(jié)構(gòu)光視覺系統(tǒng)的應(yīng)用能夠大幅降低檢驗(yàn)成本，提高產(chǎn)品質(zhì)量，加快生產(chǎn)速度和效率，應(yīng)用前景廣闊，可以解決普通視覺系統(tǒng)檢測較難處理的問題。

圖1 線結(jié)構(gòu)光測量原理示意圖

2 采用線結(jié)構(gòu)光技術(shù)進(jìn)行斷路器裝配完整性檢測的系統(tǒng)構(gòu)成

斷路器裝配完整性在線檢測系統(tǒng)是斷路器自動裝配檢測生產(chǎn)線的一個(gè)重要組成部分。該系統(tǒng)可對五種型號的斷路器，每種型號的19個(gè)部位進(jìn)行檢測。與人工檢測方式相比它的檢測標(biāo)準(zhǔn)客觀一致，減少了人為不可控因素，大大降低了漏檢率，保證器件不會錯裝、漏裝，提高了檢測的可靠性和工作效率。

斷路器裝配完整性在線檢測系統(tǒng)包括硬件和軟件兩部分，其原理圖如圖2所示。與常規(guī)的機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)相比硬件結(jié)構(gòu)的差異僅在于待測工件采用線結(jié)構(gòu)光照射。該系統(tǒng)的誤檢和漏檢率極低，檢測的可靠性大大提高，系統(tǒng)的成本也可降低不少。此外還需要說明的是，本系統(tǒng)不僅僅局限用于某些型號產(chǎn)品某些部位的檢測，只要在軟件中進(jìn)行定制，保存相應(yīng)的數(shù)據(jù)文件就可以方便地提供多工件的定制功能。當(dāng)需要改變檢測對象或檢測功能時(shí)，調(diào)用相應(yīng)的軟件即可以進(jìn)行新的、穩(wěn)定可靠的重復(fù)檢測。

本檢測系統(tǒng)的軟件則是在功能強(qiáng)大的視覺算法平臺Sherlock 7.0上進(jìn)行二次開發(fā)構(gòu)建的。系統(tǒng)軟件的算法流程是根據(jù)各被檢部件的形狀、灰度信息在一定范圍內(nèi)進(jìn)行搜索計(jì)算，若器件圖像滿足匹配度要求，即為合格。另外，該軟件還具有顏色檢測功能。獲取一個(gè)區(qū)域的彩色顏色信息后與標(biāo)準(zhǔn)模板的彩色顏色信息進(jìn)行比對，兩者相差大于一定值時(shí)，確定為失敗或不合格，反之則為合格。當(dāng)通過常規(guī)機(jī)器視覺系統(tǒng)獲取的圖像難以準(zhǔn)確檢測、判別工件部位形狀和灰度特征時(shí)，采用結(jié)構(gòu)光技術(shù)進(jìn)行檢測往往是比較切實(shí)可行的、可靠的解決辦法。本軟件支持各種與結(jié)構(gòu)光技術(shù)相關(guān)的各種圖像分析、計(jì)算和處理功能。

圖2 斷路器裝配完整性在線檢測系統(tǒng)原理圖

3 采用線結(jié)構(gòu)光進(jìn)行斷路器裝配完整性的檢測

使用常規(guī)白色光源照明獲取的斷路器的視覺圖像如圖3所示。通過這樣的圖像，用機(jī)器視覺系統(tǒng)有六個(gè)部件較難進(jìn)行準(zhǔn)確的定位檢測，如圖中所示的1、2、3、4、5、6這六個(gè)部分。它們或者尺寸小，或者反光強(qiáng)烈多變，或者特征不明顯，除非采用多臺高分辨率CCD相機(jī)分辨進(jìn)行檢測否則誤檢、漏檢率較高。

圖3 待檢測的斷路器的常規(guī)視覺圖像

采用線結(jié)構(gòu)光技術(shù)進(jìn)行檢測時(shí)，將兩束結(jié)構(gòu)光按特定的角度和方向投射到需檢測的斷路器上。用兩臺CCD相機(jī)來分別檢測1、2、4和3、5、6，這樣可避免因光束形成的圖像線比較短的造成的誤檢、漏檢的風(fēng)險(xiǎn)。圖4為在暗場使用結(jié)構(gòu)光拍攝的效果圖。

圖5則是裝配正確的斷路器使用結(jié)構(gòu)光拍攝的局部暗場效果圖。其中，線條1是工件的基準(zhǔn)線；線條2為結(jié)構(gòu)光投射在保護(hù)墊片（3）上反射的條型光；線條3為結(jié)構(gòu)光投射在靜觸點(diǎn)（5）上反射的條型光；線條4為結(jié)構(gòu)光投射在銅排（6）上反射的條型光。斷路器裝配正確時(shí)，線條2、3、4相對于線條1的距離和位置是固定的，如果安裝錯誤則會有偏差。

圖4 斷路器使用結(jié)構(gòu)光拍攝的效果圖

圖5 裝配正確時(shí)的效果圖

圖6所示的是缺少保護(hù)墊片（3）時(shí)獲取的圖像。此時(shí)，原線條2位置的條型反射光移到了線條5所示的位置。當(dāng)銅排（6）被裝反時(shí)，原線條4位置的條型反射光移到了如圖7所示線條6的位置。對于1、2、4可以通過類似的方法來進(jìn)行檢測。

為了準(zhǔn)確檢測線條間的相對位置和距離，系統(tǒng)軟件還要對獲取的圖像進(jìn)行處理。圖8所示的就是進(jìn)行邊緣提取后獲得的圖像。被檢測出的線條1、線條2、線條3、線條4的邊緣都已用綠線標(biāo)明。

圖6 缺少保護(hù)墊片(3)時(shí)的效果圖

圖7 銅排（6）裝反時(shí)的效果圖

從以上的實(shí)例中可以看出，與常規(guī)機(jī)器視覺檢測技術(shù)相比，采用結(jié)構(gòu)光進(jìn)行檢測有明顯的優(yōu)勢。例如：對于尺寸較小的工件，如靜觸頭圓形觸點(diǎn)（5）和保護(hù)墊片（3），采用常規(guī)視覺檢測方法時(shí)除非使用高分辨率的相機(jī)或設(shè)置專用CCD相機(jī)進(jìn)行局部放大檢測，否則很容易因零件表面氧化、色澤變化等原因造成誤檢或者漏檢。而利用結(jié)構(gòu)光檢測時(shí)，靜觸頭、保護(hù)墊片的有無或位置偏差已被變換成反差明顯的條型光線段幾何位置的變化，大大降低了檢測的難度，既提高了檢測的可靠性，又可降低對CCD相機(jī)性能的要求，所需的數(shù)量也少。

圖8 邊緣提取處理后的圖像

4 關(guān)于線結(jié)構(gòu)光檢測的圖像處理

線結(jié)構(gòu)光視覺檢測系統(tǒng)中，視覺信息的處理技術(shù)主要依賴于圖像處理方法，它包括圖像增強(qiáng)、平滑、邊緣銳化、分割、特征提取、圖像識別與理解等內(nèi)容。經(jīng)過這些處理后，輸出圖像的質(zhì)量得到相當(dāng)程度的改善。既改善了圖像的視覺效果，又便于計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行分析、處理和識別[2]。

4.1 圖像的增強(qiáng)

圖像的增強(qiáng)用于調(diào)整圖像的對比度，突出圖像中的重要細(xì)節(jié)，改善視覺質(zhì)量。通常采用灰度直方圖修改技術(shù)進(jìn)行圖像增強(qiáng)。圖像的灰度直方圖是表示一幅圖像灰度分布情況的統(tǒng)計(jì)特性圖表，與對比度緊密相連。但是，直方圖僅能統(tǒng)計(jì)某級灰度像素出現(xiàn)的概率，反映不出該像素在圖像中的二維坐標(biāo)。因此，不同的圖像有可能具有相同的直方圖。通過灰度直方圖的形狀，能判斷該圖像的清晰度和黑白對比度。

4.2 圖像平滑

圖像的平滑處理技術(shù)即圖像的去噪聲處理，主要是為了去除實(shí)際成像過程中因成像設(shè)備和環(huán)境所造成的圖像失真，提取有用信息。眾所周知，實(shí)際獲得的圖像在形成、傳輸、接收和處理的過程中，不可避免地存在外部干擾和內(nèi)部干擾，如光電轉(zhuǎn)換過程中敏感元件靈敏度的不均勻性、數(shù)字化過程的量化噪聲、傳輸過程中的誤差以及人為因素等，均會使圖像變質(zhì)。因此，去除噪聲，恢復(fù)原始圖像是圖像處理中的一個(gè)重要內(nèi)容。

4.3 邊緣銳化

圖像邊緣銳化處理主要是加強(qiáng)圖像中的輪廓邊緣和細(xì)節(jié)，形成完整的物體邊界，達(dá)到將物體從圖像中分離出來或?qū)⒈硎就晃矬w表面的區(qū)域檢測出來的目的。它是早期視覺理論和算法中的基本問題，也是中期和后期視覺檢測成敗的重要因素之一。

4.4 圖像的分割

圖像分割是將圖像分成若干部分，每一部分對應(yīng)于某一物體表面。在進(jìn)行分割時(shí)，每一部分的灰度或紋理符合某一種均勻測度度量。本質(zhì)是將像素進(jìn)行分類。分類的依據(jù)是像素的灰度值、顏色、頻譜特性、空間特性或紋理特性等。圖像分割是圖像處理技術(shù)的基本方法之一，應(yīng)用于諸如染色體分類、景物理解系統(tǒng)、機(jī)器視覺等方面。

4.5 圖像的識別

圖像的識別過程實(shí)際上可以看作是一個(gè)標(biāo)記過程，即利用識別算法來辨別景物中已分割好的各個(gè)物體，給這些物體賦予特定的標(biāo)記，它是機(jī)器視覺系統(tǒng)必須完成的一個(gè)任務(wù)。

通過圖像處理，可以使得檢測系統(tǒng)利用結(jié)構(gòu)光拍攝的圖像更加清晰和利于處理分析，讓圖片的質(zhì)量大幅提高。為圖像處理、計(jì)算和比對提供了更有利的保障。

5 結(jié)束語

結(jié)構(gòu)光視覺檢測方法是為了解決立體視覺中圖像匹配的難題而提出來的，該檢測方法不僅具有快速、精確、高分辨率、抗干擾性好等優(yōu)點(diǎn)，而且結(jié)構(gòu)簡單、易于實(shí)現(xiàn)，近年來在工業(yè)環(huán)境中倍受青睞，在自動檢測和物體識別等領(lǐng)域內(nèi)具有不可替代的作用。隨著我國電器工業(yè)的發(fā)展，結(jié)構(gòu)光視覺技術(shù)勢必在該行業(yè)中得到廣泛的應(yīng)用。

[1]孫長庫, 葉聲華.激光測量技術(shù)[M].天津∶ 天津大學(xué)出版社, 2001.

[2]陳福海.基于線結(jié)構(gòu)光的視覺檢測相關(guān)技術(shù)的研究[D].哈爾濱∶哈爾濱工程大學(xué).2009.