摘 要 設(shè)計了一套基于機器視覺的零件尺寸在線測量系統(tǒng)。完成了硬件設(shè)備的選型和平臺的搭建；采用Matlab語言實現(xiàn)了圖像處理算法；采用Matlab GUI完成了測量系統(tǒng)軟件的設(shè)計。實驗結(jié)果表明：測量系統(tǒng)的測量精度可以達到2um以下，滿足零件尺寸在線檢測要求，具有很好的應(yīng)用前景。

【關(guān)鍵詞】機器視覺 Matlab 圖像處理 尺寸測量

在工業(yè)生產(chǎn)中，測量是進行質(zhì)量管理的手段，是貫徹質(zhì)量標準的技術(shù)保證。機械零件的尺寸檢測作為產(chǎn)品加工的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其檢測結(jié)果不僅影響產(chǎn)品的質(zhì)量，而且對后續(xù)零件的再加工和裝配產(chǎn)生決定性的作用。目前，常規(guī)的零件尺寸測量手段主要采用游標卡尺、激光測量儀和輪廓儀等完成檢測環(huán)節(jié)。以上零件尺寸測量方法要么受測量工具限制，其測量精度有限；要么檢測儀器過于昂貴且操作復雜，同時其準確率往往受人為因素的影響。

鑒于當前機器視覺技術(shù)的快速發(fā)展以及其在工業(yè)檢測方面的成功應(yīng)用，論文構(gòu)想利用攝像機替代人眼，讓計算機替代人腦，從而研制出一套針對零件常規(guī)尺寸的自動化測量系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)概述

在充分遵循系統(tǒng)的完整性、可靠性、經(jīng)濟性和實時性等原則的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計出了一套基于機器視覺的零件常規(guī)尺寸測量系統(tǒng)。該測量系統(tǒng)主要由圖像攝取、圖像處理、圖像特征提取和分析、圖像常規(guī)尺寸測量和結(jié)果輸出幾部分組成。其工作原理圖如圖1所示。

2 硬件設(shè)計

基于機器視覺的零件常規(guī)尺寸測量系統(tǒng)的硬件主要包括：照明裝置、攝像機、計算機和透明工作臺。各部件的主要功能是：照明裝置主要為零件圖像采集提供合適的光照環(huán)境；攝像機用來采集零件數(shù)字圖像并傳送到計算機，然后保存為相應(yīng)圖片格式；計算機通過系統(tǒng)軟件實現(xiàn)對零件圖像的預(yù)處理、邊界提取、特征提取、相機標定和常規(guī)尺寸計算；透明工作臺用來承載被測零件。

3 算法設(shè)計

圖像處理算法對機器視覺測量系統(tǒng)會產(chǎn)生決定性的影響。為了能滿足零件尺寸測量的要求，針對零件產(chǎn)品圖像的特點，我們設(shè)計了一套合理的圖像處理算法流程。其流程圖如圖2所示。

首先對獲取的零件圖像進行預(yù)處理，包括圖像灰度化、圖像去噪、圖像分割和邊界提??；然后提取零件的幾何特征；最后通過對系統(tǒng)的標定，實現(xiàn)了零件圖像常規(guī)尺寸的測量和結(jié)果顯示。

3.1 圖像預(yù)處理

3.1.1 圖像灰度化

經(jīng)過攝像機采集到的零件圖像是24位真彩色RGB圖像，該圖像中的每個像素由R、G、B三個分量決定，而灰度圖像的每個像素由一個值確定。為了減少后續(xù)操作過程中的計算量，需要對采集到的零件圖像進行灰度化處理。

3.1.2 圖像去噪

采集系統(tǒng)獲取的待檢零件圖像由于受照明程度、環(huán)境溫度、電源變化、電磁輻射和振動等隨機因素的干擾，圖像會包含大量的噪聲，表現(xiàn)為圖像模糊、失真和大量斑點等。為了消除和抑制噪聲對零件圖像后續(xù)處理的影響，必須對圖像進行濾波處理。由于中值濾波既能消除噪聲又能保持圖像的細節(jié)，符合本系統(tǒng)檢測的需求。

3.1.3 圖像分割

在所采集到的零件圖像中，我們只對零件區(qū)域本身感興趣，對于圖像中的其他要素則要盡量消除。圖像分割就是指把圖像分成各具特性的區(qū)域，并提取出感興趣目標的技術(shù)和過程。經(jīng)過大量的實驗驗證，本文采用迭代閾值分割法實現(xiàn)對零件圖像的分割，達到了預(yù)期的處理效果。

3.1.4 邊界提取

輪廓是對物體形狀的有力描述，對圖像分析和識別十分有用，而通過邊界提取算法就可以得到物體的邊界輪廓。目標圖像邊界提取的方法很多，主要包括鏈碼表示法、標記圖法以及多邊形近似法等。論文采用8連通鏈碼法對待測零件進行了邊界提取，為后續(xù)零件尺寸的檢測奠定了很好的基礎(chǔ)。

3.2 圖像分析

3.2.1 特征檢測

要測量零件的尺寸，首先應(yīng)該檢測出零件所包含的直線和圓等基本的幾何特征。目前常用的幾何特征檢測方法有Hough變換法、擬合法和模板匹配法等。本文采用最小二乘法實現(xiàn)了對直線和圓的擬合，其擬合具體過程如下：

（1）采用最小二乘法實現(xiàn)對直線的擬合。

（2）采用最小二乘法實現(xiàn)對圓和圓弧的擬合。

采用最小二乘法對圓和圓弧的擬合過程與直線的擬合求解過程類似。設(shè)所求擬合圓的方程為：。根據(jù)最小二乘法應(yīng)滿足的條件，可以求出擬合圓的三個參數(shù)：u、v和r。

這樣，通過基于最小二乘法的直線和圓擬合方法，可以順利檢測到直線和圓弧幾何特征，為后續(xù)零件尺寸的測量奠定了基礎(chǔ)。

3.2.2 系統(tǒng)的標定

相機拍攝到的圖像是以像素為單位的，要得到待檢零件的實際尺寸，需要將像素尺寸轉(zhuǎn)換為長度尺寸，這個過程稱為系統(tǒng)的標定。本文使用0級精度量塊，采用二次標定法實現(xiàn)了對系統(tǒng)的標定過程。被測零件的實際尺寸L與像素尺寸N之間應(yīng)滿足如下關(guān)系式：L=KN+b

式中，b為系統(tǒng)誤差，K為標定系數(shù)；

在攝像機固定的情況下，求取參數(shù)K和b值的具體步驟如下：

（1）在被測位置放置一長度為L1的標準量塊；

（2）對標準量塊進行掃描、處理，得到對應(yīng)的像素尺寸N1；

（3）在被測位置放置另一長度為L2的標準量塊，重復步驟2，得到對應(yīng)像素尺寸N2；

（4）求取參數(shù)值：

4 軟件設(shè)計

本著穩(wěn)定、可靠、合理、高效、簡潔和易于操作的原則，我們采用面向?qū)ο蟮腗atlab程序語言，實現(xiàn)了基于Matlab GUI的測量系統(tǒng)軟件的設(shè)計。

本測量系統(tǒng)軟件主要包括用戶登錄模塊、文件管理模塊、圖像處理模塊、參數(shù)設(shè)置模塊、數(shù)據(jù)瀏覽模塊和幫助模塊等。其中，用戶登錄模塊可以完成用戶的注冊、登陸、密碼修改和賬號管理；文件管理模塊主要包括待測零件圖像的打開、關(guān)閉和保存等功能；圖像處理模塊不僅包含文中所涉及到的算法，還增加了其他算法功能；參數(shù)設(shè)置模塊可以實現(xiàn)對攝像機、零件和圖像參數(shù)的設(shè)置；數(shù)據(jù)瀏覽模塊可以完成對實時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)和操作記錄的查看；軟件幫助模塊主要用來說明軟件的使用和系統(tǒng)的更新問題。

5 實驗結(jié)果

為了驗證測量系統(tǒng)的適應(yīng)性、穩(wěn)定性和可靠性，本文選用工作面距離為1.49mm的0級量塊和直徑為2.03mm的標準環(huán)規(guī)對系統(tǒng)進行了可靠性測試。實驗的測量結(jié)果如表1所示。

采用概率與數(shù)理統(tǒng)計的方法對測量結(jié)果進行了處理。由處理結(jié)果可以看到，采用本測量系統(tǒng)，其測量精度可以達到微米級，可以滿足在線實時測量的需要。

6 結(jié)論

作者設(shè)計了一套基于機器視覺的零件幾何尺寸在線檢測系統(tǒng)，克服當前人工檢測的不足，提高了產(chǎn)品的檢測精度。同時，完成了系統(tǒng)硬件、軟件和圖像處理算法的設(shè)計。實驗結(jié)果表明：該測量系統(tǒng)的測量精度可以達到2um以下，滿足零件尺寸非接觸在線測量要求，具有很好的應(yīng)用前景。

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作者簡介

王保軍（1988-），男，山西省忻州市人。碩士研究生學歷?，F(xiàn)為山西機電職業(yè)技術(shù)學院助理講師。主要研究方向為基于機器視覺的零件在線檢測。

作者單位

山西機電職業(yè)技術(shù)學院 山西省長治市 046000