劉俊杰

【摘 要】針對金工實習銑削件檢測速度慢，誤差大的問題，使用圖像增強、邊緣提取、圖元識別、尺寸檢測等數(shù)字圖像算法開發(fā)了一套尺寸檢測系統(tǒng)。

【關(guān)鍵詞】銑削件;數(shù)字圖像處理;尺寸檢測

金工實習是機械類及其相關(guān)專業(yè)中非常重要的基礎(chǔ)課程。該課程可以讓學生對機械加工的生產(chǎn)過程建立感性認識，培養(yǎng)學生的動手能力，為后續(xù)的其他專業(yè)課程學習打下基礎(chǔ)。在金工實習課程中，銑削加工是一種最基本的加工形式。銑削加工包括銑削溝槽、水平面以及使用回轉(zhuǎn)工作臺銑削圓角、圓弧。

傳統(tǒng)的金工實習銑削項目是在學生加工完成以后教師對工件進行檢測，評分。常用的銑削件檢測工具主要有游標卡尺、半徑規(guī)等。其中，游標卡尺是最基本的尺寸檢測工具，其測量精度很大程度依賴于教師的熟練程度等主觀因素，測量精度有限。圓弧半徑的測量工具是半徑規(guī)，其原理是光隙法，使用的是目測的方法，故只能作定性測量，準確度不是很高。

基于數(shù)字圖像處理的檢測技術(shù)具有非接觸、精度高、自動化水平高等優(yōu)點。本文針對金工實習中的銑削加工項目，基于數(shù)字圖像處理技術(shù)研發(fā)了一套銑削件尺寸檢測系統(tǒng)。

1尺寸檢測系統(tǒng)概述

本文研發(fā)的銑削件尺寸檢測系統(tǒng)由硬件和軟件組成，主要包括：光源、CCD相機、鏡頭、計算機和軟件系統(tǒng)。其基本工作流程為：利用光源對場景進行照明，通過CCD相機將待檢測的工件成像并傳輸?shù)接嬎銠C中;使用軟件系統(tǒng)對所成的圖像處理分析后，測量圖像中工件的像素尺寸，最終轉(zhuǎn)換成工件的實際尺寸并進行結(jié)果分析。

2尺寸檢測系統(tǒng)軟件設(shè)計

尺寸檢測系統(tǒng)的軟件部分主要包括圖像處理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)兩部分，是整個系統(tǒng)能夠準確快速工作的核心。

圖像處理系統(tǒng)主要由圖像增強、工件邊緣提取、圖元識別、尺寸檢測等模塊組成。工作流程如下：在讀取指定路徑的RGB圖像后，對圖像進行灰度化、修正、濾波、銳化等處理;接著提取圖像邊緣;最后通過對線段邊緣進行直線擬合后計算平行直線之間的距離;以及對圓弧邊緣進行擬合后得到圓弧的圓心位置以及圓弧的圓半徑。

數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)主要將圖像處理系統(tǒng)得到工件像素尺寸轉(zhuǎn)換為實際的物理尺寸，然后根據(jù)加工要求，對工件進行誤差分析，判定工件合格與否。

2.1圖像增強

圖像增強處理的目的是削弱或者抑制與檢測無關(guān)的信息，突出有效信息，進而擴大各個不同特征間的差異。本文主要通過灰度修正、中值濾波和圖像銳化等幾步來實現(xiàn)圖像增強的目的。

2.1.1灰度修正

在圖像增強處理之前，首先應(yīng)該對圖像的灰度信息進行分析。通過分析找到合適的修正算法。待檢測工件灰度圖如圖1所示，可以知曉該工件同時具有線段與圓弧兩種特征。

對比度是數(shù)字圖像亮暗區(qū)之間的灰度比值。在對比度高的圖像中，工件的能見度高;而對比度低的圖像中工件細節(jié)不清晰。

如圖1所示，銑削件表面不可避免的存在一定的刀痕，這些刀痕如果不進行圖像處理的話會影響后續(xù)的邊緣輪廓提取操作。本文采取線性變換的方法法來修正圖像的灰度，將刀痕的信息處理掉，調(diào)整圖像的對比度，便于后續(xù)的圖像處理操作。

圖像灰度線性變換通過將有特定需求的灰度范圍線性擴展，同時抑制那些沒有需求的灰度區(qū)域，就可以滿足一定條件的對比度增強要求。灰度線性變換后的結(jié)果如圖2所示。

將灰度線性變換后的結(jié)果圖像與原始的灰度圖像對比，可以明顯看出很多類似直線與弧線的工件內(nèi)部細節(jié)即銑削過程中的刀痕被抑制住了，同時待檢測的工件與背景對比度明顯增強。

2.1.2中值濾波

在圖像采集過程中，由于采集系統(tǒng)本身的限制、外界環(huán)境光等影響，除了會產(chǎn)生曝光過度或曝光不足的現(xiàn)象，還不可避免地會引入噪聲信息。

前一步所做的灰度線性變換會給圖像帶來一定的噪聲點，因此在圖像對比度增強后，還需要通過一定的濾波處理對圖像進行去噪。根據(jù)不同的實際需求，對圖像進行去噪、濾波的處理方式有多種，這些不同的濾波處理各自存在相應(yīng)的優(yōu)缺點。

本文采取中值濾波處理。該算法的原理是：在數(shù)字圖像上，對需要處理的像素點給定一個窗口，用該窗口中的所有像素點（除目標像素點外）的灰度值的中值來取代待處理的像素點。中值濾波處理后的結(jié)果如圖3所示：

2.1.3圖像銳化

在繼續(xù)對圖像進行處理前，圖像已經(jīng)經(jīng)過了前面一系列的轉(zhuǎn)換與傳輸，這些過程都會衰減圖像中的高頻分量，從而引起圖像邊緣細節(jié)模糊。

由于圖像工件中的邊緣輪廓正是像素灰度值發(fā)生跳變的區(qū)域，所以對圖像進行銳化處理是必要的，處理后能夠加強圖像的邊緣輪廓，使圖像看起來更清晰。本文采用Laplacian算法對圖像進行銳化處理，銳化處理后的結(jié)果如圖4所示。

2.1.4二值化

圖像二值化是利用圖像背景區(qū)域與目標工件之間的灰度值差異將二者分割開來。二值化處理完成后圖像就只剩下黑白兩色，黑色區(qū)域代表背景。本文使用最大類方差法來實現(xiàn)圖像二值化。最大類方差法適合工件圖像的灰度特征，即灰度值主要是分布在兩個區(qū)域。主要思想是選中某閾值t后將圖像二值化，實現(xiàn)背景區(qū)域和目標工件之間的類方差最大的目的。圖5就是二值化處理后的結(jié)果。

2.2邊緣提取

邊緣檢測是尺寸檢測系統(tǒng)中必不可少的關(guān)鍵部分，其優(yōu)劣會影響到后續(xù)的檢測精度?；谛螒B(tài)學的邊緣提取算法可以實現(xiàn)處理算法和形態(tài)學分析的并行運行，從而減少后續(xù)的圖像運算處理的數(shù)據(jù)量。形態(tài)學算法經(jīng)常應(yīng)用于目標圖像的邊緣輪廓提取，運算后就能夠獲取圖像內(nèi)外邊界信息，除此之外，還能有效地調(diào)整邊界的寬度。圖6就是對工件二值圖進行形態(tài)學輪廓提取后的結(jié)果。

2.3圖元識別與尺寸計算

識別出組成平面輪廓的各個圖元是實現(xiàn)工件尺寸檢測的前提，其精度對于尺寸檢測影響巨大。本文中涉及到的輪廓圖元主要有直線段和圓弧。

在進行工件的長寬以及圓弧參數(shù)測量時，首先要確定組成工件的直線段和圓弧，并求線段距離和圓的半徑。由于提取出的邊緣輪廓并不是連續(xù)的直線和圓周，而是近似的離散點集，因此，測量工件關(guān)鍵尺寸的首要任務(wù)是對這些離散點集進行擬合后生成連續(xù)的圓或線段。

一種經(jīng)典的圖元擬合算法就是Hough變換。Hough變換常常被用于檢測圖像中的直線，將其原理擴展優(yōu)化后就可用于用于檢測任意形狀，如在檢測圓和橢圓方面的應(yīng)用就十分廣泛。

使用Hough變換在圖像中檢測直線上的邊緣點，從左到右，從上到下共連成4條線段。當4條線段所在的直線擬合出來后，只需求平行直線間的距離即可算得工件的長寬像素尺寸。

使用類似的方法即Hough圓變換后，也可順利地擬合出工件的四段圓弧的半徑及圓心，此時即可得到圓弧的像素尺寸。

2.4尺寸轉(zhuǎn)換

相機與系統(tǒng)的標定是尺寸檢測中基本的問題，是由圖像尺寸向工件實際尺寸轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵步驟。本文采用張正友標定法，在不同的多個方向上拍同一個棋盤格板，這個過程中棋盤格板和相機的任意移動不會改變系統(tǒng)的內(nèi)部參數(shù)。

經(jīng)過標定以后系統(tǒng)即可將工件的長、寬和圓弧的像素尺寸轉(zhuǎn)換為圓弧尺寸。

本系統(tǒng)在銑削件檢測上的實際應(yīng)用中取得了良好的效果，檢測偏差小于0.05mm。達到了金工實習銑削件快速、自動、非接觸的檢測目的。

3結(jié)論

在當前的金工實習銑削項目中，工件尺寸的檢測依然由教師逐個人工檢測，存在或多或少的問題。針對這種問題，本文設(shè)計的銑削件尺寸檢測系統(tǒng)具有快速、高效的優(yōu)點，能有效得提高檢測效率，對相似的銑削件具有同樣的效果。

參考文獻：

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[2]毛星云. OpenCV3編程入門[M]. 電子工業(yè)出版社， 2015.

[3]阮秋琦. 數(shù)字圖像處理學.第3版[M]. 電子工業(yè)出版社， 2013.

項目來源：

衢州職業(yè)技術(shù)學院校級科研項目（項目名稱：基于圖像處理技術(shù)的零件關(guān)鍵尺寸檢測系統(tǒng)研究與開發(fā);項目編號：QZYY1807）

（作者單位：衢州職業(yè)技術(shù)學院）