基于機器視覺的工件角度測量方法

師 平，沈寶國

(江蘇省聯合職業(yè)技術學院鎮(zhèn)江分院，江蘇 鎮(zhèn)江 212003)

傳統工件角度測量主要有萬能角度尺、正弦規(guī)、角度塊規(guī)等方法，這些測量方法存在讀數過程繁瑣、效率低、人為誤差大等不足。而非接觸式的角度測量方法是一項基于機器視覺技術的角度測量技術，可實現對工件進行快速、無損測量，同時克服了主觀因素的影響，保證了角度測量的一致性。當前研究主要集中于單個角度的自動測量[1～3]和多角度交互測量[4]，前者與傳統測量方法相比體現不出測量速度的優(yōu)勢，而后者無法實現圖像采集、處理、測量的一體化工作方式。

本文以角度塊規(guī)為研究對象，其主要包括常規(guī)處理、頂點坐標提取及夾角角度獲取三個步驟的處理，可同時確定三個角的位置及角度值，從而實現工件多角度一體化測量。

1 常規(guī)處理

1.1 圖像采集

為了保證從圖像中測量的角度能反映工件的真實角度，須使圖像傳感器光軸垂直于被測工件的平面。采集設備獲得的圖像為4 000×3 000 JPG格式的彩色圖像。

1.2 二值化處理

本文所獲取的圖像均為彩色圖像，為了便于下一步的圖像特征提取，須對彩色圖像灰度化和灰度圖像二值化。

彩色圖像灰度化是基于亮度特征對彩色圖像（如圖1）進行灰度化處理，如圖2所示；灰度圖像二值化是基于Otsu法對灰度圖像進行動態(tài)閾值分割，如圖3所示。其中，由于場景色彩較為單一，彩色圖像與灰度圖像間的視覺差較小。

圖1 彩色圖像

圖2 灰度圖像

圖3 二值圖像

1.3 面積法去噪

在圖像采集、圖像傳輸、圖像數字化過程中，受到成像設備與外部環(huán)境噪聲干擾等影響，將會產生噪聲，去噪效果的好壞直接影響到后續(xù)的圖像處理工作。結合本文的實際需求，只需保留面積最大的前景，其他前景認為是噪聲，從而獲取前景僅為零件的二值圖像，如圖4所示。

1.4 邊緣提取及坐標提取

二值圖像的邊緣是圖像的最基本特征。邊緣檢測通常是機器視覺系統處理圖像的第一個階段。利用Matlab自帶函數，獲取只包括零件邊緣像素點的圖像，如圖5所示。

圖4 去噪圖像

圖5 邊緣圖像

2 頂點坐標提取

獲取角度塊規(guī)的三個頂點，即可確定各個夾角的角度值。同時三個頂點是零件區(qū)域的臨界點。

2.1 四個臨界點提取

分別從上到下、從下到上、從左到右、從右到左四種方式掃描零件邊緣圖像，每種方式掃描到的第一個點，即為零件的頂點，共獲取四個臨界點的坐標值。

2.2 剔除重復臨界點

由于某個頂點分別符合兩個條件，所以被提取兩個坐標值，需尋找到并求得兩者的均值。某一個頂點有兩個坐標，但兩個坐標距離較近，利用該條件尋找到該頂點。處理后，可獲取三個頂點的坐標值，如圖6所示。

圖6 三條線段檢測

3 夾角角度的獲取

在三角形工件中，須獲取三個角度值并確定角度值與角的對應關系，即確定∠A的角度值，同理確定∠B、∠C的角度值。

以∠A為例，先求出B點相對于點A的傾斜角，然后求出B點相對于點A的傾斜角，兩者傾斜角之差的絕對值，即為∠A的角度值，則有：

其中，

K1、K2分別指B、C點相對于A點的傾斜角；

Pt1、Pt2、Pt3分別指 A、B、C 點的坐標值；

A指∠A的角度值。

同理，可求出∠B、∠C的角度值。

其工件的各個角的角度值在原圖像中標記如圖7所示。

圖7 角度值及頂點位置

其檢測算法整個流程如圖8所示。

圖8 角度檢測流程圖

4 結束語

本文提出的工件角度測量以角度塊規(guī)為研究對象，實現了工件多角度一體化測量。其可以應用在一般的角度測量中，有效地對工件實現快速、非接觸角度測量，具有較好的檢測精度，克服了人為誤差，能夠滿足當前測量的實際需求。

[1]魯昌華，韓 靜，劉 春.基于hough變換的角度檢測和特征識別[J].電子測量與儀器學報，2005，19(5)：45-49.

[2]周 峰，倪俊芳.工件角度的圖像測量法研究[J].蘇州大學學報 (工科版 )，2008，28(1)：59-62.

[3]劉 珍，包曉艷，賽 娜.大型工件角度的視覺測量方法[J].電子測量技術，2008，31(8)：106-108.

[4]儲 珺，姚曉春，繆 君，等.基于圖像的角度檢測系統研究[J].光電技術應用，2009，30(6)：940-942.