基于機(jī)器視覺的銑刀幾何參數(shù)測(cè)量

汪 迪，葉 峰，王世勇，董志鵬

（華南理工大學(xué) 機(jī)汽學(xué)院，廣東 廣州 510640）

2011年，全球著名PCB市場(chǎng)分析機(jī)構(gòu)prismark公司對(duì)未來PCB市場(chǎng)的未來發(fā)展做出了重要預(yù)測(cè)，在經(jīng)歷了2009年的衰退時(shí)，2010年將迎來新一輪的成長(zhǎng)期，雖不會(huì)出現(xiàn)高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但未來發(fā)展的特點(diǎn)仍將是平穩(wěn)增長(zhǎng)，與此同時(shí)，對(duì)于PCB制作過程中需要的硬質(zhì)合金刀具的需求量也將越來越大。

國(guó)內(nèi)最大的硬質(zhì)合金刀具金洲精工，隨著訂單數(shù)量的增加，對(duì)刀具加工的自動(dòng)化設(shè)備要求越來越高，對(duì)刀具加工的效率和質(zhì)量都提出了更高的要求，結(jié)合當(dāng)今迅速發(fā)展的機(jī)器視覺技術(shù)，PCB加工所用的銑刀刀具自動(dòng)加工檢測(cè)設(shè)備的研究有了新的突破。基于機(jī)器視覺的影響測(cè)量技術(shù)由于其具有非接觸、精度高、柔性好、速度快的特點(diǎn)，被廣泛運(yùn)用于工業(yè)控制檢測(cè)領(lǐng)域，對(duì)于提高裝備制造業(yè)水平具有重要意義。基于機(jī)器視覺的自動(dòng)影像測(cè)量相比傳統(tǒng)的測(cè)量技術(shù)，具有以下優(yōu)點(diǎn)：

1）提高測(cè)量精度

隨著工業(yè)相機(jī)，光學(xué)鏡頭，圖像采集設(shè)備等在硬件上的提升，使得獲得圖像的信息比傳統(tǒng)方法更多，更精確。

2）提高了圖像的質(zhì)量

隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)在理論上的不斷完善，可以明顯改善圖像處理的結(jié)果，甚至可以檢測(cè)到傳統(tǒng)方法無法測(cè)量的物理量。

3）減小系統(tǒng)誤差

用數(shù)字圖像處理技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)成像系統(tǒng)的高精度標(biāo)定和誤差修訂，為高精度測(cè)量提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

4）自動(dòng)化程度高

目前該領(lǐng)域的中高端設(shè)備基本被國(guó)外廠商壟斷，國(guó)內(nèi)的測(cè)量?jī)x器基本靠手動(dòng)完成，最多只是處于半自動(dòng)化狀態(tài)，沒有實(shí)現(xiàn)真正意義的自動(dòng)化，手動(dòng)測(cè)量的效率和可靠性都不高，很難適應(yīng)制造業(yè)大批量產(chǎn)品的測(cè)量。

隨著PCB集成度的增長(zhǎng)，所用的銑刀刀具直徑不斷減小，機(jī)器視覺技術(shù)的優(yōu)勢(shì)將得到更大程度上地發(fā)揮。影像檢測(cè)技術(shù)必將受到越來越廣泛地重視。

1 檢測(cè)系統(tǒng)的組成與工作原理

1.1 檢測(cè)方案設(shè)計(jì)

圖1是測(cè)量系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖，從圖1可見，該測(cè)量系統(tǒng)主要由照明系統(tǒng)，光學(xué)成像系統(tǒng)，機(jī)械運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)等部分組成。照明系統(tǒng)主要由光源，光源控制器，開關(guān)電源構(gòu)成，光學(xué)成像系統(tǒng)由變焦鏡頭，面陣相機(jī)（CCD）以及圖像采集卡構(gòu)成，機(jī)械運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)由工作臺(tái)，立柱，Z軸運(yùn)動(dòng)部件，底座，支撐座和伺服運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)等構(gòu)成。

光學(xué)成像系統(tǒng)所采用的主要部件為：相機(jī)是高解析逐行掃描，型號(hào)是VCC-870，分辨率達(dá)到145萬像素，解析度為：1 392（水平）*1 040（垂直）像素。 鏡頭采用 Navitor的 12倍的變焦鏡頭，工作距離是86 mm，視野為13.79~1.14 mm，在低放大倍率下，特征尺寸為9.26 mm，像素尺寸為2.69 μm，景深為2.98 mm；在高放大倍率下，特征尺寸為1.67 mm，像素尺寸為5.83 μm，景深為0.1 mm.圖像的采集基于型號(hào)為Foresight I-75，PCI插槽的模擬圖像采集卡，具有四路模擬輸入，帶寬100 MHz.

圖1 測(cè)量系統(tǒng)示意圖Fig.1 Sketch of measurement system

1.2 系統(tǒng)工作原理

待檢測(cè)的螺旋銑刀，能有效抑制板邊毛刺產(chǎn)生，適用于表面帶銅箔板的加工，待檢測(cè)的項(xiàng)目主要包括兩個(gè)方面：1）螺旋槽的長(zhǎng)度（刃長(zhǎng)）變化量；2）魚尾槽的角度變化量；3）切削刃的間距大小。該系統(tǒng)的基本工作原理是：將加工好的銑刀置于物鏡的正下方 ，被加工面朝上，調(diào)整好鏡頭的倍率，光圈，工作距離以及光源的強(qiáng)度，正確聚焦后，通過CCD面陣相機(jī)獲取到銑刀刃面圖像的模擬信號(hào)，圖像采集卡將采集到模擬信號(hào)量化成數(shù)字信號(hào)并傳入計(jì)算機(jī)，由上位機(jī)的軟件對(duì)圖像進(jìn)行處理，根據(jù)相應(yīng)的需求，設(shè)計(jì)不同的算法，完成對(duì)銑刀刃面的表面質(zhì)量和幾何形狀進(jìn)行檢測(cè)。

2 照明裝置的設(shè)計(jì)及刃面圖像的獲取

照明對(duì)圖像檢測(cè)起著至關(guān)重要的影響，照明系統(tǒng)選擇合適，將會(huì)對(duì)圖像處理起到事半功倍的效果，因?yàn)楦哔|(zhì)量的圖像采集，可方便對(duì)后續(xù)的圖像處理，對(duì)圖像檢測(cè)十分有利。

3 檢測(cè)過程算法分析

1971年R.Kirsch提出了一種邊緣檢測(cè)的新方法：它使用了8個(gè)模板確定梯度和梯度的方向，是一種最佳匹配的邊緣檢測(cè)，用M1~M8分別與圖像的各對(duì)應(yīng)元素相乘，去計(jì)算該結(jié)果的最大值作為中央像素的強(qiáng)度邊緣。8個(gè)卷積核形成了Kirsch算子，圖像的每個(gè)像素都用這8個(gè)掩模進(jìn)行卷積，每個(gè)掩模都是對(duì)某個(gè)特定邊緣方向做出最大響應(yīng)，所有8個(gè)方向的最大值作為該點(diǎn)的輸出值，實(shí)際使用的8個(gè)模板為：

圖2 照明系統(tǒng)下的銑刀徑向與軸向圖Fig.2 Radial and axial image of milling cutter with the illuminating system

圖3 照明原理圖Fig.3 Sketch of illuminating principle

在進(jìn)行邊緣提取時(shí)，將上述模板分別與圖像中的一個(gè)3*3區(qū)域相乘，選取輸出值為最大的模板，把這個(gè)最大值作為該區(qū)域中心像素點(diǎn)上的邊緣強(qiáng)度，通過圖像預(yù)處理及kirsch邊緣檢測(cè)提取的邊緣點(diǎn)是一個(gè)像素寬度的邊緣。

由于測(cè)量精度要求的不斷提高，像素級(jí)精度已經(jīng)不能滿足實(shí)際測(cè)量的需要，因此亞像素邊緣檢測(cè)的算法被提出，最近幾年有不少學(xué)者提出了研究各種亞像素算法，較為典型的有矩方法，插值法和擬合法。Tabatabai等首先提出利用前三階灰度矩對(duì)邊緣進(jìn)行亞像素邊緣定位，隨后基于空間矩，Zernike正交矩的方法也相繼提出。在數(shù)字圖像處理技術(shù)中，矩是作為數(shù)字圖像灰度直方圖的統(tǒng)計(jì)特征量出現(xiàn)的。從另一個(gè)角度看，也可以把矩理解為原圖像函數(shù)在新的坐標(biāo)空間的展開，即一個(gè)分段連續(xù)有界函數(shù)可以用其矩族唯一表示。

將一維連續(xù)函數(shù)f（x）的p階空間矩和灰度矩分別定義為

一維邊緣檢測(cè)的理想階躍模型可認(rèn)為是由一系列具有灰度h1和一系列具有灰度h2的像素相接構(gòu)成。這種模型可以用邊緣位置k，邊緣兩側(cè)的灰度值h1和h23個(gè)參數(shù)來決定，圖4中的離散點(diǎn)為實(shí)際邊緣，這線為理想邊緣。

圖4 一維邊緣檢測(cè)Fig.4 One dimensional edge detection

設(shè)u（x）為理想階躍函數(shù)，則一維理想邊緣函數(shù)可表示為：

假設(shè)灰度值為h1和h2的像素點(diǎn)數(shù)在整個(gè)邊緣上所占的比例分別為p1和p2，則二者滿足以下關(guān)系:

設(shè)單調(diào)序列 gj（j=1，2，…，n）為實(shí)際邊緣點(diǎn)的灰度值，則該序列的前三階灰度矩滿足下式:

式中，n為整個(gè)實(shí)際邊緣所占的像素總數(shù)，因此有p1=k/n。

以上3個(gè)方程式中包含了3個(gè)未知數(shù)p1、h1和 h2，聯(lián)立求解式（3）、（4）、（5）可得

其中，

由式（10）可得到邊緣位置為

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

利用本研究所設(shè)計(jì)的自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)直徑為3.175 mm的銑刀進(jìn)行圖像采集，圖像大小為，利用kirsch算子進(jìn)行圖像邊緣提取，并采用空間矩的亞像素細(xì)分法進(jìn)行邊緣的精確定位，再采用最小二乘法等算法對(duì)銑刀刃面尺寸和缺陷進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)指標(biāo)如圖5所示。在上述相同的實(shí)驗(yàn)條件下，對(duì)200件用人工顯微鏡檢測(cè)，直徑為3.175 mm的銑刀合格品，采用該自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)方法檢測(cè)，結(jié)果為198件合格，2件不合格，對(duì)比結(jié)果表明，自動(dòng)光學(xué)方法的準(zhǔn)確率達(dá)到了99%，加工后銑刀切削刃標(biāo)準(zhǔn)間距0.160±0.01 mm，螺旋槽標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度 12.500±0.01 mm，過切標(biāo)準(zhǔn)角度為 138.1°±0.1°檢出精度均達(dá)到了0.01 mm，過切角度達(dá)到0.1°對(duì)隨機(jī)抽取的10支做出數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出表1及圖6.

圖5 檢測(cè)指標(biāo)示意圖Fig.5 Detection indicator diagram

表1 刃面檢測(cè)結(jié)果Tab.1 Inspection results of blades

圖6 刃面檢測(cè)軟件統(tǒng)計(jì)Fig.6 Blade surface detection software statistics

5 結(jié)束語(yǔ)

本研究所設(shè)計(jì)的照明裝置能夠得到高質(zhì)量，形變小的銑刀刃面圖像，所采用的邊緣檢測(cè)算法以及亞像素邊緣定位算法，能夠獲得亞像素的邊緣精確定位，提高了檢測(cè)精度，降低了生產(chǎn)成本，使銑刀的檢測(cè)由人工抽檢變成機(jī)器普檢成為可能，具有實(shí)際應(yīng)用的意義。

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