基于機器視覺的螺紋鋼表面尺寸檢測方法

廖洪渭

（江西萍鄉安源鋼鐵有限公司337000）

基于機器視覺的螺紋鋼表面尺寸檢測方法

廖洪渭

（江西萍鄉安源鋼鐵有限公司337000）

尺寸復雜是螺紋鋼外形結構的特點，經分析螺紋鋼的側面圖像，將其邊緣圖像獲取后，把在投影重心基礎上的亞像素邊界定位方法提出，從而能得到螺紋鋼的內徑與高度尺寸。通過對螺紋鋼的正面圖像予以分析，待其邊緣圖像獲得后實施垂直投影，將螺紋鋼高度求出。除此之外，還要求出螺紋鋼橫肋頂寬和橫肋間距尺寸，以及軸線和橫肋夾角。

垂直投影；尺寸檢測；告訴螺紋鋼；亞像素邊界定位

在現代生產中，螺紋鋼屬于主要工業材料，廣泛應用在運輸、交通和機械中。若表面縱肋和橫肋不能達到相應標準，則會被看作尺寸缺陷，使產品不能得到應用[1]。漏磁、超聲波等雖然為當下常見檢測方法，但也存在局限性，例如：較差直觀性、缺乏檢測精度等。所以，為了能使檢測精度提高，實施Canny邊緣算法非常重要，有助于提高精度。

1 處理螺紋鋼側面圖像

從螺紋鋼側面可知，因側面圖像橫肋分布比較均勻，待二值化后，細小的鋸齒狀顯示在圖像二值化邊緣。橫肋頂部是使鋸齒頂部形成的主要原因，而螺紋鋼內徑邊緣則是鋸齒底部。所以，對螺紋鋼內徑與橫肋高都有到一定的要求，首先要做的是，將鋸齒狀邊緣予以精確定位。因對定位問題有所涉及，精確邊緣求取非常重要，所以，在二值化前，先中值濾波原始圖像，將邊界噪音剔除，分割時實施OTSU。選取具有較好效果的Sobel算子進行邊緣獲取，但是，邊緣經Sobel算子后會變粗，從而能影響定位性，因此，細化工作的實施非常重要，便于將邊緣信息位置及時反映出來。邊緣標定是邊緣經細化后的定位情況，可以將邊緣橫肋的分布情況準確反映出來。

待獲得螺紋鋼邊緣圖像后，則需要計算內經與肋高。通常來講，兩條對邊緣予以細化的內側最近距離便是內經，而邊緣的橫向寬度則是橫肋高。但是，因離散化數字圖像后，易出現噪音和精度缺失現象，從而能造成邊緣鋸齒等高不一，若對橫向寬度直接遍歷，則會引發誤差發生。所以，本研究在投影重心的基礎上，提出了亞像素邊界定位法。

投影值在紅線兩邊顯示階梯狀，換句話說就是，離鋸齒頂部越近，噪音存在概率越大，所處像素越少。為了能將鋸齒邊緣尺寸更準確的反應出來，鋸齒的谷底或者谷頂，可用紅線兩側投影重心表示，并得到位置點四個，即：C1和C3、C2和C4，鋸齒兩側（H1和H2）高度表示則是：

那么，螺紋鋼內經d可表示：

2 處理螺紋鋼正面圖像

從螺紋鋼正面發現，螺紋鋼正面圖像的內部結構較為復雜，斜向分布的橫肋為中間條紋，縱類部分則在兩側邊緣內。所以，細化的Sobel邊緣再次實施，易導致縱肋定位與橫肋變形問題的發生。由于Canny邊緣算法具有定位能力精確特點，此算法的應用，能提高精度，以單像素的形式將邊緣圖像呈現出來，有利于后續處理[2]。從邊緣標定中能得出Canny邊緣的定位能力。Canny算子在應用前，為了能將噪聲干擾現象消除，應當濾波原始圖像，本研究實施了中值濾波方式。待Canny邊緣獲得后，會出現一個“山”字形投影，縱肋邊緣于兩側，橫肋為中間凸起部分。所以，對縱肋高度求解時，應當先把兩側投影最高的位置求出，然后對其距離D予以求解，和d（側面圖像鋼筋內徑）相結合，（縱肋高度）公式：

為了求橫肋頂寬和橫肋間距，應當先對橫肋軸線位置予以定位。所以，實施求“山”字中間凸起的橫向重心方法。在求解之前，需要間對兩邊谷點位置進行求解，換句話說就是，橫肋兩側分布邊界[3]。一般情況下，對橫肋軸線寬度w兩個與一個橫肋間距1的確定，可用橫肋邊緣4個進行，所以，待確定中心后，順著重心向上把橫肋邊緣遍歷，每次計算需要運用4各邊緣并求平均，便能得到橫肋軸線寬度w與橫肋間距1。若想對橫肋頂寬求解，則需要先對橫肋的方向角β求解。

軸線夾角和橫肋應當對單個橫肋外接矩形進行確定，通過計算確定對角線的方向角。所以，本研究實施邊緣輪廓跟蹤法。

順著軸線將橫肋邊緣遍歷期間，當發現一個橫肋邊緣時，把此作為起點，向左右兩端予以分別搜索，直到找到（x1，y1）即最左端位置點，和（x2，y2）即最右端位置點，使其產生一個單邊外接矩形，β（橫肋方向角）可表示為：

求出方向角后，b（橫肋頂寬）的求解可用β及w公式計算：

可見，求出正面圖像的4個參數后，從處理螺紋鋼正面圖像尺寸中可得出，78.11°為軸線夾角和橫肋；3.25表示螺紋鋼縱肋高度，2.19mm表示物理尺寸；3.91表示橫肋頂寬；10.00表示橫肋間距，6.20mm表示對應物理尺寸。

3 總結

綜上所述，本研究提出了一種思路設計比較新穎的測試系統，所有測試的變化在于碼型，防止硬件電路發生改變。由于此系統具有較高的精度及可靠性，而且在測試期間也展現了自動化特點，使其能將測試效率有效提高，讓測試結果更加精確化。

[1]來煜，孔建益，劉懷廣，等.基于機器視覺的螺紋鋼表面尺寸檢測方法[J].制造業自動化，2015（08）：56～58.

[2]高飛，尤麗華，吳靜靜.基于機器視覺的PCB幾何尺寸檢測方法研究[J].電子設計工程，2015（01）：96～98.

[3]朱錚濤，李波鋒，何修遠.基于機器視覺的圓環電阻片缺陷檢測算法研究[J].組合機床與自動化加工技術，2015（05）：76～79.

TP274

A

1004-7344（2016）30-0291-01

2016-10-7