基于機器視覺的零件尺寸測量系統設計

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

【關鍵詞】機器視覺 Matlab 圖像處理 尺寸測量

在工業生產中，測量是進行質量管理的手段，是貫徹質量標準的技術保證。機械零件的尺寸檢測作為產品加工的一個關鍵環節，其檢測結果不僅影響產品的質量，而且對后續零件的再加工和裝配產生決定性的作用。目前，常規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節。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的快速發展以及其在工業檢測方面的成功應用，論文構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尺寸的自動化測量系統。

1 系統概述

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

2 硬件設計

基于機器視覺的零件常規尺寸測量系統的硬件主要包括：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境；攝像機用來采集零件數字圖像并傳送到計算機，然后保存為相應圖片格式；計算機通過系統軟件實現對零件圖像的預處理、邊界提取、特征提取、相機標定和常規尺寸計算；透明工作臺用來承載被測零件。

3 算法設計

圖像處理算法對機器視覺測量系統會產生決定性的影響。為了能滿足零件尺寸測量的要求，針對零件產品圖像的特點，我們設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處理，包括圖像灰度化、圖像去噪、圖像分割和邊界提取；然后提取零件的幾何特征；最后通過對系統的標定，實現了零件圖像常規尺寸的測量和結果顯示。

3.1 圖像預處理

3.1.1 圖像灰度化

經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

采集系統獲取的待檢零件圖像由于受照明程度、環境溫度、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，符合本系統檢測的需求。

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域，并提取出感興趣目標的技術和過程。經過大量的實驗驗證，本文采用迭代閾值分割法實現對零件圖像的分割，達到了預期的處理效果。

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，為后續零件尺寸的檢測奠定了很好的基礎。

3.2 圖像分析

3.2.1 特征檢測

要測量零件的尺寸，首先應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對直線的擬合。

（2）采用最小二乘法實現對圓和圓弧的擬合。

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。設所求擬合圓的方程為：。根據最小二乘法應滿足的條件，可以求出擬合圓的三個參數：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，為后續零件尺寸的測量奠定了基礎。

3.2.2 系統的標定

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，需要將像素尺寸轉換為長度尺寸，這個過程稱為系統的標定。本文使用0級精度量塊，采用二次標定法實現了對系統的標定過程。被測零件的實際尺寸L與像素尺寸N之間應滿足如下關系式：L=KN+b

式中，b為系統誤差，K為標定系數；

在攝像機固定的情況下，求取參數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，得到對應像素尺寸N2；

（4）求取參數值：

4 軟件設計

本著穩定、可靠、合理、高效、簡潔和易于操作的原則，我們采用面向對象的Matlab程序語言，實現了基于Matlab GUI的測量系統軟件的設計。

本測量系統軟件主要包括用戶登錄模塊、文件管理模塊、圖像處理模塊、參數設置模塊、數據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；參數設置模塊可以實現對攝像機、零件和圖像參數的設置；數據瀏覽模塊可以完成對實時數據、歷史數據和操作記錄的查看；軟件幫助模塊主要用來說明軟件的使用和系統的更新問題。

5 實驗結果

為了驗證測量系統的適應性、穩定性和可靠性，本文選用工作面距離為1.49mm的0級量塊和直徑為2.03mm的標準環規對系統進行了可靠性測試。實驗的測量結果如表1所示。

采用概率與數理統計的方法對測量結果進行了處理。由處理結果可以看到，采用本測量系統，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 結論

作者設計了一套基于機器視覺的零件幾何尺寸在線檢測系統，克服當前人工檢測的不足，提高了產品的檢測精度。同時，完成了系統硬件、軟件和圖像處理算法的設計。實驗結果表明：該測量系統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，具有很好的應用前景。

參考文獻

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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。現為山西機電職業技術學院助理講師。主要研究方向為基于機器視覺的零件在線檢測。

作者單位

山西機電職業技術學院 山西省長治市 046000