基于點激光和視覺引導的瓶口螺紋測量系統?

張愛云王吉華高 崴

(1.無錫職業技術學院汽車與交通學院，江蘇 無錫 214121；2.中國第一汽車有限公司無錫油泵油嘴研究所，江蘇 無錫 214063)

醫藥罐體因存放液體類藥品，所以在制造加工過程中對尺寸精度有著較高的要求。 目前，人工測量主要依靠卡尺來判斷罐體的尺寸是否符合密封性的要求。 在工業自動化、智能化逐步的今天，這樣的方法存在諸多缺點:人工測量時難以保證罐體豎直或卡尺定位準確，從而引入測量誤差；人工測量的精度低且容易因主觀原因引入誤差。 目前，非接觸測量技術因智能化程度高、檢測效率高等優點在工業在線檢測、測量方面得到了廣泛的應用。 其中機器視覺技術[1－4]、激光傳感器[5－8]、三坐標測量機[9－10]這三種主流的方案在解決尺寸測量問題時有著各自的優缺點。 機器視覺技術具有速度快、效率高的優點，但其難以滿足特別高精度的測量且容易受工件表面反光以及外部環境的影響；激光傳感器的測距精度高但其對作業條件的要求較為苛刻，且價格昂貴；三坐標測量機能夠實現較高精度的測量且不易受到外部干擾，但是工作效率低。 楊延竹等[11]設計了一種基于機器視覺的沖壓件感興趣區域尺寸測量系統，能夠快速測量ROI 內的工件尺寸，但是絕對精度只能達到0.02 mm；蘇釗頤等[12]使用激光位移傳感器來測量城軌列車車輪的輪緣尺寸，其測量效率相較于人工測量有一定的提升，但是因為輪緣整體尺寸較大，尺寸測量的絕對精度僅為0.2 mm；黃風山等[13]設計了一種基于智能三坐標測量機的零件位姿單目立體視覺識別方法，通過在兩個地方采集圖像來模擬雙目立體視覺原理，并通過特征點的坐標來估計物體的三維坐標，估計的過程用時為1.818 s，基本滿足實時性要求。

醫藥罐體在加工過程中需要經歷吹塑工序，導致其外表面較為光滑、明亮，若使用機器視覺的方法對螺紋進行尺寸測量，產生的反光、倒影等干擾會影響檢測結果的精度；同時，尺寸測量的精度與待測的數據量存在一定的關聯，若使用機器視覺的方法，即使是2000 萬像素的面陣相機或是高分辨率的線掃相機，獲得的像素數也僅為5000 左右，較少的數據量無法準確地描述螺紋的輪廓；除此以外，使用激光傳感器來測量螺紋的邊緣距離，如何對這些離散的螺紋點進行聚類以及擬合也是需要解決的問題。 綜上所述，本文擬克服這些難點設計一套基于點激光和視覺引導的瓶口螺紋測量系統。

1 系統整體方案

本文測量的醫藥罐體工件整體呈圓柱形，上端瓶口處存在待測螺紋。 需要測量的尺寸參數包括內腔徑、螺紋外徑、螺根直徑和螺距四種，如圖1 所示。

圖1 罐體與螺紋尺寸示意圖

本文設計的測量系統需要測量的罐體分為100 mL、1 L、2.5 L 三種型號，具體參數如表1 所示。

表1 三種規格的螺紋尺寸參數表

由于螺紋尺寸的測量精度要求較高，為避免罐體些微傾斜帶來的誤差，需要以瓶口為定位基準來校正工件與視覺系統。 考慮到醫藥罐體的瓶身與底面垂直度要求并不高，若以底面為基準面來進行螺紋數據采集，可能會產生偏差從而對結果產生影響，如圖2(a)所示。 為了減小瓶身傾斜帶來的系統誤差，同時考慮到夾取式手爪會對激光傳感器的數據采集產生干擾，本文使用內撐式摩擦手爪從內部撐住瓶口來實現罐體的夾取，以瓶口上表面為校準平面完成螺紋數據采集系統的校準，如圖2(b)所示。

圖2 數據采集系統校準模型

本文所設計的測量系統總計包含1 個視覺工位和3 個點激光工位，其中視覺工位與頂部點激光傳感器A、夾持裝置搭配組成移動檢測模組，實現工件的精確定位與內腔徑的測量。 激光傳感器B、C 固定不動，位于機床檢測坐標系點B、C，兩者的焦點保持在同一直線且連線的中點為螺紋尺寸采集點。 為了避免焦點的不一致帶來的精度誤差，在實際測量之前會使用標準件進行測量與補償。 最后，夾持裝置將罐體移動至尺寸測量點時進行數據采集。

在相機和鏡頭的選擇上，綜合考慮了物方視野、像素分辨率以及測量精度等因素，最終選用了基恩士的16 mm 定焦鏡頭以及大恒水星系列的MER－2000－5GM 型面陣相機，該相機的分辨率為5 496×3 672。 在光源的選擇上，考慮到工件本身的透光性以及封閉的測量環境，選用了低角度的白色環形光。最后是點激光傳感器的選擇，綜合考慮了測量精度以及瓶口規格，最終選擇了基恩士的IL－030 點激光傳感器，能夠達到160 mm～450 mm 的測量距離以及1 μm 的Z向精度，基本滿足重復精度的需求。硬件系統的示意圖如圖3 所示。

圖3 系統結構示意圖

測量系統的工作流程圖如圖4 所示。

圖4 系統工作流程圖

其運行流程如下:

Step 1 物流線機械手將工件放置于檢測坐標系原點；

Step 2 系統控制移動檢測模組在XY平面移動，激光傳感器A 測量罐體的高度，根據高度信息判斷罐體的型號；

Step 3 根據型號得到待測罐體的高度L，結合面陣相機的標定工作距離D將檢測裝置沿著Z軸方向移動至L＋D的位置，使相機對焦到瓶口處；

Step 4 完成圖像采集，在此基礎上完成瓶口中心的測量并根據預先標定的X、Y方向像素分辨率計算得到瓶口的三維坐標；

Step 5 夾持裝置根據瓶口的精確空間坐標夾持罐體進行端面校準；

Step 6 工控機控制伺服系統運動，同時，編碼盤信號觸發數據采集卡采集點激光傳感器B、C 與螺紋的距離數據，計算得到螺紋尺寸；

Step 7 系統控制移動檢測模組將工件放回檢測坐標系原點，采集圖像完成內腔徑的測量，結合螺紋尺寸將罐體分為良品和差品；

Step 8 物流線機械手完成下料。

2 軟件算法設計

考慮到上料裝置存在一定的定位誤差且罐體有傾斜的可能性，因此需要在夾持工件之前添加視覺引導定位以獲知罐體的具體型號。 本文的視覺引導定位方案如圖5 所示。 首先，在測量平臺上對相機和鏡頭進行標定和校準，將視野對焦至測量平臺上，此時鏡頭距離測量平臺的距離為L；接下來，在罐體完成上料后，使用點激光傳感器A 獲知物體的實際高度h；下一步將視覺裝置移動至L＋h的高度，此時相機的對焦平面為瓶口區域所在平面；最后使用圖像處理的方法計算得到瓶口中心的位置，根據預先標定的參數將其轉換到世界坐標系中，此時瓶口中心的坐標為(Xp，Yp，h)。

圖5 視覺引導定位方案示意圖

在螺紋尺寸的測量上，本文使用兩個高精度點激光測距傳感器來進行螺紋數據的獲取，其測量模型如圖6 所示。

圖6 螺紋輪廓測量模型圖

夾持裝置完成裝夾后，沿著Z軸方向進行移動，移動過程中獲取點激光傳感器B、C 與螺紋的距離數據，移載距離總計15 mm，滿足3 種型號的罐體所對應的規格。 為了保證螺距的測量精度，在15 mm 的移載過程中，編碼盤累計發出30 000 個脈沖來進行螺紋輪廓的數據采集，單個螺紋輪廓點在Z軸上的跨度為0.000 5 mm。 最后，根據已知的點激光傳感器之間的距離D，減去兩個傳感器測得的輪廓距離值，即可得到瓶口螺紋的尺寸參數。

本文的軟件算法流程圖如圖7 所示。 針對上料位置的動態變化，使用圖像處理的方法完成醫藥罐體的精確定位；針對螺紋尺寸測量的高精度要求，使用點激光傳感器完成數據的采集，并根據梯度值的區間篩選得到牙頂和牙底輪廓點；最后，針對螺紋的復雜外形，使用最小二乘算法完成螺紋輪廓的擬合，最終根據測量模型計算得到螺紋外徑、螺根直徑等尺寸參數。

圖7 軟件算法流程圖

3 圖像處理算法設計

3.1 瓶口坐標計算方法

首先，測量系統根據上料位置的初始坐標獲得瓶口圖像T，如圖8 所示。 瓶口區域沒有位于圖像中央，若使用該圖像進行內腔徑的測量會引入新的誤差，因此需要進行精確校準，使瓶口位于圖像的中央。

圖8 瓶口圖像

從圖中可以看到，瓶口內沿區域相比于外邊緣亮度較低，且因為材質的原因該類罐體在同樣的打光條件下均呈現出近似的灰度差異。 因此本文采用大津法[14]對罐體圖像區域進行灰度分割，從而得到待測的瓶口內腔徑區域，如圖9(a)所示。 然后，對該區域進行連通域分析，使用文獻[15]提出的隨機增量算法完成圓弧的擬合，從而得到瓶口中心的像素坐標☉(x0，y0)，如圖9(b)所示。

圖9 瓶口中心計算示意圖

將瓶口中心的像素坐標與相機系統的標定參數進行相關運算，最終得到瓶口的三維坐標系，如式(1)所示:

式中:Xp、Yp、Zp分別代表瓶口中心點在世界坐標系中的位置；X0和Y0則是相機中心在世界坐標系中的坐標，為已知值；W和H則分別代表圖像的水平、豎直像素分辨率，在本系統中為5 496 和3 672；最后的θx和θy則分別代表X方向和Y方向上的像素分辨率，在系統標定完成后即為固定值。

3.2 內腔徑測量算法

完成瓶口坐標的初步計算后，系統控制夾持裝置夾持罐體運動至螺紋數據采集點，進行數據采集與測量。 測量完畢后，將罐體放置于基臺檢測坐標系原點，相機移動至瓶口中心。 重新采集圖像T1進行內腔徑的尺寸測量，采集的圖像如圖10(a)所示。

圖10 內腔徑圖像采集

從圖中可以看到，瓶口內壁與上表面的交界處存在明顯的差異，同樣依據亮度的差異使用大津法完成初步的分割，結果如圖10(b)所示。 從結果圖中可以看到，有許多灰度近似的點被提取出來了，因此需要進行干擾點的剔除。 使用式(2)對每一個點進行距離值的計算，再根據式(3)對干擾點進行剔除，剔除后的示意圖如圖11(a)所示。

式中:W和H則分別代表圖像的水平、豎直像素分辨率，在本系統中為5 496 pixel 和3 672 pixel；θx和θy則分別代表系統的標定系數，單位為mm/pixel；dmax代表該種型號的工件內腔徑的上偏差值，單位為mm，而γ則為預留的常量參數，通常為公差的0.5 倍～0.8 倍。

接下來，對剔除干擾點后的圖像進行取反，如圖11(b)所示。 再對內部的圓形區域使用最小包圍圓算法進行圓擬合，最終得到內腔徑的像素數，將其乘以標定系數即可得到最終結果，如圖11(c)所示。

圖11 內腔徑測量結果示意圖

4 瓶口螺紋尺寸測量算法設計

夾持裝置完成基準平面的校正后，將罐體移動至螺紋數據采集點，完成螺紋輪廓的數據采集，得到螺紋的輪廓點集L(d)，采集結果如圖12(a)所示，其中紅色框選出的區域為牙尖和牙根螺紋輪廓點的所在位置。

圖12 螺紋數據測量結果示意圖

計算每一個輪廓點的梯度值fi，梯度值fi的計算方法如式(4)所示:

式中:di＋n和di分別代表序號為i和i＋n的螺紋輪廓點到達點激光傳感器的距離值。n為序號增量，需綜合考慮數據的長度、異常數據的擾動等因素來進行選取，綜合比較了10、20、50、100 等取值后，本文中的n取值為50。

最終，得到的梯度變化曲線如圖12(b)所示。將圖12(a)與圖12(b)對照來看，當梯度值過大或過小時，螺紋輪廓的變化落差較大，該點為異常點需要排除；而當梯度值接近0 時，該點可能為牙根、牙尖輪廓點。 同時，在Step 2 中已經獲取了罐體的型號，因此其螺紋外徑與螺根直徑的標準值可以作為一個已知參數來輔助進行篩選。 最終，牙根和牙尖輪廓點的篩選條件如式(5)、式(6)所示。

式中:DBmax和DBmin分別代表螺根直徑的上偏差和下偏差；DSmax和DSmin則分別代表螺紋外徑的上偏差和下偏差；ε 則為預留的常數余量，根據罐體的型號在0.005 mm～0.01 mm 之間進行選取。 最終，牙根和牙尖輪廓點的篩選結果如圖13 所示。

圖13 牙根、牙尖輪廓點篩選結果圖

此時，輪廓點集中仍存在一些數據值波動較大的異常點，因此對輪廓點集使用最小二乘法[16]進行多項式曲線擬合，再將曲線梯度值為0 的點作為可能的牙尖輪廓點{Pm}、牙根輪廓點{Pn}，并根據坐標值來計算尺寸參數，各尺寸參數的計算公式如式(7)所示，擬合的結果如圖14(a)、14(b)所示。

圖14 曲線擬合結果示意圖

式中，DS、DB、DD分別代表計算得到的螺紋外徑、螺根直徑和螺距；ˉPm、ˉPn分別代表兩個輪廓點集合中的平均距離值；m1、m2則分別代表牙尖輪廓點集合中相鄰的兩個輪廓點的序號。

5 試驗設計與分析

為證明本文設計的系統能夠準確測量醫藥罐體瓶口螺紋的尺寸，設計了如下實驗。 實驗中的數據來源于設備實際運行過程中采集到的瓶口圖像與螺紋數據。

5.1 精度驗證實驗

為了驗證本文設計的系統能夠有效且魯棒地測量醫藥罐體的內腔徑、螺紋外徑、螺根直徑和螺距，本文設計了如下實驗。 以容量為1 L 的罐體為例，隨機挑選了20 個樣本并且使用三坐標測量機進行精確測量得到標準值，再用本文系統對其進行測量得到測量值，將兩者相減并取絕對值得到測量偏差，匯總后如圖15 所示。

圖15 醫療罐體絕對精度測量結果

從圖15 中可以看到，內腔徑、螺紋外徑和螺根直徑三種尺寸測量的絕對精度能夠達到0.006 mm，而螺距尺寸測量的絕對精度能夠達到0.008 mm，基本滿足測量的基本要求。

同時，為了驗證本文系統的絕對精度，本文設計了如下實驗。 對于同一罐體，進行重復多次上料測試，并將測量結果匯總，結果如圖16 所示。

圖16 醫療罐體重復精度測量結果

從圖中可以看到，在大多數情況下，4 種尺寸的測量精度偏差均在0.003 mm 以內，僅有少部分螺距的偏差值會有波動。 進行誤差分析后發現，螺距值產生偏差的原因與夾持裝置的作業方式有一定的關聯，同時夾持裝置在采集數據時會沿著Z 軸移動，過程中夾持裝置的抖動同樣會引入部分誤差。

5.2 系統精度對比實驗

為驗證本文系統相較于人工測量和三坐標測量機在測量速度與精度上有較大的提升，本文設計了如下對比實驗。 首先挑選了3 種尺寸型號的醫療罐體各100 個，并使用三坐標測量機測量得到標準值，再分別安排人工使用卡規和本文系統對其進行測量，分別記錄測量時間與平均誤差，統計的結果如表2、表3 所示。

表2 檢測時間統計表單位:s

表3 三種型號樣品的平均誤差統計表單位:mm

實驗結果表明，本文系統的測量速度相較于三坐標測量機有較大的提升，但比人工卡規測量的速度要略低。 且人工卡規測量因為無法確?？ǔ吣軌蚓_抵住瓶口螺紋的輪廓，存在一定的角度偏差從而導致錯檢。 因此本文的方案在整體表現上優于三坐標測量機以及人工測量的方案。

除此以外，本文還將系統精度與近些年螺紋尺寸測量算法的精度進行比對分析，結果如表4 所示。

表4 螺紋尺寸測量精度誤差統計表單位:mm

從表中數據可知，本文算法的測量精度整體上優于形態學方法和特征點法，但略差于NCC＋角點檢測的方法。 這主要是由測量對象的差異所引起的，NCC＋角點檢測算法測量的螺紋尺寸約為5 mm，而本文的螺紋尺寸則大于30 mm，如果使用視覺傳感器進行數據采集則像素分辨率會極大降低導致精度降低。 同時，以上算法的精度驗證數據多為實驗室內獲取，且測量對象以及重復測量次數較少，無法確保該算法在工業生產環境下的魯棒性。 綜上所述，本文系統能夠在確保魯棒性的前提下擁有較高的測量精度。

6 結論

為了解決醫藥罐體瓶口螺紋測量存在的人工測量精度低、三坐標機測量速度慢的問題，本文設計了一套基于點激光和視覺引導的瓶口螺紋測量系統。該系統采用視覺引導完成醫藥罐體的精確定位，使用高精度激光測距傳感器完成螺紋輪廓的數據采集。 最后，使用最小二乘算法完成螺紋輪廓的擬合，并在此基礎上分別計算螺紋外徑、螺根直徑等尺寸。試驗結果表明，該測量系統在測量精度上相較于人工測量有了較大的提升，能夠準確地測量出不同規格的螺紋尺寸，測量的絕對精度能夠達到0.01 mm，重復精度能夠達到0.003mm。 測量速度上略慢于人工測量但是基本滿足工業生產線上的測量節拍，在實際生產應用中具有良好的可行性。