基于Halcon的移相器鐵氧體圓棒外形尺寸測(cè)量方法研究

宋繼湘，劉泉，譚芳芳，陳文昊

（湖南航天天麓新材料檢測(cè)有限責(zé)任公司智能檢測(cè)裝備分公司，長(zhǎng)沙 410000）

引言

相控陣?yán)走_(dá)具有波束掃描快、波形控制靈活、易于全固態(tài)化和可靠性高等優(yōu)點(diǎn)，自20世界60年代初問(wèn)世以來(lái)，在地基、空基、?；约疤旎走_(dá)中得到廣泛應(yīng)用，代表了現(xiàn)代雷達(dá)的主要發(fā)展方向。天線陣面是相控雷達(dá)的核心部件，它的作用是保證相控陣天線電性能的實(shí)現(xiàn)。而鐵氧體移相器是天線陣面的核心部件，它的作用是完成波束轉(zhuǎn)換和掃描的功能。鐵氧體移相器不僅應(yīng)用于相控陣?yán)走_(dá)，另外，在微波測(cè)試系統(tǒng)、微波通信等領(lǐng)域也有較多應(yīng)用。其中互易圓極化移相器由金屬化鐵氧體圓棒、磁軛、匹配變換器、激勵(lì)線圈、驅(qū)動(dòng)電路等構(gòu)成，移相器為批量生產(chǎn)器件，其各零件裝配精度要求極高，但移相器裝配多使用粘結(jié)、纏繞等工藝，裝配精度不可控，故需要高精度外形檢測(cè)技術(shù)及裝置對(duì)移相器各部件的各個(gè)尺寸進(jìn)行精準(zhǔn)測(cè)量。

傳統(tǒng)的移相器鐵氧體圓棒外形尺寸測(cè)量主要靠人工，檢測(cè)人員采用游標(biāo)卡尺、圓跳動(dòng)測(cè)量?jī)x對(duì)移相器進(jìn)行尺寸測(cè)量和形位公差測(cè)量，檢測(cè)效率低，檢測(cè)精度低，檢測(cè)效果比較依賴檢測(cè)人員的經(jīng)驗(yàn)和責(zé)任心。一旦人工檢測(cè)未發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品尺寸或形位公差不合格，產(chǎn)品精度達(dá)不到設(shè)計(jì)要求，會(huì)導(dǎo)致雷達(dá)可靠性的較低，造成巨大損失。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文擬采用通過(guò)機(jī)器視覺(jué)的方法，利用相機(jī)對(duì)移相器鐵氧體圓棒進(jìn)行采圖，然后利用Halcon算法庫(kù)對(duì)移相器進(jìn)行圖像處理，從而對(duì)各個(gè)尺寸進(jìn)行精準(zhǔn)測(cè)量。

1 視覺(jué)檢測(cè)方法

1.1 視覺(jué)系統(tǒng)

移相器鐵氧體圓棒包含多種尺寸型號(hào)，外形如圖1所示，對(duì)長(zhǎng)度為107 mm的移相器鐵氧體圓棒進(jìn)行視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，其設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)原理圖如圖2所示，圖中立柱和底座必須垂直性很好，垂直度保持在0.01 mm以內(nèi)，夾持鏡頭的夾具必須剛性很好，保證長(zhǎng)時(shí)間不易變形。該系統(tǒng)主要包括相機(jī)、鏡頭、光源、工控機(jī)，系統(tǒng)中相機(jī)采用2 000萬(wàn)像素的CCD相機(jī)，鏡頭采用遠(yuǎn)心鏡頭、光源采用面陣白光源，以背光的方式進(jìn)行打光[1]， 其示意圖如圖3所示

1.2 視覺(jué)測(cè)量方法

1）尺寸測(cè)量標(biāo)定

為了得出像素尺寸與實(shí)際尺寸的比例映射關(guān)系，需要采用標(biāo)準(zhǔn)件進(jìn)行標(biāo)定[2]，標(biāo)準(zhǔn)件采用直徑為12 mm，長(zhǎng)為150 mm的圓柱體，如圖4所示。標(biāo)定方法流程圖如圖5所示，通過(guò)上述視覺(jué)系統(tǒng)，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)件進(jìn)行圖像采集，然后對(duì)圖像進(jìn)行處理，提取標(biāo)準(zhǔn)件并進(jìn)行旋轉(zhuǎn)消除傾斜角度，保證標(biāo)準(zhǔn)件在圖像中保持水平狀態(tài)，從而計(jì)算出標(biāo)準(zhǔn)件在圖像中的長(zhǎng)度和直徑，分別記為image_standard_lengh和image_standard_diameter，由標(biāo)準(zhǔn)件的實(shí)際尺寸和圖像尺寸可以計(jì)算出圖像中水平方向與垂直方向每個(gè)像素代表多少毫米[3]，計(jì)算公式如下：

圖1 工件

圖2 結(jié)構(gòu)原理圖

2）圖像處理方法

通過(guò)圖像處理得到工件的像素尺寸流程圖如圖6所示，移相器鐵氧體圓棒在上述視覺(jué)系統(tǒng)獲取原圖，如圖7(a)所示，采用基于灰度值分割方法對(duì)圖像進(jìn)行分割，在halcon中先利用算子threshold（Image,Regions, 0, 60）對(duì)圖像進(jìn)行二值化，然后利用算子connection（Regions, ConnectedRegions） 與 算 子 select_shape（ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and',300000, 9999900）提取出測(cè)量工件區(qū)域，利用算子smallest_rectangle2（SelectedRegions, Row, Column, Phi, Length1,Length2）獲取工件傾斜角度，并由提取出的工件區(qū)域與原圖利用算子reduce_domain（Image, SelectedRegions,ImageReduced）將工件提取出來(lái)，再后對(duì)工件進(jìn)行水平旋轉(zhuǎn)，從而保證工件在圖像中處于水平狀態(tài)。旋轉(zhuǎn)采用如下算子hom_mat2d_identity（HomMat2DIdentity），hom_mat2d_rotate（HomMat2DIdentity, -Phi, Column, Row,HomMat2DRotate），affine_trans_image（ImageReduced,ImageAffineTrans, HomMat2DRotate, 'constant', 'false'）。

圖3 測(cè)量示意圖

圖4 標(biāo)準(zhǔn)件

圖5 標(biāo)定流程圖

圖6 像素尺寸獲取流程圖

對(duì)旋轉(zhuǎn)后的圖像再次利用threshol、connection、select_shape三個(gè)算子將工件提取出來(lái)，然后利用算子smallest_rectangle1(SelectedRegions1, Row1, Column1, Row2,Column2)即可得到工件的最小外接矩形，如圖7(c)所示，并輸出矩形右上角和左下角行列坐標(biāo)，則工件像素長(zhǎng)度為：

結(jié)合上述由標(biāo)準(zhǔn)件標(biāo)定所得的Millimeter_per_pexel_H與Millimeter_per_pexel_V,即可以計(jì)算得到工件長(zhǎng)度如下：

利用算子inner_rectangle1（SelectedRegions1, Row11,Column11, Row21, Column21）可以得到工件最小內(nèi)接矩陣，如圖7(d)所示，同時(shí)得到矩形右上角和左下角行列坐標(biāo)，則工件的小外徑像素直徑為：

因此小外徑實(shí)際尺寸為：

圖7 處理結(jié)果圖像

由最小外接矩形和最小內(nèi)接矩形算子獲取的兩個(gè)矩形右上角和右下角點(diǎn)的行列坐標(biāo)位置，結(jié)合算子gen_rectangle2（Rectangle3, Row1+（Row11-Row1）/2,Column11+（Column21-Column11）/2, 0, （Column21-Column11）/2,（Row11-Row1）/2）生成一個(gè)測(cè)量 區(qū)域ROI，如圖7(e)所示，最后利用算子gen_measure_rectangle2和算子measure_pairs（ImageAffineTrans, MeasureHandle, 1,30, 'all', 'all', RowEdgeFirst, ColumnEdgeFirst, AmplitudeFirst,RowEdgeSecond, ColumnEdgeSecond, AmplitudeSecond,IntraDistance, InterDistance），可以準(zhǔn)確定位到工件上側(cè)凸起垂直方向的兩對(duì)邊緣，利用算子gen_contour_polygon_xld 將定位到的邊準(zhǔn)確畫出來(lái)，如圖7(f)所示。測(cè)量算子同時(shí)可以獲取兩對(duì)邊緣中心處行列坐標(biāo)、一對(duì)邊的間距IntraDistance，即圖7(f)圖中所標(biāo)記的1和2兩處，以及連續(xù)兩對(duì)邊之間相鄰的距離InterDistance，即圖7(f)中所標(biāo)記的3。利用獲取的凸起垂直邊緣中心的位置行列坐標(biāo)，與算子gen_measure_rectangle2結(jié)合，生成凸起水平邊緣測(cè)量區(qū)域ROI，如圖7(g)所示，同樣利用測(cè)量算子可以得到凸起的水平邊緣中心行列坐標(biāo)，最后利用各坐標(biāo)，可以得到凸起水平邊的像素間距，如圖7(g)中4，5標(biāo)注所示，結(jié)合標(biāo)定所得的Millimeter_per_pexel_H與Millimeter_per_pexel_V,即可以將像素尺寸轉(zhuǎn)換成工件的實(shí)際尺寸。圖7(h)凸起水平邊同樣可以由算子gen_contour_polygon_xld結(jié)合測(cè)量算子獲取的邊緣中心坐標(biāo)所畫?？傊蒙鲜龇椒ǐ@取各位置坐標(biāo)，彼此結(jié)合，可以將工件所需測(cè)量尺寸均準(zhǔn)確計(jì)算出來(lái)。

2 結(jié)果分析

為了驗(yàn)證該方法準(zhǔn)確性，選取移相器鐵氧體圓棒5件，由人工利用游標(biāo)卡尺以及上述視覺(jué)方法兩者進(jìn)行測(cè)量，主要測(cè)量需求尺寸示意圖如圖8標(biāo)注所示，測(cè)量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比表格如表1。

圖8 工件測(cè)量需求示意圖

由表1各尺寸測(cè)量偏差可以看出，該視覺(jué)方法能夠準(zhǔn)確測(cè)出工件各位置尺寸，且精度比人工測(cè)量要更精確，操作更簡(jiǎn)單方便。

3 結(jié)論

本文提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)的鐵氧體圓棒外形尺寸非接觸式測(cè)量方法，并跟人工測(cè)量進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)比對(duì)，試驗(yàn)結(jié)果表明，視覺(jué)測(cè)量和人工測(cè)量二者偏差相差最大值為0.025，在測(cè)量精度允許范圍以內(nèi)，表明該方法完全能夠取代人工實(shí)現(xiàn)圓棒外形尺寸測(cè)量，同時(shí)提升零件現(xiàn)場(chǎng)加工-檢測(cè)過(guò)程的自動(dòng)化及信息化，提高檢測(cè)效率，保證檢測(cè)精度，為無(wú)人化加工車間、現(xiàn)代智能制造生產(chǎn)模式奠定基礎(chǔ)。

表1 測(cè)量結(jié)果對(duì)比表