基于機器視覺定位的表殼鑲鉆機

殷惠莉，陳秋強

YIN Hui-li1 , CHEN Qiu-qiang2

（1.華南農業大學 電子工程學院，廣州 510642；2.華南理工大學 自動化科學與工程學院，廣州 510641）

0 引言

表殼鑲鉆，就是往表殼孔中鑲嵌鉆石。鑲鉆過程的主要步驟是：定位表殼孔、定位鉆石、往表殼孔內滴膠水和鑲嵌鉆石。該過程的關鍵技術是定位技術，即是對表殼孔和鉆石的精確定位。表殼孔和鉆石大多為圓形，對表殼孔和鉆石的定位即是對圓心的定位。圓心定位是工業應用的一個基本問題，在很多行業都有應用，如PCB（Printed Circuit Board）定位標志檢測、幾何尺寸測量和自動化罐裝系統等等。

1 表殼鑲鉆機

表殼鑲鉆機是結合了圖像處理技術和數控技術的機器視覺系統。機器視覺系統一般有三個主要的部分：獲取圖像的光學成像系統、抽取圖像特征的圖像處理與分析系統、執行控制任務的輸出或顯示系統[1]。表殼鑲鉆機的視覺系統構成如圖1所示，而表殼鑲鉆機系統的原型實物如圖2所示。

圖1 機器視覺系統構成圖

系統定位的過程如下：首先使用工業相機采集表殼孔和鉆石的圖像（如圖3、圖4所示）；然后通過圓心定位算法定位表殼孔中心和鉆石中心在圖像中的坐標；最后用已標定好的攝像機參數將圖像坐標轉換成機床坐標。

圖2 表殼鑲鉆機原型實物圖

圖3 表殼圖像

圖4 鉆石圖像

2 圓心定位算法研究

圓心定位是表殼鑲鉆機的關鍵技術之一，定位的精確度決定了表殼生產的正品率。傳統的圓心定位算法以圓Hough變換最為常用。鑒于該方法資源需求大，檢測速度慢，許多改進的Hough變換算法和其他圓心檢測算法被提了出來。如焦圣喜[2]等人通過分析圓周點與鄰域內其他點的位置關系，判斷出圓周邊緣的凹凸性及圓心方向；并以圓弧中心線的累加結果確定了圓周的圓心。魏新國[3]等人利用基于矩不變性的亞像素邊緣提取算子，獲得圓的亞像素邊緣輪廓，在此基礎上通過最小二乘法進行圓擬合求得圓的參數方程；吳慧蘭[4]等人利用SIFT算法的特征檢測器在圓心處具有極值響應的特性進行圓心定位。新的方法提高了圓心檢測的速度，同時也增加了算法的復雜性。

表殼鑲鉆機的圓心定位操作和鑲鉆操作是分離的，系統對于定位的實時性要求不高。隨著硬件的升級和計算成本的降低，Hough變換的運算速度也得到了提高。為了算法的簡潔性和開發的高效性，表殼鑲鉆系統采用圓Hough變換進行圓心定位。經過實驗驗證，Hough變換的速度已經滿足系統要求。

Hough變換的基本思想是空間轉換：將圖像空間比較難的定位問題轉化為參數空間相對簡單的極值點搜尋問題。圓形C 可以用下面的方程描述：，其中(a,b)是圓心在圖像空間中的坐標，r是圓的半徑。將以上的方程轉化為參數空間的方程為：，此時的參數空間有三個參數(a,b,r)，因此為三維參數空間。

傳統的Hough圓變換以一定的分辨率對三維參數空間進行量化，然后使用一個三維累加器描述三維的空間。對于任何一個可能的半徑值r ∈[rmin,rmax]，算法在ab平面上尋找可能的圓心點。為了提高運算速度，表殼鑲鉆系統為用戶提供簡單易用的操作界面，并通過人工輔助得到圓的半徑大小，從而將三維參數空間降為二維參數空間。

3 無效鉆石的過濾

鉆石散落在黑色的鋁制料盤上，其位置和擺放狀態都是隨機的。現定義非正立的鉆石和粘連的鉆石為無效鉆石。非正立的鉆石包括倒立的和傾斜的鉆石；粘連的鉆石即有兩顆以上的鉆石靠在一起。如圖5所示。

抓取無效鉆石進行鑲鉆會生產出表殼次品。鉆石在被抓起和放置于表殼孔的整個過程中朝向保持不變，非正立的鉆石放置在表殼孔時也是非正立的；若鉆石A和B粘連在一起，機械機構在抓取A時可能會微微碰觸到B，則B之前定位的結果無效，機械結構抓取不到B會導致表殼孔漏鑲鉆石。

對于鑲鉆這道工序來說，鑲嵌了非正立鉆石或者漏鑲鉆石的表殼都是次品。為了降低次品率，系統需要在圓心定位算法的基礎上再設計一套無效鉆石過濾算法。

圖5 無效鉆石圖像

3.1 非正立鉆石的過濾

鉆石的反面對光的反射不及正面強，表現在圖像上就是非正立鉆石比正立鉆石暗，也即是說，非正立鉆石的灰度值之和遠遠小于正立鉆石的灰度值之和。定義每個圓心定位點所在的圓形區域（鉆石半徑已知）為一個單元。過濾非正立鉆石的算法如下：

2）計算所有單元灰度值的均值Sa；

3）設置一個灰度差值的閾值ST，計算每個單元的差值

由于正立鉆石數量較多（料盤的設計更有利于正立鉆石的穩定），灰度平均值Sa跟正立鉆石的灰度值之和相近。當，則第i個單元是正立的鉆石；當，則第i個單元是非正立的鉆石。

3.2 粘連鉆石的過濾

判斷一顆鉆石是否與其他鉆石粘連的最簡單方法是對原圖像進行腐蝕。腐蝕作用于二值圖像會使得圖像“收縮”或“細化”。這種收縮和細化的程度與腐蝕時所使用的結構元素有關。根據鉆石在圖像中的大小選擇一個9×9的圓形結構元素對原圖像進行腐蝕操作，腐蝕后每顆鉆石圖像都會收縮。

如果原本是獨立的鉆石，則腐蝕后其四周都是黑色的背景；如果原本是粘連的鉆石，則腐蝕后仍然有粘連（因為鉆石的半徑遠遠大于9），故其周圍不全是背景。根據腐蝕后圓形邊緣的環形區域像素值之和即可判斷是否有粘連，像素值之和為零則沒有粘連；像素值不為零則有粘連。示意圖如圖7所示。

圖6 粘連鉆石過濾算法示意圖

過濾粘連鉆石的算法如下：

1）使用一個9×9的圓形結構元素對原圖像進行腐蝕操作；

2）以每個定位點為圓心，腐蝕后圓周為內環，計算一定寬度（可調整）的環形區域的像素和Sp；

3）若Sp≠0則為粘連鉆石，應予以過濾。

4 實驗結果

本文提出的表殼鑲鉆系統運行在英特爾i7處理器（2.6GHz）的計算機硬件平臺上。為了驗證Hough變換的可行性和過濾算法的準確性，本文以系統實際運行時采集到的多幅圖像進行測試。

圖7 Hough變換的識別結果圖

圖7(a)是Hough變換對表殼圖像的識別結果圖，由于表殼在鑲鉆時只有中間一部分的表殼孔處于水平面，只需準確定位中間的圓心即可。圖7(b)是Hough變換對鉆石圖像的識別結果圖，Hough變換檢測的是圓形，因此，倒立的鉆石和粘連的鉆石也被識別了出來。

圖8是過濾算法的運行結果圖，過濾算法能夠很好地過濾掉無效鉆石定位結果，從而提高定位的精度。

圖8 過濾算法的運行結果圖

表1 Hough變換與過濾算法運行時間

從表1數據可以看出，識別鉆石圖像時，Hough變換的運行時間不超過0.2s，增加了過濾算法后雖然運行時間增加了，但能夠明顯地提高系統的定位精度。

5 結論

設計了一套基于機器視覺定位的表殼鑲鉆機系統。系統通過霍夫變換定位圖像中表殼孔和鉆石的圓心位置，并使用形態學腐蝕操作設計了對無效鉆石定位結果的過濾算法。過濾算法雖然增加了定位時的運算時間，但是卻大大提高了系統的定位精度。

[1]劉金橋,吳金強.機器視覺系統發展及其應用[J].機械工程與自動化,2010；1(158):215-216.

[2]焦圣喜,肖德軍,闞一凡.霍夫變換算法在圓心視覺定位中的應用研究[J].科學技術與工程,2013；13(14):4089-4093.

[3]魏新國,張廣軍.基于亞像素邊緣提取的圓心定位方法[R].中國光電技術學術交流會,2002.

[4]吳慧蘭,劉國棟,等.基于SIFT算法的圓心快速精確定位技術研究[J].光電子·激光,2008；19(11):1512-1515.