基于機器視覺鈦工件通用性測量軟件的設(shè)計

(寶雞文理學院 計算機學院， 寶雞 721016)

0 引言

鈦是一種結(jié)構(gòu)型金屬，具有導熱系數(shù)低、彈性模量小、化學活性高等特點，是典型的難加工材料。加工過程中，由于生產(chǎn)刀具磨損嚴重，易發(fā)生偏差過大，給檢驗人員帶來了大量的測量任務(wù)。當前，大部分中小型鈦金屬加工企業(yè)在鈦工件測量上，主要使用卷尺、卡尺、千分尺等工具進行人工測量，人工測量誤差不可控因素多、效率低、人易疲勞等特點。隨著建立在計算機圖像學基礎(chǔ)上的視覺檢測技術(shù)的長足發(fā)展，基于機器視覺的測量系統(tǒng)，與人工測量相比較，具有誤差小、柔性化程度高、不會創(chuàng)傷表面等特點，得到了廣泛的應用[1]。

視覺測量是將被測對象通過機器視覺產(chǎn)品轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，圖像處理系統(tǒng)根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號，利用這些信號進行各種運算來抽取目標進行測量，再將其換算成實際測量物的尺寸[2-3]。測量的精度依賴于被測對象的成像效果和圖像處理的算法。成像效果和相機、光源選取及輔助傳動裝置相關(guān)，其設(shè)計主要依據(jù)對被測對象的精度要求、投入成本、測量現(xiàn)場環(huán)境和實施人員的經(jīng)驗，有成熟的選擇方案；圖像處理的算法則要根據(jù)測量對象的形狀、運動過程、照明、測量項目均需要選擇適宜的算法，是滿足測量要求的關(guān)鍵。因此當前主流的視覺測量系統(tǒng)還是主要應用于一些特定場合，針對具體的測量任務(wù)做定制化的二次開發(fā)[4]。中小型鈦加工企業(yè)生產(chǎn)的鈦工件產(chǎn)品規(guī)格、形狀差別大，測量項目多等特點，很難開發(fā)出完成對多種規(guī)格鈦工件測量的通用視覺系統(tǒng)，不同工件需要進行定制化開發(fā)專用的視覺測量，對于中小企業(yè)的使用和維護成本很高，這是制約視覺測量系統(tǒng)在此類企業(yè)全面使用的主要瓶頸。本文就是采用面向接口的編程技術(shù)和設(shè)計模式的相關(guān)理念，針對抽象進行編程，將圖像算法和被測對象在編碼時解耦，具體圖像處理算法實例的創(chuàng)建延遲到程序執(zhí)行時根據(jù)測量項目動態(tài)匹配，開發(fā)通用的視覺測量系統(tǒng)，以滿足多種規(guī)格測量項目的需要，降低中小型鈦加工企業(yè)的使用成本。

1 視覺測量系統(tǒng)關(guān)鍵步驟

1.1 測量系統(tǒng)執(zhí)行過程

機器視覺測量系統(tǒng)由相機、光源、輔助設(shè)備及圖像處理軟件組成[5]，典型測量執(zhí)行過程如圖1所示。

圖1 典型的機器視覺測量軟件處理過程

在軟件處理過程中影響視覺測量精度主要有圖像預處理、測量項ROI區(qū)域圖像提取、區(qū)域圖像增強、圖像測量及根據(jù)相機標定將圖像測量結(jié)果轉(zhuǎn)換為物理尺寸等環(huán)節(jié)。首先根據(jù)被測對象的成像特點，采用適當?shù)膱D像增強、去噪、畸形矯正算法對采集的圖像進行預處理；其次，遍歷測量項，提取測量項感興趣的區(qū)域圖像，并根據(jù)測量項區(qū)域圖像成像特點和測量要求，進行如：進行邊緣增強、圖像細化等增強處理；再次，提取特征對象輪廓或端點，依據(jù)端點或輪廓特征點的坐標，即可得到圖像上的測量結(jié)果。如：線段長度測量，首先獲取線段兩個端點，再使用數(shù)學方法，計算兩坐標之間的距離；最后，依據(jù)圖像測量結(jié)果和相機標定確定的物理尺寸和像素間換算關(guān)系，得到被測物體的物理尺寸。

圖像測量技術(shù)關(guān)鍵點

基于機器視覺的測量系統(tǒng)是應用圖像處理技術(shù)，對形成圖像的灰度進行分析處理，提取相應的邊緣測量項的輪廓和線條，完成測量任務(wù)的軟件系統(tǒng)，其關(guān)鍵技術(shù)是根據(jù)圖像處理算法的選擇和相機的標定[6]。當前，對于某一類問題的圖像處理算法很多，但每種算法均具有一定的使用條件和場景，同類的處理算法之間是開放的，無強制約束，在運行過程中可以相互替換。如：圖像增強就有直方圖均衡化、對數(shù)變換、伽馬變換等方法，直方圖均衡化對對比度較低的圖像適合；而對數(shù)變換對比度偏低并且灰度值偏低的圖像增強效果好；伽馬變換對體亮度值偏高情況下的圖像增強效果明顯。在程序開發(fā)階段基于算法類型進行編碼，將具體算法的執(zhí)行延遲到程序執(zhí)行階段進行，將很好的解決圖像算法選擇問題。

相機標定是圖像測量非常關(guān)鍵環(huán)節(jié)，用于確定物理尺寸和像素間的換算關(guān)系，是求解相機的內(nèi)參數(shù)以及畸變參數(shù)的過程。相機標定過程比較規(guī)范，一般使用棋盤板或具有白色背景的黑圓圈，被標定的攝像機需要從不同的角度對特殊模式圖像拍攝 10-15張照片，然后通過標定算法找到最優(yōu)的攝像機內(nèi)部參數(shù)和畸變向量[7-9]。系統(tǒng)采用張定友平面標定法，使用OpenCV提供的算法嵌入在程序中，獲得相關(guān)計算參數(shù)。

2 系統(tǒng)設(shè)計

2.1 總體設(shè)計

根據(jù)以上分析，將通用測量軟件分為測量配置模塊和測量執(zhí)行模塊兩部分，前者用于完成相機標定、算法優(yōu)選的輔助分析軟件，及記錄參數(shù)、閾值及處理結(jié)點上圖像算法的選擇的結(jié)果；后者根據(jù)配置模塊記錄的相應信息完成測量任務(wù)。將每種測量任務(wù)定義一個測量工程，某規(guī)格型號鈦板的測量就是一個測量工程；每個測量工程可設(shè)置一個或多個測量項，如：鈦板測量包括寬度、長度、厚度尺寸的測量等。將完成測量任務(wù)需要對圖像做各種處理活動成為測量結(jié)點，每個測量結(jié)點包含了一個最適合此圖像處理的算法及相應的參數(shù)。按照測量結(jié)點的執(zhí)行順序，將完成測量任務(wù)的結(jié)點連接起來的鏈稱為測量鏈，一個測量任務(wù)對應一個唯一的測量鏈。測量配置模塊對每個工件的測量任務(wù)定義一個測量工程，在測量工程下對每一個應用圖像處理的活動定義成測量結(jié)點，根據(jù)采集的現(xiàn)場圖片，進行圖像處理算法的比較分析，和相關(guān)參數(shù)、閾值的率定。測量執(zhí)行模塊按照測量工程將測量鏈中各個結(jié)點的數(shù)據(jù)取出，寫入對列，順序執(zhí)行對列中的任務(wù)，按照每個測量結(jié)點約定執(zhí)行相應的算法、參數(shù)、閾值等，完成測量任務(wù)。

2.2 應用框架設(shè)計

基于機器視覺通用測量軟件是在開源計算機視覺庫OPENCV提供算法庫的基礎(chǔ)上，對其算法進行二次封裝，形成具有通用性強、擴展性好的基礎(chǔ)部件庫。利用Visual stdio2013開發(fā)工具，完成測量配置模塊和測量運行模塊的開發(fā)。配置模塊和執(zhí)行模塊相互獨立，配置模塊將參數(shù)、算法等信息存入輕量級的SQLite數(shù)據(jù)庫中，和執(zhí)行模塊通過數(shù)據(jù)庫的信息，經(jīng)過類的反射或工廠模式，動態(tài)創(chuàng)建和運行算法實例。總體架構(gòu)設(shè)計如圖2所示。

圖2 通用測量系統(tǒng)總體架構(gòu)

2.3 關(guān)鍵設(shè)計環(huán)節(jié)

1. 基礎(chǔ)算法處理庫設(shè)計

基礎(chǔ)庫算法處理庫是在開源的計算機視覺庫基礎(chǔ)上，增加中間層。設(shè)置模塊和執(zhí)行模塊是基于基礎(chǔ)庫中的算法進行編碼，和OpenCV中的算法不直接發(fā)生耦合，使用自定義算法或更換OpenCV中的算法為其他算法提供了良好的擴展性[10]。

2. 設(shè)置控件設(shè)計

設(shè)置模塊是在實際的測量環(huán)境下采集一副圖像，基于該圖像設(shè)置測量鏈，進行測量項目、測量區(qū)域ROI及根據(jù)區(qū)域圖像成像特點選擇最適合的執(zhí)行算法和執(zhí)行使用的參數(shù)[11]。按照操作和算法的功能進行分類，將所使用的操作封裝成控件，每個控件帶有一個圖標和一個屬性窗口，屬性窗口是與之配套的閾值或參數(shù)等屬性，設(shè)置完成后將其存入數(shù)據(jù)庫中。圖標支持用戶通過拖、拉、拽完成測量任務(wù)的設(shè)置。

3. 圖像算法封裝

圖像處理算法是視覺測量系統(tǒng)軟件部分的關(guān)鍵[12]，圖像算法封裝是利用設(shè)計模式中的策略模式，首先按照功能對算法進行分類，再抽象出每類算法的接口，將每個算法獨立的封裝成具有共同接口的類，使得它們可以相互替換。封裝時將算法使用的參數(shù)、閾值等內(nèi)容封裝在類內(nèi)部。例如：將直方圖均衡化、拉普拉斯、對數(shù)變換、伽馬變換等圖像增強算法設(shè)計為具有同一接口的、互不關(guān)聯(lián)的獨立類，其設(shè)計類圖如圖3所示。

圖3 圖像增強算法封裝示例

在圖中，圖像增強接口(IImageEnhance)是抽象出的圖像增強接口，定義了一個圖像增強方法(Enhance)，該方法包括增強前圖像(imageIn)和增強后的圖像(imageEnhance)兩個參數(shù)。直方圖均衡、拉普拉斯變換、伽馬變換、對數(shù)變換是實現(xiàn)了該接口針對每一個具體算法封裝的類，每個具體類對應著OPENCV算法庫中的算法，算法的相關(guān)執(zhí)行參數(shù)閾值則通過訪問數(shù)據(jù)庫中配置參數(shù)獲得。數(shù)據(jù)庫訪問工具是服務(wù)于數(shù)據(jù)庫連接和數(shù)據(jù)存取封裝的類，與具體的算法構(gòu)成關(guān)聯(lián)關(guān)系。

4. 測試運行

通過鈦工件尺寸測量對系統(tǒng)進行驗證。在驗證過程中，增加了圖像定位功能，實現(xiàn)工件隨意放置也可以檢測尺寸。系統(tǒng)首先通過對測量項及測量區(qū)域進行設(shè)置，然后設(shè)置角度測量任務(wù)的測量鏈和測量節(jié)點，如圖像增強部分由二值化、均值濾波(1次)、伽馬變換(2次)4個測量節(jié)點，每個節(jié)點設(shè)置對應的參數(shù)。應用該系統(tǒng)對10組規(guī)格為φ85 mm鈦工件的直徑進行測量，其標準差最大值為0.009 mm，測量速率為300 ms/個，其精度和定制化開發(fā)系統(tǒng)的精度一致，速率略小于定制化開發(fā)系統(tǒng)，完全滿足鈦工件在線測量的要求。

4 總結(jié)

本文設(shè)計了一款通用的鈦工件測量軟件系統(tǒng)，可完成對不同規(guī)格鈦工件尺寸角度的測量，解決了傳統(tǒng)視覺測量系統(tǒng)專用性強，通用性差、擴展困難等問題，降低了視覺測量系統(tǒng)的開發(fā)成本和應用成本。降低了中小型鈦金屬生產(chǎn)企業(yè)基于機器視覺測量系統(tǒng)的使用門檻，對這些企業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)改造、提高自動化水平具有一定的促進作用。