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    基于機器視覺的動態(tài)環(huán)境下小尺寸軸檢測系統(tǒng)*

    2019-05-07 12:28:16丁成波
    關(guān)鍵詞:圖像處理邊緣濾波

    丁成波,劉 蜜,劉 超

    (貴州航天電器股份有限公司,貴陽 550009)

    0 引言

    繼電器產(chǎn)品上有一種帶有臺階的小尺寸軸,它是繼電器的關(guān)鍵部件之一,其尺寸制造精度以及工作性能的優(yōu)劣對整套繼電器產(chǎn)品的使用狀況和壽命起到了關(guān)鍵性的影響[1-2],因此,為了保證該軸的質(zhì)量以及方便后期工序零件的配對和加工,需要對該小尺寸軸進(jìn)行質(zhì)檢。目前國內(nèi)外普遍使用傳統(tǒng)的打表法等手段進(jìn)行檢測,其檢測精度、速度難以達(dá)到要求,檢測成本也相對較高;而且勞動強度較大,檢測人員易疲勞,經(jīng)常會出現(xiàn)錯檢,影響了產(chǎn)品質(zhì)量[3-4],給后期的繼電器裝配及安全帶來了潛在的安生隱患。隨著CCD、CMOS等光學(xué)傳感器和圖像處理算法的迅速發(fā)展,機器視覺因其具有柔性化、非接觸性和精度高以及自動化度高的優(yōu)點逐漸成為了現(xiàn)代檢測技術(shù)中的新興技術(shù)和主要檢測手段[5-7]。

    介于此,本文設(shè)計了一種基于機器視覺的小尺寸軸檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)不僅可以自動檢測軸的尺寸,減少人為誤差,而且提高了測量準(zhǔn)確度和精度,同時還實現(xiàn)了動態(tài)測量,提升了產(chǎn)品質(zhì)量和提高了生產(chǎn)效率。這為實現(xiàn)該類小尺寸軸的動態(tài)檢測提供了理論依據(jù)和檢測思路。

    1 系統(tǒng)組成

    系統(tǒng)硬件主要包括計算機、CCD相機、鏡頭、光源以及機械手爪、小尺寸軸載臺等。系統(tǒng)檢測過程主要采用動態(tài)環(huán)境下的軸尺寸計算方法和環(huán)境變化實時監(jiān)控方法。檢測過程中對動態(tài)環(huán)境下的干擾進(jìn)行了實時監(jiān)控和及時報警,避免檢測過程中因環(huán)境干擾而導(dǎo)致對小尺寸軸的誤測。

    本系統(tǒng)的機器視覺檢測流程主要包括圖像采集、圖像處理、軸尺寸計算以及結(jié)果輸出4部分,如圖1所示。

    圖1 系統(tǒng)檢測流程框圖

    首先CCD 相機通過連續(xù)拍照的方式采集軸的圖像信息并將該信息傳輸至計算機,然后檢測系統(tǒng)經(jīng)過圖像預(yù)處理、查找表、圖像二值化以及邊緣特征提取等圖像處理技術(shù)對圖像信息進(jìn)行分析和處理,提取軸的邊緣特征,最后通過最小二乘法擬合軸邊緣直線并計算出軸的相關(guān)尺寸。本檢測系統(tǒng)中,相機采用的是某公司的 CCD 工業(yè)相機,鏡頭選用日本某公司生產(chǎn)的工業(yè)鏡頭。光照系統(tǒng)采用上海某科技有限公司生產(chǎn)的平行背景光源,該光源添加了平行光鍍膜,其發(fā)射光接近理想平行光。

    2 基于機器視覺的圖像處理

    基于機器視覺的圖像處理過程如圖2所示。

    圖2 圖像處理過程

    2.1 相機標(biāo)定

    相機標(biāo)定的目的是為了獲得相機成像平面上的像素點和現(xiàn)實世界中的實際點的對應(yīng)關(guān)系,它主要是通過相機模型來實現(xiàn)的,從模型中得到的一些參數(shù)為相機參數(shù)[8]。因為相機標(biāo)定的精確程度關(guān)系到后期邊緣特征提取的穩(wěn)定性,尺寸檢測的準(zhǔn)確性,因此在進(jìn)行圖像處理之前必須先進(jìn)行相機標(biāo)定。

    本檢測系統(tǒng)對相機的標(biāo)定通過CCD相機對4種不同尺寸的標(biāo)準(zhǔn)軸進(jìn)行拍照,接著選取15張不同角度的圖像進(jìn)行分析和處理,然后逐一對相機進(jìn)行標(biāo)定和矯正,最后得到相機轉(zhuǎn)化成物理尺寸的比例系數(shù)。

    2.2 圖像預(yù)處理

    圖像采集過程中往往會受到檢測零件表面質(zhì)量以及外界環(huán)境的影響,圖像信息也因此會受到或多或少的噪聲干擾或圖像質(zhì)量不是非常好的情況。這些干擾或者低質(zhì)量的圖像如果不經(jīng)過處理,將會對后期圖像處理和特征提取產(chǎn)生較大的影響。因此,在進(jìn)行圖像處理之前需要對圖像進(jìn)行預(yù)處理,以便得到高質(zhì)量的圖像。本檢測系統(tǒng)主要對圖像進(jìn)行了查找表、濾波等預(yù)處理。

    查找表主要是用來提高圖像的對比度和亮度,其實現(xiàn)思想是:若原始圖像的對比度較低時,可以將原始圖像的灰度級值轉(zhuǎn)換到另一個灰度級值得圖像,以提高圖像的對比度。圖3顯示了應(yīng)用查找表前后的對比圖。

    (a)軸原始圖像

    (b)軸頭部原始圖像 (c)軸頭部查找表后的圖像 圖3 應(yīng)用查找表前后的對比圖

    濾波是在不損壞圖像的輪廓信息的情況下抑制干擾噪聲,保證圖像清晰和較好的視覺效果。根據(jù)所獲取圖像噪聲的特點,選取中值濾波來消除或減輕圖像的噪聲[9]。中值濾波是用像素點領(lǐng)域灰度值的中值來代替該像素點的灰度值,這種方法在去除脈沖噪聲、椒鹽噪聲的同時又能保留圖像的邊緣細(xì)節(jié),它屬于非線性濾波的一種。設(shè)F(x,y)為原圖像點(x,y) 的灰度值,G(x,y)為圖像濾波后的灰度值,則有:G(x,y) =Median{ (x-m,y-n,m,n∈A},其中,A為濾波窗口。本系統(tǒng)采用了中值濾波方法來進(jìn)行圖像處理,其處理前后的對比效果圖如圖4所示。

    (a)軸頭部查找表后的圖像 (b)軸頭中值濾波后的圖像 圖4 應(yīng)用中值濾波前后的對比圖

    2.3 圖像二值化

    圖像的二值化處理是使被測圖像中有用信息點與背景的對比度達(dá)到最大,突出了有用信息點,進(jìn)而形成一幅灰度值只有0和1圖像的處理算法[10]。其實現(xiàn)可以按照公式(1)進(jìn)行。

    (1)

    其中,F(xiàn)(x,y)是圖像中像素點的灰度值,T為最優(yōu)閾值。

    圖5是小尺寸軸二值化后的圖像。

    圖5 二值化后軸的圖像

    2.4 圖像邊緣幾何特征提取

    本文中對小尺寸軸邊緣幾何特征的提取采用了Hough變換算法來檢測直線。Hough變換是將直線上每一個數(shù)據(jù)點變換為參數(shù)平面中的一條直線或曲線,利用共線數(shù)據(jù)點對應(yīng)的參數(shù)曲線相交于參數(shù)空間中一點的關(guān)系,使直線的提取問題轉(zhuǎn)化為計數(shù)問題[11]。直線的參數(shù)方程為:L=Xcos(A)+Ycos(A),其中,L是原點到直線的垂直距離,A是從原點到直線的連線與水平線的夾角。使用這個參數(shù)就可以把一個點(X,Y)轉(zhuǎn)換成(L,A)的關(guān)系或者Hough空間上的一條正弦函數(shù)。圖6是通過Hough 變換查找直線的方法提取到的軸和槽的邊緣直線。

    (a)軸直徑上邊緣特征

    (b)軸直徑下邊緣特征

    (c)槽直徑上邊緣特征

    (d)槽直徑下邊緣特征 圖6 軸和槽的邊緣幾何特征

    3 動態(tài)環(huán)境下的軸尺寸計算

    3.1 靜態(tài)環(huán)境下軸、槽直徑和同軸度檢測

    在計算軸的各項尺寸時是通過最小二乘法擬合各個直線段,進(jìn)而得到相應(yīng)的尺寸。以軸直徑測試為例,設(shè)擬合的軸邊緣的兩條直線方程為:

    y1=k1x1+b1

    (2)

    y2=k2x2+b2

    (3)

    按照最小二乘法原理計算出k1,b1,k2,b2:

    (4)

    (5)

    (6)

    (7)

    式中,(xi,yi),(xj,yj)分別是小尺寸軸兩邊緣上的像素坐標(biāo),m,n分別為擬合的總數(shù)。通過不斷修正參數(shù)使得兩條線平行,使得K1=K2=K,進(jìn)而計算出兩條直線之間的距離φD1:

    (8)

    進(jìn)一步地,通過圖像處理得到軸和槽中心線上的像素坐標(biāo),如圖7所示。

    圖7 軸和槽的擬合中心線

    取小尺寸軸的中心線作為基準(zhǔn)線,并用最小二乘法擬合得到直線方程,如式(9)所示,計算槽中心上任意點(xk,yk)到基準(zhǔn)線的距離,并將該最大值乘以2即是兩者的同軸度?,如式(10)所示。

    y3=k3x3+b3

    (9)

    (10)

    根據(jù)以上原理測得靜態(tài)環(huán)境下軸的尺寸如表1所示。

    表1 靜態(tài)環(huán)境下軸尺寸的測量結(jié)果(單位:mm)

    從表1中可以得出,第一顆小尺寸軸的軸、槽直徑以及同軸度檢測結(jié)果與實際測量結(jié)果的誤差分別為0.0007mm,0.0004mm, 0.0018mm;第二顆小尺寸軸的軸、槽直徑以及同軸度檢測結(jié)果與實際測量結(jié)果的誤差分別為0.0013mm,0.0009mm, 0.0047mm。通過分析該檢測結(jié)果與實際測量相符合且達(dá)到了工作要求的精度。

    3.2 動態(tài)環(huán)境下軸、槽直徑和同軸度檢測

    在對小尺寸軸進(jìn)行靜態(tài)檢測的基礎(chǔ)上,利用CCD相機分別對不同角度的小尺寸軸進(jìn)行了動態(tài)檢測。小尺寸軸的一端用機械手夾緊,通過控制機械手以一定的速度旋轉(zhuǎn),CCD相機以一定的間隔時間采集圖像。按照靜態(tài)檢測的方法,對采樣的軸圖像進(jìn)行處理,得到在動態(tài)環(huán)境下不同角度的軸尺寸測量結(jié)果,并將該結(jié)果與人工測量的結(jié)果比較得到如表2的結(jié)果。

    表2 動態(tài)環(huán)境下軸尺寸的測量結(jié)果(單位:mm)

    從表2中可以得出,不同角度下的測量值均接近實際值,其軸、槽直徑以及同軸度的平均值與實際測量值的誤差分別為:0.005mm,0.001mm,0.0019mm。由此可見,動態(tài)檢測結(jié)果相比靜態(tài)檢測結(jié)果更加符合實際的要求,精度更高。

    3.3 環(huán)境變化實時監(jiān)控及報警

    在實際檢測過程中因小尺寸軸的尺寸過小往往會受到環(huán)境中的灰塵以及其他雜物影響,因此,本系統(tǒng)在進(jìn)行檢測前添加了一根氣管對小尺寸軸進(jìn)行去雜物的

    處理,確保了小尺寸軸表面沒有附著物。除此,在檢測過程中周圍環(huán)境的光照也會對檢測系統(tǒng)產(chǎn)生一定的影響,尤其是在進(jìn)行尺寸檢測時,當(dāng)光照發(fā)生變化時會使得圖像的一些像素的灰度值發(fā)生改變,使得邊緣幾何特征缺損,最終使得測量尺寸錯誤。為解決這類問題,本檢測系統(tǒng)設(shè)置了一個報警系統(tǒng):即對該系統(tǒng)中小尺寸軸所占的像素值總數(shù)設(shè)置了一個閾值,在實際檢測過程中,當(dāng)小尺寸軸的像素值總數(shù)超過了該閾值時則彈出報警界面,用戶根據(jù)實際情況清除報警后才能夠繼續(xù)對小尺寸軸進(jìn)行檢測。圖8為環(huán)境光源變化時的狀態(tài)圖。

    圖8 環(huán)境光照變換時的圖像

    4 結(jié)論

    針對小尺寸軸零件的尺寸檢測,開發(fā)了一種基于機器視覺的軸尺寸檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)經(jīng)過圖像查找表、濾波、圖像二值化以及邊緣提取等圖像處理技術(shù),采用輪廓分析方法計算了靜態(tài)環(huán)境下的軸直徑、槽直徑以及同軸度,同時提出了一種動態(tài)環(huán)境下的軸尺寸計算方法和環(huán)境變化實時監(jiān)控方法。實驗結(jié)果表明,動態(tài)環(huán)境下的檢測結(jié)果相比靜態(tài)環(huán)境下的檢測結(jié)果更加符合實際的要求,精度更高。進(jìn)而反映了該系統(tǒng)檢測結(jié)果穩(wěn)定性強、檢測精度高,完全滿足實際生產(chǎn)應(yīng)用的要求,具有良好的實用價值。這為類似的小尺寸軸檢測提供了理論依據(jù)和檢測思路。

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