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    基于機器視覺的雙金屬鑄件圓孔測量方法*

    2021-06-26 02:36:48黨長營賈立功曾志強杜文華
    制造技術(shù)與機床 2021年6期
    關(guān)鍵詞:雙金屬圓孔圓弧

    黨長營 賈立功 曾志強 杜文華

    (①中北大學機械工程學院,山西 太原030051;②中北大學先進制造技術(shù)山西省重點實驗室,山西 太原 030051)

    隨著科學技術(shù)的發(fā)展,孔類零件成為制造工業(yè)中的典型零件,它們與其他零件通過軸孔配合的形式聯(lián)接在一起,最終組成了具有各種復雜功能的產(chǎn)品[1-2]。同時,眾多行業(yè)對金屬材料綜合性能的要求越來越高。單一材料已達不到實際的使用要求。例如:采用銅/鋼雙金屬復合材料替代單一的純銅或銅合金是很好的選擇。銅/鋼雙金屬復合材料節(jié)約了大量的貴金屬銅,大幅度地降低了成本,并且充分發(fā)揮了銅優(yōu)異的減摩性和鋼強度高的性能,提高了銅/鋼復合工件的綜合力學性能[3]。

    但是雙金屬復合材料的接觸界面會出現(xiàn)各種張力,使得過渡區(qū)會出現(xiàn)不規(guī)則的變化,會嚴重影響與其他零件的配合。所以對其所需的測量技術(shù)與精度要求也越來越高。

    雙金屬鑄件圓孔的測量技術(shù)從最開始的人工測量到自動化測量,從接觸式測量到非接觸式測量。其中接觸式測量主要以人工檢測為主,存在精度不高、效率低等問題。針對傳統(tǒng)測量方法存在的問題,近年來基于機器視覺的測量技術(shù)被廣泛用于各行各業(yè)[4-8]。

    同時越來越多的科研工作者將機器視覺測量技術(shù)引入到圓孔測量領(lǐng)域。王玉槐等人[9]提出了磁環(huán)端面圖像的定位算法,求解出圓孔內(nèi)外尺寸及圓心坐標。但文中提出的算法運算量較大,耗時較長。石志君[10]在對圓孔進行測量時,采用半個圓弧做中心對稱檢測算法,能在較短的時間內(nèi)得出數(shù)據(jù),但對圓心的位置坐標要求比較嚴格。本文通過引入輪廓的全局性參數(shù)K對提取的輪廓進行分類,得到圓孔的最佳擬合圓,從而到該圓孔零件的內(nèi)外圓圓心坐標和半徑數(shù)據(jù),并得出其圓孔的同心度進行評估。該算法不僅減少了系統(tǒng)的運算量而且保證了檢測精度,具有較高的利用率。

    1 方法原理

    本文以多孔零件為研究對象,使用了像素500萬的CCD工業(yè)相機對該零件進行圖像的獲取,如圖1所示。為了滿足該零件測量精度的要求,設(shè)計了以下圖像處理算法,其流程圖如圖2所示。

    1.1 圖像預處理

    圖像增強是指通過某種圖像的處理方法對退化的某些圖像特征,如邊緣、輪廓、對比度進行處理,以改善圖像的視覺效果,提高圖像的清晰度或是突出圖像中的某些“有用”信息,壓縮其他“無用”信息[11]。

    為方便觀察,選取4號圓孔觀察,其他圓孔同理,圖3為效果對比圖。

    在實際測量中,光照、承載媒介造成的噪聲都會在圖像中有所反映,圖像平滑的主要目的就是減小噪聲。通過對均值濾波、高斯濾波和中值濾波進行實驗比較,其濾波效果如圖4所示,可以看到中值濾波在去除噪聲外,可以較好地保留圖像邊緣信息。

    1.2 圖像分析

    圖像分割在科學研究和工程領(lǐng)域中都有著廣泛的應用。閾值分割是最常用的分割方法,它把圖像的灰度分成不同的等級,然后用設(shè)置灰度門限(閾值)的方法確定有意義的區(qū)域或要分割物體的邊界[12]。本文根據(jù)閾值分割來提取零件的圓孔,然后進行形態(tài)學處理,如圖5所示可以看到其分割效果很明顯。

    邊緣檢測是視覺測量過程中十分關(guān)鍵的一步,它關(guān)系到整個系統(tǒng)的測量精度和結(jié)果的準確性[13]。其中亞像素精度一般為0.1~0.5個像素,相當于精度提高了2~10倍。經(jīng)過亞像素邊緣檢測得到了如圖6a所示的亞像素輪廓邊緣。

    在對圓孔進行擬合時,最重要的是對圓孔邊緣輪廓的查找和對圓孔的擬合還原。本文根據(jù)輪廓特性引入了全局性參數(shù)K,根據(jù)參數(shù)K與0的比較,把圓孔內(nèi)的輪廓區(qū)分為線段、橢圓和圓。其原理為首先用直線段遞進逼近圓孔輪廓,在逼近完成之后,再用圓弧或橢圓弧對相鄰分割出的線段進行擬合,如果擬合的圓弧到輪廓的距離小于逼近線段到輪廓的距離,就用圓弧替代原來的逼近線段,這個過程一致迭代直到所有的線段擬合完畢。在第一次逼近過程中,遞進逼近的直線段較少,因此較大直徑的圓弧能夠被高效地分割出來。在第二次逼近過程中,能夠被小直徑圓弧逼近的輪廓被找到,同時大直徑圓弧的末端被重新定義。此方法效率得到極大提高,比最初的人工接觸式測量提高了18%;與石志君[10]的方法相比,提高了2%。

    通過該方法對輪廓的篩選,并與圓孔的內(nèi)外圓半徑做條件比較,確定了擬合效果最優(yōu)的圓孔如圖6b,并用圖像處理軟件記錄了其圓心坐標和半徑。如圖7所示為內(nèi)圓數(shù)據(jù),圖8為圓孔擬合流程圖。

    2 實驗與分析

    對其他8個圓孔用上述方法進行測量得出其內(nèi)外圓半徑,并與傳統(tǒng)的最小二乘法擬合出的圓作比較。如圖9,本文方法所測外圓半徑值均在187.5個像素,且測量數(shù)據(jù)浮動較小,具有較高穩(wěn)定性。同理,內(nèi)圓半徑值均在157.2個像素,也有較高穩(wěn)定性??梢悦黠@地看出使用本方法精度更高,誤差更小,縮小到2個像素。相比上述方法測量誤差降低了20%。

    為了進一步證明本方法的可靠性,對該零件的8個孔進行同心度計算,計算公式如下。

    (1)

    式中:該零件外圓和內(nèi)圓的圓心坐標分為(x1,y1),(x2,y2)。同心度即內(nèi)外兩圓圓心距離的絕對值,絕對值越小說明同心度越高,利用式(1)求出圓孔的同心度,單位為像素。如圖10所示,可以明顯看出本文方法測量結(jié)果均值在2.3個像素附近,表明測量精度滿足工業(yè)生產(chǎn)需求。

    3 結(jié)語

    本文根據(jù)輪廓特性引入了全局性參數(shù)K,根據(jù)參數(shù)K與0的比較,把逼近圓孔的輪廓區(qū)分為線段、橢圓和圓。然后與圓孔的內(nèi)外圓半徑做條件比較,確定了擬合效果最優(yōu)的圓孔,實現(xiàn)了多孔零件的圓孔測量,使誤差縮小到2個像素,測量誤差降低了20%。極大地提高了測量精度,滿足生產(chǎn)檢測要求。通過該方法可以快速、精準地解決圓孔檢測問題,可以在生產(chǎn)制造業(yè)中廣泛應用。

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