基于机器视觉的零件尺寸测量系统设计研究

潘云峰　杨帆　杨斌

摘 要：工业生产的质量管理中，测量非常重要，可以从技术上保证生产的标准和质量。而加工产品中最重要的环节之一就是检测机械零件的尺寸，其检测结果对产品的质量以及零件的装配与加工都非常重要。当前测量常规零件尺寸的主要手段是利用轮廓仪、激光测量仪或者游标卡尺等测量工具，不但成本非常昂贵，还存在操作复杂、精度低等缺陷，本文中，笔者就站在机器视觉的角度，设计研究了一套测量零件尺寸的自动化测量系统，以供参考。

关键词：机器视觉；零件；尺寸；测量系统；设计

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.20.119

工业生产中测量常规零件尺寸的传统方法主要是依靠轮廓仪、激光测量仪或者游标卡尺等测量工具，这些方法不但操作复杂、精确度较低，而且仪器成本相对较高。近几年，随着机器视觉技术的不断发展，工业检测中对于该技术的应用愈加深入，通过设计基于机器视觉的零件尺寸测量系统，可以在保证精确度的基础上，尽量避免人为因素的影响。

1 系统整体概述

在设计基于机器视觉的零件尺寸测量系统时，应当遵循实用性、经济性、可靠性和完整性的原则，该系统的组成部分主要包括图像的摄取、处理、特征提取、特征分析、图像常规尺寸测量以及结果输出等。

2 硬件的设计

以机器视觉为基础的零件常规尺寸测量系统的硬件组成部分及各部件主要功能具体如下：

一是照相装置。该装置的功能主要是为采集零件图像提供适宜的光照条件和环境；二是摄像机。该装置的功能主要是对零件的数字图像进行采集，并及时传至计算机，同时以相应图片的格式进行保存；三是计算机。该装置主要是利用系统软件来预处理零件图像，同时完成特征和边界提取、计算常规尺寸以及相机标定等工作；四是透明工作台。该装置主要用来为待测零件提供承载平台。

3 算法的设计

在机器视觉测量系统中，图像处理算法发挥着决定性作用。必须根据测量零件尺寸的要求以及零件产品的具体图像特点，来设计并应用一套科学合理的图像处理算法。简单而言，第一步应当是预处理获取的零件图像，主要是对图像进行灰度化、去燥、分割以及边界提取等处理；第二步是对零件的具體几何特征加以提取；第三步是标定系统，一方面完成测量零件图像的常规尺寸，另一方面完成结果的显示。

（1）图像的预处理。具体而言，图像的预处理包括以下几步：

一是图像灰度化。通常情况下，摄像机采集的零件图像属于24位真彩色RGB图像，图像中R、G、B三个分量决定了图像中的各个像素，同时灰度图像中的一个值确定了每个像素。通过灰度化处理采集的零件图像，有助于在后续操作中减少计算量。二是图像去噪。待检零件图像在采集系统获取之后，会受到很多随机因素的干扰，如震动、电磁辐射、电源变化、照明程度以及环境温度等因素，导致大量噪声包含于图像之中，主要表现为大量斑点、图像失真或者图像模糊等。必须滤波处理采集的图像，才能避免噪声影响零件图像的后续处理。本系统检测主要选择了中值滤波，因为它能够在保持图像细节的基础上有效消除噪声。三是图像分别。我们所采集的零件图像是相对比较完整的画面，而图像中除了零件区域本身之外，其他部分对于我们的检测都没有意义，因此，应当通过图像分割来把图像分成不同的区域，并将符合需求的目标提取出来。本系统主要运用了迭代阈值分割法，其效果比较明显。四是边界提取。轮廓能够有效描述物体的形状，也有助于识别和分析图像，通常情况下，对于物体边界轮廓的获取，主要是通过边界提取算法。提取目标图像边界的方法主要有多边形近似法、标记图法以及链码表示法等。本系统主要使用了8连通链码法来提取待测零件的边界，从而为检测零件尺寸打好基础。

（2）图像分析。图像分析主要包括特征检测和系统标定两大部分：

第一部分是特征检测。在对零件尺寸进行测量时，应当首先对零件包含的圆、直线等基本几何特征进行检测，目前，模板匹配法、拟合法以及Hough变换法等方法是常见的几何特征检测方法。本系统中，笔者选择采用了最小二乘法，有助于拟合圆和直线。第二部分是系统标定，通过相机拍摄获取的图像单位均为像素，如果想获取待检零件的真实尺寸，就必须进行系统标定，也就是通过转换，将原来的像素尺寸变换为长度尺寸。本系统中，精度量块使用的0级，而对系统的标定方法主要采用了二次表定法。一般情况下，被测零件的实际尺寸=标定系数*像素尺寸+系统误差。

4 软件的设计

软件设计中，本系统选用了Matlab程序语言，设计测量系统软件的基础是Matlab GUI，保证了系统的可靠性、稳定性、简洁性、合理性、高效性以及便于操作性。本系统的软件模块主要包括用户登录、文件管理、参数设置、图像处理、数据浏览以及帮助等几大模块，其中，用户登录模块的主要功能是完成用户注册、登录、账号管理以及密码修改等工作；文件管理模块的主要功能是打开、保存以及关闭待测零件图像；图像处理模块的主要功能是算法功能；参数设置模块的主要功能是设置零件、摄像机以及图像的参数；数据浏览模块的主要功能是查看历史数据、实时数据以及操作记录等内容；软件帮助模块主要是对系统更新和软件使用等重要问题做出说明。

5 实验结果

为对本文所设计的系统的可靠性和稳定性进行验证，笔者使用1.49毫米工作面距离的0级量块和2.03毫米直径的标准环规测试了系统的可靠性，并运用数理统计和概率的方法处理了测量结果，通过处理结果可以得出，使用本系统，测量精度可以精至微米级，符合在线实时测量的各项需求。

6 结语

综上所述，通过设计以机器视觉为基础的零件尺寸测量系统的硬件、软件和算法，并经过实践验证，可以得出，基于机器视觉的零件尺寸测量系统的设计是可行的，它一方面能够有效克服人工检测方法的诸多不足，提升产品检测精度，另一方面也能极大地节省成本和节约时间，应用前景非常光明。

参考文献：

[1]吴新杰，王苗苗，黄国兴等.基于粒子滤波和机器视觉的圆形零件尺寸测量[J].机械设计与制造，2012（11）：49-51.

[2]祁晓玲，赵霞霞，靳伍银等.基于机器视觉的轴类零件几何尺寸测量[J].组合机床与自动化加工技术，2013（01）：65-67，73.

[3]肖雄，王俊元，曾志强等.基于CMOS机器视觉的尺寸测量系统性能研究[J].机械科学与技术，2013，32（12）：1789-1791.

广东省教育厅教学改革项目：机械设计制造及其自动化专业教学团队，课题编号：171endprint