摘 要：本文開發(fā)了適應(yīng)在線檢測(cè)需要的軸承外徑機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)。簡(jiǎn)明、精確的標(biāo)定方法和高效精確的圖像處理算法（如空間矩亞像素邊緣定位算法）使系統(tǒng)達(dá)到了較高的檢測(cè)精度。檢測(cè)結(jié)果表明,系統(tǒng)具有非接觸、速度快、精度高、現(xiàn)場(chǎng)抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。 關(guān)鍵字：軸承;機(jī)器視覺;圖像處理 Abstract: A machine vision system for bearing outer diameter inspection was developed to meet the requirement of online inspection. Higher inspection precision was obtained due to the introduction of simple and precise calibration method along with effective and accurate image-processing algorithm（ex. Spatial moment sub-pixel edge location algorithm）. The experiment results show that the system has many advantages such as non-touching, high speed, higher precision and strong anti-jamming etc. Key words: Bearing, Machine Vision, Image Processing 1 引言 　　機(jī)器視覺檢測(cè)一般是指使用視覺系統(tǒng)確定一個(gè)產(chǎn)品對(duì)于給定的一組標(biāo)準(zhǔn)要求的偏差過(guò)程[1]。視覺檢測(cè)技術(shù)具有非接觸、速度快、精度合適、現(xiàn)場(chǎng)抗干擾能力強(qiáng)等突出的優(yōu)點(diǎn),能很好地滿足現(xiàn)代制造業(yè)的需求。在1984年，西歐的工業(yè)視覺系統(tǒng)的銷售總額達(dá)到589萬(wàn)美元，到1989年達(dá)到近4320萬(wàn)美元;在美國(guó)，1994年的視覺系統(tǒng)銷售總額達(dá)到6000萬(wàn)美元，而到1996年近7億美元[2]。目前全球整個(gè)機(jī)器視覺市場(chǎng)總量已經(jīng)有60至70億美元,并且正在按照每年8.8%增長(zhǎng)[3]。隨著制造業(yè)的發(fā)展, 視覺檢測(cè)技術(shù)顯示出廣闊的應(yīng)用前景。 　　精密軸承外徑是軸承的重要檢測(cè)參數(shù)之一。為提高軸承產(chǎn)品檔次,增加產(chǎn)品附加值,準(zhǔn)確測(cè)量軸承外徑參數(shù),是控制軸承產(chǎn)品質(zhì)量必不可少的步驟。在生產(chǎn)實(shí)際中，一般使用游標(biāo)卡尺, 千分尺和三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)（CMM）等儀器來(lái)測(cè)量。這些測(cè)量手段都只適合于離線人工接觸檢測(cè)，其檢測(cè)精度與準(zhǔn)確率往往與操作者的經(jīng)驗(yàn)和工作態(tài)度有關(guān)。這些方法不但成本高，而且效率低下，不適合在線100%檢測(cè)。為了適應(yīng)軸承制造業(yè)生產(chǎn)批量大、質(zhì)量要求嚴(yán)格、檢測(cè)任務(wù)繁重的特點(diǎn),以及自動(dòng)化流水線作業(yè)、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品“零廢品率”檢測(cè)目標(biāo)的要求,本文采用基于計(jì)算機(jī)的視覺檢測(cè)和圖象處理技術(shù),設(shè)計(jì)了一個(gè)基于機(jī)器視覺的軸承外徑檢測(cè)系統(tǒng)。 2 檢測(cè)系統(tǒng)的構(gòu)成： 　　典型的視覺系統(tǒng)一般包括圖像采集系統(tǒng)、圖像處理部分、通信和I/O部分以及輸入輸出和執(zhí)行機(jī)構(gòu)等。圖像采集系統(tǒng)一般由光源、鏡頭、攝像機(jī)、圖像采集卡等組成。圖像處理部分包括圖像處理硬件和圖像處理軟件。 　　本視覺檢測(cè)系統(tǒng)的硬件選用： 　?。?）光源的選用: 光源對(duì)目標(biāo)成像的質(zhì)量影響很大，它直接影響輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和至少30%的應(yīng)用效果。本系統(tǒng)采用容易獲得，價(jià)格低，并且便于操作白幟燈作為光源，照明系統(tǒng)采用背向照明。背向照明是被測(cè)物放在光源和攝像機(jī)之間，它的優(yōu)點(diǎn)是能獲得高對(duì)比度的圖像。 　?。?）圖像采集卡的選用:本系統(tǒng)采用的是天敏10MOONS SDK2000高品質(zhì)PCI視頻卡。顯示分辨率可達(dá)640×480、24位真彩色。動(dòng)態(tài)捕捉影像以靜態(tài)圖像方式存盤，提供BMP，JPG等多種存盤格式。 　　（3）攝像機(jī)的選用：攝像機(jī)根據(jù)其圖像傳感器來(lái)分有CCD相機(jī)和CMOS相機(jī)兩種。CMOS目前在除噪及靈敏度方面仍遜于CCD。本系統(tǒng)采用的是天敏10MOONS CCD鏡頭。最高分辨率達(dá)756×576像素、24位真彩色。 3 本系統(tǒng)檢測(cè)原理及過(guò)程： 　　在測(cè)量視場(chǎng)一定的條件下，提高光測(cè)系統(tǒng)測(cè)量精度最直接的方法就是提高CCD攝像機(jī)的分辨率，即增加像素點(diǎn)陣數(shù)。然而這種提高硬件分辨率的代價(jià)是相當(dāng)昂貴的和有限制的。本系統(tǒng)不是通過(guò)提高硬件分辨率的方法來(lái)提高測(cè)量精度，而是研究和開發(fā)具有更高精度的邊緣提取算法，即亞像素算法。其直徑檢測(cè)過(guò)程如下: 3.1目標(biāo)圖象的獲取: 　　將被測(cè)工件、光源、CCD攝像機(jī)穩(wěn)定地固定在工作臺(tái)上,且相互間的距離可進(jìn)行調(diào)整。整個(gè)系統(tǒng)工作之前,需通過(guò)調(diào)整被測(cè)工件和CCD像敏面之間的位置關(guān)系以及鏡頭的焦距以保證被測(cè)工件在CCD上清晰成像。且被測(cè)工件的中軸線與CCD像敏面平行。 CCD攝像機(jī)輸出的是標(biāo)準(zhǔn)的PAL制視頻信號(hào),而計(jì)算機(jī)只能對(duì)數(shù)字信號(hào)進(jìn)行處理,因此系統(tǒng)通過(guò)圖像采集卡對(duì)視頻信號(hào)（模擬信號(hào)）進(jìn)行濾波、A/D轉(zhuǎn)換,并將結(jié)果保存在內(nèi)存中。微機(jī)中的應(yīng)用軟件（10Moons SDK-2000 視頻捕捉 5.0）讀取數(shù)字信號(hào)并保存為圖像文件（BMP格式文件）。本實(shí)驗(yàn)中獲取的圖像如下圖1。該圖像屬性為720×576像素，24位真彩色。 3.2圖像的預(yù)處理: 　　檢測(cè)圖像的預(yù)處理包括檢測(cè)圖像的濾波去噪，彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像等。圖像產(chǎn)生噪聲的原因主要是采樣、量化、傳輸以及圖像采集過(guò)程中環(huán)境的擾動(dòng)，其中主要是加性噪聲與脈沖噪聲或者椒鹽噪聲[4]。 　　在計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，由于檢測(cè)速度和算法實(shí)現(xiàn)難易等方面的要求，往往需要將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像來(lái)處理。本文在常用的灰度化算法的基礎(chǔ)上，分析了彩色檢測(cè)圖像的特點(diǎn)，并研究了一種計(jì)算簡(jiǎn)單，在視覺上能夠把背景和對(duì)象物的灰度明顯區(qū)分開，而且能夠把灰度圖像中的物體和背景的灰度級(jí)分開便于后續(xù)計(jì)算機(jī)處理的灰度化算法。本實(shí)驗(yàn)中經(jīng)灰度化處理后的圖像見圖2。 　　檢測(cè)圖像的平滑技術(shù)是指一類能夠平滑加性、脈沖等噪聲，以降低噪聲對(duì)圖像的影響。常用的平滑技術(shù)有線性平滑濾波、非線性濾波和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波等。本文采用的是非線性濾波中最具代表性的中值濾波器。主要原因是因?yàn)樗鼘?duì)于某些特定的隨機(jī)噪聲有很好的濾除效果，而且它比同樣尺寸的線性平滑濾波器處理圖像時(shí)要少得多的模糊作用。本文采用使用了 模板對(duì)檢測(cè)圖像進(jìn)行了中值濾波處理，處理后的圖像見圖3。處理結(jié)果表明，中值濾波能基本上消除圖象中的噪聲，從而為后繼處理提供了“干凈“的圖象。 3.3邊緣跟蹤： 　　邊緣檢測(cè)在圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺和模式識(shí)別中是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。常用的邊緣檢測(cè)有Sobel、Prewitt、Laplacian和LoG算子。Sobel、Prewitt算子能提供好的精確邊緣信息，但它們同時(shí)也會(huì)檢測(cè)出許多偽邊緣，邊緣定位精度不高。在實(shí)際處理圖像時(shí)，一般不直接使用Laplacian算子，因?yàn)樗鼘?duì)噪聲十分敏感，Laplacian處理圖像會(huì)產(chǎn)生雙邊緣的幅度，因而造圖像分割的困難;而且由于Laplacian算子為各向同性算子，因而不能夠檢測(cè)邊緣的方向。 　　本文選用LoG算子作為整像素級(jí)邊緣定位函數(shù)是因?yàn)樗鼘?duì)被檢測(cè)圖像同時(shí)具有濾噪和檢測(cè)邊緣的功能。本實(shí)驗(yàn)中經(jīng)LoG算子邊緣跟蹤后的圖像見圖4。 3.4二值化： 　　在機(jī)械零件的計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)圖像處理中，圖像的二值化是進(jìn)行零件的模式識(shí)別，幾何參數(shù)的數(shù)據(jù)處理等的前提條件。二值圖像是指整幅圖像只有黑白二值的圖像。圖像二值化可看作是一種圖像的壓縮。在大多情況下，這種壓縮過(guò)程中會(huì)丟失圖像的某些細(xì)節(jié)信息。因此，在二值化過(guò)程中，我們應(yīng)該盡量減少與實(shí)際應(yīng)用相關(guān)的圖像細(xì)節(jié)的損失。在本節(jié)的研究中，圖像目標(biāo)的邊緣區(qū)域是圖像處理中的最重要信息，即在二值化過(guò)程中，要保證目標(biāo)邊緣信息盡量保留。在本文中，從二值化的準(zhǔn)確性和處理速度的折中考慮，給出了一種以圖像加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差作閾值并結(jié)合梯度和拉普拉斯邊緣檢測(cè)的圖像二值化處理方法。本實(shí)驗(yàn)中經(jīng)二值化處理后的圖像見圖5。 3.5亞像素邊緣定位： 　　一般情況下，亞像素算法的精度是通過(guò)仿真的方法來(lái)檢驗(yàn)的，即在圖像中仿真制作若干已知精確位置的目標(biāo)，然后用相應(yīng)亞像素算法進(jìn)行目標(biāo)定位，最后根據(jù)統(tǒng)計(jì)原理計(jì)算出算法的精度。本系統(tǒng)采用的是高精度的空間矩邊緣亞像素定位算法。 [align=center] 圖1:原始真彩色圖像 圖2:灰度化處理后圖像 圖3:3×3中值濾波后的圖像 圖4: LoG算子進(jìn)行邊緣跟蹤 圖5: 二值化處理后的圖像[/align] 3.6直徑計(jì)算： 　　首先計(jì)算直徑方向上的目標(biāo)的像素?cái)?shù)量，通過(guò)式（1-1）計(jì)算直徑D：D=N×dx （1-1）,其中， 為直徑方向上的像素?cái)?shù);dx為物面分辨率，即一個(gè)像素水平方向上的尺寸。本系統(tǒng)采用的直徑檢測(cè)方法能夠檢測(cè)到軸承的各個(gè)截面上的直徑值，這樣才能夠準(zhǔn)確判斷該軸承的尺寸情況。下面5.2中的檢測(cè)結(jié)果共列出了軸承18組各截面上的直徑值及其它參數(shù)。 4 本文的標(biāo)定方法： 　　目前常用的標(biāo)定方法可分為傳統(tǒng)的攝像機(jī)標(biāo)定方法和攝像機(jī)自標(biāo)定方法。本文研究的是機(jī)械零件參數(shù)的檢測(cè)問(wèn)題，檢測(cè)精度要求較高，檢測(cè)系統(tǒng)中的攝像機(jī)與零件的相當(dāng)位置一般是保持不變的，所以攝像機(jī)標(biāo)定方法選擇了傳統(tǒng)的標(biāo)定方法。 　　本文選擇標(biāo)準(zhǔn)的軸承作為標(biāo)定參照物。所謂標(biāo)準(zhǔn)的軸承是指用戶單位提供他們生產(chǎn)的合格產(chǎn)品，事先知道它的外徑。本文視覺檢測(cè)系統(tǒng)中標(biāo)定使用的光源、CCD和計(jì)算機(jī)等與檢測(cè)系統(tǒng)中所用的光源、CCD和計(jì)算機(jī)均是一樣的;而且標(biāo)定參照物，也就是標(biāo)準(zhǔn)的軸承所放置的位置（與光源的相對(duì)位置以及與CCD的相對(duì)位置）與檢測(cè)系統(tǒng)中的被檢測(cè)軸承的檢測(cè)位置也是一樣的。這種標(biāo)定方法具有標(biāo)定精度高，標(biāo)定過(guò)程簡(jiǎn)單，成本低，容易實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)，因?yàn)闃?biāo)定過(guò)程不需要計(jì)算攝像機(jī)的13個(gè)內(nèi)外部參數(shù)，只需要計(jì)算出攝像機(jī)的物面分辨率dx（dx=D/N,其中，D為標(biāo)定參照物直徑，N為目標(biāo)在水平方向上兩邊緣間的像素?cái)?shù)），而且使用的標(biāo)定物為檢測(cè)物本身，保證了檢測(cè)物的檢測(cè)面上各位置的光學(xué)參數(shù)與標(biāo)定得到的參數(shù)是一致的。 5 測(cè)量結(jié)果分析與結(jié)論： 　　本系統(tǒng)采用Visual C++.Net開發(fā)了一套測(cè)量軸承外徑的圖像處理軟件[5][6]。主要功能包括：圖像的打開與保存、濾波去噪、邊緣檢測(cè)與跟蹤、灰度化、邊緣亞像素定位、軸承外徑檢測(cè)等。經(jīng)過(guò)上述過(guò)程的處理后，測(cè)得軸承外徑結(jié)果如下： 5.1標(biāo)定結(jié)果： 5.2測(cè)量結(jié)果： 　　據(jù)以上測(cè)量結(jié)果可知，對(duì)于實(shí)際外徑為47.800mm的軸承，測(cè)得的外徑值為47.804+0.052/-0.039mm。平均直徑的離散度為0.091mm。可見，本文研究的軸承外徑機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)達(dá)到了較高的檢測(cè)精度。實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承外徑的非接觸、在線實(shí)時(shí)測(cè)量和實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代企業(yè)對(duì)產(chǎn)品100%檢測(cè)的目標(biāo),提高了檢測(cè)效率和精度。 參考文獻(xiàn)： 　　[1] B.G.Batchelor and D.W.Braggins. 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