基于机器视觉的螺纹参数检测.pdf

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1、2011年第3期工业仪表与自动化装置·83·基于机器视觉的螺纹参数检测卜晨，万鹏(华南理工大学机械与汽车工程学院，广州510640)摘要：依靠机器视觉技术，对螺纹检测的图形处理技术进行了研究，提出了螺纹多参数的检测方法。介绍了图像处理技术中的预处理、边缘轮廓提取、参数标定等技术，并研制了相应的检测软件。实验结果表明该软件能对螺纹进行实时、高速地检测。关键词：机器视觉；螺纹检测；边缘轮廓提取中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1000—0682(2011)03—0083—03Threadparametersdetectionbasedonmachinevisi

2、onBUChen，WANPeng(SchoolofMachanicalandAutomotiveEngineering，SouthChinaUniversityofTechnology，Guangzhou510640，China)Abstract：Basedonmaehinevision，thispaperappliedimageprocessingtoproposethedetectionmethodofscrewthread．Introducedsomemethodsofimageprocessing，suchasPre—processing，extracting

3、contour，parameterscalibration，anddevelopedthedetectedsoftware．Theexperimentalresultswitnessthatthesoftwarecaninstantly，rapidlyandroundlydetectscrewthreadparameters．Keywords：machinevision；threaddetection；extractingcontour0引言螺纹零件在工业生产中使用频繁，而且一些场合对螺纹零件的精度要求较高，因此对螺纹零件的检测尤为重要。传统的检测方式耗时耗力，工作效

4、率低，检测精度不高，无法实现在线参数检测。应用机器视觉和图像处理技术检测螺纹，不仅可以实现螺纹的在线测量，而且检测速度快，检测精度高。该文提出了一个全面的螺纹多参数检测方案，利用CCD成像系统，结合图像处理技术，对螺纹指标进行全面、有效地检测，实现了螺纹实时、高速的检测。图1检测系统构成图1系统构成2螺纹检测中的图像处理技术系统构成由图1所示，工作原理为：螺丝经进料2．1图像预处理系统由进料轨道滑落到高速旋转分度盘上，分度盘机器视觉系统普遍采用高灵敏度的CCD摄像旋转到CCD视野范围后，CCD摄像机对图像进行采机，在目标和背景亮度变化较大的环境下，由于集，然后经计算机

5、分析筛选出合格的螺纹零件。CCD摄像机获得的图像特别容易饱和或者亮度不系统通过2个CCD摄像机可采集到螺纹的杆够，以至于无法获取精确的图像特征，因此快速及方部图像和头部图像，通过分析螺纹多个指标，对螺纹便的调光方法对于视觉系统具有重要意义J。品质做出综合评价。根据预拍摄图像的亮度及对比度参数，以及由实验确定的快门参数与环境亮度变化的关系，采用收稿日期：2011—03—16作者简介：晨(1984)，贵州盘县人，硕士研究生，研究方向为基于图像灰度均值对数的3次插值多项式算法，实机器视觉，机器仿真。现了通过快门变化进行的自动调光算法，解决CCD·84·工业仪表与自动化装置2

6、011年第3期数字摄像机在不同环境照度下能自动调整采集高质好检测阈值，可以减少杂散边界，降低其影响。Can—量图像的问题。最佳快门参数K可表示为j：ny边缘提取算法最适合应用于螺纹图像的检测。K=7815—1031lm+5010m一816．9m(1)冈2a为缺省的快门参数获得的螺纹图像，图像由于环境光的影响，亮度不够，不利于特征提取；采用最佳快门参数进行曝光调整后获得的螺纹图像如2b所示，亮度明显加大，特征清晰，方便进一步的处理；螺纹边缘特征提取效果如图2c所示，可见其特征边缘连续，轮廓完整，这为将来的参数检测带来极大的便利。图3CCD拍摄的源图像图4Canny算法提

7、取的边缘2．3检测参数标定轮廓提取后，直接计算得出的参数只能以像素为单位，需要将像素结果转化为实际距离和长度则一必须对相机进行标定。该文的标定方法采用Tsai平面标定法，该方法较其他标定方法，具有标定精度(a)高、过程简单、鲁棒性好等优点，且实验表明该法满足要求，能够较好地获得标定参数。3实验结果表1、表2所示为由该系统测量得到的螺纹小径一和螺距的数据，计算精度达到了0．1个像素，可以看出应用该系统检测出来的螺纹数据符合实际需要(b)(c)表1螺纹小径的测试结果图2快门参数调光实验图2．2提取螺纹轮廓螺纹轮廓的提取，主要是对螺纹边缘进行提取。轮廓提取