微尺寸视觉精密检测系统设计.pdf

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1、2002年12月重庆大学学报Dec.2002第25卷第12期JOurnaIOfChOnggingUniversityVOI.25NO.12文章编号：1000-582X（2002）12-0021-03微尺寸视觉精密检测系统设计!廖强1，米林2，周忆1，徐宗俊1（1.重庆大学机械学院，重庆400044；2.重庆大学机械传动国家重点实验室，重庆400044）摘要：微小零件（微尺寸）几何量的精密测量，是当前精密加工、测量和装配中的一个难点。传统的接触式测量，极易破坏工件和改变零件的相互位置。基于机器视觉的高精度几何量测量系统，既具备了

2、非接触式测量的优点，同时也有较高的性价比，是机器视觉技术在该领域中的一次成功应用。它采用在改进的Canny边缘的梯度图像上进行二次曲面拟合，获取零件精确边缘（轮廓）的方法，实现了对其相关几何量进行精密测量；同时，还解决了自动对焦，自动跟踪，数据自动“缝合”以及高精度和小视场之间的矛盾及光源等技术难题，达到了微米级的测量精度。关键词：精密测量；机器视觉；边缘拟合；微小尺寸中图分类号：TP391.4文献标识码：A近十几年来，随着计算机图像处理和模式识别技1边缘提取术的迅速发展、日趋成熟，各种工业视觉系统已经逐渐被广泛地应用于质量检

3、测、精密测量及精密装配等工1.1算法设计程领域。特别在精密测量中利用视觉系统相对于纯机边缘检测在本系统中占有非常重要的地位，图像械方法或光学方法具有操作直观简便、抗干扰性强、精的边缘往往提供了物体边界很有价值的结构信息。因度高等特点，具有良好的应用前景。此，可以利用其边缘来进行定位及尺寸计算，从而完成笔者研制的高精度视觉测量系统，主要用于硬脆误差测量的要求。目前，有两类基本的边缘检测方法，材料微小零件的检测。首先，这类零件尺寸小、易碎，一种是常见的梯度提取法，这类方法运算简单，但抗干用传统的接触式测量无法实现；其次，其测量精度

4、较扰性能差，定位精度不高。另一类为边缘适配法，就是高，传统的普通光学方法很难达到，该检测系统测量精把图像看作曲面，用曲面最佳拟合的方法把原始图像度为13，完全能满足其测试要求。高精度的视觉用拟合曲面来代替，再在拟合曲面上作边缘检测。!m检测系统，对各个部分的要求都非常高，特别是图像测根据边缘检测的有效性和定位的可靠性，J.Canny量单元，其精度问题是整个系统精度能否达到要求的研究了最优边缘检测器所需特性［2］。他提出的Canny关键。为此，笔者精心设计了一个具有1/8子像素精算子在二维情形时，具有很好的边缘强度估计，而且能度

5、的边缘检测算法，取得了很好的测量效果。该检测产生边缘梯度方向和强度两个信息。为后续处理（如细系统的组成框图如图1所示［1-2］。化，拟合精确边等）提供了非常重要的依据。并且对于大多数图像来说，其频宽总是在一定范围内。因此，通过插值运算可保证图像像素定位精度远小于一个像素。综上所述，在本系统中的边缘检测方法包含两个步骤：一是使用作了改进的Canny方法得到具有1个像素精度的Canny边缘，二是在Canny边缘的梯度图像上进行二次曲面拟合，并参考Canny边缘位置及边缘方向进行更精确的边缘提取，以获得约1/8子像素图1检测系统组成

6、框图!收稿日期：2002-09-08基金项目：航天工业总公司“八·五”工艺预先研究计划课题（42.2/910023）作者简介：廖强（1963-），男，重庆垫江人，重庆大学副教授，在职博士研究生，主要从事机械制造、机械电子工程方面的研究。22重庆大学学报2002年精度的精确边［2-4］。左右。1.2照明系统设图像板采集到的数字图像为I，自动对焦的过CCD提取图像边缘和轮廓是否准确，直接影响其程将是求数字图像I对!2G数字滤波器的最大响应图像定位精度。从正面（朝向观测方一面）照明被测的过程。在具体实现时，图像采集板连续拍摄一系列件

7、，被测件表面的杂散光和复杂形状，会导致CCD提对应于不同平台高度处的工件图像I（II的取值范围取虚假边缘和轮廓，给图像处理造成困难。从被测件取决于摄像机镜头景深大小以及聚焦的精确度）。如果背面照明，可避免上述问题，有利于保证和提高图像定I的取值为：1到N，则最佳聚焦为拍摄图像IM（最佳图位精度。为此，笔者为显微测量系统配备了被测件背像）时镜头的焦距（与平台所处的位置有关），此时M面照明系统。应满足：2G#I2G#II!MI=max｛I!II｝，2测量原理（I的取值为：1到N）（2）2.1工作流程为了加快处理速度，在其响应最大值

8、的搜索中利检测系统的工作流程如图2所示。用了其单调、对称性，减少了搜索量，同时采用了效果相似但速度更快的SODel算子，取得了很好的效果［5-6］。2.3坐标设置由于显微摄像机直接摄取零件轮廓，其视场很小，所能观测零件的实际轮廓甚小，不能一次获取整个零图2边缘检测系统的工作流