基于视觉测量的工件尺寸快速检测技术--《重庆大学》2012年硕士论文
基于视觉测量的工件尺寸快速检测技术
【摘要】：随着光电技术和图像处理技术的飞速发展，视觉测量逐渐发展成为一门现代科学技术，并以其精度高、速度快、非接触等优点，在许多工程领域中获得日益广泛的应用。
在现代工业测量领域中，工件尺寸仍然是主要的测量对象。凭借着良好的边缘提取精度和较强的通用性，经典的边缘检测算法作为图像处理系统的重要组成部分，被广泛的运用于基于视觉测量的工件尺寸检测系统中。然而，大量的应用使人们发现，受限于算法的复杂性，经典的边缘检测算法对几何形状简单的工件图像进行边缘检测时，效率并不高。因此，针对经典边缘检测算法提取效率不高的缺点，本文对边缘检测算法以及后续特征点提取算法进行了改进，设计了基于视觉测量的工件尺寸快速检测技术，并对一种常用的几何形状简单的管状工件进行了检测。
首先，根据待测工件表面反射性强的特点，本文采用了均匀散射的LED光源和背向照明的方式组成照明系统，获得了成像清晰、前景与背景对比度大的图像；其次，本文对图像进行了预处理，并根据图像边缘轮廓简单，对比度高等的特点，设计了基于阈值分割和边缘跟踪的边缘检测算法，实现了边缘的快速检测；然后，本文设计了二次曲率法并结合灰度矩亚像素定位技术完成了亚像素级精度的特征点提取；最后，本文对工件进行了标定，完成了工件尺寸的测量并做了误差分析。
本文设计的基于视觉测量技术的工件尺寸快速检测方案，能够准确的检测出工件的特定的尺寸信息。通过实验证明，本文设计的边缘算法，不但满足了测量精度的要求，而且具有较快的测量速度，是一种有效地检测方法，能够较快的检测轮廓简单和表面反射性较强的工件尺寸，具有一定的理论价值和工程实践应用价值。
【关键词】：
【学位授予单位】：重庆大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：TP391.41【目录】：
中文摘要3-4英文摘要4-71 绪论7-13 1.1 课题背景7-9 1.2 课题研究的目的与意义9 1.3 国内外现状9-11
1.3.1 视觉测量技术的应用9-10
1.3.2 视觉测量技术在工件尺寸检测中的应用10
1.3.3 视觉测量技术在工件检测中面临的问题和发展趋势10-11 1.4 课题的主要内容11-12 1.5 本章小结12-132 工件快速测量方案的设计13-25 2.1 待测工件实物与方法的提出13 2.2 主要测量指标分析13-14 2.3 视觉测量方案的建立14-15 2.4 工业摄像机和光学镜头的选择15-17
2.4.1 工业摄像机的选择15-16
2.4.2 光学镜头的选择16-17 2.5 光源与照明方式的确定17-24
2.5.1 光源的基本特性17-18
2.5.2 视觉检测系统中的常用光源18
2.5.3 照明方式的介绍18-19
2.5.4 工件表面反射光路的分析19-21
2.5.5 照明系统的确定21-24 2.6 本章小结24-253 被测工件图像的特征提取25-57 3.1 图像预处理25-29
3.1.1 图像噪声类型25-26
3.1.2 图像滤波26-27
3.1.3 图像滤波实验分析27-29 3.2 特征提取与分析29-55
3.2.1 几种边缘检测算法的比较30-35
3.2.2 本系统的边缘算法35-39
3.2.3 边缘的跟踪与标记39-43
3.2.4 特征点提取算法43-48
3.2.5 亚像素算法研究48-55 3.3 本章小结55-574 标定与测量结果分析57-67 4.1 相机的标定57-60 4.2 工件尺寸的测量60-64 4.3 误差分析64-65 4.4 本章小结65-675 总结与展望67-69 5.1 总结67 5.2 展望67-69致谢69-71参考文献71-73
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机器视觉系统可以干什么？
机器视觉，是通过光学装置和非接触式的传感器，自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。&机器视觉，就是用机器代替人眼，来做测量和判断。本质上，机器视觉是图像分析技术在工厂自动化中的应用，通过使用光学系统、工业数字相机和图像处理工具，来模拟人的视觉能力，并做出相应的决策，最终通过指挥某种特定的装置执行这些决策。&在现代自动化生产过程中，机器视觉已经开始慢慢取代人工视觉，尤其是在工况检测、成品检验、质量控制等领域，应用广泛，随着工业4.0时代的到来，这一趋势不可逆转。&为什么要用机器视觉替代人工视觉原因有很多，以下列出较主要的几点：1、从生产效率的角度来说，由于操作工在长时间工作下容易疲惫，人工视觉质量效率低下且精度不高，而机器视觉可以大大提高生产效率和自动化程度。&2、从成本控制的角度来说，培训一个合格的操作工需要企业管理者花费大量的人力物力，然而单纯的培训还远远不够，后续还需要花费大量的时间，使操作工的水平在实践中得到提升。而机器视觉系统只要设计、调试和操作得当，可以在很长一段时间内不间断使用，同时确保生产效果。&3、在某些特殊工业环境中实施工况检测，如焊接，人工视觉可能会对操作工的人身安全造成威胁，而机器视觉从某种程度上有效地规避了这些风险。&机器视觉涵盖哪些领域一个机器视觉系统是由不同的功能模块共同组成，设计出一个成功的机器视觉系统，对工程师要求很高。&一般来说，机器视觉所涵盖的专业领域如下：1、电气工程：用于机器视觉系统中硬件和软件的设计。2、工程数学：图像处理技术的基础。3、物理：照明系统设计的基础。4、机械工程：机器视觉系统最广泛的应用。好的机器视觉系统能更好地为制造业提供更多有利于提高产品质量和生产效率的技术支持。&一个完整的机器视觉系统一般由光学系统(光源、镜头、工业相机)、图像采集单元、图像处理单元、执行机构及人机界面等模块组成，所有功能模块相辅相成，缺一不可。
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视觉检测的典型结构
    视觉检测的典型结构 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 镜头FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意：①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 /节点⑦畸变视觉检测中如何确定镜头的焦距为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素：? 视野的 被成像区域的大小。? 工作距离 (WD)的 摄像机镜头与被观察物体或区域之间的距离。? CCD的 摄像机成像传感器装置的尺寸。? 这些因素必须采取一致的方式对待。如果在测量物体的宽度，则需要使用水平方向的 CCD 规格，等等。如果以英寸为单位进行测量，则以英尺进行计算，最后再转换为毫米。参考如下例子：有一台 1/3” C 型安装的 CDD 摄像机（水平方向为 4.8 毫米）。物体到镜头前部的距离为 12”（305 毫米）。视野或物体的尺寸为2.5”（64 毫米）。换算系数为 1” = 25.4 毫米（经过圆整）。FL = 4.8 毫米 x 305 毫米 / 64 毫米FL = 1464 毫米 / 64 毫米FL = 按 23 毫米镜头的要求FL = 0.19” x 12” / 2.5”FL = 2.28” / 2.5”FL = 0.912” x 25.4 毫米/inchFL = 按 23 毫米镜头的要求注：勿将工作距离与物体到像的距离混淆。工作距离是从工业镜头前部到被观察物体之间的距离。而物体到像的距离是 CCD 传感器到物体之间的距离。计算要求的工业镜头焦距时，必须使用工作距离 相机按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。
收录时间:日 03:06:26 来源:百科网 作者:匿名
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