基于機器視覺的零件尺寸測量裝置的設計

夏建春，陸旭明，高蘭

（常州紡織服裝職業技術學院，江蘇 常州 213164）

1 測量原理與標定

圖像測量技術不同于其它測量方法的最主要特點，是圖像測量時由于在成像過程中被測要素會全部反映在同幅圖片中，因此各幾何元素之間的相對位置關系不會發生變化。

當相機焦距固定時，那么圖像的尺寸由被測物體的尺寸和鏡頭與被測物之間的距離共同決定。反之，如果圖像中的尺寸確定了，被測物體的尺寸也就能確定。一般在測量時，鏡頭與被測物之間的距離L的長度可以通過標定的方法消除，即圖像尺寸直接表示成被測物體的尺寸。在圖像中，圖像中的尺寸往往使用像素進行表示的。標定就是指確定像素點之間的長度。相機標定的方法大致可分為傳統標定法、自標定方法兩類。本文主要采用的是傳統相機標定方法，將相機固定住。相機與被測物體之間的距離也被固定下來。采用一個標定物進行圖像的采集。標定物的尺寸參數都要固定，那么得到的圖像就可以進行標定了，這樣就換算出單位像素表示的長度和面積。

2 測量系統的硬件組成

測量系統是模擬的人的視覺目測工件尺寸的，對于一個人目測一件物體時，需要眼睛去看，然后大腦進行分析。因此其基本結構中，被測對象所處的背景應簡單，光照條件較好。攝像機進行圖像采集，然后將圖像傳送給計算機進行處理。這里攝像機就是模擬人眼睛的作用，而計算機則是模擬人大腦的作用。在這里相機作為眼睛的作用是至關重要的。

本文采用的相機是愛國者DLCW-L130萬高清晰彩色工業相機，這款工業相機是由華旗數碼技術實驗室最新開發的，高速USB2.0接口和大面陣CMOS圖像傳感器組成的高分辨率彩色數字攝像機。該產品全面兼容MICROSOFT WINDOWS所有應用環境。相機為即插即用型設備，用數據線將相機和計算機直接進行連接。那么驅動程序會將圖像數據裝載在計算機內存中，只要解讀內存數據就可以得到圖像數據了。

從相機的基本參數來看，130萬像素對于測量精度要求較高的場合是不夠的，但是一般測量還是可以滿足的。

3 算法的實現和軟件的設計

本文針對的工件物體的主要尺寸是通過圖像數據的分析得到的。

圖像的采集是將空間的物體轉換成二維平面表示，將圖像信號轉換成數字信號，那么計算機就能夠進行處理了。

首先進行的是圖像的切割處理，本文采用的工業相機的視角較大，整個圖像包括了許多不需要的數據，本文的興趣區域只集中在中間特定的區域范圍內，因此，可以將不感興趣的區域進行切除。這里，本文就采用了直接刪除的方式可以將圖像縮小成800*600的圖像數據，從而大大減少了數據運算量。

本文的目的是為了進行尺寸的測量，因此本文是不需要圖像信息的。這里采用灰度圖進行圖像的表示。為了將目標圖像轉換成灰度圖，采用的方法很多，本文采用了如下公式：

濾波是為了讓圖像減小噪聲的干擾，本文采用的濾波方法為中值濾波，采用的濾波模板為3*3的方式。中間的為對象像素點，該點的8-鄰域的數據與本身共9個數據進行排列，取中間的值作為目標像素點的值進行賦值。運算完成，模板移動，完成下一個像素點的賦值。

然后就需要進行圖像分割了，圖像分割是將目標物體與背景分割開，是對目標物體運算的最直接方式，也是極其重要的過程。圖像分割的方法很多，本文主要采用的是閾值分割的方法。 即 g（x,y）=

T即為閾值，通過這種方式就將目標物體分割開。閾值的選擇往往是需要文獻關注的焦點，本文由于目標特征明顯，環境簡單。因此閾值是直接賦予的，在測試時，根據環境的不同，采用程序的滑動條進行閾值的修正。

圖像分割完成之后，就可以進行工件尺寸的計算了。根據第二節的內容可知，這里只需要進行像素數據的統計工作。程序流程中，工件的尺寸數據分成三個模塊分別進行統計計算。第一個模塊是工件的面積，本文直接進行像素點的統計。

第二個模塊是工件的周長，這里的周長數據計算可以根據邊緣數據進行計算。求取邊緣的模板很多，比較常用的梯度算子模板包括有 Roberts模板、Sobel模板、Laplacian模板等。本文求取周長采用的8-鄰域跟蹤算法。

圖像中的任一點總有8個點和它相鄰，即8鄰域點。如設定目標點正上方的點為0鄰域點，按逆時針方向8鄰域點分別標為0鄰域點、1鄰域點、… …、7鄰域點。它們相對目標點的 坐 標 分 別 為 (0，-1)、(-1，-1)、（-l，0)、(-1，1)、(0，1)、(1，1)、(1，0)、(1，-1)。 那么主要算法如下：①獲取二值圖像；②對圖像數據進行掃描；③找到第一個點（當像素數據從0變為1時，就認為是第一個點），記錄點的位置數據；④開始找邊緣，初始方向為3，找到邊界點則方向-2，否則+1，找到的目標點像素數據改為2，當找到的目標點為第一個點時，結束。判斷邊緣像素點數是否處于模切片邊緣長度區間，如是則目標個數+1；⑤繼續下一目標的搜索，重復（3）、（4）直到圖像數據全部掃描完成。

通過8-鄰域跟蹤就將周長數據統計出。

第三個模塊是邊長計算，邊長的計算往往可以采用hough變換的方式，通過hough變化將同一直線上的像素統計出來，從而可以得到邊長數據。本文采用的方式是根據第二模塊周長統計而來。根據8-鄰域的觀點可以認為，邊與邊交界處是圖像像素鄰域方向突然變化的地方，因此在第二模塊計算邊緣時，同時記錄方向數據。方向不變的可以認為是同一邊，方向突變，那么就要下一個邊的統計。

4 結語

本文主要設計的是一套基于視覺圖像的檢測裝置，在相機的基本條件下滿足了一半測量的要求。同時，該裝置主要是進行的固定測量，如果需要在實際應用中進行動態測量，那么最關鍵之處還在于如何進行標定。同時，由于被測物體往往都是三維的。因此測量時，需要不斷的調整視覺位置以正對的被測物，這就需要機械手的配合。