四川經準檢驗檢測集團股份有限公司 四川 廣安 638000
隨著工業檢測水平要求的提高,傳統的低速度,低精度的離線測量方法難以滿足實際需求[1]。而影響瓷磚質量的因素較多,而尺寸的偏差就是其中一點,而隨著計算機技術以及智能圖像處理的發展,機器視覺檢測在工業檢測應用開始加強[2]。而國外的研究中,研究了利用線陣進行瓷磚尺寸檢測的方法,同時還有運用激光技術的尺寸檢測方法,但采用的方法大多為對孤立位置的檢測,對真實的邊緣形狀尺寸測量無法保證準確度。而國內研究中,相關研究起步較晚,但發展迅速,如CSZF瓷磚等級智能分揀,以及運用PSD技術對瓷磚尺寸進行檢測的方法[3]。
1.1 機器視覺模型 在進行瓷磚尺寸的在線檢測中,首先要確定機器視覺攝影機的位置合理[4]。在本文設計的在線檢測方法中,采用兩個線陣的CCD攝像機,攝像機相對獨立,同時作為單目攝像機來使用。通過機器視覺的線陣CCD傳感器,將CCD攝像機作為縱向分辨率為1的面陣CCD傳感器,并建立起面陣CCD的機器視覺模型。對CCD圖像形式的一般幾何模型定義為:
在(1)公式中,G(X)代表在3-D空間的景物點X與2-D空間中圖像點X i的集合函數變換。則可衍生出:
其中T代表集合函數系數,根據集合光學理論,在物品點Z上的光線將會通過其中的透視中心,并在平面上形成像點,設為Z I,同時O、Z、Z i三點位置在一條直線上。根據機器視覺坐標模型的解析,求出觀測物的平面點Z(X,Y,Z0+a)到像平面點Z i(xi,y i) 的透視變換關系:
在(3)公式中,a代表其中的透視光學系數,將該公式轉為矩陣的形式則得出:
在(4)中A為攝像機的理想透視距離,在不考慮幾次的情況下,光學的成像的放大倍數即為
在(5)中,Z代表集合平移位移量。在(5)公式中,通過將結構元素B進行反轉,并得到,并經過對的平移z后獲得()z,當()z的位置擊中A,保留該點,滿足條件點的結合稱為A被B膨脹的結果。
1.3 物體陰影尺寸獲取 通過上文捕捉到的被測物體,將被測物體置于圖像結構中,設水平方向為x軸,豎直方向為y軸,將被測物體劃分為多個區域,其中x0,y0代表瓷磚的陰影位置,(x0,y0)為瓷磚角點位置坐標點。在對物體的尺寸獲取中,將物體進行圖像進行分割,將整體位置的左上角坐標設為(x1,y1),將右下角坐標設為(x2,y2),將區域中的圖像y軸投影,并記作f y(y):
1.2 膨脹算法尺寸運算 膨脹算法是通過運算,將物體所接觸的背景點和物體合并,并得出物體的空洞面積,捕捉到被測物體[5]。本文中將A設為目標圖像,B代表結構元素,使用B來對A進行膨脹定義則得出:
在(6)公式中,獲得的求和具有平滑作用,并且可以抑制噪音干擾。而f y(y)對于y的梯度g y(y)可得出:
在(7)中得出的結果同樣存在平滑作用,同時算法中噪音也得到了控制,同時y1與y0間存在峰點,峰點大部分通過被測物體的表面花紋、圖形等形成干擾點,造成檢測中邊緣點的位置峰值較大,因此本文設定一個峰值閾值T1,同時將該點作為候選邊緣點,記為P1。同時利用陰影區的特征,在m候選的邊緣點里篩選出實際邊緣點,對其中的P i,求出實際邊緣點S1運算如下:
在(8)公式中,N的數值由圖像中的陰影暗區的寬度來決定,一般選取陰影區域寬度的1/2。同時在對S i數值的選取時所對應的點位為P i,即被測物體的水平邊緣在垂直方向的參考位置。在所劃分的尺寸檢測區域內被測物體的水平方向的參考位置x0可以直接獲得,因此(x0,y0)點即可獲得,并得出該物體的角點位置。再通過機器視覺的標定參數,對角點坐標進行變換,同時校正角點位置存在的誤差,并獲取到更精確的位置坐標,由于相機拍攝到的圖像特征一致,但多次獲取到的機器圖像中的物體位置不同,而對物體角點的獲取和識別均一致,因此在提取出物體的四角坐標后,將其和對應角點位置的偏差,即可間接地獲取到被測物體的尺寸。
為了驗證設計的瓷磚尺寸在線檢測方法的可行性,使用本文設計的方法與傳統方法進行對比實驗,對比兩種方法的精度。
2.1 實驗安排 本文實驗,采用相同瓷磚在單一方向的檢測實驗。在相同設備和工作環境中,使用兩種方法對同一瓷磚的單一方向進行重復檢測。視覺識別瓷磚四角邊緣來得到四角坐標,實驗如下所示:
圖1 單一方向實驗示意圖
2.2 實驗結果 使用本文尺寸在線檢測方法對實驗瓷磚進行在線檢測的結果如下所示:
表1 本文尺寸在線檢測方法結果
平均值 3632.47 3631.435 624.501 621.621標準差 0.12143 0.09271 0.11423 0.10417換算誤差 0.031mm 0.024mm 0.030mm 0.029mm
使用傳統的尺寸在線檢測方法對實驗瓷磚進行在線檢測的結果如下所示:
表2 傳統尺寸在線檢測方法結果
由表1和表2得知,在每次進行檢測時,本文方法每次檢測結果更接近,證明方法檢測每次結果差異性較小,其次同時與實際的標準瓷磚尺寸進行對比,獲得的檢測誤差結果中,本文方法獲得的誤差更低,證明方法的有效性。
本文通過使用機器視覺技術來對瓷磚尺寸進行在線檢測,并且該方法對比傳統方法準確率更高。但在使用中,外部振動仍然會對檢測造成誤差,而瓷磚的厚度變化也會影響測量的準確性,而在厚度的補償中,未來可能會考慮添加像元線陣或添加定位傳感器,未來仍需進一步的深入研究。