基于線結構光的磁石質量監控系統

謝天賜　朱強　胡楊琪　王正一　李凌霄

摘? 要：本文提出了一種基于線結構光的磁石質量新型檢測方案。這是一種主動光學監控方法，具有非接觸、高精度的優點。檢測系統主要利用磁石表面曲率固定來判定不良品，首先進行相機標定，然后通過CCD相機采集磁石表面激光條紋，利用最小二乘法擬合激光條紋函數。用MATLAB求出條紋函數的曲率和平均曲率，然后根據曲率判斷不良品，最后通過分離裝備分離出不良品。

關鍵詞：線結構光;相機標定;最小二乘法;曲率

引言

磁石在工業中是一個重要的原料，隨著我國制造業的快速發展，磁石廣泛應用于工業和商業上，其中包括醫藥、制造業到重工業。然而，在磁石的生產過程中磁石表面的完整性檢測是一個重要部分，在傳統的磁石測量方法中大多數都為接觸式測量，其中三坐標測量儀是接觸式測量中技術最成熟和應用最廣泛的工具。由于三坐標測量儀測量時必須與被測物體接觸，有可能會對磁石表面造成一定的損傷。針對傳統測量的弊端，本文提出一種基于線結構光的磁石質量監控系統。

1測量基本原理

在由激光源和相機組成的結構光測量系統中，通過激光源對被測物體表面掃描，再由CCD相機同步采集經過物體表面激光條紋圖像，通過對采集的條紋圖像的擬合函數曲率判定產品是否合格，再根據系統標定中得到的相位和三維坐標的關系獲得磁石的坐標，最后通過分離設備分離出不良品。

1.1線結構光測量的基本原理

在本文中線結構光測量的基本原理如下圖1.1.1所示，通過線結構光對磁石表面進行掃描，CCD相機對圖像進行采集。首先需要把線結構光源位置和CCD相機位置相對固定好，然后進行CCD相機標定，通過線結構光對流水線上的磁石進行實時掃描，CCD相機采集磁石表面的激光條紋圖像，利用MATLAB對采集到的圖像進行灰度處理，圖像增強。最后獲得激光條紋的曲率變化，由于正常表面的曲率是固定的，磁石當磁石表面有損壞時，照射在磁石表面的結構光條紋的曲率和平均曲率就會發生變化，當磁石表面損壞越大曲率偏離范圍越大，本文根據磁石表面曲率變化來判斷磁石是否合格，從而達到利用線結構光對流水線上磁石質量實時監控的目的。

1.2相機標定

1.2.1 CCD相機標定

在相機標定過程中需要了解四個坐標系的轉化，如圖1.2.1所示，世界坐標系是在真實空間中建立的坐標系，世界坐標系經過剛體變換轉化為以關心為參考點的相機坐標系，相機坐標系利用三角相似的原理轉化為成像圖面的圖像坐標系，最后圖像坐標系根據原點，單位的換算變為用戶的像素坐標系。

1.2.2張正友平面模板算法

相機標定算法的好壞影響到磁石的位置坐標，如果相機標定不準確就會導致磁石的位置坐標產生誤差，使得磁石監控系統的準確率降低，所以要選擇一個精度高的相機標定算法。張正友算法和DLT算法相比，由于DLT算法相對簡單，沒有考慮鏡頭成像過程中的畸變，導致標定精度低。同時張正友標定法比Tsai算法簡單，成本低。綜上所述，張正友標定算法具有實現容易，成本低，精度高的優點，所以本文相機標定采用的是張正友平面模板算法。

本文中對相機標定采用的軟件為MATLAB，如圖1.2.1為采用張友正標定法標定相機的誤差分析，平均誤差為0.5。同時得到CCD相機的內、外參數，以及畸變參數。由于每個鏡頭的畸變程度各不相同，通過相機標定可以校正這種鏡頭畸變矯正畸變，生成矯正后的圖像。通過相機標定能夠提高像素坐標對應世界坐標的準確性，使得分離設備在分離不良品時能夠更精確的分離坐標。

2線結構光曲率提取

本文中線結構光的提取是結構光測量的關鍵一步，直接影響到最終監控結果的準確性。首先，CCD相機對流水線上的磁石進行實時采集，CCD相機將采集到的照片上傳到PC端，PC端利用MATLAB對圖像進行灰度二值化處理和圖像分割，利用最小二乘法將圖像分割得到的線結構光圖形擬合成一個函數方程，最后利于MATLAB提取出線結構光的曲率和平均曲率。

2.1圖像灰度二值化處理

在工業應用中需要對流水線上采集的圖像進行實時分析判斷，并且需要對不合格的產品進行分揀，所以需要更高的處理速率和系統低延時。如圖2.1.1所示，對CCD采集到的照片進行灰度二值化處理和圖像分割，不僅能到達減少數據量和程序運算量的結果，到達監控系統低延時的作用，同時還能凸顯出目標輪廓為下面的擬合函數做基礎。

2.2亞像素邊緣檢測

本文采用亞像素邊緣檢測方法，此種方法先經過傳統模板算子確定邊緣的大致位置，然后用曲線擬合方法求出邊緣的精確位置，經過粗、精兩次定位，在不犧牲速度的情況下，就可獲得亞像素級的定位精度。

圖像邊緣檢測大幅度地減少了數據量，并且剔除了可以認為不相關的信息，保留了圖像重要的結構屬性。在本文中通過圖像邊緣檢測能夠精確的測量和定位，意味著磁石能夠被定位和測量，包括磁石的像素坐標和邊緣輪廓，從磁石像素的邊緣輪廓坐標分割圖像來減少圖像處理時的信息冗余量，進一步提高磁石檢測的速率。

2.3最小二乘法擬合激光條紋

最小二乘法是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據，并使得這些求得的數據與實際數據之間誤差的平方和為最小。最小二乘法還可用于曲線擬合，其他一些優化問題也可通過最小化能量或最大化熵用最小二乘法來表達。在針對只有一些已測數據而不太清楚最小乘二擬合函數時，采取先打印出已知數據的散點圖，然后觀察散點圖大概分布趨向，再確定擬合函數，也可以確定多個，最后比較殘差選擇最優最小乘二擬合函數，本文研究中通過建立坐標系獲得激光條紋的位置坐標，然后通過最小二乘法擬合出激光條紋的函數方程，用MATLAB計算出擬合函數的曲率和平均曲率。

3結論

由于傳統的接觸式測量會對磁石的表面造成損壞，本文提出了一種基于線結構光的磁石質量的新型檢測方案。檢測系統主要利用合格磁石表面曲率固定不變來判定磁石質量是否合格，根據像素坐標和世界坐標的對應關系，來確定磁石的位置坐標，當判斷出不良品時，分離設備根據相應的延時分離出不良品。

采用本文提出的新型檢測方案，對磁石測量過程中到達了零損壞的結果，這點是傳統的接觸式測量所無法實現的。同時，在實驗中線結構光的檢測準確率到達99.9%，符合工業生產的需求。但是，在算法分析上可以做進一步優化，提高算法效率，到達在一秒內可以處理更多幀的圖像，提高工業檢測的效率。

參考文獻

[1]無錫遠創科技有限公司.磁石檢測機：CN201620656865.8[P].2017- 02-22.

[2]賴俊霖.基于摩爾光柵和神經網絡的面結構光三維測量技術研究[D].重慶：重慶大學，2019.

[3]龐兆智，韓雷，邵華，等.基于線結構光的大型螺紋在線測量與重構方法研究[J].工具技術，2021，55（3）：81-85.DOI：10.3969/j.issn.1000-7008.2021. 03.016.

[4]潘海鴻，徐大斌，王耀瑋，等.基于線結構光的發動機缸蓋表面字符識別[J].組合機床與自動化加工技術，2021（6）：63-66.DOI：10.13462/j.cnki. mmtamt.2021.06.015.

[5]楊毅.基于線結構光的路面高程測量關鍵技術研究[D].四川：西南交通大學，2020.

[6]劉浩浩，殷鳴，王宗平，等.基于線結構光的葉片型面特征檢測方法研究[J].中國測試，2021，47（2）：6-12.DOI：10.11857/j.issn.1674-5124.20200601 04.

[7]莊仁誠，陳鵬，傅瑤，等.列車車輪三維結構光檢測中的點云處理研究[J].中國測試，2021，47（2）：19-25.DOI：10.11857/j.issn.1674-5124.20200601 48.