（光学工程专业论文）基于虚拟仪器的几何尺寸非接触测量技术研究.pdf

一、 ， 指导教师签字： 摘要 t l l l l l l l l i i l i l l t ! l l l l i l li i l l l l l l t l ! f l l ll l t l u l y 17 5 0 0 2 9 基于虚拟仪器的非接触视觉检测技术具有准确性高、性价比高、可靠性高等特点，是 测量技术发展的重要方向之一。圆形特征零件的检测也是工业加工检测的一个重要任务。 针对接触法难以实现的对软材质零件进行测试的情况，本文利用虚拟仪器技术、机器视觉 技术与图像处理技术相结合的方法，开发了一套非接触式的几何尺寸测量系统。 首先，研究了视觉系统的构成原理以及硬件参数的配置。根据系统的技术指标来完成 总体结构设计和硬件的配置，进而完成了图像采集的任务。 其次，采用快速中值滤波法对图像进行了平滑处理，然后利用拉普拉斯算子对图像边 缘细节进行了锐化，完成了图像的预处理。采用o t s u 阈值法对图像进行了二值分割，并 对分割后由于物体反光出现的空洞进行区域填充，然后基于形态学的方法去除了二值图像 边缘的毛刺，来提高边缘检测的精度。通过对传统边缘检测法比较，选取了s o b e l 算子提 取二值图像的单像素连续边缘，作为边缘点的粗定位；然后，利用z e r n i k e 正交矩亚像素 边缘检测算法，完成了边缘点的精确定位。 对圆形随机h o u g h 变换( r _ i - i t ) 进行了改进，利用选定候选圆圆心为中心的正六边 形窗白进行搜索限制，减少了运算时间；利用边缘的梯度方向信息为约束条件限制检索对 象范嗣，减少了无效的运算量，加快了检测的速度。 最后，在l a b v i e w 的软件平台上结合m a t l a b 、i m a qv i s i o n 进行系统软件的设计 和调试。将不同功能的程序设计成单独的子功能模块，完成图像的处理、软质垫圈壁厚、 内孔圆度、软质挚圈同心度的测量。将软质挚圈截面直径测量结果与g b 3 4 5 2 1 _ 2 0 0 5 垫 圈标准尺寸值相比较，测量偏差在国标公差范围内，达到了技术指标要求，并对软质垫圈 的同心度误差和内孔圆度误差进行测量。最后对该系统进行了误差分析。从而实现了基于 虚拟仪器的软材质圆形零件的非接触测量。 关键词：虚拟仪器化机器视觉系统；l a b v i e w ；边缘检测；r h t 变换；尺寸测量 r e s e a r c ho nn o n c o n t a c tm e a s u r e m e n tt e c h n o l o g yo fg e o m e t r i c d i m e n s i o nb a s e do nv i r t u a ii n s t r u m e n t d i s c i p l i n e ：o p t i c a le n g i n e e r i n g s t u d e n ts i g n a t u r e ： 鲲 ，约濒 s up e r v i s o rs i g n a t u r e ：g 坳 a b s t r a c t b a s e do nv i r t u a li n s t r u m e n t ( v i ) o fn o n - c o n t a c tm e a s u r e m e n tt e c h n o l o g yh a sh i g h p r e c i s i o n ，h i g hs p e e d ，l o wc o s t ，a n dh i g hr e l i a b i l i t y ，i th a sb e c o m ea ni m p o r t a n tm e a s u r e m e n t t e c h n o l o g y i nt h ei n d u s t r i a lp r o c e s s i n g ，an o n - c o n t a c tv i s u a li n s p e c t i o ns y s t e mf o r c i r c u l a r p a r t si sv e r yu r g e n t ，b e c a u s ei t i sd i f f i c u l tt om e a s u r et h eg e o m e t r i cd i m e n s i o no ft h es o f t m a t e r i a l sc i r c u l a rp a r t sw i t hc o n t a c tt o o l s s o ，i nt h i sp a p e r , an o n c o n t a c tv i s u a li n s p e c t i o n s y s t e m f o rc i r c u l a rp a r t si sd e s i g n e db a s e do nv i ，m a c h i n ev i s i o na n di m a g ep r o c e s s i n g t e c h n o l o g y f i r s t ，t h ep r i n c i p l eo fv i s u a ls y s t e ma n dt h ec o n f i g u r a t i o no ft h eh a r d w a r ep a r a m e t e r sa r e s t u d i e d a c c o r d i n gt o t h es y s t e m st e c h n i c a lt a r g e t ，t h eg e n e r a ls t r u c t u r ed e s i g na n dt h e h a r d w a r ec o n f i g u r a t i o nh a v eb e e na c c o m p l i s h e d t h e n ，t h ei m a g ea c q u i s i t i o ni sc a r r i e do u t s e c o n d ，t h ei m a g es m o o t h i n gp r o c e s sa n di m a g ee d g es h a r p e n i n ga r ec a r r i e do u tb yu s i n g t h ef a s tm e d i a nf i l t e r i n ga n dl a p l a c i a na l g o r i t h m ，r e s p e c t i v e l y i m a g es e g m e n ti sp e r f o r m e db y u s i n go t s ua l g o r i t h m t h eh o l e si nt h eo b j e c ta r ef i l l e db ya r e a - f i l l i n gm e t h o d t oi m p r o v et h e a c c u r a c yo fe d g ed e t e c t i o n ，t h eb i n a r yi m a g ei sf i l t e r e db yu s i n gt h em o r p h o l o g i c a la l g o r i t h m b yc o m p a r i n gt h et r a d i t i o n a lm e t h o d so fe d g ed e t e c t i o n ，s o b e la l g o r i t h mi s c h o s et oo b t a i n c o n t i n u o u sa n ds i n g l e p i x e li m a g ee d g e sa st h er o u g he d g ep o s i t i o n a n dt h e ns u b - p i x e le d g e d e t e c t i o nb a s e do nt h ez e r n i k em o m e n t si sc h o s et od e t e c te d g ea n dg e tt h em o r ea c c u r a t et a r g e t e d g ep o s i t i o n i n g t h i r d ，r a n d o m i z e dh o u g ht r a n s f o r m ( r u t ) f o rc i r c l ef e a t u r ed e t e c t i o ni si m p r o v e d t h e f a l s ee d g ea n dt h ec o m p u t i n gt i m ei sr e d u c e db yu s i n gar e g u l a rh e x a g o nw i n d o w , r e s p e c t i v e l y t h ea m o u n to fi n v a l i do p e r a t i o ni sr e d u c e da n dt h ed e t e c t i o ns p e e di sf a s t e rb yu s i n gt h ee d g e g r a d i e n td i r e c t i o ni n f o r m a t i o nt ol i m i tt h es e a r c hs c o p e f i n a l l y ，t h es o f t w a r es y s t e mi sd e s i g n e da n dd e b u g g e db yu s i n gt h el a b v i e ws o f t w a r e p l a t f o m lc o m b i n e dw i t hm a t l a b ，i m a qv i s i o n d i f f e r e n tf u n c t i o np r o g r a m sa r ed e s i g n e d i n t os e p a r a t es u b f u n c t i o nm o d u l e st oc o m p l e t et h ei m a g ep r o c e s s i n g ，t h et h i c k n e s so f t h ec i r c l e ， r o u n d n e s s a n dc o n c e n t r i c i t ym e a s u r e m e n t s c o m p a r e dw i t ht h er e a lv a l u eo fg b 3 4 5 2 1 1 0 0 5 ， t h em e a s u r e m e n te r r o ro ft h ec i r c l em e a s u r e m e n t sa r ew i t h i nt o l e r a n c es c o p e a n dt h e m e a s u r e m e n te r r o ro ft h ec i r c l er o u n d n e s sa n dc o n c e n t r i c i t ya r em e a s u r e d l a s t ，t h ee r r o ro f t h e s y s t e mi sa n a l y z e d a n dt h e nt h en o n c o n t r a c tm e a s u r i n gm e t h o do ft h es o f tm a t e r i a l sc i r c u l a r p a r t sh a sb e e na c h i e v e db a s e d o nv i k e yw o r d s ：m a c h i n e v i s i o nb a s e do nv i r t u a li n s t r u m e n t ；l a b v i e w ；e d g ed e t e c t i o n ； r a n d o m i z e dh o u g ht r a n s f o r m ；d i m e n s i o nm e a s u r e m e n t 目录 1 绪论1 1 1 研究的背景和意义1 1 2 视觉检测系统的国内外研究现状3 1 2 1 机器视觉原理3 1 2 2 机器视觉技术在尺寸检测方面的应用4 1 2 3 基于虚拟仪器的机器视觉技术的发展状况6 1 3 研究的主要内容8 2 基于虚拟仪器的视觉检测系统的总体构成1 0 2 1 系统的总体结构设计及技术指标1 0 2 2 基于虚拟仪器视觉检测系统的硬件设计1 1 2 2 1 照明系统设计1 2 2 2 2c c d 摄像机1 4 2 2 3c c d 配套光学镜头的选择17 警 2 2 4 图像采集卡的选择。1 9 2 3 虚拟仪器技术2 0 2 3 1 虚拟仪器的硬件系统一2 0 2 3 2 虚拟仪器的软件系统2 1 2 3 3 基于虚拟仪器的视觉系统的软件开发平台的确定2 2 2 4 本章小结2 3 ：， 3 基于虚拟仪器视觉检测系统的数字图像处理算法研究2 4 3 1 图像的预处理2 4 3 1 1 图像的平滑2 4 3 1 2 锐化2 7 3 2 图像的阈值分割2 8 3 2 1o t s u 算法2 8 3 2 2 双峰算法2 9 3 2 3o t s u 算法与双峰算法相比较3 0 3 2 4 区域填充一3 0 3 3 数学形态学的处理j 3 l 3 3 1 腐蚀与膨胀一3 1 3 3 2 开启和闭合3 2 3 3 3 数字形态学滤波的处理3 3 3 4 图像的边缘提取3 3 3 4 1 梯度算子法3 3 i 3 4 2 二阶微分检测算子。3 5 3 4 3c a n n y 算子法。3 6 3 4 4 亚像素边缘检测法3 7 3 5 本章小结3 8 4 软质垫圈的圆特征参数检测4 0 4 1 传统h o u g h 变换圆检测的原理4 0 4 2 改进的基于r h t 的圆的检测算法4 l 4 3 旋转法检测圆的特征参数4 4 4 4 圆度评定4 6 4 5 本章小结4 8 5 视党检测系统的实现4 9 5 1 测量系统的软件设计思想及总体流程4 9 5 2 系统的各个功能模块5 0 5 2 1 图像采集模块5 0 5 2 2 图像处理模块5 1 5 3 标定模块设计。5 8 5 4 尺寸参数检测模块设计6 0 5 4 1 软质垫圈的基本特征参数的测量6 0 5 4 2 圆度检测。6 0 5 4 3 同心度检测6 1 5 4 4 软件系统的图像测量模块6 2 5 4 5 数据分析模块设计6 3 5 5 误差分析6 5 5 5 1c c d 相机的透镜畸变误差6 5 5 5 2c c d 相机及光学镜头引入误差6 6 5 5 3c c d 相机光轴与零件表面不垂直误差6 6 5 5 4 图像处理误差6 7 5 6 本章小结6 7 6 结论6 9 6 1 结论6 9 6 2 展望6 9 参考文献7 1 攻读硕士学位期间发表的论文7 5 致谢7 6 学位论文知识产权说明7 7 学位论文独创性声明7 8 附录7 9 统的成本占系统总成本的比例也越来越大，它是保证现代工程装备系统中实际性能指标和 正常工作的重要手段，是保持先进性能及实用水平的重要标志。测量的精度和效率在一定 程度上也决定了制造业乃至科学技术的发展水平【l 】。 形态尺寸检测是工业检测中的一部分，其内容包括结构尺寸、形状误差检测等。传统 的形态尺寸检测手段主要是人为利用简单的设备对零件的尺寸与形位公差进行测量。主要 包括：卡尺、量规、万能工具显微镜、轮廓仪、三坐标测量机等，这些传统的检测手段在 工业生产中发挥了巨大的作用，但随着现代工业生产的发展和进步，特别是在一些高精度 产业，传统的检测手段已不再满足生产的要求。卡尺、量规等测量时虽然简单、快捷，但 是需要测头与物体表面的接触，对工件的表面可能会造成一些磨损，并且测量效率低、数 据少，信息分散，精度低。而万能工具显微镜、轮廓仪等检测手段虽有着较高的精度，但 要求必须在特定的设备、环境下进行检测，不但劳动强度大，效率不高，并且其检测过程 同生产过程是分离的，而这与现代工业生产所要求的实时控制、在线检测是不符的【2 】。 而在我国现有的企业中，有很多的企业目前仍采用传统的接触式的人工测量方法来进 行几何尺寸的检测，这样就很大程度上限制了测量效率，并且花费在几何尺寸检测上的时 间和人员数目是相当可观的，其中一些人为的误判等因素，直接影响着产品成本与质量， 因此，传统的接触式的几何尺寸的检测严重影响了工厂生产的效率和经济效益【3 】。再者， 事实上，许多几何尺寸检测的工序，不仅需要观测到物体的外形，也需要检测到物体的准 确数据比如：零件的宽度、圆孔的直径、内孔的圆度、同心度等，这些都很难人工快速完 成。除外，一些工厂环境以及危险的工作环境都不适宜进行人工接触式几何尺寸测量。由 上述可知，非接触测量和高效率测量必然是成为新世纪精密测量技术的一个重要发展方向 【4 】 o 这时，人们开始考虑进行非接触式的几何尺寸测量，即将计算机的快速性、可靠性、 以及结果的可重复性，与人类视觉功能的高度智能化和抽象能力相结合，代替人眼做出判 断，由此产生了机器视觉系统的概念【5 】。机器视觉系统即是指通过机器视觉产品( 即图像 获取装置分为c m o s 和c c d 两种) 将被摄取的目标信号转换成图像信号；通过图像 采集卡转变成数字信号；传送给专用的图像处理分析系统：图像分析系统再对这些数字信 西安工业大学硕士学位论文 号进行各种运算来抽取目标的特征：长度、面积、数量、位置等；进而根据判断的结果来 控制现场设备的动作，输出结果。它具有非接触性、高速性、准确性等传统人工接触式检 测没有的特点，能满足非接触几何尺寸测量的要求 6 1 。 但是传统的机器视觉系统重大的缺点就是编程十分困难，难以改动。改变这种局面的 方法就是使用更灵活的软件编程工具，使用功能更为便捷的处理方法。目前国内的机器视 觉工业检测设备的应用也越来越多，但其中绝大部分机器检测设备都是进口产品，并且这 些设备价格都非常昂贵f 7 1 。大部分的企业仍不具有购买价值昂贵的进口设备的能力，他们 迫切期待的是质优价廉的国产机器视觉设备。再者，现有的视觉系统大多以采用昂贵的专 用硬件设备为主，而这些设备通常是以高速d s p 芯片或者是专用的c p u 为核心1 8 j 。这种 设备针对不同的应用场合需要设计出不同的专用电路，利用c 或v c 等语言对d s p 芯片 进行编程，使得整个视觉系统的开发，周期长，工作量大，成本高。由此可知机器视觉技 术在必须要实现高精度化的同时，也迫切的需要实现高速化和高效率化 9 1 。而机器视觉系 统的高效率、高精度，通常要在速度上做出牺牲。因此机器视觉技术的发展就是要消除这 种运行速度与系统功能上的矛盾，使高性能和低价位不再相互排斥。因此工业的发展急需 要一种性价比高的工业视觉系统的出现i l 。 基于上述趋势的发展，虚拟仪器技术是计算机技术与仪器技术深层析结合的产物，是 一个全新的概念，它的出现开辟了测试领域的新篇章。在2 1 世纪虚拟仪器不仅将成为测 控仪器的发展方向，而且将在许多领域内逐步取代传统硬件化仪器。因此，出现了基于虚 拟仪器的几何尺寸非接触检测技术。它是将虚拟仪器技术、图像处理技术与机器视觉技术 相结合，以软件为开发平台，对物体几何尺寸进行非接触测量。作为一种以p c 机软件开 发为核心的新型的测控仪器系统，虚拟仪器具有功能强、测试精度高、测量速度快、自动 化程度高、灵活性强、人机界面优异等很多优点。虚拟仪器的很多界面控件与操作都是模 拟了现实世界中的仪器，因此虚拟仪器的核心概念即是“软件即仪器一。因此基于虚拟仪 器开发的几何尺寸非接触测量系统，一方面省去大部分昂贵的硬件设备，另一方面，使用 l a b v i e w 语言进行编程，开发视觉应用系统的速度要比使用其他编程语言快很多，因此 可以改变传统机器视觉系统开发周期长、工作量大、成本高的局面。同时，随着p c 系统 处理能力的飞速提高，成本的不断降低，依赖于p c 技术的基于虚拟仪器的几何尺寸非接 触测量系统的处理能力、性价比也随之提高。因此基于虚拟仪器的机器视觉测量系统代表 了机器视觉测量系统的发展方向，是一种性价比高的机器视觉测量系统l l l j 。 总之，基于虚拟仪器的几何尺寸视觉检测技术作为一种新兴的技术，改进了目前传统 机器视觉设备昂贵、开发工作量大、周期长、编程速度慢等的困难局面。该技术研究将虚 拟仪器技术与图像处理技术与机器视觉技术相结合，以软件为核心，建立了一种性价比高 的机器视觉检测系统，因此具有非常重大的意义，并且会得到越来越广泛的应用。 2 1 绪论 1 2 视觉检测系统的国内外研究现状 1 2 1 机器视觉原理 人类对客观世界的观察和认知主要是通过视觉、听觉、触觉和嗅觉等感觉器官来完成 的，但这些外界获取的信息约有8 0 来自于视觉系统。其中，视觉对于人类来说是一种 重要的能力i l 引。在人类漫长的生产活动中，人们发明创造了许多的机器来代替或辅助人 类完成各种各样的生产实践活动。因此，人们也在努力的创造机器模仿人类视觉感知外界， 从而将人们从人为肉眼的视觉劳动强度中解脱出来。因此，就产生了一种如何让机器拥有 类似于人类视觉功能的这样的科学技术，这就是机器视觉【1 3 】。 随着科学技术的发展与进步，摄像机也能像人眼一样来捕捉外部的世界，而计算机也 已经可以用来模拟人脑中的一部分活动。那么，机器视觉就是研究利用将摄像机和计算机 相结合来模拟人的大脑和眼睛，从而实现人们对客观环境的感知、识别、理解、跟踪和测 量等任务。机器视觉即是用机器来代替人眼做出判断和测量，机器视觉系统的工作过程大 致可以分为以下几部分：首先，采用光学系统( 数码相机、c c d 摄像机或者其他图像采 取设备) 摄取检测目标并转化为图像信号，传送给专门的图像处理系统；在图像处理系统 中再利用先进的计算机硬件与软件技术对数字图像信号中包含的信息运用不同的算法进 行处理和计算，从中获得对执行数据有重要影响的图像要素，并由此实现对图像和目标的 描述、灰度分布图、模式识别等多种功能；然后将数据传送到控制程序，根据结果输出数 据、显示图像、发出指令、筛选出好坏、数据统计及根据执行机构中预先设定的控制指令 完成位置调整等自动化流程。图1 1 表示出机器视觉系统的一般过程【1 4 1 。 图1 1 机器视觉系统的基本结构 由此可见，视觉系统一般包括三部分：图像的获取( 光源、光学系统、c c d c m o s 相机) 、图像分析处理单元( 或图像采集卡) 、输出判决与控制单元( 监视器、通讯输出 设备等) 1 1 5 】。 3 西安工业大学硕士学位论文 随着图像处理和传输技术的不断提高，以及计算机技术水平的日新月异的快速进步， 机器视觉在生产过程中的研究及应用领域也越来越广泛。现在机器视觉也已经非常广泛的 应用于农业、工业、遥感、商业、医学、军事等方面。与此同时，机器视觉在理论研究上 也迅速的发展。机器视觉作为一个迅速发展的新领域涉及到了许多门学科，主要包括：人 工智能、神经生物学、心理物理学、光学、模式识别计算机科学、图像处理、图像理解等。 由此可见，机器视觉是- f 7 多学科交叉的边缘科学，而且它是以数字图像处理技术作为理 论和方法的基础。 1 2 2 机器视觉技术在尺寸检测方面的应用 机器视觉最早起源于上世纪5 0 年代，人们那时开始研究二维图像的统计模式识别。 6 0 年代起，g u z m a n 首先广泛利用启发性知识进行图像理解，r o b e n s 也开始进行三维机 器视觉的研究。7 0 年代，美国自然科学基金会采用了1 2 8 1 2 8 像素的摄像机和3 2 k 字节 存储器的计算机建立了最初的机器视觉系统，这标志着机器视觉系统发展的开始。同期， 日本也成功的将机器视觉系统应用于印刷电路板的检测。7 0 年代中期到8 0 年代初期，在 美国麻省理工学院，m a r r 教授进行了视觉理论方面的研究，提出了第一个比较完整的理 论框架机器视觉理论，从对视觉信号本身的处理和理解出发，建立起一个通用的视觉 系统，从此以后机器视觉进入了真正的实用性研究。进入8 0 年代，机器视觉开始了全球 性的研究热潮，机器视觉理论算法的研究发展迅猛，新观点、新概念和新理论蓬勃发展不 断涌现，它是随着计算机技术和超大规模集成电路的飞速发展而出现的一项新兴技术。9 0 年代，在工业发达国家，机器视觉在工业生产中广泛应用，这也使得它成为计算机集成制 造系统( c i m s ) 中最重要的组成部分之一。机器视觉检测技术具有快速高效、非接触等 特点，同时它有效的利用了计算机的运算、重复性、存储和网络等功能。近年来，机器视 觉仍然是个非常活跃的研究领域，并且也获得了突飞猛进的进展，其应用已经深入到工业、 农业、军事、航空、医学等领域，对于提高这些领域的工业检测的质量、效率、自动化、 智能化程度等起到了重要的作用【1 6 1 。 国外利用机器视觉进行非接触几何尺寸测量在1 9 7 2 年就有报道，到8 0 年代中期就已 经应用相当广泛，而机器视觉检测技术研究在我国从上世纪九十年代才逐步开始，目前， 也已逐渐渗透到各行各业。国内一些研究机构或企业也开发了机器视觉函数库或者系统软 件开发平台，提供一些常用的算法和工具进行非接触测量。机器视觉尺寸检测仪器是由 c c d 图像传感器、信息处理、光学系统、微机数据采集及处理系统构成的，它的优越性 和使用范围是现有的机械式、电磁式量仪、光学式都无法比拟的。随着像素细分技术和边 缘检测技术的发展，基于机器视觉的尺寸检测技术比起传统的形状尺寸测量技术，可以满 足测量精度高、速度快、非接触式及动态的自动检测、实时分析、实时控制的要求，使得 加工、检测和控制融为一体成为了可能。在有关零件几何尺寸的检测方面的优点以及应用 成果主要有： ( 1 ) 对于现代工业大型零件尺寸的加工，它不但要求测量精度要高来保证加工精度， 4 1 绪论 而且还要求在线实时检测，这些是传统的检测技术难以满足的。而对于大型的结构尺寸， 传统的测量方法是采用直接法，需要标准件或大尺寸导轨，成本高，精度低。而基于图像 检测技术的机器视觉系统，清华大学研制了热轧异型钢材截面尺寸的在线检测系统。而马 鞍山钢铁股份有限公司和包头钢铁学院也共同研制了热轧钢件几何尺寸在线测量系统。重 庆大学利用多面阵c c d 协同测量的方法，可以解决较大尺寸物体( 3 0 - - 4 0 m ) 的精密测 量。同时也有武汉测绘科技大学光电学院研制的利用面阵c c d 对用于冷轧的钢板长宽尺 寸进行在线实时测量，此系统首先对零件的不同部位进行拍摄，可得到多幅局部重叠的图 像，接着根据图像之间的信息冗余完成图像的拼接，可得到零件的完整图像，然后再对拼 接后的图像进行分析，这样就可以得到零件完整的结构尺寸【1 7 】。这种测量方法不仅快速、 简单、经济，同时也能够达到工业所要求的测量精度。 ( 2 ) 那些无法确切的用解析几何的方法描述的曲面被称为异形曲面或者是空间自由 曲面，比如飞机、汽车、火箭、家用电器等的复杂外观造型，这些曲面的高精度检测技术， 也成为近年来人们的研究热点。传统的检测方法有：手i n 量法、机器人测量法、三坐标 机测量法、经纬仪组合测量法等。运用传统的手工测量法，其速度慢，要求重复调整，并 且成本高，现在己逐渐在实践中被淘汰。迄今为止，对于异形曲面的高精度测量，仍以三 坐标机测量法为主，但该方法存在这样的问题，它需要将工件置于工作台上，以至于工件 的重量和大小都受到了限制。因此，传统方法进行测量不能满足现代工业在线检测的要求。 如果结合图像检测技术，利用结构光将光点、光条或光面投射到曲面上，由摄像机得到结 构光的图像，根据结构光在图像中的位置，就可以得到曲面轮廓的信息，接着对结构光图 像进行分析，就可以得到空间自由曲面的轮廓信息，测量速度明显优于传统方法，其测量 精度也与三坐标机检测法相纠博】。 ( 3 ) 微小尺寸的测量方面，在对光学加工中镀层的厚度，机械加工中管、圆柱中的 小孔、小球面、细丝等等进行检测时。传统的测量方法中，采用万能工具显微镜时容易受 测头形状、大小以及测力的影响，采用激光衍射方法时对测量环境要求苛刻，而且二者都 只能测量比较简单的结构尺寸比如薄带宽度、细丝的直径等，而对于较复杂的微结构尺寸 比如光纤等透明、易变形的目标是无能为力的【1 9 】。而机器视觉系统是基于图像检测技术 的视觉系统，具有高的测量效率，并且由c c d 来采集图像，摄像系统的分辨率及放大倍 数决定了测量的精度和范围，如果调节摄像系统的放大倍数就很容易实现更高量级范围的 测量，并且具有较高的测量精度。国内天津大学开发的高精度c c d 光电测径机器视觉系 统，能够数字化显示测量结果，并对不合格产品进行自动筛选，对直径在0 8 8 m m 之间 的被测尺寸零件，单点测量时间不超过5 秒，测量精度可以达到0 0 0 3 r a m 。针对微尺寸， 重庆大学研制的微尺寸精密检测系统可以达到微米级的测量精度。 ( 4 ) 对于结构复杂的零件比如铝板、钢板等在生产过程中出现的孔洞的检测，齿轮、 螺纹、凸轮等，它们参数众多、形状复杂。采用传统的一些专用仪器，如3 0 1 万能齿轮测 量机等，它只能在专用的检测台上对零件进行尺寸检测，虽然能够自动连续测量，检测精 西安工业大学硕士学位论文 度也较高，但是它的测量过程非常复杂，并且成本也是非常的昂贵。但若采用传统的一些 常规通用仪器来检测，检测的效率和精度都比较低。对于齿轮、螺纹、内部孔洞等这些具 有复杂轮廓的零件，利用基于图像检测的机器视觉技术，合肥工业大学精密仪器院系，提 出了在螺纹零件上进行孔中心距的测量方法，可达0 0 3 5 m m 的精度。它的优势在于采 用了基于图像检测的机器视觉系统中，根据一幅或多幅图像，经过拼接和重构后就可以获 取复杂结构的轮廓信息，并可以模拟仪器做出形象的用户界面1 2 u j 。 总之，机器视觉尺寸检测系统对于在工业生产过程中的检测具有高速、测量精度高、 在线实时等优势，并且正广泛的应用于实际的生产中。 1 2 3 基于虚拟仪器的机器视觉技术的发展状况 机器视觉系统若要更加准确、可靠，就要以一定的速度牺牲作为代价的，因此机器视 觉技术的发展就是要消除这种高性能、高速度和低价位之间的这种排斥关系。机器视觉的 发展应趋向于以下几个方面： 首先，要求平台发生变化。传统的机器视觉系统是为了获取和处理图像而专门设计的 嵌入式系统，这种专用的高度用户化的操作系统，使得机器视觉系统操作困难，并且成本 非常昂贵。那么改变这一现状就是以基于w i n d o w sn t 的系统代替那些专用的技术。 其次，传统的机器视觉系统有一个非常重大的缺点就是编程十分困难而且难以改动。 改变这种局面的方法就是使用更灵活的编程软件，使用功能更为便捷的处理工具。 最后，u n i x 、d o s 和专用的操作系统都具有不同操作界面，通常需要熟练的操作 员来操作它们。那么基于w i n d o w s 的通用界面，并且向开放的标准靠拢，机器视觉系统 的人机界面才能更加易于使用，更加友好j 。 作为一种以p c 机软件开发为核心的新型的测控仪器系统，虚拟仪器具有功能强、测 试精度高、测量速度快、自动化程度高、灵活性强、人机界面优异等很多优点。虚拟仪器 的很多界面控件与操作都是模拟了现实世界中的仪器，因此虚拟仪器的核心概念即是“软 件即仪器 2 2 1 。 因此本课题将虚拟仪器技术、图像处理技术与机器视觉技术相结合，以软件为开发平 台，对物体几何尺寸进行非接触测量。它一方面省去了传统机器视觉系统中大部分昂贵的 硬件设备，另一方面，传统机器视觉系统使用c 或v c 等语言进行编程，因此就使得整 个视觉系统的开发周期长、工作量大、成本高，而虚拟仪器化的视觉系统，使用l a b v i e w 语言进行编程，开发视觉应用系统的速度要比使用其他编程语言快很多，因此可以改变传 统机器视觉系统开发周期长、工作量大、成本高的局面。同时，虚拟仪器化的视觉系统还 依赖p c 这一更新换代飞快的技术。因此随着p c 系统处理能力的飞速提高，成本的不断 降低，基于虚拟仪器的几何尺寸非接触测量系统的处理能力、性价比也随之提高。因此基 于虚拟仪器的机器视觉测量系统代表了机器视觉测量系统的发展方向，是一种性价比高的 机器视觉测量系统。 而随着人们对基于虚拟仪器的机器视觉非接触检测系统认识的加深，在国外，对这个 6 件表面缺陷的实验。t h r o o pj a 和p e h k u g l e rc t e 针对圆环型零件在l a b v i e w 平台下开 发了零件几何尺寸测量系统，并且利用n i 公司的图像采集卡来采集图像，与开发平台 相匹配，通过对此实验系统的研究，证明了以虚拟仪器为开发平台的几何尺寸非接触测量 系统具有较高的精度。瑞士施坦海尔公司进行了手机接口电路板组件基于虚拟仪器视觉检 测系统的开发，这一系统利用l a b v i e w 7 1 为开发平台，采用n i 公司功能强大的图像处 理软件包，在较短时间内就开发出了一套性价比较高的工业视觉检测系统。随后 m o l a m p h yt o m 设计了一个非接触的基于虚拟仪器的精密测量系统，该系统使用虚拟仪器 技术有效实现了前面孔位视觉测量系统中的边缘检测、图像处理分析以及圆心识别等任务 洲 。 在国内，基于虚拟仪器的机器视觉非接触测量系统的研究有：上海交通大学自动化测 控中心采用测量点序列进行最小二乘法拟合对机械零件的几何尺寸进行检测，拟合出了圆 或直线的参数的估计值。中国计量学院研究的曲轴测量机，可以测量多种多样复杂形状尺 寸的轴类零件，其原理是采用光电测量方式，利用传感系统的非接触式，在测量时不接触 工件的运动部件。浙江工业大学利用基于虚拟仪器的机器视觉系统进行了零件表面破损的 检验。大连理工大学与武汉理工大学合作研究开发了基于分形理论的视觉检测系统，该系 统利用n i 公司的p x i 系统和c v s 紧凑视觉系统为硬件，并且已经成功应用于质子交换 膜燃料电池气体的扩散核心材料的生产线上。我国暨南大学针对目前印刷电路板组装件 ( p c b a ) 检测存在的问题，提出了一种新的检测方式即：它以l a b v i e w 7 1 为开发平台， 以进行的实际检测项目为目标，运用虚拟仪器技术，将软件工具平台与硬件设备相结合进 行检测，从而提高了p c b a 视觉检测技术的精度和效率。飞利浦移动显示系统公司工程 师也研发了基于虚拟仪器的机器视觉精确检测系统，该系统实现了对移动电话的液晶显示 屏的机器视觉自动检测。可见，用虚拟仪器作为视觉检测系统的开发已经逐步开始发展起 来。 7 两安工业大学硕士学位论文 由上可知，对于基于虚拟仪器的测量系统的开发研究和利用的迫切性主要体现在以下 几点： ( 1 ) 机器视觉系统以图像处理算法为核心，而目前对图像处理算法的研究很多，但实 际应用少。 ( 2 ) 目前对于软性材料零件尺寸的测量基本属于手工或半手工状态，利用虚拟仪器技 术与图像处理技术相结合进行软质零件尺寸的测量几乎没有。 ( 3 ) 面对国内出现的大量的需求性价比高的工业视觉检测设备的情况，可以估计在今 后的几年中，专门从事此类产品开发生产的国内厂商会越来越多的涌现，并且一部分厂商 还有望可以形成系列化和批量化生产设备的能力。由此可见，工业的发展迫切的需要基于 虚拟仪器的视觉系统技术的研究开发。 总的来说，由于计算机技术的快速的普及与发展，以及机器视觉技术和虚拟仪器技术 的逐步推广发展，则将会出现越来越多的大中型企业可以采取自主开发的方式，研制适合 本企业工业生产线上性价比高的基于虚拟仪器的专用机器视觉检测设备。而本课题的目的 就是研究出高性价比的虚拟仪器化的几何尺寸工业视觉测量应用系统。目前，机器视觉技 术已经广泛的应用于生产生活中，而国内却属于空白阶段，因此该课题的研究是非常有实 际意义，并会有很大的发展前途。 1 3 研究的主要内容 在工业生产的制造过程中，圆孔、圆球、圆柱等这些带有圆型特征的零件，都是工业 加工零件所具有的基本特征之一。因此，对于圆形几何尺寸特征的检测也是工业加工检测 时的一个重要任务【2 5 1 。为了改变目前软材质零件尺寸游标卡尺等工具难以精确测量的状 况，本课题以软质垫圈为主要研究对象，探索利用虚拟仪器技术与机器视觉技术相结合， 进行非接触几何尺寸测量的理论和方法的研究，来代替传统接触式的卡尺等工具难以精确 检测的局面。 本课题利用l a b v i e w 虚拟仪器软件开发平台，根据零件本身的特征，构建了一个柔性 好、效率高的专门针对圆形软质垫圈零件的工业视觉尺寸检测系统，适应于圆形特征零件 的测量，此系统能识别出零件中的圆特征及检测圆的特征参数包括内径、外径、壁厚、圆 度、同心度等。 主要研究内容如下： 分析视觉系统的结构组成与硬件参数的配置，并根据系统的技术指标来完成总体 结构设计和硬件的配置。硬件包括：光源、照明方案的设计、镜头和c c d 的选型、图像采 集卡的配置。 利用虚拟仪器技术，在l a b v i e w 的软件平台上进行系统软件的设计和调试，建 立人机交互的界面。系统软件的设计采用模块化设计的思想，将不同功能的程序设计成单 独的子功能模块，它主要包括图像的采集模块、图像的处理模块、图像的分析与测量模块、 8 1 绪论 图像的标定模块、尺寸数据的分析模块。 对图像处理中的滤波及边缘检测方法进行研究，通过具体的实验比较它们对软质 垫圈的图像处理效果图，找出适合圆形零件预处理的最佳方法。 研究圆形特征的随机h o u g