（机械电子工程专业论文）汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线检测系统的研究.pdf

长春工业大学硕士学位论文 摘要 在我国，一直以来依靠人工的方法对装配工艺孔数目和位置进行检测，如今这种 传统的检测手段已经无法满足生产柔性和自动化程度的需求。基于计算机视觉检测 ( a v i ) 技术在检测系统的智能化、柔性、快速性等方面较接触式检测方法具有更大的 优越性。因此，开发基于图像处理的装配工艺孔自动检测系统具有很大的实际意义。 本文针对工业现场对纵梁装配工艺孔检测的具体要求，设计了一套基于机器视觉的纵 梁装配工艺孔自动检测系统。本文首先介绍了机器视觉的发展、现状、新趋势以及在 各方面的应用。介绍了利用机器视觉对纵梁装配工艺孔检测的一般方法和系统硬件和 软件构成。在硬件上，选用了能自适应调整光强的环形冷光源；设计一个自动化的传 感器控制装置，检测汽车纵梁的到来。在软件上，详细论述和比较了图像处理和分析 所用到的图像去噪、边缘检测、图像复原、图像拼接、特征提取以及模式识别等多种 算法，在总结现有的算法的基础上，对其不足进行了改进，根据纵梁装配工艺孔图像 的实际情况采用了一些实用有效的算法。为了在滤除图像脉冲噪声的同时能很好地保 持图像的细节，提出了新的基于噪声点检测的脉冲噪声滤波算法。研究了纵梁装配工艺 孔的轮廓提取与边缘加强，提出了针对装配工艺孔图像快速边缘检测的改进r o b e r t s 算 法，取得了良好的快速性和较好的检测效果。仔细分析了匀速直线运动模糊图像，提出 了维纳滤波的图像复原方法。 本文针对检测系统在一定分辨率的情况下，c c d 摄像机一次检测的范围受到限制， 影响检测速度的问题，提出在检测系统中添加图像拼接技术。本文详细叙述了数字图 像拼接的全部过程。重点阐述了特征点提取和匹配、图像间点变换的估计和图像融合 这三项图像拼接过程中的关键技术。针对特征点提取和匹配采用了h a r r i s 角检测算子 和特征点邻域灰度互相关法；针对图像间点变换的估计，采用了l m 算法；对于图像 融合，使用了多分辨率样条法进行颜色过渡，有效地进行了图像的平滑拼接。 利用v c + + 作为平台，开发了一套图像处理及识别软件系统，对图像进行特征提取 和特征比较，自动检测出装配孔数目、直径和位置，最终可以实现对不合格纵梁的自 动标记和分拣。 。 本文所设计的自动检测系统，较好的满足了生产的实际需要。实验证明，计算机 检测具有更强的可行性和准确性，并取得比较满意的效果。 关键词：机器视觉光源传感器图像拼接 长春工业大学硕士学位论文 a b s t r a c t i nc h i n a , t r a d i t i o n a li n s p e c t i o nf o rt e c h n o l o g i ch o l e so fc r o s s b e a mi sb ym a n u a lw o r k n o w , w h i e l ac ：a n ts a t i s f yt h er e q u i r e m e n to fi n d u s t r ya u t o m a t i z a t i o na n df l e x i b i l i t y a v i t a k e sm o l ea d v a n t a g e si ni n t e l l i g e n c e 、f l e x i b i l i t ya n ds p e e do fi n s p e c t i o ns y s t e mt h a n c o n t a c t e di n s p e c t i o n t h e r e f o r e ，d e v e l o p i n gas o t t w a r es y s t e mb a s e do ni m a g ep r o c e s s i n g a n da n a l y s e sf o ra u t o m a t i ct e c h n o l o g i ch o l e so fc r o s s b e a mt e s th a sg r e a tm e a n i n g s f o rt h e c o n c r e t er e q u e s tf o ri n s p e c t i o no ni n d u s t r ys p o t , t h ep a p e rd e s i g n e da na u t o m a t i cd e t e c t i o n f o rt h et e c h n o l o g i ch o l e so fc r o s s b e a mb a s e do nm a c h i n ev i s i o nt e c h n o l o g y t h em a c h i n e v i s i o nd e v e l o p m e n tc o u l $ e 、a c t u a l i t y 、n e wt r e n da n dt h ea p p l i c a t i o nf o rav a r i e t yo f f i e l d si s p r e s e n t e d g e n e r a lm e t h o d sa n dt h eh a r d w a r ea n ds o f t w a r ec o n s t r u c t i o no fm a c h i n ev i s i o n o ft h eh o l e so fc r o s s b e a mi si n t r o d u c e d o nh a r d w a r e ，s e l e c t e dr i n gt y p ec o l di l l u m i n a t i o n t h a tc a na u t o m a t i ca d j u s ti n t e n s i t yo fl i g h t d e s i g n e dt h a taa u t o m a t i cc o n t r o ld e v i c eo f 8 e i i s 0 1 d e t e c t e dt h a tt h ec r o s s b e a ma r r i v e d o ns o t t w a r e ，i ts t r e s s e do ni n t r o d u c i n gm a n y a l g o r i t h m so f i m a g ep r o c e s s i n ga n da n a l y s i ss u c ha si m a g ed e n o i s i n g , e d g ed e t e c t i o n , i m a g e r e s t o r a t i o n , i m a g es t i t c h i n g ，f e a t u r ee x u a e t i o n ，p a t t e r nr e c o g n i t i o na n d s of o r t h w eu s eal o t o fe f f e c t i v ea l g o r i t h m sb a s e d0 1 1c o n c r e t ep r o b l e mf o r c r o s s b e a m i no r d e rt oa c h i e v ev e r y g o o di m p u l s en o i s ec a n c e l l a t i o n 鹪w e l l 船p r e s e r v i n gi m a g ed e t a i l s an e wf i l t e r i n g a l g o r i t h mf o rr e m o v a li m p u l s en o i s eb a s e do i ld e t e c t i o no fn o i s ep o i n t s t h ec o n t o u r e x t r a c t i o na n de d g ee n h a n c e m e n to ft h et e c h n o l o g i ch o l e so fc r o s s b e a ma r ei n v e s t i g a t e d t h e nan o v e lf a s te d g ed e f e c t i o na l g o r i t h mo f b i n a r yi m a g ei sp r o p o s e d i m p r o v et h er o b e r t s o p e r a l o rf o rc o a lg a n g u ei m a g ep r o c e s s i n g t h ee x p e r i m e n tr e s u l tr e v e a l st h a tt h ep r o p o s e d a l g o r i t h mi se f f i c i e n ta n dp r a c t i c a b l e c a r e f u l l ya n a l y z es t r a i g h tl i n em o t i o nw i t hc o n s t a n t v e l o c i t y , p u tf o r w a r da m e t h o dt ow i e n e rf i l t e r w i t ht h ed e f i n i t er e s o l u t i o nr a d i o f i e l do fv i s i o no fc c dv i d i e o ni sl i m i t e dt h a ta f f e c t t h es p e e do fd e t e c t ，8 0i m a g es t i t c h i n gi sp u tf o r w a r dt oi m p r o v er a t ea n dp r e c i s i o no f i n s p e c t i o ns y s t e m i nt h ed i s s e r t a t i o n , t h ew h o l ep r o c e s so fc u g i t a li m a g em o s a i ci s i n t r o d u c e d , t h r e ek e yt e c h n o l o g i e sf i r ee m p h a t i c a l l ye l a b o r a t e di nt h ep r o c e d u r eo fi l l l a g e s t i t c h i n gw h i c hi n c l u d i n ge x t r a c t i n ga n dm a t c h i n gf e a t u r ep o i n t s ，a n de s t i m a t et h ep o i n t t r a n s f o r m a t i o nm a t r i xb e t w e e nt w oi m a g e sa n d i m a g eb l e n d i n g o ne x t r a c t i n ga n dm a t c h i n g f e a t u r ep o i n t s ，t h i sp a p e ra d o p t e dh a r r i sc o m e rd e t e c t o ra n dl o c a ln e i g h h o r h o o d so ff e a t u r e s t h r o u r t hi n t e n s i t yc l r o $ $ c o r r e l a t i o nm e t h o d , o ne s t i m a t et h ep o i n tt r a n s f o r m a t i o nm a t r i x b e t w e e nt w oi m a g e s ，u s e dl m a l g o r i t h m a tl a s t ，t h eo p e r a t o ri su s e dt om a k et h ei m a g e s ，玎 长春工业大学硕士学位论文 m o s a i cs m o o t h a s e to fs o f t w a r es y s t e mw a sd e v e l o p e db yv c + + ，w h i c hc a ne x l r a c tt h ef e a t u r ea n d i n s p e c ta n dr e c o g n i z et h eh o l e s ，a c c o r d i n g l y , i n a p p r o p r i a t ec r o s s b e a mc a nb es e l e c t e da n db e s i g n e d n 坨a u t o m a t i cd e t e c t i o ns y s t e mf o rt h eh o l e so f c r o s s b e a mb a s e do nm a c h i n ev i s i o n t e c h n o l o g yc a nm e e tt h em a n u f a c t u r e rh a sb e e np r o v e dt h a tc o m p u t e ra u t o m a t i ct e s ti s m o r ef e a s i b l ea n dm o r ea c c u r a t eb ye x p e r i m e n t a t i o n 玑es a t i s f a c t o r yr e s u l t si sa c h i e v e d k e y w o r d s ： m a c h i n ev i s i o n ，l i g h ts o u r c e ，s e n s o r , i m a g es t i t c h i n g i i i 长春工业大学硕士学位论文 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作 所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经 发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中 以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。 论文作者签名：孪辆 e t 期：御年弓, e l2 0 日 长春工业大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 选题来源及意义 随着我国汽车工业的快速发展，作为汽车基础部件的底盘纵梁，需求量日益增加， 且品种、结构不断翻新，更新换代的速度越来越快。本选题来源于对一汽车身厂汽车 纵梁装配工艺孔检测的实际调研。我们在调研中得知，该厂的底盘每次换形时，底盘 上的装配工艺孔都不尽相同。目前，底盘上的孔加工有两种方法： 1 、采用模具冲孔进行加工，这种方法加工效率高、冲孔数目精确、不会出现加工 时丢孔现像，但是这种方法存在加工成本高的缺点，因为每一次换型纵梁的形状和尺 寸的变化都不大，有的甚至不变，只是孔的位置和数量发生变化。因此，采用模具加 工的方法将会大大的提高生产成本。 2 、用钻床加工纵梁装配工艺孔，采用这种方法将省去开模具的费用和时间，大大 降低生产成本，但是容易产生丢孔现象且难于检测。一旦产生丢孔，就会影响总装线 生产，造成经济损失。 目前国内汽车生产厂大多采用钻床加工纵梁装配工艺孔，采用人工目测的方法来 进行检测，由于每根梁上有3 0 0 多个孔，极易产生差错。根据我们多次到一汽车身厂 实地调研分析，拟采用机器视觉技术，对底盘纵梁装配工艺孔实现实时在线检测，自 动检测装配孔数目、尺寸和位置，并对检出的不合格产品自动分拣和标记。 当今国内外汽车工业迅猛发展，然而在现代汽车工业自动化生产中，带有高度重复 性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本 的同时，仍然不能保证1 0 0 的检验合格率。因此急需开发出一种快速、准确、科学的 检测系统来填补这一市场空白。拟采用机器视觉技术检测底盘纵梁的装配孔数目，不 仅可靠性高，检出率可达1 0 0 ，而且能够大幅度提高生产率，实现实时在线自动检测 和分离。该系统一旦研制成功，能够对我国汽车工业的发展起着积极的推动作用。 1 2 汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线检测技术的发展现状 1 2 1国内 在中国，在半导体及电子行业中，机器视觉的应用普及本身就属于新兴的领域， 再加之其产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白，即便是有，也只是 低端方面的应用。目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各 业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大 专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝 试，逐步开始了工业现场的应用。其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。 这些应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等。真正高端的应用还很少，因 长春工业大学硕士学位论文 此，以上相关行业的应用空间还比较大。 在国内，清华大学深圳研究生院李碧丹、丁天怀、郏东耀等研究的皮棉异性纤 维剔除系统设计【1 】提出了基于图像形态学理论的二进制图像腐蚀改进算法和高速气流 喷吹的剔除方法。华南理工大学机械学院莫之剑、范彦斌、全燕鸣等研究的基于机 器视觉产品尺寸在线检测的实践研究【2 】着重论述了机器视觉在线检测方法、工件尺寸 检测原理和误差分析，设计了一套可进行产品在线1 0 0 检测的装置，实现了产品关键 尺寸快速检测和等级分类。西安工业学院光电工程学院高俊钗、雷志勇等研究基于 机器视觉的密封件直径测量技术研究【3 】提出了基于多尺度阈值消噪及窗口精确定位的 边缘检测方法，达到了密封件尺寸实时、精密测量的目的。中国科学院西安光学精密 机械研究所薛利军、张虎、李白田等研制的采用机器视觉的药品包装实时在线检测 系统的研究1 4 j 采用机器视觉原理，结合包装生产的实际环境，开发成功了一种药品包装 在线检测系统，它能准确的对药品包装中出现的装错、漏装、缺损等质量问题实时在线 检测。 1 2 2 国际 在国外，机器视觉技术从起步发展到现在共经历了约1 5 年，技术比较成熟，其发 展和普及应用已经具有相当的规模，主要体现在半导体及电子行业。目前，全球机器 视觉市场全年总量大约在6 0 一7 0 亿美元，并且以每年8 8 的速度增长。机器视觉在 工业检测领域的应用也颇为广泛，美国n i 公司的基于p c 的视觉检测系统，在使机器 视觉和运动控制功能与其被广泛应用的l a b v i e w 虚拟仪器软件相结合方面做的比较突 出嘲。德国s i e m e n s 公司在1 9 9 9 年推出的智能化工业视觉系统s i l 4 a t i cv s 7 1 0 ，提供 了一体化的、分布式的高档图像处理方案i s 。它将c c d 、图像处理器、i 0 集成在一个 小型机箱内，提供p r o f i b u s 的联网方式或集成的i o 和r s 2 3 2 接口。通过p c w i n d o w s 下的p r o v i s i o n 参数化软件进行组态。具有集成数字化照相机和快速图像处理器，标 准连接接口，p r o v i s i o n 组态软件等优点。英国r o v e r 汽车公司8 0 0 系列汽车车身轮廓 尺寸精度的1 0 0 在线检测，是机器视觉系统用于工业检测中的一个较为典型的例子， 应用于r o v e r 公司其它系统汽车的车身检测，产生了良好社会效益【刀。随着机器视觉技 术自身的成熟和发展，可以预计它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。 检测技术是现代工业的基础技术之一，是保证产品质量的关键。现代制造业强调 实时、在线、非接触检测，确保对制造过程实现全面控制，提高生产效率和产品的合 格率，因此要求相应高精度的检测方法。传统的人工检测容易疲劳，速度慢，精度和速 度都很难达到要求，不能满足现代制造业的需要，制造业的发展要求相应的新的产品 检测技术。为了适应国内外现状及现代制造业对检测技术日新月异的发展需求，本文 设计了一套基于机器视觉的大梁装配工艺孔自动检测系统，对装配工艺孔的检测快速 准确，检出率可达1 0 0 ，能够大幅度提高生产率，对底盘纵梁装配工艺孔实现实时在 2 长春工业大学硕士学位论文 线自动检测和分离。 1 3 本文的主要结构安排 依据课题的研究内容以及参与完成的主要工作，本文的章节安排如下： 第一章：绪论。介绍了汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线检测系统研究选题来源及 意义，通过查阅大量的国内外相关文献及报道叙述了汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在 线检测技术的发展现状。此外，结合本课题的研究现状，提出了本文的主要结构安排。 第二章：汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线检测系统。首先，叙述了装配工艺孔机 器视觉在线检测系统基本理论；然后描述了汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线自动检 测系统的总体设计框架，提出了检测系统的硬件组成、软件功能模块。 第三章：图像获取系统。主要介绍了硬件的总体设计，并对系统采用的光源和传感 器作了重点介绍，并且简要叙述了图像采集卡。在照明光源上，本检测系统选用能自 适应调整光强的l e d 环形冷光源；在传感器技术上，设计了三个传感器，接近开关传 感器、光强传感器、c c d 摄相机。 第四章：图像处理系统。首先，叙述了数字图像的模型及其量化。第二，重点介绍 了图像的去噪，通过比较本系统选用了中值滤波，并加以改进，用新的基于噪声点检 测的脉冲噪声滤波算法去噪。第三，边缘检测，通过对各种算法的比较，本系统选用 了二值图像的r o b e r t s 快速边缘检测法。第四，图像复原，本系统对匀速直线运动模 糊图像纵梁，采用了维纳滤波复原。 第五章：图像拼接技术研究。本章主要对图像拼接的方法进行了研究，根据图像 流程图依次对特征点的提取和匹配、图像问点变换的估计、图像融合做了详细介绍。 各项技术都给出了基本概念、基本算法、存在的问题和改进的措旌。在图像配准工作 中实施了多种匹配方法，其中详细实施了基于特征的图像配准算法，使用了多分辨率 样条法进行颜色过渡，有效地进行了图像的平滑拼接，最终将整个拼接工作设计成软 件，并进行了大量的试验。 第六章：汽车纵梁装配工艺孔的识别。首先介绍了图像的识别及其流程。对其中 的图像平滑处理、图象分割、标记分别采用了中值滤波、阈值分割方法、连通域序贯 标记算法，实现了对汽车装配工艺孔面积、直径和中心坐标的检测。 长春工业大学硕士学位论文 第二章汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线检测系统 2 1 汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线检测系统基本理论 2 1 1 机器视觉综述 人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局 限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。人类感知外部世界约 8 0 的信息是由视觉获取的。因此，对于智能机器来说，赋予机器以人类视觉功能对发 展智能机器是及其重要的，也由此形成了一门新的学科机器视觉。美国制造工程师 协会( s m es o c i e t yo fm a n u f a c t u r i n ge n g i n e e r s ) 机器视觉分会和美国机器人工业协 会( r i ar o b o t i ci n d u s t r i e sa s s o c i a t i o n ) 的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为： “机器视觉是通过光学的装置和非接触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。” 机器视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域，是计算机科学的重要研究领 域之一。早期的视觉研究是基于二维的，主要集中在对二维景物图像的分析，采用模 式识别的方法完成分类工作。二十世纪六十年代，r o b e r t s 成功地对三维积木世界进行 解释，开始了利用二维图像解释三维目标和景物的研究。八十年代初，m a r r 提出视觉 计算理论1 8 】，并迅速成为计算机视觉中最重要的理论基础，其核心思想是从二维图像恢 复物体的三维形状，因此被称为重建学派。随着研究的深入，重建思想中存在的一些 问题逐渐被认识，引发了数次大规模的学术讨论陆续出现了一些新的思想，如活跃视 觉、主动视觉、定性视觉等目的学派集成发展了这些思想，强调视觉是由一系列任务 组成，找到每个任务的目的，增加约束去解决视觉中的病态问题。到目前为止，机器 视觉仍然是一个非常活跃的研究领域，许多会议论文集都反映了该领域的最新进展， 比如，国际计算机视觉与模式识别会议( c v p r - i n t e r n a t i o n a lc o n f e r e n c eo fc o m p u t e r v i s i o na n dp a t t e r nr e c o g n i t i o n ) ，国际计算机视觉会议( i c c v i n t e r n a t i o n a l c o n f e r e n c eo nc o m p u t e rv i s i o n ) ，机器视觉研讨会( w c v - w o r k s h o po nc o m p u t e r v i s i o n ) 以及许多s p i e 会议等。随着计算机技术尤其是多媒体技术和数字图像处理及 分析理论的成熟，机器视觉技术得到了广泛的应用研究，取得了巨大的经济与社会效 益。 2 1 2 视觉检测技术 自动视觉检测( a v i a u t o m a t e dv is u a li n s p e c t i o n ) 正是建立在机器视觉基础上的 - - f l 新兴检测技术，是综合应用图像处理与分析、模式识别、人工智能、精密仪器等 技术的非接触式检测方法【9 】。其基本原理是是利用机器视觉手段获取被测物体图像，并 与预定标准( 指标、模板等) 进行比较，决定一个产品之不理( 部件、物体或零件等) 是 4 长春工业大学硕士学位论文 否偏离或符合给定的规则集，确定被测定物体的质量、数量、位置等状况，然后采取 相应的反馈措施【埘。 机器视觉系统在工业领域中的应用一般可以分为：自动视觉检测系统和工业机器人 系统【“】。机器人则是一种基于视觉测量并进行制导和控制的系统。相比较而言，自动 视觉检测系统的约束条件更强，应用更广。从8 0 年代开始a v i 系统在美国制造业中得 到广泛应用，最为广泛的是那些重复性检测相同部件或产品的场合。电子工业是a v i 应用最活跃、最为成功的行业，其中印刷电路板( p c b ) 和集成电路芯片的自动检测已广 泛采用a v i 技术，其他工业如汽车、木材、纺织和包装等都有各自专用的a v i 系纠1 2 1 。 一个完整视觉检测系统包括：图像采集、图像的摄像机定标、图像增强、图像分割、特 征抽取、模式识别和决策判断。其处理流程如图2 - 1 。 r 一一i ： 图像预处理 ： 图2 - 1 一个典型的计算机视觉检测系统处理流程 2 1 3 数字图像处理技术 自动视觉检测系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，数字图像处 理是将数学、光学等基础科学原理结合计算机技术和在图像应用中积累的技术经验而 发展起来的一门对整个图像领域进行研究应用的新学科。它最早出现于2 0 世纪5 0 年 代，作为一门学科大约形成于2 0 世纪6 0 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图 像的质量，它以人为对像，以改善人的视觉效果为目的。首次获得实际成功应用的是 美国喷气推进实验室( j r l ) 。他们对航天探测器徘徊者7 号在u 6 4 年发回的几千张月球 照片，使用图像处理技术，如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理，由计 算机成功地绘制出月球表面地图，获得了巨大成功。数字图像处理取得的另一个巨大 成就是在医学上获得的成果。1 9 7 2 年英国e m i 公司工程师h o u s f i e l d 发明了用于头颅 诊断的x 射线计算机断层摄影装置，简称c t ( c o m p u t e rt o m o g r a p h ) 。1 9 7 5 年酬工 公司成功研制出c t 装置、获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1 9 7 9 年，这项无 损探伤诊断技术获得了诺贝尔奖，说明它对人类做出了划时代的贡献【1 3 】。 与此同时，图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成 就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉等，使图像 处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着图像处理技术的深入发展，从7 0 年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处 长春工业大学硕士学位论文 理向更高、更深层次发展。其中代表性的成果是7 0 年代末m r r 的m a n 提出的视觉计 算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。但因人类本身对自己 的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉还是一个有待人们进一步探索的新领域。随 着图像处理技术的深入发展，数字图像检测技术也有了很大的进步。在显微医学图像、 红外成像检测等，特别是在工业检测方面应用数字图像处理与检测的技术和手段越来 越多。 数字图像处型1 4 】的英文名称是“d i g i t a li m a g ep r o c e s s i n g ”。通常所说的数字图像处 理是用计算机进行的处理，因此也称为计算机图像处理( c o m p u t e ri m a g ep r o c e s s i n g ) 。 总的来说，数字图像处理包括点运算、几何处理、图像增强、图像复原、图像形态学 处理、图像编码、图像重建以及模式识别。 数字图像检测一般包含两个方面，硬件部分与软件部分。通常情况下，硬件部分指 的数字图像采集部分，包含了很多数字图像采集工具，在软件部分，因要求功能不同 很多公司开发出了不相同的图像处理与检测软件，因此数字图像处理与检测在日常生 活中起着越来越大的作用。根据数字图像检测的目的、应用环境、功能的不同，所需 要的检测手段也有很大的不同，有的比较侧重硬件的采集速度，有的比较偏重检测的 准确性和可重复性，所以图像检测的发展有两个发展方向，第一个就是在硬件方面， 通过提高硬件的速度如采用专用的处理芯片来进行图像检测，另一个方向就是在软件 方面，通过采用更先进的数字图像处理与检测的算法来提高速度，随着通用计算机的 发展，在这个领域软件的发展会越来越快。 2 2 汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线自动检测系统的总体设计框架 2 2 1 机器视觉在线自动检测系统的特点 基于计算机视觉方法的检测系统，是指利用c c d 摄像机作为图像传感器，综合运用 图像处理、精密测量等技术进行非接触二维或者三维坐标测量的检测系统。在工业界， 应用视觉检测技术最为广泛的是那些重复性检测相同部件或产品的场合。视觉检测系 统主要分为两类：一类是在线检测系统，例如：1 9 9 7 年华中理工大学机械科学与工程学 院的刘强等人应用机器视觉检测技术，开发了基于传感器信息融合的机器视觉检测系统， 并采用激光扫描测量技术，实现了用两个激光传感器快速在线测量插接簧片的二维偏 移量，用于美国a m y 公司的插接簧片生产线上，简单、快速、精度较耐1 5 】。2 0 0 5 年 信息工程大学测绘学院的张强等人应用机器视觉检测，针对产品包装印刷质量检测，提 出了一种新的图像配准算法。实际验证该算法计算速度快，具有较好的精度和稳定性。 适用于在线机器视觉检测等对速度要求高，且图像只有小角度旋转的情况【1 6 】。另一类是 非在线检测系统，例如：南京理工大学的高建贞在2 0 0 3 年采用计算机视觉检测技术开 发出一套道路病害自动检测系统，提出了一种新的图像灰度校正算法。整个系统包括 路面图像采集系统和离线处理系统。该系统是国内研制成功的第一套道路病害自动检 测系统。目前己经投入使用，并完成多条高等级公路的检测任纠1 7 】。主要特点是高效 率，高精度，工作范围大、柔性好和抗干扰能力强等。 视觉检测技术同传统的人工检测技术相比所具有的优点如表2 - 1 所示： 6 长春工业大学硕士学位论文 表2 1 人工与机器视觉检测的比较 人工检测机器视觉自动检测l 效率低速度高l 睑易出错睑高精度、高可靠性，不易出错l 讼易疲劳、有情绪，不易保持检测效检测效果稳定，可2 4 小时不停检l 屎铡 睑不适于危险的检测环境睑适于危险的检测环境l 睑不易实现信息集成 可实现信息集成 睑人工成本高| 使用成本低| 总之，与人工视觉检测相比较，自动视觉检测具有诸多优点。相信随着认知神经 科学、计算机视觉、图像处理等基础学科的发展，随着市场需求的不断增长，自动视 觉检测系统必将得到更加的广泛应用，成为2 1 世纪工业自动化产品中重要的组成部分。 2 2 2 机器视觉在线自动检测系统的组成 数字图像检测系统的基础是数字图像采集和数字图像处理部分，一般包含两个方 面，硬件部分与软件部分，通常情况下，硬件部分指的是数字图像采集部分，当然包 含了很多如数码相机、图像采集卡、数码摄像机等数字图像采集工具，在软件部分， 有很多公司都因为不同的图像处理功能开发出不同的图像检测软件。要对汽车纵梁装 配工艺孔进行在线图像采集、检测及分析，就必须组建一套图像采集及检测处理系统。 数字图像检测系统主要由图像摄取系统、计算机图像处理系统和图像输出设备三部分 构成。如图2 - 2 所示： 自然图像 数字图像 图2 - 2 汽车纵粱装配工艺孔机器视觉在线自动检测系统总体框图 2 3 汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线自动检测系统的工作原理 根据汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线自动检测系统开发的具体情况，我们设计了 一个图像检测系统，如图2 3 所示。 图2 3 汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线自动检测系统原理图 长春工业大学硕士学位论文 在检测系统中，光源利用光强传感器判断图像采集系统照明光源强度的变化；当被 检测工件一汽车纵梁到达接近开关传感器的位置时，接近开关传感器发出信号，通 过接口板传送到计算机，计算机采集到这一信号后，启动图像采集系统，当整个纵梁 都采集完毕后，摄像及照明装置返回，在此期间，由计算机对采集到的图像进行分析 处理和拼接，由识别的结果发出合格与否的判断信号，完成一个工作循环。 汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线自动检测系统的基本工作原理，可用两个“转换” 来概述：当汽车纵梁到达传感器位置时，启动控制装置，将纵梁装配工艺孔径分布、 大小等信息的光学图像转换为表示亮度的电信号，称为“光电转换”；工业c c d 摄取光 学图像，输入计算机进行a d 转换，转换为数字图像，经计算机处理后，还原在显示 器屏幕上显示出汽车纵梁装配工艺孔内部的孔径性质、大小、位置等信息，按照有关 标准对孔径进行检测，从而达到检测的目的。 2 4 汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线自动检测系统的硬件组成 通常情况下，汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线自动检测系统的硬件部分指的数字 图像采集部分，主要由光源、光强传感器、接近开关传感器、工业c c d 、计算机、图 像采集卡、图像储存单元等设备出口组成。其硬件设计如下图2 _ 4 所示： 图2 - 4 汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线自动检测系统硬件结构图 本检测系统为了提高检测准确率和检测速度，采用了图像拼接技术；且对体积较大 的纵梁进行在线检测。所以一方面为了减少拼接时的运算量，提高拼接速度，确保前 后两幅图像序列有一定的重叠区域。另一方面，为了实现本检测系统对纵梁工件的实 时自动检测，需要获得连续检测图像。结合这种实际的应用需求和当前的技术发展状 况，在前人工作的基础上设计了汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线自动检测系统，其 主要的功能是通过输入设备( 光学子系统、c c d 摄像头、图像采集卡) 对监控的对像进 行图像采集，然后由主计算机控制存储到存储设备中，并且经过计算机软件处理系统 的分析、处理之后，输出相应的信息到输出设备。 2 5 汽车纵粱装配工艺孔机器视觉在线自动检测系统的软件组成 2 5 1 机器视觉在线自动检测系统的v i s u a lc + + 汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线自动检测系统的软件实现采用m i c r o s o f t 公司 开发的v i s u a lc + + 6 0 编程。v i s u a lc + + 是一种具有高度综合性能的软件开发工具， 采用面向对像的程序设计( 0 p p ) 方法，它最重要的特征是提供了m f c 类库，封装了 8 长春工业大学硕士学位论文 w i n d o w sa p i 接口函数，建立了应用程序框架，使程序开发人员可以将主要精力集中在 所要解决的问题上。可利用v i s u a lc + + 的魔法( a p p w i z a r d ) 功能生成s d i 或m d i 应用程 序，进行少量的修改后，就可以进入界面的外观设计。在v i s u a lc + + 中，建立一个用 户界面只要做三部分工作即可完成： ( 1 ) 建立控制对话框。( 2 ) 设置属性，定义名称。( 3 ) 通过类向导建立新类，并且 在事件过程中加入源代码。定义好界面结构后，主要是编写应用程序功能。 所以v i s u a lc + + 软件开发应用程序，用户可以主要精力用于实现自己程序功能， 而不用在人机界面上花费很多精力，加快了软件的开发速度。同时，由于软件界面和 应用程序是各自独立的，大大方便了程序的维护和扩充，可移植性更强，数据的输入 和输出可以很方便的利用各种对话框。使用v i s u a lc + + 还可以方便的进行端口读写， 并且v i s u a lc + + 还可以方便的嵌入汇编，而实时数据采集的关键程序是必须通过汇编 来实现的。另外，v i s u a lc + + 可以很方便的生成动态连接库，并且v i s u a lc + + 有丰富 的调试工具。 v c 语言编译代码和运行速度快，适用于实时系统的开发和数据运算处理的编程。 考虑到本系统主要实现数字图像的采集和处理的编程操作以及图像拼接的使用，因此 本检测系统软件的设计采用v i s u a lc + + 6 0 来开发【1 睨”。 2 5 2 视觉检测系统软件功能模块 。 本检测系统软件设计采用模块化的设计思想并在w i n d o w sx p 环境下用v i s u a lc + + 6 0 来开发，使得程序结构清晰，各模块均完成一个独立的功能，便于系统的功能扩 展与维护。根据汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线自动检测系统的设计要求，在功能 上可分为图像摄取、图像处理、图像拼接及模式识别管理等四个模块： 一图像摄取模块：实现检测汽车纵梁到来及图像采集功能。 二图像处理模块：该模块为本软件的核心部分，完成图像的点运算功能( 如缩放、 灰度拉伸、图像反色、灰度均衡等) ；图像增强功能( 如图像平滑、中值滤波、梯度锐 化、拉普拉斯锐化等) ；图像分析功能( 如图像的阈值分割等) 、图像的边缘和轮廓检测 功能( 如四种常用的边缘检测方法、轮廓提取、轮廓跟踪等) ，使图像得到最佳视角， 方便观看，从而帮助用户更方便地完成测量工作，减小误差，使测量结果准确。 三图像拼接模块：本检测系统中由于汽车纵梁面积比c c d 摄像机视角要大，所采 集的每幅图像都不能反映目标的全貌，在实际中可采集多幅图像，通过图像拼接技术， 将目标不同部分拼接到一幅图像中来反映目标的整体特征。 四模式识别管理模块：该模块包括判定模块( 合格品次品) 、异常报警模块、记 录存档查询模块和报表生成打印模块。 1 该模块包括判定模块：主要对纵梁装配工艺孔标准样本图像进行预处理，提取 关键的特征，建立特征库。检测图像的相关特征是否和标准样本的特征值相符，系统 做出纵梁是否符合要求的识别结果。 2 异常报警模块：当检测系统发生异常情况时发出报警。 3 记录存档查询模块：完成图像的存储、打开、关闭、重新加载、退出、编辑、 打印、复制等功能。 4 报表生成打印模块：提供在线统计功能数据，可统计己检测产品和不合格产品 的数目，并能够实时打印输出等。其框图如图2 - 5 所示： 9 长春工业大学硕士学位论文 合格品一 榭 次品判一 定模块一 恫 模 式 识 别 管 理 模 块 图2 - 5 系统软件框图 根据对视觉检测系统软件功能模块的分析，可以得出本文针对汽车纵梁装配工艺孔 机器视觉在线自动检测系统的优化流程图如图2 6 所示。 e 像笄豢程0 毒 i 续文件并将吲像疆毋卡群露 毒 预处理 上 湖像狲接 0 标记嘲像 毒 i 检测戳的数辩翔巾心举标 0 v 0 n 缀繁 l 绿寐 | - 图2 - 6 系统软件程序流程图 l o 长春工业大学硕士学位论文 第三章图像获取系统 3 1 硬件的总体设计 机器视觉系统主要由图像获取系统、计算机图像处理系统和图像输出设备三部分构 成。图像摄取系统是一切基于机器视觉的在线检测系统的基本组成部分，是第一也是 重要的一步，它影响到系统应用的稳定性和可靠性圈。图像获取是利用图像输入装置 ( 如光源、光强传感器、接近开关传感器、图像传感器) 获取被测物体的图像，并对源 图像作a i ) 转换，进行数据采集。场景中设置的摄像机等提供了一维的或二维的图像 信息，调制后提供给图像采集装置，在计算机中形成为数字图像信息或数据。本次试 验使用的图像获取系统主要由光源、c c d 摄像机、接近开关传感器、光强传感器、图像 采集卡、计算机等组成，如图3 1 所示： i 光源lic c d 摄像j 6 , ri 图像l集卡卜l 显示器 l l l纵梁表面l- i 计算机i i tt l 接近开关传感器ii 光强传感器ii 计算机软件li 打印机 l 图像获取 图3 - i 图像获取