（机械工程专业论文）曲面孔位非接触测量及图像处理技术应用研究.pdf

y 6 5 459 5 曲面孔位非接触测量及图像处理技术应用研究 机械工程领域 研究生杨维川指导教师袁中凡李尚政 本文概述了曲面孔位测量系统硬件结构，并着重论述了该测量系统的应 用软件结构和测量中图像处理的原理及其实现方法。曲面孔位测量系统的研 制开发主要针对某球壳形零件，测量其表面分布的二百多个小孔( 包括通孔 和盲孔，孔径大小为中0 2 8 到中4 ) 的孔位情况，对检测的精度和效率都有 较高的要求。 图像处理是测量系统实现非接触测量的关键，而正确的对被测孔进行边 缘识别则是系统测量精度的保证。通过研究比较多种经典图像边缘识别算子 ( 如r o b e r t s 算子、s o b e l 算子和l o g 算子等) 和图像阈值分割方法，得到 了适合于壳体零件通孔测量的图像分割方法极小值阂值分割法，并通过 轮廓跟踪得n - j ：l 边缘信息，不但避免了加工纹理对边缘识别的影响，同时也 具有算法简单、识别效率高、容错性强等优点；而采用手工套圈技术可基本 解决对盲孔的测量问题，并且局部放大技术的加入在一定程度上也提高了测 量的重复性，解决了由于被n t l 底部反光和孔口与通孔相比更多的毛刺、塌 边及翻边现象严重影响边缘自动识别的问题；两次定位及图像拼接技术解决 了孔径大于m 3 5 的曲面孑l 的测量，并且该技术的实现使得在不改动硬件的情 况下扩展了测量装置的测量范围，配合高放大倍数镜头可实现更高精度的测 量，为今后的深入研究奠定了坚实的基础。 曲面孔位测量系统应用软件采用v c - + 编程，完成了硬件系统的运动控 靛经 甓蠢? 警霉蠲藏 匆金文公帮 制、获取光栅读数、图像采集卡控制、照明控制等功能，同时具有各种经典 图象处理算子实验功能，可对采集得到的图像进行实时处理显示，并且将研 究所得的通孔及盲孔寻边方法整合在零件测量功能中，按照合适的测量流 程，配合系统硬件基本实现了壳体零件空间角度的自动测量，极大地提高了 壳体零件的测量效率，并且可适应同一类型相似零件的测量，交互性好，操 作简单，维护方便，具有可扩展和升级的基础。 关键词：曲面孔位测量图像处理软件 t h e a p p l i c a t i o nr e s e a r c ho f n o n c o n t a c tm e a s u r e m e n tf o r t h e p o s i t i o n o fh o l ei ns p h e r i c a ls u r f a c ea n d d i g i t a li m a g e p r o c e s s i n gt e c h n o l o g y m a j o r s p e c i a l i t yo f m e c h a n i c a l e n g i n e e r i n g g r a d u a t e ：y a n g w e i c h u a na d v i s e r ：y u a n z h o n g f a n a n dl is h a n g z h e n g t h i st h e s i sd e s c r i b e st h e h o l e - m e a s u r i n gs y s t e mo ns p h e r i c a l s u r f a c e ，m a i n l yf o c u s o ns t r u c t u r eo f m e a s u r i n gs o f t w a r e a n ( 1t h e d i g i t a li m a g ep r o c e s s i n gt h e o r yu s e di nm e a s u r i n gs o f t w a r ea sw e l l a si t sr e a l i z a t i o nw i t hv i s u a lc 十+ m o r et h a nt w oh u n d r e dh o l e s ( t h r o u g h h o l e sa n db ljn dh o l e sa r e i n c l u d e d ，w h o s er a d i u s v a r y f r o m 中o 2 8t om 4 ) l i ei nt h es p h e r i c a lw o r kp i e c e 。a n di ti sr e q u i r e d t og e tt h ee x a c tp o s i t i o no fh o l e sd e t e r m i n e db yt h es i t u a t i o no f c e n t e ro fh o l ew h i c hi sm e a s u r e db yt w os p a t i a la n g l e si n s p h e r e c o o r d i n a t e s y s t e m w i t h h i g hp r e c i s i o n a n d e f f i c i e n c y t h e h o l e - m e a s u r i n gs y s t e mi st h es p e c i a lm e a s u r i n gi n s t r u m e n td e v e l o p e d f o rs o l v i n gs u c hq u e s t i o n i n h o l e m e a s u r i n gs o f t w a r e ，w es t u d i e dt h em e t h o d so fd i g i t a l i m a g ep a r t i t i o f if o rs p e c i a lw o r kp i e c e ，j n c l u d i n gc l a s s i c a le d g ef i n d a r i t h m e t i cs u c ha sr o b e r t s ，s o b e la n dt h r e s h o l dp a r t i t i o n t h em i n p o i n tt h r e s h o l dp a r t i t i o na n dc o n t o u r t r a c ea r eu s e dt of i n de d g eo f t h r o u g hh o l e ，w h i c ha v e r tt h e e f f e c to fm a c h i n i n gt e x t u r eo ne d g e f i n d a n dh a v em a n ym e r i t ss u c ha ss i m p l ea r i t h m e t i c ，h i g he f f i c i e n c yi n e d g e f i n da n dg o o dr o b u s t n e s s ：t h eg l i s t e n i n ga tt h eb o t t o mo fb l i n d h o l e ，m o r e b u r r st h a n t h r o u g hh o l e a tt h et o po fb li n dh o l ea n d d i s f i g u r e m e n to fe d g eh a v eb a d l ye f f e c to ne d g e f i n d ，b u ti fw ez o o m 3 i np a r to fi ta n ds e l e c tp a r to f e d g em a n u a l l y ，w h i c hi n c r e a s et h e r e p e t i t i o na b i l i t yo fm e a s u r i n g ，t h em e a s u r i n go fb l i n dh o l en ol o n g e r p u z z l eu s ：i ft h er a d i u so fh o l ei sl a r g e rt h a nm 4 ，f i r s t l yw eg e t i m a g eo fh a l fo fh o l e ，s e c o n d l ym o v ei n s t r u m e n tt og e ta n o t h e rh a l f ， t h e nu s et w oi m a g et oc o n s t r u c tt h ei m a g eo ft h ew h o l eh o l e ，a n dt h i s m e t h o dm a k e sit p o s s i b l e t oe x t e n dt h es c o p eo fm e a s u r i n gw i t h o u t c h a n g eo fh a r d w a r e i fi ti se q u i p p e dw i t hl a r g em a g n i f y i n gl e n s ，m o r e h i g hp r e c i s i o nc o u l dh ep r o d u c e d ，w h i c hw o u l dh a v em o r ea p p l i c a t i o n s i nf u t u r e c o n t r o l l i n go fc g 2 0 0i m a g ec o l l e c t i n gc h i pi st h em a i nt a s k o f i m a g ec o l l e c t i n gm o d u l e t h ea u t om e a s u r i n go fw o r kp i e c ei s e x e c u t e da c c o r d i n gt oas e r i e so fm e a s u r i n g s e q u e n c e t h es o f t w a r eo fm e a s u rin gs y s t e mis p r o g r a m m e db yv c + + a n d it c a nc o m p l e t em o v e m e n tc o n t r o l ，a c q u i r et h er e a d i n go fr a s t e r ，c o n t r o l o fi m a g ec a r da n dr i n gl a m p i ta l s oh a st h ef u n c t i o nf o re x p e r i m e n t i m a g ep r o c e s s i n g ，a n di n t e g r a t e st h ew a yo fe d g ed e t h o l e sa n db l i n dh o l e s t h e h o l e m e a s u r i n g s o f t h a r d w a r el a r g e l yi m p r o v e se f f i c i e n e yo fm e a s u r i n g m e a s u r e m e n tf l o w ：i ta c h i e v e ss e m i a u t om e a s u r e m e n f o rc o m p l e xw o r k p i e c ea n ds i m i l a rw o r kp i e c eo i s o f t w a r eh a sg o o di n t e r a c t i o n ，a n di ti se a s yf o ri t a n du p g r a d i n g k e y w o r d ：d i g i t a li m a g ep r o c e s s i n g ，h o l e i n s p h e r i c a l s u r f a c e m e a s u r i n g ， s o f t w a r e 4 四叫盘堂王程翅堂位j 金奎缝论 1 绪论 1 1 问题的提出 如图1 1 所示，为一个曲面孔位测量问题的示意图，图中零件为由几段圆 弧相接而成的曲线绕一回转轴旋转后形成的回转体( 也有标准球壳) ，回转体 呈球壳状，其上分布大量小孔( 通孔或盲孔) ，孔径中0 2 8 中4 0 ，0 p 为其中 一个小孔的轴线，该轴线与小孔所处圆弧段的半径是重合的，需要测量的是该 小孔在球面上所处的位置。这个位置可用极坐标表示为两个角度：水平角( p 和 向心角o ，其中( p 表示被测孔轴线o p 在x y 平面的投影o n 与x y 平面上的某一 参照线0 m 的夹角) ，o 表示被测孔轴线o p 与x y 平面的夹角。 z 反 、y 刀x 彬k m 图1 1 曲面孔位示意图 1 2 研究的背景和意义 目前对空间孔位精密测量的最通用方法是利用旋转测头体( 如r e n e s h a w 的p h l 0 ) 在测量机上完成，但这个方法存在两个局限性，一是被测孔孔径不能 太小，二是被测盲孔不能太浅，因为测量机测针球头半径只能小到一定程度( 如 中0 5 ) ，而被测孔孔径太小或盲孔过浅时都会影响测量时测针的定位，因此利 用p h l 0 旋转测头体是不能圆满解决类似曲面孔位测量问题的。还一种方法是 利用非接触测量机加双向转台，但由于双向转台体积较大使得本来就不大的仪 器的工作空间大大缩小，不利于较大尺寸零件的测量，而且设备价格也是一个 必刖盔芏工程亟芏垃监塞缝j 盆 不小的问题。因此，利用现有通用测量设备并不能很好地解决曲面孔位的测量 问题，而且根据调研情况来看，国内外也无解决类似问题的专用仪器，而研制 一套曲面孔位非接触测量的专用设备是解决该问题的唯一途径。 c c d 非接触测量机现已广泛应用于几何量二维测量中，可以很好的解决在 垂直于c c d 镜头光轴的平面内的小尺寸测量问题，但对于空间角度测量却无能 为力。而根据非接触测量机的测量原理，用两个转轴代替了测量机的x 、y 轴， 即利用两个转轴定位零件上的小孔，用c c d 摄像机作为瞄准装置，通过计算机 来控制各运动轴的运动，并完成数据采集、图像处理、测量结果输出等功能， 最终实现零件的自动测量。测量中先按两个理论角度定位被测孔，而它与理论 角度的误差由c c d 采集图像分析得到，因此整个测量系统中的图像处理成为必 不可少的一个重要环节。 1 3 研究的主要内容和技术途径 本课题来源于课题“曲面小孔孔位精密测量系统研究”，该课题的研究目 的就是研制一套装置及相关软件彻底解决上一节所述的曲面孔位测量问题。由 于实际工件上被测小孔数量众多( 可超过2 0 0 个) ，所以，课题的最终标的中 不但测量精度是一个基本要求，而且测量效率同样重要。曲面小孔孔位测量系 统包括硬件系统和相应的软件系统，而本项目则主要完成适用于被测零件的通 孔和盲孔边缘识别方法及软件系统的编制，以期在保证测量精度的同时也获得 较高的测量效率。 研究内容主要包括以下几点： ( 1 ) 研究壳体零件通孔边缘自动识别算法： ( 2 ) 研究壳体零件盲孑l 边缘识别方法； ( 3 ) 研究孔径较大而不能一次完全成像的曲面孔孔位测量方法； ( 4 ) 研究壳体零件通用合理且高效率的测量流程，并编程实现； ( 5 ) 编制曲面小孑l 孔位测量系统应用软件，包括图像处理实验( 各种经典算 子) 、图像采集卡控制、测量系统运动及照明控制、壳体零件自动测量 等功能。 研究途径主要是： 四刖盘堂王拦丝鲎焦监窑蟹论 ( 1 ) 通过实验比较多种经典边缘识别算子对实际零件图像识别的效果，如 r o b e r t z 、s o b e l 、l a p l a s 等边缘识别算子，寻找适合被测零件的图像处 理算法； ( 2 ) 实验研究阂值分割法对通孔边缘的识别的效果及寻找最佳阈值； ( 3 ) 研究采用二次定位及图像拼接解决大t l n 量的方法； 技术难点： ( 1 ) 图像边缘识别技术是影响测量系统精度的主要因素，因此对小孔边缘精 确而稳定的识别是本课题的研究重点，特别是盲孔的边缘识别由于被测 孔底部反光将给自动识别带来巨大的困难是研究的难点。 ( 2 ) 由于项目中零件被测孔数量众多( 可达2 0 0 个以上) ，且有大小之分、 通孔盲孔之分，因此通过编程合理地安排测量流程和方法，使测量系统 应用软件具有测量效率高、容错性好、便于操作、易于学习等特点，是 研究的重点。 1 4 数字图像处理技术概述 数字图像处理( d i g i t a li m a g ep r o c e s s i n g ，d i p ) ，就是对图像信息进行 加工以满足人的视觉心理或应用需求的行为。从图像处理算法的角度来说，数 字图像处理可以定义为：通过计算机对数字图像矩阵进行相关的数学运算，以 取得较优的面向应用的处理结果。数字图像处理是一门多学科相交叉的学科， 它涉及到光学、电子学、数学、摄影技术、计算机技术等领域的知识。与人 类对视觉机理着迷的历史相比，它是一门相对年轻的学科，但在其短短的历史 中，它以处理精度高、再现性好、调整灵活等优点广泛应用于几乎与成像有关 的所有领域“1 。 数字图像技术与计算机技术紧密联系，其历史可追溯到1 9 4 6 年世界上第1 台电子计算机的诞生，但四、五十年代的计算机主要用于数值计算，还满足不 了处理大数据量图像的要求。在6 0 年代，第3 代计算机的研制成功，以及快 速傅立叶变换算法的发现和应用使得图像的某些计算得以实际实现，人们从而 逐步开始利用计算机对图像进行加工利用。在7 0 年代，图像技术有了长足的 四! i 盘芏王崔鳃堂位论童殪监 进展，而且第l 本重要的图像处理专著 r o s e n f e l d1 9 7 6 也得以出版。在8 0 年代，各种硬件的发展使得人们不仅能处理2 一d 图像而且开始处理3 一d 图像。 许多能获取3 一d 图像的设备和处理分析3 d 图像的系统研制成功，图像技术得 到了广泛的应用。进入9 0 年代后，图像技术已经逐步涉及人类生活和社会发 展的各个方面，目前已经广泛地应用于工业、医疗保健、航空航天等各个领域， 在国民经济中发挥着越来越大的作用。 数字图像技术主要应用的是计算机图像技术，它包括利用计算机和其它电 子设备进行和完成的一系列工作，如图像的采集、获取、编码、存储和传输， 图像的合成和产生，图像的显示和输出，图像的变换、增强、恢复( 复原) 和 重建，图像的分割，目标的检测、表达和描述，特征的提取和测量，系列图像 校正，图像模型的建立和匹配，图像和场景的解释和理解，以及基于它们的判 断决策和行为规划等等“1 。 由于图像技术近年来得到极大的重视和长足的发展，出现了许多新理论、 新方法、新算法、新手段、新设备。“图像工程”这个概念是在1 9 8 2 年首先提 出的，当时主要包括有关图像的理论技术，对图像数据的分析管理以及各种应 用。而清华大学在其图像技术教材中重新使用了这个概念，并将图像工程作为 一个对整个图像领域进行研究应用的新学科，并根据图像工程内容抽象程度和 研究方法的不同分为三个层次：图象处理、图像分析和图象理解，图像工程正 是这三者的有机结合及其工程应用。图像处理着重强调在图像之间进行变换， 处于图像工程的最底层，其操作对象是图像中的象素，虽然人们常用图像处理 泛指各种图像技术，但比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改 善图像的视觉效果并为自动识别打基础，和对图像进行压缩编码以减少所需存 储空间或传输试件、传输通道的要求。图像分析则主要对图像中感兴趣的目标 进行检测和测量，以获取它们的客观信息从而建立对图像的描述，它处于图像 工程的中间层，其操作对象是图像中被检测的目标。如果说图像处理是一个图 像到图像的过程，则图像分析是一个图像到数据的过程，这里数据是对目标特 征测量的结果，它们描述了图像中目标的特点和性质。图像理解的重点是在图 像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并 得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行 4 四川太坐工程亟堂擅监童缝监 动，它出于图像工程的最高层。 由上所述，图像处理、图像分析和图像理解是处在三个抽象程度和数据量 各有特点的不同层次。图像处理是比较低层的操作，它主要在图像象素级上进 行处理，处理的数据量非常大。图像分析则进入中层，分割和特征提取把原来 以象素描述的图像转变成比较简洁的非图形式的描述。图像理解主要是高层操 作，基本上是对描述抽象出来的符号进行运算，其处理过程和方法与人类思维 相类似。而在图像技术在实际的工程应用中也正是按图像处理、图象分析到图 像理解这个顺序来实现的。在几何量图像测量的工程应用中主要是运用到图像 处理和图像分析两部分，从摄像机获取的原始的图像通过象素操作经各种转换 获得处理后的图片( 即图象处理) ，而在此基础上通过分割和特征提取等操作 可以得到被测几何元素，分析计算后得到几何尺寸或形位公差，这个过程即图 像分析过程。 1 5 图像分割技术概述及发展方向 1 5 1 图像分割技术概述 在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某部分感兴趣，这些部 分常被称为目标，而其它部分称为背景。为了辨析和分析目标，需要将这些有 关区域分离提取出来，在此基础上才有可能对目标进一步利用，如进行特征提 取和测量。图像分割就是指把图像分成各具特征的区域并提取出感兴趣目标的 技术和过程。图像分割是由图像处理进行到图像分析的关键步骤，这是因为图 像的分割、目标的分离、特征的提取和参数的测量将原始图像转化为更抽象更 紧凑的形式，使得更高层的分析和理解成为可能。 灰度图像的分割常可基于象素灰度值的两个性质：不连续性和相似性。区 域内部的象素一般具有灰度相似性，而区域之间的边界上一般具有灰度不连续 性。所以，图像分割算法可据此分为区域间灰度不连续性的基于边界的算法和 利用区域灰度相似性的基于区域的算法。边缘检测正是基于边界的一种分割方 法，而阈值分割法则是基于区域的分割方法。 两个具有不同灰度值的相邻区域之间总存在边缘，边缘是灰度不连续的结 四刖左堂王捏亟堂焦逾窒蟹监 果，这种不连续可利用求一阶和二阶导数方便的检测到，因此大多边缘检测算 子都是基于这个原理的。如梯度算子和r o b e r t 算子1 4 1p r e w i t t 和s o b e l 算子 “1 、k i r s c h 算子“、l a p l a c i a n 算子”“”等就是一些经典的边缘识别算法。 阈值分割法是基于区域的一种分割方法，它对目标与背景有较强对比的分 割特别有用，它计算简单，而且总能用封闭且连通的边界定义不交叠的区域。 当使用阈值分割图像时，所有灰度值大于或等于某阈值的象素都被判别属于目 标，所有灰度值小于该闽值的象素被排除在目标之外。于是，边界就成为这样 一些内部点的集合，这些点都至少有一个邻点不属于目标。因此，当我们所感 兴趣的目标在其内部具有均匀一致的灰度值并且分布在一个具有另一个灰度 值的均匀背景中时，使用阀值分割法则决有很好的分割效果。阊值分割的关键 是要寻找一个最合适的阈值对图像进行分割。 15 2 边缘识别技术发展方向 模糊算子法，自1 9 6 5 年z a d e l l 发表第一篇模糊论文以来，模糊数学在各 个领域的应用发展迅速。近年来，它在信号和图像处理中都由若干成功的应用。 1 9 9 5 年，陈武凡等。1 首次提出了广义模糊集合的概念，并在图像处理领域取 得了多方面的应用成果，边缘检测就是其中比较成功的应用之一。它具有比常 规处理方法更快捷、更优质的特点。应用广义模糊算子( g f o ) 进行边缘检测， 先在原始输入图像基础上产生广义性质集p 再利用g f o 产生p7 ，对p 进行逆 变换生成x7 ，最后对x 作简单的阈值即可得到边缘图像输出。用g f o 检测 出来的边缘具有宽度小，信噪比大的优点： 小波分析法，时域和频域时信号分析的两大领域，傅立叶变换把信号的时 域特征和频域特征联系起来，能分别从时域和频域观察信号，但是却不能把两 者结合起来，于是出现了时窗法和频窗法，可反映频率特性随时间的变化，但 是它们都存在时间和频率不能同时具有高分辨率的缺陷，这正深刻地反映了时 间和频率测量上的测不准原理。近年来，小波分析在图像处理的各个方面都得 到了应用。小波被誉为“数学显微镜”，可以在不同尺度上得到信号的细节。 用小波变换提取边缘“”“的思想如下：从信号处理的角度，边缘表现为信号 的奇异性，而在数学上奇异性由l i p s e h i t z 指数标志。小波理论已经证明“” l i p s c h i t z 指数可有小波变换的跨尺度的模值之极大值计算而来，所以只要检测 四山盔芏王猩亟堂位监塞堑监 小波变换的模值的极大值，就可以检测出边缘。利用小波的多尺度特性可以实 现在大尺度下抑制噪声，可靠地识别边缘，在小尺度下精确定位。 神经网络法，近年来，由于神经网络算法强大的非线性表示能力及学习功 能，在模式识别等多方面取得了较多成功的应用。用神经网络提取边缘“3 1 也 逐步得到了应用。其基本思想是：先将输入图像映射为某种神经网络，然后输 入一定先验知识圆时边沿图，再进行训练，直到学习过程收敛或用户满意 为止。由于神经网络提取边缘利用了原图已有知识，是从宏观上认识对象，微 观上提取细节，所以它具有很强的抗噪能力。但是如何得到先研制只是却是一 个难题。 其它方法，除了上面说的外，还有分行理论法、标记。松弛匹配法、自组 织聚类法、遗传算法、动态规划法、矩不变边缘检测法、最小代价函数法等等。 1 ，5 ，3 边缘亚象素细分技术 在利用图像处理进行精密测量的系统中，传统的基于像素( p i x e l ) 的测量 方法已达不到测量的要求，所以基于亚像素的( s u b p i x e l ) 钡u 量方法应势而生。 目前，亚像素测量法是图像处理界研究的一个热门课题，在对测量精度要求日 益提高的今天，这势必会形成图像处理的发展趋势。 为了提高测量精度，实现高精度的边缘测量，国内外已经对亚象素测量进 行了多方面的研究和探讨“ i s 。图像在经过亚像素精确定位之后，对后续处 理过程提供了强有力的支持( 不光滑圆求圆心坐标及半径等) ，对于精度的提高 也是一个很有益的推动。亚像素边缘检测算法基本上是根据图像有一定模糊时 目标边缘较宽的特点通过统计方法利用边缘法线方向的信息确定其边界的亚 像素位置。具体的操作方法是，先将边缘点定位到单像素，然后根据插值的原 理求出亚像素边缘。对于离散图像则采用最大梯度值的点( 边缘点) 及相邻区 域内的非边缘点进行插值运算，并进行边缘函数的曲线拟合，求得g ( x ) ，对其求 一阶导数，取极大值，即为该边缘点的亚像素坐标i t 6 。基于像素级的测量方法 可以达到5 “i n ，基于亚像素的测量方法可使测量精度提高二个数量级，理论 上可以达到o 0 51 t1 1 1 。这是因为若光学系统采用1 0 倍的物镜，c c d 像素间距 为1 0 i _ t m ，则光学系统标尺应为1 “m 像素。当被测体在c c d 上所成的像多于 5 0 个像素，则利用亚像素插分优化算法，被测物体所成像中心位置的横向分辨 四纠五掌工銎亟主宝焦监塞 蟹监 率可达o 0 5 b m 。当然，系统的实际横向分辨率还取决于图像算法和被测物体 的成像质量。 随着对测量精度要求的提高，基于像素级边缘识别算子已经不能够满足测 量精度的要求，而基于亚像素级边缘识别算子的研究则成为边缘识别的主要发 展方向。目前，国内外最流行的亚像素细分算法有，插值法、离散的c h e b y s h e v 多项式拟合法“”、最小二乘估计法 1 s l 灰度矩边缘检测法 1 9 1 空间灰度矩 边缘检测法 2 0 | 0 从算法的角度来分析，最小二乘法准确度最高，插值法重复性 最好，而c h e b y s h e v 多项式拟合法及空间灰度矩法无论是准确度还是重复性都 比较好，灰度矩法的准确性最差。从计算量来看，插值法的计算量最小，最小 二乘法最大，另外，灰度矩法及空间灰度矩法对输入数据中的加性噪声和乘性 噪声不敏感。实际应用中，我们可以根据计算量及精度要求选择软件细分算法。 1 6 图象处理技术在几何量测量中的应用概述 随着科学技术和工业生产的发展，对小尺寸工件的测量工作越来越多，精 度要求也越来越高。传统坐标测量的探针式的接触测量方法存在响应频率低、 测量力较大、不能测量较薄、较软质材料的工件、微小尺寸等局限性。而c c d 非接触测量技术比较成功地解决了上述问题，具有零测力、受环境电磁场影响 小、工作距离大、不受被测件材质影响等特点。 运用图像处理技术进行测量就是在测量时把被测对象的图像当作检测和 传递信息的手段或载体，其测量用的测头( 或传感器) 实际就是一个c c d 摄像 机，图像处理的目的是从获取的图像中提取有用的信号，分析计算出最终我们 期望得到的被测几何参数，而图像处理是否能正确地处理携带有被测对象信息 的图像是至关重要的，因为对于几何量测量来说，测量结果的精度是我们最关 心的问题。 目前，国内把数字图像处理技术应用于几何量精密测量的研究尚不成熟， 开展这方面研究的单位很多。但真正商品化、实用化的较少。国外此项技术在 一些领域已达到产品化的水平，如英国t a y l e r - h o b s o n 、德国m a h r 、美国o g p 等公司已生产成系列的c c d 测头的非接触测量机，这类测量机都是通过适当的 光学成像技术结合计算机图像处理技术，从而在几何量测量中可达到较高的测 四刖丕堂互猩亟主堂焦逾至 缱盆 量精度，解决了传统接触测量所不能解决的一些坐标测量问题。 非接触测量机结构与传统接触探针式测量机是基本相同的，只是将测头从 接触式测头替换为c c d 测头，通过适当的镜头对焦而获取被测元素的图像， 测头输出视频信号经图像采集卡转换为计算机可以处理的数字图像，最后通过 测量机应用软件分析计算出被测参数的实际值。如图1 2 为德国m a h rc o m p a c t 4 0 0 型非接触测量机，通过c c d 光学测头可以实现在x y 平面的二维测量， 类似于万能工具显微镜和投影仪的压线测量原理。周所周知，万工显对二维尺 寸的测量是通过对被测元素轮廓人工压线来获取被测尺寸的，它实际上是一个 人工肉眼来实现的被测元素轮廓“边缘识别”的过程，而非接触测量机是通过 计算机图象处理来实现这个步骤的，这也是图像测量的一个最基本要求。因此， “边缘识别”也就成为图像测量一个必不可少的前提，而且边缘识别的精度也 是影响整个测量精度的一个重要因素。 图1 2m a h rc o m p a c t 4 0 0 非接触测量机 四刖盔堂王捏题生僮论塞些堑i l 焦到量曩蕴撞述 2 曲面子l 位测量系统概述 2 1 测量原理 如图2 1 ，为测量系统的总体框图，从硬件上测量系统主要由以下几个模 块组成：导轨、电机、光栅等，这些部件构成图2 3 所示的机械运动结构，完 成测量中的定位、装卡、找正等功能；电控箱，由多片单片机构成，作为测量 系统的下位机接收计算机由串口传来的指令控制各运动轴运动，并且可获取各 运动轴测量光栅读数，传回计算机：c c d 摄像机获取图像经采集卡进入计算机； 测量光源即环形灯也由计算机来控制；而所有以上功能又都由测量系统的应用 软件来控制实现，因此，图2 1 中箭头所示数据流也正是系统应用软件应该完 成的主要控制功能。如图2 2 为研制完成的曲面孔位测量系统。 畚 应用软件圈 图2 1 测量系统总体框图 控制指令 众黼豳图豳群 光栅读数 四刖盘堂王捏墅堂焦适童 曲亘丑僮捌量垂堑挺蕉 图2 2 曲面孔位测量系统 图2 3 曲面l 位测量系统硬件原理图 四川态芏王捏亟堂僮：| 金童凿西丑僮捌量蕴煎煎蕉 2 2 机械系统 如图2 3 ，为测量装置机械系统的基本组成。b 轴为数控回转臂，带位嚣检 测圆光栅，运动范围为2 l o o ，分辨率1 ”，主要功能是定位和检测被测孔的向心 角o ；c 轴为数控转台，带位置检测圆光栅，运动范围任意，分辨率l ”，主要 功能是定位和检测被测孔的水平角( p ；转臂回转轴线和转台的轴线是相互垂直 且间距可调，孔的位置可由它们之间的角度位置唯一确定。z 轴为数控升降立 柱，行程1 3 0 m m 带光栅，用来调节测量瞄准镜头与被测零件的位置关系；z7 轴 为数控对焦导轨，行程1 5 0 m m ，用来对被测孔表面对焦：x 轴为水平直线导轨， 行程1 5 0 m m 带长光栅，用来调节测量瞄准镜头与被测零件的位置关系；x7 和y 为微动可调工作台，可调范围1 0 n - , m ，用来找正零件。 仪器基座采用万能工具显微镜机座，拆去y 轴，而保留x 导轨作为新仪器 水平直线导轨，可进行0 2 0 0 m m 范围、微米级精度的找正与定位。为保证精 度，在x 轴安装测量范围为1 5 0 m m ，测量显示分辨率为0 i f u n 的长光栅。 数控回转臂( 即b 轴) 采用密珠轴承，在其后部安装测量范围为3 6 0 。、显 示分辨率为1 ，、驱动步长2 9 ，的圆光栅编码器置，通过电机数控驱动并带绝 对零位。对焦导轨z 轴与转臂一体，行程为1 5 0 m m ，驱动步长为1 “m 。 工件的三维找正定位机构是由转臂升降立柱( 即z 轴) 与x y 微动平台组 成，要求的精度都是微米级的。升降立柱由t h k 直线导轨及丝杠组成，行程 1 5 0 m m ，直线度3 1 1m 。为提高系统工作的效率，升降立柱安装1 3 0 m m 、测量显 示分辨率为0 1 肿、驱动步长为0 5 p , , m 的零位长光栅。x y 微动平台与转台( 即 c 轴) 是一体的，采用的是差动丝杆及弹簧定位实现两个水平方向上的位置微 调，工作范围为i 0 1 0 m m ，每次调整为i p m 。 2 3 控制系统 控制系统主要完成对五轴长圆光栅读数、轴运动、定位、照明、图像采集 处理、人机接口等的控制，控制系统结构框图如图2 4 。依照系统设计对测量 精度和效率的要求，手动控制不可能满足相应的测量速度指标，且手动产生的 外力会对测量精度有不利影响，因此影响测量精度的几个主要运动导轨( 除 1 2 四山盔堂王捏型芏僮：砼童直亘孔僮型量丕荭监笠 图2 ，4 控制系统框图 x 轴和微动工作台) 都采用数控方式达到对其的运动控制。控制使用步进电机、 蜗轮蜗杆、滚珠丝杠、滚动轴承、滚动直线导轨以满足对运动控制的要求。而 采用带细分的步进电机驱动，更可实现导轨的精确、快速定位。 步进电机驱动可以实现开环测量，其精度受运动机构特别是丝杠和蜗轮蜗 杆以及步迸电机可能丢步的影响，但通过安装测量光栅实现闭环高精度的测量 与定位，以及通过软件对测量光栅的精度补偿，可提高测量与定位的精度。立 柱、转臂、调焦导轨均设置正反限位开关，增强了设备的自我保护能力。 系统对设备的控制采用上、下位机两级控制来实现，它们通过r s 2 3 2 串口 实现通讯而达成运动控制和光栅数据读取的目的。下位机由于控制任务实时性 要求较高，因此由专用的嵌入式控制系统完成；而与数据处理及零件测量应用 直接相关的任务由上位机( 微机) 实现。两级控制之间的联接由于采用r s 2 3 2 串口，因此具有接口简单、兼容性好、方便使用和维护等特点。这种控制方式 四l 】盔堂王程亟堂焦垃噩酋四孔僮捌量圣笪煎蕉 对上位机( 微机) 的资源占用很少，因此有利于其采集、处理大量的视频图像 数据，可使整个系统达到较好的综合性能，并且通过软件的持续开发升级，整 套系统可以保持最大的灵活性，更好的适应科研生产的需要。 2 4 光学及图像采集系统 该子系统主要包括照明光源、镜头、摄像头、视频采集卡、微机及相应驱 动程序。 照明光源为l e d 环形灯，采用新型超亮白色发光二极管四段独立开关控制， 具有足够的视场亮度、均匀性、小的发热量、小的体积尺寸、维护方便等特点， 同时为适应不同光学特性材料表面，可进行光强调整、入射角度调整。 镜头根据使用要求，需测量中o 2 8 4 m m 的内孔，为了方便观测和对准， 确保在c c d 靶面上有2 m m 到4 m m 的内孔像，因此选择四种不同物镜进行对 准，分别采用6 4 、3 2 、1 6 、o 8 的放大倍数。 摄像头选择综合考虑测量速度、测量分辨率、镜头匹配、经济能力等多种 因素，选择为j v cf 5 5 b 摄像头，高达4 4 0 0 0 0 象素，水平可达7 5 0 扫描线，配 合相应倍率的光学镜头，可以满足预期的测量需要。由镜头和摄像机构成的瞄 准显微镜固定在z 轴上，通过数控电机自动调焦，以测量不同半径大小的曲 面小孔。 视频图像采集卡在本系统中要求两项主要功能：动态图像显示和静态图像 采集，并且支持二次开发。动态图像用于零件定位、调整，静态高分辨率用于 精确测量和必要的图像记录。选用大恒公司c g 2 0 0 图像采集卡，基本满足系统 的需要。 2 5 软件系统 软件主要包括3 个模块：图像处理模块、壳体零件测量模块和采集卡控制 模块。图象处理模块包括各种经典图象处理算子，如平滑、放大、闽值、寻边 等，主要为图像处理实验所用：壳体测量模块包括有关壳体零件测量的所有功 能，如瞄准显微镜定位、环形灯控制、零件测量、结果输出等等；图像采集卡 控制模块就是完成对c g 2 0 0 采集卡的工作参数设置并保存。第4 章将详细介绍 哩刖盘坐工程亟堂僮望童凿西至b 焦型量丕蕴煎述 软件系统。 26 瞄准原理 测量系统的瞄准显微镜是由c c d 摄像机和镜头组成的，测量瞄准主要涉 及到由c c d 摄像机和相关镜头决定的两个测量系统常量：c c d 原点( x o ，y o ) 和象素尺寸标定参数 ( 单位：微米象素) 。 当测量装置安装调试完成后，应得到转臂( 即b 轴) 的一个位置0 。，当 转臂在这个位置上时，转臂上的调焦导轨应该与转台( 即c 轴) 轴线平行，而 此时转台轴线与c c d 成像面的交点就是所要得到的c c d 原点，可用坐标形式 表示( x o ，y o ) 。这个原点的意义在于当测量一个孔位时，如果转臂旋转一个角 度0 。，转台旋转一个角度，此时c c d 获得图像分析结果孔一t 5 坐标在若为( x o ， y o ) ，则该被测孔的实际位置就是( 0 。，) 而没有误差，但在实际测量中孔 心坐标和c c d 原点总有一定偏差( x ，y ) ，则可将该位置偏差换算成角度 偏差( e ，t o ) ，而孔位实测角度则是( e + e ，( p + 中) 。 象素尺寸标定就是在测量系统中1 个象素所对应的标准长度，如果镜头放 大倍数为1 ，针对j v c f 5 5 b 摄像机则1 象素为7f - m ，在实际测量中有4 组镜 头，因此它们所对应的象素长度比是不同的。这一指标在某种程度上影响着测 量系统精度，因为如果在图像边缘识别中没有加入象素细分，则使用l 镜头 时所寻被测孔边缘的可精确到7ur n ，而增加镜头放大倍数为2x 时，寻边可 精确到3 5um ，这样就提高了这个测量系统的测量精度。目前产品化的非接 触测量机其镜头可达2 0 x 放大倍数，因此可将边缘识别的分辨力提高到亚微米 级。 四刖基堂王猩礁堂焦论至国盈盐堡 3 图象处理 3 1 主要功能 图象处理模块完成对w i n d o w s 下b m p 格式文件的一般文件操作和图象处理 功能，其目的在于实验图象边缘识别算法而实现对壳体测量的自动瞄准，主要 包括以下一些功能子模块：b m p 图象文件的读入及存储“”、灰度算法、图象的 无级缩放、平滑算子( b o x 、g a u s s ) 、边缘识别算子( r o b e r t z 、l o g 、s o b e l ) 、 锐化算法、一维直方图、二值化处理、二值图象寻边等功能。这些功能全部包 含在软件的f i l e 菜单和i m a g e 菜单中。图象处理模块的结构如图3 1 所示。 倭“ i 降咝塑一 ! c a uss 图3 1 图象处理模块 3 2 图象处理算子及实验 3 2 1 b m p 图像的读取和保存 w i n d o w sb m p 位图文件大体分为4 部分：文件头b i t m a p f i l e h e a d e r 、 信息头b i t m a p n 盯0 r h e a d e r 、调色板p m e r e 、位图数据i m a g e d a t a 。文件 头包含位图文件的文件类型说明和文件大小信息。信息头主要说明了位图文件 的图像宽度、长度、色深等信息。调色板是位图文件色彩的一个索引，真彩色 位图没有调色板。最后位图数据i m a g e d a t a 逐点逐行地存储了文图文件各个点 的色彩信息。了解了位图文件合适后可以很容易地对其进行操作。程序中对位 四刖友生王捏亟坐僮途噩 国筮地理 图文件的各种操作通过一个c d i b 类来实现的，主要功能有新建、保存和打开， 实现的源程序见c d i b h 和c d i b ，c p p 两个文件。 3 2 2 彩色图像灰度化 在测量中由于彩色图像数据量很大，为减少图像处理时间需将彩色位图灰 度化，这样减少处理数据量的同时并没有损失图像边缘信息。图像采集卡从摄 像机获得的图像一般为真彩色图像格式，它用3 个字节表示一个象素的色彩， 如( r ，g ，b ) ，分别代表红色、绿色、蓝色，而色彩的另一种表述形式( y ， u ，v ) ，分表表示亮度和色差，这样通过公式( 3 1 ) 的关系可以把( r ，g ， b ) 转化为( y ，u ，v ) 形式。 10 2 9 9 0 1 4 80 6 1 5 | 【y u y 】