（机械电子工程专业论文）铁塔结构件冲孔位置动态图像识别.pdf

摘要 、随着基础产业对铁塔的需求量增加，铁塔结构件( 以下简称塔件) 的质量检测要 求更高的检测精度和更快的检测效率。针对目前塔件检测技术的国内空白，本课题就 是研制具有自主知识产权的塔件检测设备。 本文研究的塔件检测设备，需要检测的就是尺寸最长为1 2 米的塔件冲孔位置。所 以检测部分的核心就是冲孔位置识别系统，它是由机器视觉检测系统、定位系统和冲 孔位置识别软件系统三部分来实现大型塔件的检测。 本文通过对机器视觉系统的研究，来检测冲孔的位置和塔件的轮廓。首先利用 c c d 摄像机拍摄图像数据，并在计算机内保存。在拍摄过程中，利用磁栅尺对c c d 摄 像机进行精确定位以获取等距有序图像数据。之后对采集到的有序图像进行图像处理， 我们做了基于塔件冲孔位置的图像平滑、图像拼接、二值化、边缘检测、冲孔识别和 冲孔圆心坐标识别等处理。并对这些应用进行了分析与研究，使检测设备最终达到微 米级测量精度。 关键词：铁塔结构件( 塔件)机器视觉磁栅尺冲孔识别 a b s t r a c t h i g h e rd e t e c t i n ga c c u r a c ya n d f a s t e rd e t e c t i n ge f f i o e n c yc a nb er e q u i r e di ni r o n - t o w e r s t r u c t u r a lq u a l i t ye x a m i n a t i o nw i t hb a s i ci n d u s t r i e so ft h ei n c r e a s ei nd e m a n df o ri r o n t o w e r i nv i e wo ft h ec u r r e n tg a pa ti r o n t o w e rs t r u c t u r a lq u a l i t yt e s t i n gt e c h n i q u e ，t h i s s u b j e c ti sr e s e a r c h e df o ri n d e p e n d e n ti n t e l l e c t u a lp r o p e r t yf i g h t so fi r o n t o w e rs t r u c t u a l t e s t i n ge q u i p m e n t i nt h i sp a p e r ，i r o n t o w e rs t r u c t u a lt e s t i n ge q u i p m e n ti sa s k e df o rt e s t i n gt h es i z eo f p u n c h e dh o l e si ni r o n t o w e rs t r u c t u r ew h i c hi su p t o1 2m e t e r s s ot h ec o r eo ft e s t i n g e q u i p m e n ti sp u n c h e dh o l e sl o c a t i o n a li d e n t i f i c a t i o ns y s t e mw h i c h c o n s i s t so fm a c h i n e v i s i o nt e s t i n gs y s t e m ，m a g n e t i cg r a t i n go r i e n t a t i o ns y s t e ma n di m a g ep r o c e s s i n gm o d u l e t h ep a p e rc a nt e s tp o s i t i o no fp u n c h e dh o l e sa n dt h eo u t l i n eo ft h es t r u c t u r eb yr e s e a r c h i n g o nm a c h i n ev i s i o ns y s t e m f i r s to fa l l ，t h ee q u i p m e n tu t i l i z e sc c d c a m e r at og e ti m a g ed a t a ， a n dt h e yc a nb es a v e di nac o m p u t e r i nt h ep r o c e s so fg e t t i n gi m a g ed a t a ，w eu t i l i z e m a g n e t i cg r a t i n g r u l e rt o p o s i t i o na c c u r a t e l y t h ec c dc a m e r af o rg e t t i n gs e q u e n c e i m a g e a f t e rt h a t ，w ed os o m ei m a g ep r o c e s s i n g o nt h ec o l l e c t i n gi m a g ed a t a w em a k e s m o o t hi m a g e ，m o s a i ci m a g e ，b i n a r y ，e d g ed e t e c t i o n ，i d e n t i f i c a t i o no fp u r c h e dh o l e sa n d t h e i rc e n t r ec o o r d i n a t e si nt h ee q u i p m e n t a tl a s t ，w ea n a l y s ea n dr e s e a r c ho nt h e s em e t h o d s i nt h ea p p l i c a t i o n w ea c h i e v em i c r o nl e v e lm e a s u r e m e n ta c c u r a c ye v e n t u a l l y k e yw o r d s ：t o w e rs t u r c t u r e ，m a c h i n ev i s i o n ，m a g n e t i cg r a t i n gr u l e r ，p u n c h e d h o l e r e c o g n i t i o n 长春理工大学硕士学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，铁塔结构件冲孔位置动态图像识 别是本人在指导教师的指导下，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，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品 成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。 本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 作者签名：哗3 f l 珀 长春理工大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者及指导教师完全了解“长春理工大学硕士、博士学位论文版 权使用规定 ，同意长春理工大学保留并向中国科学信息研究所、中国优秀博硕 士学位论文全文数据库和c n k i 系列数据库及其它国家有关部门或机构送交学 位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长春理工大学可以 将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印 或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。 作者签名：汐9 年 指导导师签名： 了月w 日 年罗月仞日 1 1 前言 第一章绪论 随着我国经济的快速发展，国民经济对诸如：电力、通讯、交通、信息等基础产 业的依赖性越来越强，直接导致电力、通讯以及信息产业对输电高压铁塔、微波塔、 通讯塔、电视塔的需求量增加。所以，提高铁塔结构件( 以下简称塔件) 的生产能力 成为铁塔制造企业提升自身竞争能力的一个重要因素。但在产能既定的情况下，提高 塔件的性能和可靠性就成为铁塔制造企业提升自身竞争能力的另一重要因素。保证塔 件的质量，就能保证铁塔在组装过程中能达到1 0 0 的就位率，这就要求塔件在几何尺 寸方面要有很高的精度，所以塔件冲孔几何尺寸的精度尤其重要，这是制塔企业制造 高质量塔件的重要技术指标之一。但传统的人工检测所固有的主观性、易疲劳、速度 慢、成本高、强度大等缺点，已不适应铁塔制造企业对检测塔件的高精度、高效率的 测试要求，尤其在全面质量管理过程中，更需要先进的、智能的检测手段。现代生产 要求具有柔性、非接触性、高速度和高精度的在线检测技术，而机器视觉检测技术恰 好能满足塔件检测的现代生产要求。 1 2 机器视觉检测 所谓机器视觉检测就是检测被测目标时，把图像当作检测和传递信息的手段或载 体加以利用的检测方法，其目的是从图像中提取有用的信号。机器视觉检测作为一种 非接触检测手段己经越来越引起人们的重视。机器视觉检测一般是指确定一个产品对 于给定的一组标准要求的偏差的过程。检测通常涉及指定零件的特征，如：配件完 整性、表面完好性和几何尺寸的测量等。视觉检测技术的目的在于：提高检测的安全 性和可靠性：加强产品质量监控；提高生产的柔性和自动化程度。实验表明，在大批 量工业生产过程中，用机器视觉检测技术比用人工视觉检测的方法可以获得更高的精 度和效率。机器视觉检测可以保证产品检测的一致性，它不仅能够检测产品是否合格， 而且还能够检测出具体的偏差值，进而实现对产品生产过程中出现的质量问题进行监 控、分析和统计。 虽然机器视觉检测有着许多其他检测方式无法比拟的优势，但由于光电转换器件 的局限性，使相应的检测系统不仅机构复杂，而且也价格昂贵，导致其难以在检测领 域普及开来。但近几年来各种新型c c d ( c h a r g ec o u p l e dd e v i c e ) 电荷耦合器件的应 用，使这些问题几乎都得到了很好的解决，c c d 具有体积小，重量轻，分辨率高，精 度高，稳定性能良好等优点，使得测量系统不须配置复杂的机械机构，就可得到较高 的测量精度和良好的测量稳定性。以c c d 为图像传感器的测量方法具有非接触、高速 度、动态范围大、信息量丰富等诸多优点，而且还便于与计算机连接，使得采集到的 图像处理起来非常容易，故而c c d 视觉检测技术是非常有效的工件尺寸非接触检测的 测量手段2 3 4 1 。 针对于大型结构尺寸零件的检测，传统测量方法，主要采用两种方法：一是直接 法，这种方法需要大尺寸导轨或标准件，成本高，精度低；二是间接法，如弓高弦长 法，滚子法等，这类方法本身存在测量原理误差，并且测量可靠性不高。而机器视觉 检测技术可以对零件的不同部位进行拍摄，得到多幅局部重叠的图像，然后利用图像 之间的信息冗余进行图像拼接得到零件的完整图像，对拼接后的图像进行分析可以得 到零件的完整结构尺寸，这种检测方法不仅简单、经济，同时能够达到较高的精度。 因此，为了加快整个铁塔行业在塔件检测上的现代化进程，研制基于c c d 视觉检 测技术的大尺寸塔件在线检测设备势在必行。 1 3 大尺寸零件检测技术的发展现状 在欧美，随着工业生产中加工技术的提高，许多行业都出现了各种不同适应实际 生产需要的在线和非在线自动检测设备，这些自动检测设备的出现提高了生产效率， 节约了生产成本，提高了生产质量，也加强了生产过程中对产品的监控能力，节约了 人力成本，避免出现不必要的浪费。而在几何尺寸检测技术方面，采取的是通过定期 检查加工机床精度的方法来予以保证，而调整机床的工具及方法是严加保密的。 在我国，整个工业发展相对于国外发达国家仍旧滞后很多年，许多技术也很落后， 工业的自动化水平很低，有较多的企业仍然采用传统的接触式测量方法进行加工。为 了保证产品的质量，花费在测量上的时间和人员数量是相当可观的，有许多零部件的 相应检测手段也基本停留在手工检测阶段，对质量的控制能力弱，很多时候要靠工人 的经验，而其检测人员的劳动强度大、效率低，其测量精度受到很大的影响，许多尺 寸无法检测，检测手段的落后不能满足生产发展的需要，更严重影响了工厂生产效率 和经济效益。 就尺寸测量而言，一方面传统的接触式测量技术跟不上现代工业机械加工、材料 加工的非接触测量要求，而且已成为提高生产效率和加工精度的制约因素。另一方面 在传统的生产线下，静态测量技术又满足不了现代加工中主动测量的要求，不能及时 控制生产过程，因而在生产中经常出现因不能及时检测产品、控制流程而造成废品的 情况，影响了产品质量，最终影响企业经济效益畸，6 1 。 而目前国内在大尺寸零件检测手段依然停留在传统的机械方法上，这些方法只能 测量7 、8 级精度的零件，且比较笨重，测量精度在很大程度上依赖工人的技术水平， 精度极不稳定。 2 1 4 课题的来源及意义 本课题属于长春理工大学产品研发，针对长春聚德隆铁塔有限责任公司生产线进 行研究的课题。本文介绍了利用机器视觉检测技术对大尺寸塔件上冲孔直径及位置的 测量，并达到了微米级的测量精度。用机器视觉检测技术对塔件进行检测的方法与传 统机械检测方法相比有许多优点，如它能以无接触方式检测被加工产品，并在同一工 件上同时进行多项测量，测量中对工件无磨损，可消除人为误差等。 1 5 研究内容 铁塔产品种类繁多，但多数塔件都是采用直角角钢加工的v 型铁塔标准构件。本 论文针对长春聚德隆铁塔有限责任公司生产线上的技术要求，设计并研制了一种针对 v 型塔件几何尺寸进行检测的设备。该设备主要检测塔件的孔距、过线以及心线，并 将其与铁塔构件标准图纸进行比较，自动判断产品的加工尺寸是否合格。 过线和心线是铁塔行业的术语。如图11 和图i2 所示，过线表示塔件的基线 到第一个孔心的距离；心线表示铁塔标准构件的基线b 到孔心的距离。从数学的角度 讲，就是要检测塔件上冲孔位置相对于基线a 、b 的坐标。 幽lj 过线、心线的定义 基 线 a 基线b 图1 2 过线心线孔距的定义 本设备是由控制系统、机械传动系统、冲孔位置识别系统组成的。 冲孔位置识别系统采用非接触机器视觉技术对塔件的几何尺寸进行非接触的测 量，测量结果送入计算机，经冲孔位置识别软件系统处理后，完成对塔件上冲孔位置 的识别( 即：识别冲孔) ，标注冲孔到塔件轮廓线( 基线a 、b ) 的坐标位置。然后所 得数据与预先存储在计算机内的标准数据进行比较，代替人工实现几何尺寸误差的自 动检测。测得的图像与结果实时的在显示器上显示。 控制系统的功能是发出各种控制指令，指挥机械传动系统按照需要实现不同速度 的直线运动，控制冲孔位置识别系统完成图像检测和信号传输。 机械传动系统的功能是在齿轮齿条传动系统带动下，沿直线导轨实现控制系统发 出的指令。带动搭载冲孔位置识别系统的移动平台在导轨上移动。 本课题只负责设计冲孔位置识别系统，其它两部分由机械制造专业同学进行研究 设计。 1 6 论文的结构安排 本文从理论和实践上对机器视觉技术在冲孔位置识别系统中的应用进行了深入 的研究和探讨。在对机器视觉技术的原理和组成进行深入分析的基础上，立足于实际 应用技术问题的解决，并对塔件检测设备在冲孑l 位置识别和塔件轮廓尺寸测量的图像 处理方法上作了具体的阐述。文中涉及的大量算法均通过反复的实验进行测试，以验 证其作为应用技术的可行性，并结合实际应用对算法作出了改进。所有算法均用v c + + 6 0 编程实现，程序编制时对于算法的时效、数据结构、代码的模块化、资源占用率、 异常处理等问题均作了周密的考虑。 第一章绪论 4 论述了课题研究的意义，在大量查阅国内外文献资料的基础上，对机器视觉技术、 大尺寸零件检测技术进行了综述，并介绍了本文的主要研究内容。 第二章冲孔位置识别系统设计 介绍了本课题研究的关于塔件检测设备中冲孔位置识别系统的组成：机器视觉检 测系统、定位系统和冲孔位置识别软件系统。介绍了各系统相关算法、器件、子系统 的主要内容。提出了冲孔位置识别系统的设计总体方案。 第三章机器视觉检测系统设计 从硬件部分讲述本课题所研究设计的机器视觉系统在检测塔件过程中的设计、选 择和应用。 第四章定位系统设计 研究了定位系统的两种方案，并根据塔件检测设备的具体要求选择合适的定位系 统。 第五章冲孔位置识别软件系统 本章是论文的核心部分，重点讲述了如何实现塔件轮廓尺寸的测量和冲孔位置坐 标的识别及标定，以及软件系统与机器视觉检测系统、定位系统问的串口通讯。文中 提出了图像拼接、冲孔识别、圆心坐标识别的具体算法。 第六章精度分析及实验结果 对影响冲孔位置识别系统的各因素进行了分析和研究，并从实验数据中总结出塔 件检测设备的所完成程度是否达到研制塔件检测设备的技术指标。 5 第二章冲孔位置识别系统设计方案 由于本课题所研究的内容是针对最大测量长度为1 2 0 0 0 r a m 的塔件进行在线检测， 又要保证检测的精度，但利用现有技术无法使c c d 摄像机在一张图像数据中进行高精 度的图像数据采集。所以我们研究如何使c c i ) 摄像机按照一定的移动速度和拍摄频率 对被检测塔件进行连续的、有序的图像数据采集，然后利用图像拼接技术，使塔件的 图像数据完整的输入到计算机中，再进行图像处理。所以塔件检测设备的冲孑l 位置识 别系统的实现，问题主要集中在以下四个方面： 1 如何采集到适合冲孔位置识别系统处理的图像数据。 2 对于采集到的图像进行预处理和图像拼接。 3 识别出冲孔、塔件轮廓线，求出冲孔圆心坐标和直径。 4 与标准数据进行对比，输出检测结果。 以上四个研制设备的主要设计依据是由吉林省科技厅f 迭的“铁塔标准构件生产 线在线检测分选机”项目台书中的技术指标要求和长春聚德隆铁塔有限责任公司铁 塔构件产品图纸中的技术指标要求所总结的。其丰要技术指标如下： 测量量程：0 1 2 0 0 0 r a m 显示分辨率：0 1 坍 综合测量精度：0 5 r a m ( 2 0 。c 环境温度) 测量速度：0 2 0 0 t a r a 5 适用规格：孔径1 0 3 0 m m 孔距0 1 2 0 0 0 r a m 塔件的生产现场环境如图21 所示，所需榆测的塔件如图22 所示。 图21 铁塔标准杜j 什生产环境 2 1 系统概述 圈22 被测标准铁塔构件 根据以上了解的情况，我们设计了塔件检测设备冲孔位置识别系统的方案原理图 如图2 3 所示。根据被测实物的大小和形状，我们采用双c c d 摄像机对v 形塔件两侧 的冲孔同时检测，根据具体情况选择照明系统，将c c d 摄像机对准被测实物，进行图 像采集。 羼 |l二一 厂 厂 l 剧盥 r 叫 ” 一、| l 丁一 二至互二? ”_ 。_ j l 。i ”。i 幽23 系统原理幽 2 1 1 机器视觉检测系统的组成 机器视觉检测系统针对不同的应用有着不同的具体形式。按照塔件检测技术指标 要求，系统构成按照功能大致可分为如下模块： 1 c c d 摄像机 c c d 即电荷耦合器件，它是2 0 世纪7 0 年代初发展起来的新型半导体光电转换器 件。 目前c c d 摄像机以其小巧、可靠、清晰度高等特点在商用与工业领域都得到了广 泛地使用。摄像机的任务是将光学信号转换成电信号。根据其传感器扫描格式有线阵 c c d 摄像机和面阵c c d 摄像机，线阵c c d 摄像机一次只能获得图像的一行信息，被拍 摄的物体必须以直线形式从摄像机前移过，才能获得完整的图像；面阵摄像机可以一 次获得整幅图像的信息。它具有的二维特性、高灵敏度、可靠性好、几何畸变小、无 图像滞后和图像漂移等优点。 2 光学系统 光学成像系统任务是将真实物体的景象完整地投影到摄像机的焦平面上。在机器 视觉检测系统中非常重要。选用光学镜头主要根据其成像面尺寸、焦距、视角、工作 范围、倍率、景深和接口等参数。在实际的机器视觉检测系统中，常常选用畸变小的 物方远心镜头。 3 照明系统 机器视觉检测系统与其它方式检测系统的工作情况不同，它的检测条件对光线的 依赖性很大，也需要很好的照明条件，而物体图像是否图像清晰，图像数据是否复杂 程度，图像数据中是否存在阴影等问题都会影响到机器视觉系统的检测结果。好的光 源与照明方案往往是整个机械视觉系统成败的关键，并不仅仅是简单的照亮物体而己。 光源与照明方案的配合应尽可能地突出物体特征量，在物体需要检测的部分与那些不 重要部份之间应尽可能地产生明显的区别，增加对比度。光源设备的选择必须符合所 需的几何形状，照明亮度、均匀度、发光的光谱特性也必须符合实际的要求，同时还 要考虑光源的发光效率和使用寿命。总之，应该根据实际的任务，选择和设计不同的 光源形式，以达到物体成像的最佳状态。 4 图像采集卡 它的任务是将c c d 摄像机生成的视频信号转换成便于计算机处理的数字图像信 号，即进行a d 转换。需要使用的图像采集卡要与c c d 摄像机的类型一致，在机器视 觉检测系统中，是控制摄像机拍照，完成图像采集与数字化，协调整个系统的重要设 备。主要性能参数包括采样速度、分辨率等。 5 图像分析用计算机 计算机是整个视觉检测系统的核心，主要负责对c c d 摄像机采集的图像数据进行 相关的处理。 8 2 1 - 2 定位系统 定位系统是在c c d 摄像机按照一定的移动速度和拍摄频率对被检测塔件进行连续 的、有序的图像数据采集的过程中，实现精确定位功能的系统。它的好坏，直接影响 c c d 摄像机所采集的图像数据在进行拼接过程中的精度和拼接效率。 2 1 3 冲孔位置识别软件系统 冲孔位置识别软件系统是负责完成图像特征的提取、分析、处理，是整个检测系 统的灵魂，它置于计算机内部，属于机器视觉系统的一部分，但也是负责把机器视觉 系统所采集的数据和定位系统所采集的数据与计算机进行串口通讯的枢纽，其处理精 度和速度直接影响着整个检测系统的精度和实时性能。 2 2 课题的总体方案 按照以上确定的研究内容，本课题研究的总体方案初步确定如下： 第一步，利用两个互成9 0 。角安装的c c d 摄像机在精密传动及控制机构的驱动下 沿悬挂式测量导轨做线性移动，利用工业p c 机和p l c 控制c c d 摄像机的移动速度和拍 摄频率，对塔件两侧的冲孔进行拍摄。再用图像采集卡转移c c d 摄像机采集的图像数 据到计算机内存中。 第二步，在c c d 摄像机沿导轨对塔件进行图像数据采集的同时，利用定位系统实 现对c c d 摄像机的精确定位，从而使c c d 摄像机采集到一组或多组关于被测塔件的有 序图像数据。 第三步，把采集到的有序原始图像数据进行图像预处理，然后按照定位系统测量 的距离和顺序，实现图像数据的拼接，形成被测塔件的一幅完整图像数据。 第四步，对被检测塔件的图像数据进行二值化，识别出图像数据上的塔件，再进 行第二次二值化提取出冲孔，利用冲孔的边缘搜索法，检测识别出冲孔并提取冲孔边 缘。 第五步，对提取出边缘的冲孔，进行圆心坐标的确定和标注。 第六步，在计算机中与标准数据进行对比，最后输出检测结果。 以上六步，前两步是要依靠硬件系统完成图像数据的采集；后四步是利用v c + + 6 0 编制的软件对所采集的图像进行处理，实现冲孔位置动态识别，提取图像数据中的特 征数据，最后利用系统数据库中的标准数据，与测量数据进行对比，从而完成塔件的 检测。 9 第三章机器视觉检测系统设计 本课题研制的冲孔位置识别系统，其机器视觉检测系统硬件部分主要由c c d 摄像 机、光学成像系统、照明系统、图像采集卡和计算机组成。基本结构及工作过程参见 图3 1 所示。 铁塔结 卜 光学成 卜 c c d 卜 图像采卜 计 构件 像系统 摄像机 集卡 算 机 3 1c c d 摄像机 图3 1 机器视觉检测系统结构示意图 c c d 是一种半导体光电转换器件，它的突出特点就是以电荷作为信号而不同于其 他器件是以电流或电压为信号的。它主要由光敏单元、输入结构和输出结构等部分组 成，具有光电转换、信息存贮和延时等功能。 c c d 是在m o s 晶体管电荷存储器的基础上发展起来的，它在结构上主要由三部分 组成： 1 主体部分，即信号电荷转移部分，实际上是一串紧密排布的m o s 电容器，它的 作用是存储和转移信号电荷。 2 输入部分，包括一个输入二极管和一个输入栅，它的作用是将信号电荷引入到 c c d 的第一个转移栅的势阱中。 3 输出部分，包括一个输入二极管和一个输出栅，他的作用是将c c d 最后一个转 移栅下的势阱中的信号电荷引出，并检出电荷所运输的信息。 c c d 按照其感光单元排列方式有面阵和线阵之分。线阵c c d 可以直接将一维光信 号转变为视频信号输出，面阵c c d 是按一定的方式将一维线阵c c d 的光敏单元及移位 寄存器排列成二维阵列，由于排列方式的不同，面阵c c d 常有帧转移、隔行转移、线 转移等方式。面阵c c d 结构比线阵c c d 复杂，成本较高，广泛地用于平面曲线轮廓的 检测，检测的直观性好，由于在图像采集过程中不需要辅助的逐行扫描机械移动，因 此其平面曲线轮廓的成像精度和检测精度较高阳1 。按照本课题研制的塔件检测设备需 要，本文选择面阵c c d 做为机器视觉系统的图像传感器。 面阵c c d 是一系列排列成面阵的小光敏元件组成的探测器阵列，相邻光敏元的中 心距d 和间隙a 决定c c d 的分辨率。如图3 2 所示，d 和a 在一些低分辨率的面阵c c d 中其尺寸是几十个微米，而在典型尺寸中则只有几个微米。图3 3 为c c d 测量系统的 基本原理，物体经透镜成像于c c d 的光敏面上，成为景物图像，而c c d 光敏元的分布 是离散的，相当于对景物图像进行了抽样，抽样的频率为i d 。另外，由于像元间距 1 0 的存在，c c d 探测到的不是整个图像的信息，而是其中被光敏元覆盖的部分，这相当 于对景物图像进行了积分。这样，c c d 在完成对图像的空间离散过程后，将光学信号 变成电信号，最后合成完整的视频信号输入计算机进行后续处理。 景物图像 光学系统 a 一 一、 待测物 图3 3 测量系统原理图 面阵c c d 可以直接将二维图像转变为视频信号输出，按其电荷转移方式可分为3 种：帧转移型面阵c c d 电荷耦合器件( f t - c c d ) ，行间转移型面阵c c d 电荷耦合器件 ( i t c c d ) ，“帧一行 转移型面阵c c d 电荷耦合器件( f i t c c d ) 。 通过查阅资料n0 1 ，考虑到成本的原因，在本课题中我们选用行间转移型面阵c c d 电荷耦合器件( i t - c c d ) 作为我们的首选，其原理如下： 如图3 4 所示，行间转移型面阵c c d 电荷耦合器件( i t c c d ) 的感光行与垂直位 移寄存器相间排列，由转移栅极控制电荷的转移和输出。 在场正程期间，感光部分受光照产生光生电荷包，在场逆程期间，电荷包受转移 栅极控制，在极短时间( 1 , i s ) 内被快速水平转移到垂直位移寄存器中，在下一个场 正程期间，再把垂直位移寄存器中的电荷包依次垂直转移到水平读出寄存器中，然后 在行正程期间从读出寄存器中输出，形成一行图像电信号，依次步进形成一场图像电 信号。 这种结构的优点是：结构简单，不需要单独的存储区，全部面积比帧转移型小； 每个像素的感光部分彼此独立，有可能取得较高的空间频率；由于电荷包的垂直转移 在遮光的垂直转移寄存器中进行，使正常照度下的垂直拖尾减轻。这种结构的缺点是： 为了防止漏光，要求遮光条宽度大于存储条宽度，使总的感光面积减小，灵敏度降低； 虽然加宽了屏蔽层，仍有一部分入射光通过不同路径到达遮光屏蔽层下面的垂直位移 寄存器，形成光污染，且由于垂直转移时间较长，对波长较长的红光污染较严重( 拖 尾呈现红色) 。 出 图3 4i t c c d 的结构 经过以上的分析，我们最终选择日本基恩士( k e y e n c e ) 公司的c v 一0 3 5 c 型彩色 c c d 摄像机作为光学成像系统中使用的主要设备。 该c c d 专业摄像机的相关参数如下： 1 成像器：1 3 英寸内线传送方式c c d 。 2 输出动态分辨率：6 5 7 ( h ) 4 9 4 0 1 ) ，单片约为3 2 万像素。标准模式时，3 2 万 像素中的2 4 万像素( 5 1 2 4 8 0 ) 为处理区域。 3 快门：1 1 5 、 3 0 、1 6 0 、1 1 2 0 、l 2 4 0 、1 5 0 0 、1 1 0 0 0 、1 2 0 0 0 、1 5 0 0 0 、 1 1 0 0 0 0 、1 2 0 0 0 0 4 同步方式：内同步，在线线路锁定同步( 保证所需要观察的物体和显示即时同 步) 。 5 扫描频率：逐行( 1 6 m s ) 、隔行( 9 m s ) 6 自动控制部分：背光补偿( b l c ) 功能，自动增益控制，内装d s p s n 芑5 0 d b 小型化机身。 7 传输方式：数字序列传输。 8 电子快门：1 1 5 s 1 2 0 0 0 0 s 之间。 9 使用环境温度：0 + 5 0 0 c 。 1 0 使用环境湿度：3 5 8 5 肘( 无凝结) 。 1 1 供电：2 2 0 v 。 1 2 3 2 光学系统 在机器视觉系统中，镜头的主要作用是将成像目标聚焦在图像传感器的光敏面 上。镜头的质量直接影响到机器视觉系统的整体性能，合理选择并正确安装光学镜头， 是机器视觉系统设计的一个重要环节。 c c d 摄像机光学镜头种类繁多。光学镜头的主要参数都不尽相同，合适的参数指 标应根据不同的接口、c c d 光敏面光学格式、光圈、视场角、焦距、像素数、f 数等来 确定。本论文主要讨论面阵c c d 光学镜头的部分性能参数、及这些参数之间的相互关 系和选用问题。 3 2 1 面阵c c d 光学镜头的主要参数n 1 1 l 成像尺寸 镜头成像的尺寸规格，指的是该镜头在像面成像的大小。面阵c c d 摄像器件的尺 寸大小一般有1 ，2 3 ，1 e ，1 3 ，l 4i n c h ，其芯片尺寸最好也与其匹配。成像 尺寸的大小也会影响到镜头的视场角，当使用相同的镜头时，尺寸小的c c d 摄像器件 产生的视场角要小。但是镜头的规格和视场角并不是直接相关的，有时不得己也可用 大规格的镜头与较小规格的c c d 芯片尺寸配套使用，此时镜头成像的视场角要比它的 标称值小。但是成像尺寸规格小的镜头，不能用于c c d 芯片尺寸大的摄像机，这样将 使所成的像的四角像质很差，甚至出现黑角。那是因为镜头太小时，不能完全覆盖c c d 芯片的全部有效像素。 2 焦距 焦距是c c d 光学镜头的首要参数。焦距就是主点到焦点的距离。有物方焦距厂与 像方焦距厂，在摄像镜头中，物、像空间都是处于相同介质( 空气) 中，j 厂l - - i i7 l 镜头 的焦距即指的是i ，i ( 或厂) 值，它与景深、分辨率都有关系。对于一个特定距离的 目标，可能要求全景图像，看清整个的环境；也可能只要求局部的，关心细节部分， 这就取决于所用的镜头的焦距。对同一距离的物体，用焦距大的镜头，得到的图像就 大，用焦距小的镜头，得到的图像就小。在已知c c d 靶面尺寸h ，、镜头焦距的情况 下，对于一定距离d ，可以用下式估算能够看到的场景的水平尺寸日和垂直尺寸v ： 厂；y 旦 ( 3 1 ) 。 日 厂：h 一d ( 3 2 ) 。 日 式中厂为镜头焦距；v 和h 为c c d 靶面垂直尺寸和水平尺寸；d 为镜头到目标的 1 3 距离；y 和日为能看到的最大景物的垂直和水平尺寸。 当焦距数值算出后，如果没有对应焦距的镜头是很正常的，这时可以根据产品目 录选择相近的型号，一般选择比计算值小的，这样视角还会大一些。 3 视场角 视场角即镜头视野的张角。水平方向的称为水平视场角，垂直方向的称为垂直视 场角。视场角的大小和焦距及摄像机c c d 的水平尺寸和垂直尺寸有关。有下列公式： a t 一2 t a n - 1 2 f ) ( 3 3 ) 口。= 2 t a n 1 ( v 2 f ) ( 3 4 ) 一般在产品说明书中给出的视场角是镜头成像尺寸与传感器像面尺寸匹配时的 水平视场角的值。如果用小于此规格的芯片，则视场角将相应缩小。 4 安装方式 ( 1 ) 摄影镜头螺距为1 英寸3 2 牙，直径为l 英寸( 英制) 。方式叫式和 c s 式两种，差别是镜头和c c d 像面的距离不同，c 式安装座从基准面到焦点的距离为 1 7 5 6 2 毫米，c s 式安装座从基准面到焦点距离为1 2 5 毫米。 ( 2 ) 照相镜头m 4 2x 1 ( 直径为4 2 m m ，螺距为1m m ) ( 3 ) 单板式c c d 镜头m 1 2xo 5 ( 直径为1 2 m m ，螺距为0 5 m m ) 3 2 2 面阵c c d 摄像机光学镜头的选用n 2 1 掌握了镜头的性能参数后，应该结合本课题的机器视觉检测系统的使用要求来合 理地选择适用的光学镜头。在完成其实际的要求后还应该考虑其性价比，以达到最合 理的选用。 下面是在选择合理镜头的几个主要的步骤： 1 根据摄像机c c d 的尺寸来选用恰当的成像规格的镜头 由c c d 的成像尺寸来选择适当的成像规格的镜头。最好镜头的成像规格和摄像机 c c d 的成像尺寸是一样的，即两者一致，这样可以不变的使用镜头说明书上所列参数。 2 估算镜头的焦距 在确定镜头焦距时，有以下五个因素：监控现场的大小、被摄物体的大小、物距、 焦距、c c d 靶面尺寸。在镜头规格和c c d 成像尺寸规格一致时，使用公式( 3 1 ) ，( 3 2 ) 可以计算得出所需要的镜头焦距的大小。所选镜头的焦距应等于或小于( 尽可能接近) 这两个值的最小值。焦距选定后，镜头最合适的观测距离和范围就决定了，可以进一 步比较选择f 值，即光圈数的大小。镜头的通光量以镜头的焦距和通光孔径的比值来 衡量，通光量与f 值的平方成反比关系，f 值越小，则光闺越大。 3 视场角确定 根据工件的尺寸，和相机距工件的距离等因素确定视场角的大小。 1 4 4 镜头的安装接口 所有的摄像机镜头均是螺纹口的，c c d 摄像机的镜头安装有两种工业标准，即c 安装座和c s 安装座。 3 3 照明系统 3 3 1 光源的基本知识 光源是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和至少 3 0 的应用效果，选择合适的光源是机器视觉系统的重要环节。由于缺少通用的机器视 觉照明设备，所以必须针对每个特定的应用实例，合理选择或设计相应的照明装置， 以达到最佳效果。 光源通常分为天然光源与人工光源。由于机器视觉系统的对象主要是工业零件或 产品，且系统大都工作在工业生产现场，因此，采用合适的人工光源更容易持续获得 对比度鲜明的图像，提高系统获取的图像质量。 3 3 2 照明系统设计 由光源构成的照明系统按其照射方式可分为：背向照明、前向照明、结构光和频 闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高 对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。工 件检测照明系统的设计应该重点考虑6 个基本因素： 1 镜头的视场 在机器视觉系统设计中，应根据被测对象的尺寸确定镜头的视场，再根据镜头的 视场的大小决定最佳的照明系统。 2 光源与工件的间距 根据镜头到工件的距离，确定光源与工件的距离。 3 工件的外形、条件及颜色 光源参数的选择是由工件表面的形状、平坦和光滑程度等条件决定的。最佳的照 明颜色可通过待测工件或被检测区的颜色来决定。 4 成像物镜 一般情况下，应针对确定的成像物镜进行光源的设计，其检验标准为：工件中需 要可视化的部分、划痕、缺陷等是否能够被清晰地显现出来并且能够辨认。c c d 传感 器是积分型器件，输出的电流信号与光敏面上的照度以及取样的间隔时间( 积分时间) 有关，在正常工作范围内有： i = k e t = k q ( 3 5 ) 其中：k 为比例常数，e 为光敏面的照度，t 为积分时间，q = 毋为曝光量。 5 照度的取值范围 对于既定元件，曝光量应限定在一定的范围之内，否则将产生画面失真，或产生 大的测量误差。其上限为饱和曝光量q 删，所以，要求光敏面上光敏单元的照度应满 足： e q 。f ( 3 7 ) 其中：q 。为噪声总量。在实际应用中，最好把光敏面上的最大照度e 一调节到略低 于q 删f ，以充分利用c c d 摄像机的动态范围。 6 照度匹配 对于被测目标，可通过合理选择照明光源的功率及相关参数来调节其亮度值。另 外，可通过合适的观测光学系统来保持所需的像面照度。 综上所述，结合塔件检测设备和检测环境的实际考虑，机器视觉系统的照明系统 采用l e d 光源组成的前向直接照明系统较为合理。 l e d 光源以其高亮度、高稳定性、高性价比从性价比上满足了这一要求。l e d 光 源的主要特性n 引： 1 形状自由度。一个l e d 光源是由许多单个l e d 发光管组成，因而可以做成多种 形状，更容易针对用户的需求，设计光源的形状和尺寸。 2 使用寿命长。一般l e d 可以连续工作1 0 0 0 0 3 0 0 0 0 小时。另外，用控制系统 使其间断工作，可以减少发光管发热，寿命可延长一倍。 3 响应时间短。采用专用电源给l e d 光源供电时，达到最大照度的时间 ( 5 2 ) 其中：g ( m ，n ) 为中值滤波后的结果图像，( 胁一七，l z ) 为原始图像。一般取窗口长度 为奇数，贝j jg ( m ，甩) = 厂( 玎+ 1 ) 2 ，否则g ( 肌，以) ；互竺之当业。 常用的窗口一般如图51 所示的线形、十字形、方形、菱形、圆形等。 口圈 圈口 图51 中值滤波常用窗口 图52 是对一幅采集的零件图加入了椒盐噪声后，进行不同滤波平滑所得到的效 果。( a ) 为加入椒盐噪声的零件图。( b ) 为采用3 3 邻域的均值滤波后的结粜图，( c ) 为采用5 5 邻域的均值滤波后的结果图，( d ) 为采用3 x 3 的方形中值滤波后的结果圈。 可以看h ，中值滤波对滤除椒盐噪声具有很好的效果，而且能很好的保持了边缘信息。 n j 椒盐嵘j i 斜( b l3 3y , j f i 。t 滤波拈玳 f c ) 5 x5 均f “滤波的 玳( d - l ；啦；l 的，。m 幽52 不同滤波器平滑敛粜 田hh曰。 表5 - 1 列出了采用上述各种滤波算法所花费的时间： 表5 - 1 平滑滤波算法分析 算法3 3 均优滤波5 5 均f ) = 【滤波巾1 1 f i f 滤波 耗时( m s ) 9 41 4 07 8 从以上几种平滑滤波算法的比较中，可以看到，采用中值滤波的效果最好，不仅 耗时最少，而且在滤除噪声的同时，很好地保持了边缘信息，适应性强。本文中正是 采用了这种方法进行的平滑滤波。 5 3 等距序列图像拼接技术 由于本课题所研究的内容是要对最长可达1 2 0 0 0 r a m 的塔件进行在线检测，在保证 检测精度的前提下，利用现有技术无法使c c d 摄像机用一张图片显示全部图像信息。 所以我们控制c c d 摄像机按照一定的移动速度和拍摄频率对被检测塔件进行连续的图 像数据采集，再把采集到的一组序列图像数据，进行图像拼接，使塔件的图像数据恢 复并形成一幅完整的图像。 本节综合了常用的几种典型的图像拼接算法，结合塔件检测设备的实际工作情况， 提出一种在拼接精度和速度方面都有所改善的匹配算法，并在现有拼接原理的基础上 提出一种基于硬件设备进行定位的拼接方法，从而把大量的序列图像快速拼接成一幅 整图。 5 3 1 改进的变网格图像匹配技术 图像拼接通常采用基于相邻两幅图像重叠区域所对应像素中灰度级的相似性，自 动寻找图像的最佳匹配位置阳利。 常用的拼接算法有：固定模板匹配的图像配技术，比值匹配算法的图像匹配技术 基于f f t 相关算法的图像匹配技术。这三种方法在实际应用中都存在着一些适用范围 窄、精度低、可靠性不高以及速度提高不是很明显等不足旧引，例如：固定模板匹配算 法的计算量随着模板的增大而迅速增大，导致匹配速度很慢，无法达到实时性的要求； 比值匹配算法在计算量上比固定模板匹配算法有所减少，但仍比较大，并且计算比值 时需要大量的除法，所以该算法在时间上也并不理想。 近些年，一些学者提出了一种“基于网格的快速匹配”算法乜6 。该算法在运算速 度上有所改善，但在粗匹配过程中，如果模板网格选取的过大，很可能造成匹配中无 法找到与第一幅图像完全匹配的最佳匹配点，难于达到精确匹配。基于该原因，本文 提出了一种改进的快速匹配算法一一变网格匹配算法( v a r i o u s g r i dm a t c h i n g 5 3 1 1 算法描述 该算法首先在第二幅图像不靠近图像边缘的重叠区域上选择一个点a ( a 点到第二 幅图像边缘的像素距离应该不小于网格模板高度的一半) ，然后以该点a 为中心提取一 个网格做为模板，然后利用该模板在第一幅图像上移动，同时计算网格点所对应的两 幅图像上相应像素点的r g b 值差的平方和，其中最小值的位置，即是最佳匹配点的位 置。为了提高计算的速度，减少运算量，本文将匹配过程分为两个步骤，第一步粗匹 配，该阶段网格每次水平或垂直方向移动一个网格距离，记录下匹配过程中的最佳匹 配点位置。第二步精匹配，该阶段首先将匹配模板以a 点为中心缩小一半，再以当前 最佳匹配点为中心，分别向上下、左右各移动4 个网格距离，并且计算网格下两幅图 像上相应像素点差的平方和，将得到的最小值与当前的最优值进行比较。如果比当前 的最优值小，就替换当前最佳匹配点。然后重复第二步的过程，直到网格距均为0 止。 具体算法如下： 设网格模板w o ，y ) 大小为m ( 其中：m ，一般都为奇数) ，网格间距为 h ( h 0 ) ，a 点为网格模板的中心点，目标图像l ( x ，y ) 大小为k x l ，则由网格模板 大小确定目标图像中参与相关运算的区域为e ( f ，j ) ，其中 z 半弘半 3 ， 歹 半卜学 眠4