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基于机器视觉的零部件尺寸检测技术


龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 基于机器视觉的零部件尺寸检测技术 作者:鄢国林 付军 杨亚宁 来源:《科技创新与应用》2013 年第 32 期 摘 要:在工业生产中,基于零部件尺寸的几何特征和面阵式 CCD 获取的零部件图像,利 用基于 HALCON 软件的数字图像处理技术,采用灰度变换、高斯滤波、降噪、标定等一系列 的图像分析处理技术实现了对零部件尺寸进行精确检测。并开发设计了一种自动检测及分拣系 统,实现了对零部件的精确检测。经过大量的实验结果表明,在误差允许范围内采用机器视觉 的检测方法可以实现对零部件尺寸基本参数快速准确的测量并能稳定的实现自动化生产。 关键词:机器视觉;图像处理;零部件尺寸 引言 目前,在新兴市场经济和新型技术不断崛起的背景下,生产出高品质且价格低廉的产品是 企业发展的急切需求,然而近些年来在国内现有生产条件下生产出的产品存在着很大的问题。 传统意义上的生产需要设备处于时常工作状态以便于随时检测,然而这样的工作方式导致了设 备在一定的时间内出现设备闲置的现象,大大的浪费了生产资源并无法实现可靠的自动化生 产;还有一个更为重要的原因在于工业生产线上生产出的产品,对于其尺寸精度的测量人们大 多数都通过自己的主观意识或者粗浅的测试方法去判别零部件尺寸是否合格,这样的判断方式 检测出的精度根本满足不了客户的需求。基于上述诸多问题的提出,一种基于机器视觉的检测 方法应运而生,此概念的提出为生产加工业实现自动化、智能化带来了空前的变革。随着机器 视觉的应用,机器视觉的应用大大的提高了产品的质量、降低了人口红利并能在一定程度上降 低生产成本,带动生产加工业走向自动化、智能化的道路[1]。 1 系统的整体结构 本研究是基于工业生产线上对不同零部件尺寸的检测,机器视觉的零部件尺寸检测主要分 为图像采集、图像分析处理、显示结果及控制三个部分。系统主要由计算机主机、工业相机、 LED 光源和光电传感器、PLC 可编程控制器以及单片机控制器、暗箱等。其工作过程是:首 先初始化设备并自检设备,然后计算机主机通过软件驱动工业相机(面阵式 CCD 传感器), 但是工业相机在此时只是处于一个等待采集图像信号的状态,当光电传感器没有检测到物体 时,此时工业相机继续等待采集图像信号;当光电传感器检测到产品经过时,打开 LED 光源 并触发工业相机采集零部件数字图像信号,然后关闭 LED 光源,单片机控制器经过 USB 串口 通信方式将数据传输给计算机主机进行图像处理,图像处理后判断物体是否合格,不合格就放 入不合格产品收集箱,合格就检测下一个产品。 2 图像的处理及分析 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 2.1 标定文件的生成 在图像处理过程中,更值得说明的是标定文件的生成是有严格要求的,其处理的步骤依次 为创建标定模板、初始化内参、指定描述文件、收集标定数据、配置校正、标定计算、获得标 定参数、生成标定文件等步骤。在标定的过程中运用到了标定板,在这里我们规定其大小必需 为视野图像的 1/4。系统以二十幅不同位姿的标定板图像进行标定并设置好标定图像的原始位 姿,从而生成标定文件[2]。 2.2 灰度转换 在实际的生产加工中,由于复杂的环境因素的影响很多零部件并不是像我们想象中的那么 容易区分。因此,为了快速准确的识别我们必须对其进行灰度转换。RGB 图像每个像素颜色 都对应三维空间上的一个点,而灰度图像像素的颜色可以对应于一条直线来表示。因而,很容 易得出彩色图像转换为灰度图像实质是寻求一个在三


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