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        基于圖像分析技術(shù)的螺紋自動化測量系統(tǒng)研究

        2012-08-09 08:03:52陳琦峰張青春
        中國測試 2012年1期
        關(guān)鍵詞:大徑緊固件螺紋

        陳琦峰,張 瑋,張青春

        (1.國家標(biāo)準(zhǔn)件產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗中心,浙江 海鹽 314300;2.清華大學(xué)精密儀器與機械學(xué)系,北京 100084)

        0引言

        緊固件的根本任務(wù)是裝配緊固,因此緊固件包含互換性和安全性兩項職能。其中螺紋部分的加工質(zhì)量直接決定了緊固件的互換性以及與裝配強度有關(guān)的安全性,因此對于螺紋的質(zhì)量控制格外重要,應(yīng)通過檢驗及時發(fā)現(xiàn)問題、調(diào)整工藝。目前螺紋檢驗缺乏一種簡便的測量方法,每一項參數(shù)都要進行獨立測量,采用的方法、工具和設(shè)備都不一樣,對于螺紋各項指標(biāo)的定量檢驗就顯得非常不經(jīng)濟;常規(guī)的螺紋檢驗也只能進行大徑測量以及量規(guī)的定性檢驗,量規(guī)檢驗對螺紋的判定存在技術(shù)漏洞[1],即使發(fā)現(xiàn)了次品螺紋,也很難直接反映出問題所在,往往還要通過借助單項檢驗進行原因排查。

        該文通過搭建測量系統(tǒng)、編制軟件,研究圖像分析技術(shù)在螺紋測量應(yīng)用上的可行性,探討應(yīng)用該方法提高螺紋參數(shù)的檢測效率,實現(xiàn)全參數(shù)測量的可能性。

        1 系統(tǒng)設(shè)計

        系統(tǒng)設(shè)計原理為:運用圖像攝取工具獲得被測螺紋的圖像,編制軟件對真值與像素進行關(guān)系標(biāo)定,再通過對螺紋圖像的運算,輸出螺紋各項參數(shù)。

        系統(tǒng)搭建的目的是盡可能獲取成像質(zhì)量好(局部變形小、輪廓清晰)的螺紋圖像,這是軟件進行精確運算的基礎(chǔ)。

        1.1 光源設(shè)計

        光路的平行性好,才能使成像質(zhì)量達到測量的要求。為選用符合測量要求的光源,搭建試驗系統(tǒng),如圖1所示[2]。

        以背光源與螺紋的距離10mn作為基準(zhǔn),建立實測大徑值與像素值的對應(yīng)關(guān)系。分別選用不同的光源,通過移動光源改變背光源與螺紋的距離,觀察其對檢測結(jié)果的影響,進行光源的平行性驗證。通過試驗比較,LED背光源平行性較好,其實驗結(jié)果見表1。

        表1 新加坡生產(chǎn)的LED背光源平行性實驗結(jié)果

        1.2 相機選型

        工業(yè)黑白相機的主要參數(shù)指標(biāo)為分辨率、AD精度、性噪比。相機的像素值越大,則分辨率越高,考慮性價比,這里選用130萬象素相機;常見的AD精度有8位和12位,位數(shù)越高,精度越大,這里選用的是12位的相機;性噪比主要和傳感器件的類型和電路系統(tǒng)的噪聲有關(guān),這里選擇CMOS相機。最終選定西安方誠科技有限責(zé)任公司的130萬12位CMOS工業(yè)相機,型號為ID130M。

        1.3 成像設(shè)計

        主要設(shè)計參數(shù)為相機的工作距離和視場大小。工作距離應(yīng)該盡量小,減小光路的噪聲;視場大小在滿足檢測范圍的要求下應(yīng)盡量大以便提高檢測分辨率。設(shè)計中選擇的是日本工業(yè)130萬定焦鏡頭,焦距為25 mm。最終設(shè)計的系統(tǒng)的光學(xué)參數(shù):焦距f為25mm,物距(工作距離)為114mm,視場寬度為22.78mm,檢測分辨率為0.0178mm/像素。

        2 標(biāo)定方法

        圖像運算得到的是像素值,若要得到檢測的真實值,需要對系統(tǒng)進行標(biāo)定。

        2.1 標(biāo)定板

        采用標(biāo)準(zhǔn)塊進行系統(tǒng)標(biāo)定是檢測設(shè)備最常用的方法,這里選用深圳納研科技公司的專業(yè)棋盤格標(biāo)定板,型號為NANO CBC50MM-1.0(總長精度:±5.0μm,圖形尺寸精度:±1.0~±3.0 μm,圖形位置精度:±1.0~±3.0μm,線條精度:±1μm,縫寬均勻度:≤1μm)。

        采用圖1所示系統(tǒng),在螺紋處放置標(biāo)定板,對標(biāo)定板進行間隔0.1mm的移動和測量,獲得一系列標(biāo)定比例。結(jié)果表明,物距偏差對標(biāo)定比例即測量結(jié)果產(chǎn)生影響,測試結(jié)果見表2。假定M6螺紋進行測試數(shù)據(jù)推算,如果標(biāo)定板到相機的距離與檢測螺紋中軸線到相機的距離相差1mm,檢測大徑的結(jié)果將相差0.067mm。而實際標(biāo)定中,很難保證標(biāo)定距離與測量距離的一致性,所以該系統(tǒng)不采用標(biāo)定板方案。

        表2 標(biāo)定板測試結(jié)果

        2.2 大徑標(biāo)定

        由于螺紋大徑測量方法簡便,測量精度容易保證,通常螺紋大徑的測量工具(微米千分尺)分辨力可達到0.01mm,滿足系統(tǒng)標(biāo)定精度要求。采用螺紋大徑進行系統(tǒng)標(biāo)定最大優(yōu)勢在于不用考慮標(biāo)定與測量距離的一致性,所以系統(tǒng)最終采用螺紋大徑標(biāo)定方案。

        3 算法研究

        檢測算法是檢測系統(tǒng)的核心部分,算法的優(yōu)劣直接決定了系統(tǒng)結(jié)果的可靠性。算法主要分為圖像預(yù)處理、邊緣提取、指標(biāo)解算3個步驟。

        3.1 邊緣提取

        相機得到的是灰度圖像,先進行濾波、邊緣增強等預(yù)處理,然后進行邊緣提取,這里采用的是Canny邊緣檢測算子進行邊緣提取[3-5]。

        Canny算子利用高斯函數(shù)的一階微分對圖像進行濾波,得到每個像素的梯度大小和方向θ:

        f為濾波后的圖像。該算法對梯度進行了非極大抑制處理,最終輸出一條邊緣細線,效果如圖2所示。

        3.2 指標(biāo)解算

        邊緣提取得到的邊緣線是不光滑的,不能用于計算,采用最小二乘法對提取的邊緣像素點進行直線擬合,獲得螺紋的各牙側(cè)線(圖3)、大徑線、小徑線。由牙側(cè)線的交點通過最小二乘法直線擬合并求取中線獲得螺紋的中徑線(圖3)。

        表3 測量不確定度評定結(jié)果比較

        圖2 邊緣提取

        圖3 直線擬合

        通過計算兩側(cè)大徑線、中徑線、小徑線間的距離可取得大徑、中徑、小徑像素值,通過對成組牙側(cè)線的橫向距離求平均值獲得螺距的像素值,通過相鄰牙側(cè)線的三角函數(shù)關(guān)系求得各螺紋的牙型角,再由大徑標(biāo)定結(jié)果推算各參數(shù)的真值,最終通過軟件界面輸出。

        4 測量不確定度評定

        為驗證該文設(shè)計的螺紋測量系統(tǒng)是否滿足緊固件螺紋測量要求,現(xiàn)取公制M10螺栓樣品進行螺紋測量系統(tǒng)和常規(guī)檢測方法測量不確定評定比較。測量時,分別由5名檢驗員,采用該系統(tǒng)和常規(guī)檢測方法對指定的螺紋段進行5組數(shù)據(jù)測量,以此為依據(jù)結(jié)合其他不確定因素進行測量不確定度評定[6],評定結(jié)果見表3。

        評定結(jié)果表明該文搭建的螺紋測量系統(tǒng)測定螺紋參數(shù)的可靠性與螺紋常規(guī)檢測方法相當(dāng),僅牙型角較常規(guī)檢驗方法存在差距,這是由于牙側(cè)像素點過于接近,擬合的直線對個別像素點分布很敏感,導(dǎo)致牙型角測量結(jié)果不確定度增加。該項指標(biāo)不確度可以通過選用更高分辨率的工業(yè)攝相機得到改善。

        5 結(jié)束語

        該文通過搭建螺紋測量系統(tǒng),對采用圖像分析技術(shù)實現(xiàn)螺紋自動化測量的可行性進行了研究。結(jié)果表明,基于圖像分析技術(shù)搭建的螺紋自動化測量系統(tǒng)可滿足緊固件螺紋的測量要求,該系統(tǒng)對于提高螺紋參數(shù)的檢測效率,實現(xiàn)工業(yè)領(lǐng)域?qū)o固件螺紋的全面控制、提高緊固件的裝配質(zhì)量與安全性具有重要意義。

        該測量系統(tǒng)目前只對緊固件用60°三角螺紋[7]檢驗的適用性進行了驗證,系統(tǒng)原理理論上適用于其他形式的螺紋及型式尺寸檢驗,其適用性有待進一步研究。

        [1] 李安民.緊固件標(biāo)準(zhǔn)實施指南[M].北京:中國標(biāo)準(zhǔn)出版社,2006:125-126.

        [2] 孫雙花,曲興華.基于圖像測試技術(shù)的復(fù)雜工件自動檢測系統(tǒng)研究[J].制造技術(shù)與機床,2007(11):16-19.

        [3]王植.多尺度自適應(yīng)邊緣檢測方法研究[D].武漢:武漢大學(xué),2004.

        [4]趙宏中,張彥超.基于Canny邊緣檢測算子的圖像檢索算法[J].電子設(shè)計工程,2010,18(2):75-77.

        [5] 王克剛,耿國華.Canny邊緣檢測改進中的自適應(yīng)平滑與增強[J].西安科技大學(xué)學(xué)報,2008,28(3):577-580.

        [6] 王承忠.材料理化檢測測量不確定度評估指南及實例[M].北京:中國計量出版社,2007.

        [7] 李曉濱.螺紋及其聯(lián)結(jié)[M].北京:中國計劃出版社,2004.

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