黃振峰，程麗麗，盧旺威

(廣西大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，廣西南寧530004)

20世紀(jì)60年代開始，擺線齒輪在我國逐漸地得到廣泛使用，時至今日擺線齒輪傳動已經(jīng)成為僅次于漸開線齒輪傳動的第二大傳動方式［1］。對擺線齒輪的檢測要求也逐步提高，需要一種快速、準(zhǔn)確的檢測技術(shù)，而傳統(tǒng)的測量方式已經(jīng)不能滿足工業(yè)生產(chǎn)的需求。機(jī)器視覺測量系統(tǒng)是一種非接觸式測量技術(shù)，具有測量精度高、測量速度快等特點(diǎn)，已廣泛地應(yīng)用于工況監(jiān)視、成品檢驗(yàn)和質(zhì)量控制等領(lǐng)域［2］。機(jī)械零件尺寸的測量一直都是機(jī)器視覺研究的重點(diǎn)領(lǐng)域，快速、準(zhǔn)確地檢測零件尺寸，提高檢測精度，對機(jī)械生產(chǎn)加工有著重大的意義。

擺線齒輪常用參數(shù)和誤差項(xiàng)目包括:齒頂圓直徑、齒根圓直徑、齒距偏差、齒廓偏差、銷孔相鄰孔距偏差［3］。這些項(xiàng)目是影響擺線齒輪質(zhì)量的重要因素，故作者將機(jī)器視覺技術(shù)引入到擺線齒輪上述參數(shù)的測量方法中，并利用Qt4.0對系統(tǒng)的軟件程序進(jìn)行編程，建立了視覺測量系統(tǒng)，為擺線齒輪的檢測提供一種快速、準(zhǔn)確的檢測方法。

1 系統(tǒng)總體方案設(shè)計

1.1 測量原理

擺線齒輪參數(shù)很多，在檢測中不是所有的項(xiàng)目都對齒輪的質(zhì)量產(chǎn)生影響，因此在測量時沒有必要將所有的項(xiàng)目檢測出來，在獲得邊緣數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上只對上述常用項(xiàng)目進(jìn)行測量。

根據(jù)齒頂圓和齒根圓的定義，兩者分別是齒廓上最高點(diǎn)、最低點(diǎn)所組成的圓。對輪廓點(diǎn)到原點(diǎn)的距離逐個進(jìn)行比較，取齒廓極半徑的極大值的算術(shù)平均數(shù)為齒頂圓半徑，極小值的算術(shù)平均數(shù)為齒根圓半徑。

在2005年公布的擺線齒輪精度機(jī)械行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)中，規(guī)定了擺線齒輪的齒距偏差項(xiàng)目，齒距偏差fpt用來反映輪齒在齒高中部附近圓周上分布的均勻性［4］。測量時，先計算齒頂圓和齒根圓中部的基準(zhǔn)圓的極半徑ρ0;其次逐個掃描輪廓極坐標(biāo)數(shù)組中的極半徑值，找到基準(zhǔn)圓與齒廓的左交點(diǎn);然后將相鄰兩交點(diǎn)的極角相減，即單個齒距對應(yīng)的圓心角，與理論圓心角相減，再乘以ρ0，即為單個齒距偏差fpti;最后，取fpti中絕對值最大的數(shù)即為齒距偏差。

擺線齒輪齒廓誤差是指，端平面上的一個完整齒廓在法線方向與理論齒廓之間的偏差。測量時，需要輸入齒輪設(shè)計參數(shù)，根據(jù)齒廓方程計算出理論齒廓;然后計算一個完整齒廓上的點(diǎn)在法線方向上與理論齒廓之間的偏差;最后取最大值作為齒廓誤差。

擺線齒輪的圓柱銷是齒輪傳動的重要部件，擺線輪上的柱銷孔精度直接影響著齒輪傳動的平穩(wěn)性和準(zhǔn)確性［5］。文中使用相對法對柱銷孔相鄰孔距誤差進(jìn)行測量。相對測量法以一個孔距偏差為基準(zhǔn)，測量其他孔距相對于基準(zhǔn)孔距的偏差，再通過修正得到絕對孔距偏差值。

1.2 測量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及工作過程

該系統(tǒng)主要包括4個部分:PC機(jī)、硬件執(zhí)行設(shè)備、成像設(shè)備和軟件測量程序。PC機(jī)是測量系統(tǒng)的主要部件，承擔(dān)數(shù)據(jù)采集和處理的任務(wù);硬件執(zhí)行設(shè)備負(fù)責(zé)調(diào)整物距，調(diào)整相平面與物平面的平行度;成像設(shè)備包括光源、相機(jī)、鏡頭，用來獲得清晰的圖像信號，并將信號通過USB線傳輸給上位機(jī);軟件程序包括系統(tǒng)調(diào)整模塊、標(biāo)定模塊、圖像處理模塊和參數(shù)計算模塊。圖1即為系統(tǒng)主要部分的結(jié)構(gòu)框圖。其工作過程為:(1)系統(tǒng)進(jìn)行測量之前，采用軟件評價方式對成像平面與工作平臺的平行度進(jìn)行調(diào)整;(2)被測擺線齒輪位于工作平臺之上，為了保證每次上件的位置固定，采用了三點(diǎn)定位結(jié)構(gòu)，控制電機(jī)升降來調(diào)整物距到合適位置之后，進(jìn)行對焦操作;(3)得到清晰并能準(zhǔn)確反映擺線齒輪特征的圖像信息之后，使用USB數(shù)據(jù)線將數(shù)字信號直接傳輸?shù)缴衔粰C(jī)內(nèi)存中，進(jìn)行圖像處理，得到高質(zhì)量的邊緣圖像，獲得邊緣坐標(biāo)數(shù)據(jù)，最終計算出擺線齒輪參數(shù)和誤差。

圖1 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖

該測量系統(tǒng)主要是針對擺線齒輪參數(shù)和形位誤差的測量而研制的，不僅可以測量齒頂圓、齒根圓等基本幾何尺寸，還能測量齒廓誤差、圓度誤差等形位誤差。在大批量測量擺線齒輪參數(shù)之前，需要進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)試和標(biāo)定等工作，準(zhǔn)備工作完成以后，只需要重復(fù)進(jìn)行換件和測量操作，這兩個操作完全可以在3 s之內(nèi)完成，且對操作人員的技術(shù)和熟練程度沒有要求，一次采樣就能將計算結(jié)果顯示出來。

2 系統(tǒng)組成

2.1 硬件部分

硬件實(shí)物圖如圖2所示。成像系統(tǒng)中選用USB接口面陣CCD工業(yè)相機(jī)，配日本Computar公司的M1614-MP2固定焦距工業(yè)鏡頭，并選擇環(huán)形LED光源正向照明。物距調(diào)節(jié)部分使用滾珠絲杠作為高精度傳動機(jī)構(gòu)，配以步進(jìn)電機(jī)控制。平行度調(diào)節(jié)部分采用鋼珠作為支持上浮板，靠微調(diào)螺栓來調(diào)節(jié)和壓緊浮板，從而固定相機(jī)平面位置。上位機(jī)用來處理采集和處理圖像數(shù)據(jù)。

圖2 測量系統(tǒng)的硬件實(shí)物圖

2.2 軟件部分

以Qt4.0為開發(fā)平臺，基于模塊化設(shè)計開發(fā)了擺線齒輪參數(shù)測量的軟件系統(tǒng)。這樣提高了程序的可讀性，便于后續(xù)程序修改和擴(kuò)展。軟件模塊主要包括:圖像界面模塊、系統(tǒng)調(diào)整模塊、圖像處理模塊、標(biāo)定模塊、參數(shù)和誤差計算模塊。各個模塊處理的主要流程如圖3所示，首先對相機(jī)和硬件系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試，然后確定標(biāo)定系數(shù)，最后經(jīng)過圖像處理和邊緣提取計算出擺線齒輪參數(shù)。

圖3 軟件程序主體流程

最終建立的軟件程序的交互界面如圖4所示。標(biāo)題欄顯示系統(tǒng)名稱“擺線齒輪視覺系統(tǒng)”;菜單欄包括文件菜單、相機(jī)操作菜單和幫助菜單;工具欄包含了測量系統(tǒng)中常用的工具，如打開相機(jī)、保存圖像等;圖形顯示窗口，顯示相機(jī)采集到的圖像;狀態(tài)欄顯示相機(jī)版本和工作狀態(tài);最右端是圖像測量選項(xiàng)卡，是整個系統(tǒng)的核心，包含了硬件調(diào)整模塊、圖像處理模塊、標(biāo)定模塊和測量模塊。

圖4 軟件程序交互界面

3 關(guān)鍵技術(shù)

3.1 標(biāo)定

計算機(jī)中的所有數(shù)據(jù)都是以“像素”為單位的，而被測擺線齒輪參數(shù)都是以“毫米”為單位的。這就需要將相機(jī)中的像素尺寸轉(zhuǎn)化為毫米尺寸，這一過程就是相機(jī)的標(biāo)定。標(biāo)定系數(shù)與物距有直接關(guān)系，測量過程中物距每變化一次，就要進(jìn)行一次標(biāo)定。由于該系統(tǒng)主要應(yīng)用于大批量的擺線齒輪測量，故在大量齒輪中抽取一個作為樣品，將此樣品的中心孔在萬能數(shù)字顯微鏡下測量的尺寸作為標(biāo)準(zhǔn)尺寸，進(jìn)行定標(biāo)操作。這樣既避免了線性誤差，又提高了精度，簡化了程序開發(fā)。

3.2 基于OpenCV的圖像處理技術(shù)

OpenCV是一種開源機(jī)器視覺函數(shù)庫，它包含了五百多個C函數(shù)的跨平臺API，這為視覺系統(tǒng)的二次開發(fā)提供了便利條件［6］。結(jié)合OpenCV視覺類庫，討論適合擺線齒輪參數(shù)測量系統(tǒng)的圖像處理方法，節(jié)省了開發(fā)時間，提高了軟件處理的效率，并能獲得質(zhì)量較好的圖像。圖像處理過程如圖5所示，首先，在處理之前消除鏡頭畸變產(chǎn)生的干擾;然后利用中值濾波進(jìn)行去噪處理，拉普拉斯銳化進(jìn)行增強(qiáng)處理，均值漂移進(jìn)行目標(biāo)分離處理;最后利用Canny算子［7］邊緣檢測處理。圖像的處理效果如圖6所示，邊緣細(xì)而明顯、連續(xù)，沒有噪聲干擾，是高質(zhì)量的圖像信號。

圖5 圖像處理流程

圖6 邊緣圖像

3.3 輪廓數(shù)據(jù)提取技術(shù)

雖然Canny邊緣檢測算子可以根據(jù)像素間的差異檢測出輪廓邊界，但要進(jìn)行視覺測量的量化處理，有兩個問題需要解決:(1)如何獲得邊緣點(diǎn)的像素坐標(biāo);(2)如何得知像素點(diǎn)的歸屬，也就是某個邊緣點(diǎn)屬于哪條邊界的問題。

利用OpenCV中的cvFindContours()函數(shù)從圖像中查找輪廓［8］。輸出的輪廓以CvSeq結(jié)構(gòu)樹序列形式按照一定的連接方式存在于cvCreateMemStorage()分配的內(nèi)存空間中。將輪廓查找函數(shù)中的輪廓連接方式設(shè)置為CV_RETR_CCOMP，提取首層輪廓，并將每條輪廓數(shù)據(jù)存儲在全局的動態(tài)數(shù)組之中，以備測量之用。這樣處理之后，每個數(shù)組分別存儲一條邊緣的CvPoint坐標(biāo)，并按照cvFindContours()函數(shù)默認(rèn)的輪廓查找順序一一對應(yīng)起來，解決邊緣的歸屬問題。

4 試驗(yàn)驗(yàn)證

測量精度是測量系統(tǒng)質(zhì)量好壞的重要指標(biāo)，只有滿足一定的測量精度，才能認(rèn)為其測量數(shù)據(jù)是相對真實(shí)有效的。測量精度就是測量結(jié)果相對于被測量真值的偏差。而在客觀世界中，被測量絕對真值是無法獲得的，只能將精度較高的測量設(shè)備輸出的數(shù)值近似認(rèn)為是真實(shí)值。以上海光學(xué)儀器五廠生產(chǎn)的19JC數(shù)字式萬能工具顯微鏡測得的數(shù)據(jù)為標(biāo)準(zhǔn)值，此數(shù)字顯微鏡的精度最高能夠達(dá)到0.000 5 mm，將該系統(tǒng)相應(yīng)的測得值與其進(jìn)行比較，獲得測量誤差。

機(jī)器視覺測量系統(tǒng)的測試步驟如下:

(1)選用BWD10型擺線齒輪減速機(jī)中的擺線齒輪作為測量樣件。

(2)用數(shù)字式萬能工具顯微鏡連續(xù)5次測量擺線齒輪參數(shù)，測量結(jié)果如表1所示，其中齒廓和齒距偏差不能直接測量得到，只能連續(xù)采集齒廓上的點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行計算。以測得的中心孔直徑的平均值45.033 2 mm作為標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行系統(tǒng)標(biāo)定。

表1 數(shù)字式萬能工具顯微鏡測量數(shù)據(jù) mm

(3)采用此視覺測量系統(tǒng)測量擺線齒輪參數(shù)，每次測量過程都包括上件、調(diào)整、標(biāo)定、計算等操作，將數(shù)據(jù)列入表2。

表2 該系統(tǒng)測量數(shù)據(jù)mm

(4)將該系統(tǒng)測量值與數(shù)字式萬能工具顯微鏡測得參數(shù)的平均值進(jìn)行對比，得到誤差的標(biāo)準(zhǔn)差，由誤差分析理論可知，極限誤差允許取標(biāo)準(zhǔn)差的3倍［9］，即測量誤差范圍為:3δ。因此該系統(tǒng)中:齒頂圓直徑測量的誤差范圍為0.274 4 mm;齒根圓直徑測量的誤差范圍為0.213 0 mm;齒距偏差測量的誤差范圍為0.099 8 mm;齒廓偏差測量的誤差范圍為0.088 9 mm;相鄰孔距偏差測量的誤差范圍為0.058 7 mm。根據(jù)機(jī)械工業(yè)出版社出版的《機(jī)械設(shè)計手冊》中給出的秦川機(jī)床廠擺線齒輪工作圖中的誤差帶寬度來看，該系統(tǒng)的測量誤差范圍能夠滿足生產(chǎn)要求。

(5)重復(fù)性本身與真值沒有必然聯(lián)系，多次測量數(shù)據(jù)相接近甚至相等，就能說明系統(tǒng)的重復(fù)性好。因此，表2中計算了各個參數(shù)的測量數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，取其中的最大值0.058 4 mm即為這個齒輪的重復(fù)測量標(biāo)準(zhǔn)差。由此可見該測量系統(tǒng)的重復(fù)性良好，其一次測量結(jié)果是可信的。

5 結(jié)束語

文中提出一種利用機(jī)器視覺技術(shù)對擺線齒輪進(jìn)行檢測的系統(tǒng)與方法，該系統(tǒng)設(shè)計有適用于擺線齒輪的專用硬件設(shè)備和配套軟件，能夠?qū)崿F(xiàn)對擺線齒輪的快速檢測，提高了檢測效率。并且，通過試驗(yàn)分析，該系統(tǒng)能夠滿足工業(yè)生產(chǎn)的要求，并具有良好的重復(fù)性，為擺線齒輪的測量提供了一種新的方法。

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