甄棟志，朱永偉，蘇 楠，陳麗娜

（揚州大學(xué) 機械工程學(xué)院，江蘇 揚州 225127）

1 圖像增強與邊緣檢測

0，1 在視覺上表示黑和白，在工業(yè)生產(chǎn)中工業(yè)相機一般用黑白圖像進行圖像預(yù)處理，若得到的是彩色圖像則一般用MATLAB工具箱中提供的r gb2gray函數(shù)使彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。用假設(shè)法來確定灰度閥值T以計算測量板材特征的灰度值范圍，如果一像素的灰度值小于事先設(shè)定的閥值，把該像素的灰度值設(shè)置為0，該像素歸為目標(biāo)；若一個像素的灰度值大于事先設(shè)定的值，把該像素的灰度值設(shè)為255，該像素歸為背景，即：

其中：G（x，y）是分解后的圖像；f（x，y）是（x，y）像素點所具有的灰度級。為方便圖像在計算機中更好地處理，一般把灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值化圖像，這樣圖像就變?yōu)楹诎讏D像，中間沒有過渡值。在MATLAB中提供了i m2b w工具函數(shù)，如圖1、圖2所示。

灰度直方圖反映了圖像灰度的統(tǒng)計特性，表達了圖像中取不同灰度值的面積或像素數(shù)在圖像中所占的比例，是圖像中最基本的信息。直方圖均衡化的作用是改變圖像中的灰度概率分布，使其均勻化，其實質(zhì)是使圖像中灰度概率密度較大的像素向附近灰度級擴展，使灰度層次拉開，而概率密度小的像素的灰度級縮小，讓出原來占有的部分灰度級，使圖像能充分利用各灰度級，增強了圖像的對比度。經(jīng)過直方圖均勻化處理的圖像見圖3，其灰度級出現(xiàn)的相對概率相同，此時圖像的熵最大，圖像所包含的信息量最大，修改原直方圖的灰度級，獲得直方圖近似均勻分布的輸出圖像。在MATLAB中提供了i mhist函數(shù)來計算和顯示圖像的直方圖，MATLAB中也提供了histeq函數(shù)實現(xiàn)直方圖均衡化，原圖像直方圖和圖像均衡化的直方圖分別如圖4和圖5所示（其中，直方圖的橫坐標(biāo)表示灰度級，縱坐標(biāo)表示具有該灰度級的像素個數(shù)或出現(xiàn)這個灰度級的概率）。從處理后的圖像中可以看出，許多在原始圖像中看不清的細節(jié)在通過直方圖均衡化處理后所得的圖像中都變得較清晰。

圖1 原始圖像

圖2 二值化圖像

因為實驗所得到的圖像數(shù)據(jù)是在自然條件下拍攝而成，圖像的生成、傳輸受系統(tǒng)噪聲、光照變化等因素的影響，因而產(chǎn)生多樣的噪聲，所以對圖像采用中值濾波來進行平滑處理。中值濾波能夠在抑制隨機噪聲的同時不使邊緣模糊，中值濾波與采取平滑方式的平滑濾波不同，它是用一個含有奇數(shù)點的滑動窗口，將領(lǐng)域內(nèi)的像素按大小排列，取中間序號的那個像數(shù)為濾波輸出。在MATLAB中提供了medfilt2中值濾波函數(shù)，它有3×3和5×5兩種模板。圖6圖7為中值濾波后的圖像。從圖6和圖7中可以看出，中值濾波器基本上保持了圖像邊界不變，且3×3模板比5×5模板效果好。

圖3 直方圖均衡化處理后的圖像

圖4 原圖像直方圖

圖5 圖像均衡化的直方圖

圖6 3×3模板圖像

圖7 5×5模板圖像

對圖像進行完中值濾波之后就要對圖像進行邊緣檢測，Canny邊緣檢測算子是一種最優(yōu)邊緣檢測算子，其原理是采用二維高斯函數(shù)的任一方向上的一階導(dǎo)數(shù)為噪聲濾波器，通過與圖像f（x，y）卷積進行濾波，然后尋找圖像梯度的局部極大值，以確定圖像邊緣。MATLAB提供了很多邊緣檢測算子，如Roberts算子、log算子、Sobel邊緣算子等。圖8為采用不同邊緣檢測算子處理后的圖像，可以看出，采用Canny檢測后的圖像更加清晰。

圖8 采用不同邊緣檢測算子的結(jié)果

2 計算測量

建立好機器視覺平臺，把相機成像平面與鈑金工件平面平行，標(biāo)定相機坐標(biāo)和板材平臺坐標(biāo)。采集圖像后經(jīng)過處理得到了比較好的工件輪廓圖，如圖9所示。

圖9 處理后的圖像

計算每段圓弧輪廓的半徑和圓心間的距離，讀取每段輪廓并進行編號，用Halcon軟件中的各種算子獲取每段輪廓的屬性，計算得到合適的圓并擬合出圓弧輪廓對應(yīng)圓心的圖像坐標(biāo)，將每個圓弧所對應(yīng)的圓心半徑保存在數(shù)組中，生成相對應(yīng)的圓，再計算出圓弧圓心間的距離，工件尺寸測量結(jié)果如表1和圖10所示。

表1 工件尺寸測量結(jié)果 mm

圖10 測量結(jié)果圖

3 結(jié)語

添加機器視覺增加了機器人的自主能力，提高了機器人的靈活性，減輕了工作人員的工作量。利用Halcon軟件，實現(xiàn)了對工件圓弧半徑和圓心尺寸的測量，從面可以判定測量尺寸是否在容許公差范圍內(nèi)。利用MATLAB數(shù)字圖像處理中的工具函數(shù)將圖像劃分得更細，使圖像更加清晰，再加上適當(dāng)?shù)乃惴?，獲得了更加準確的數(shù)據(jù)。

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