劉國(guó)華

(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 航空宇航科學(xué)與技術(shù)博士后流動(dòng)站，哈爾濱 150001；2.哈爾濱量具刃具集團(tuán)有限責(zé)任公司博士后科研工作站，哈爾濱 150040；3.黑龍江大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，哈爾濱 150080)

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基于圖像處理的鉆頭測(cè)量系統(tǒng)

劉國(guó)華1,2,3

(1.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 航空宇航科學(xué)與技術(shù)博士后流動(dòng)站，哈爾濱 150001；2.哈爾濱量具刃具集團(tuán)有限責(zé)任公司博士后科研工作站，哈爾濱 150040；3.黑龍江大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，哈爾濱 150080)

摘要：為了實(shí)現(xiàn)對(duì)鉆頭常用幾何參數(shù)的測(cè)量，減少測(cè)量過(guò)程中人為因素影響，開(kāi)發(fā)了利用圖像處理方法進(jìn)行鉆頭幾何參數(shù)測(cè)量的系統(tǒng)。文中對(duì)該系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、組成及關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了論述。測(cè)量結(jié)果表明該測(cè)量系統(tǒng)可基本滿(mǎn)足一般鉆頭的測(cè)量精度要求，有效降低測(cè)量過(guò)程中人為因素的影響。

關(guān)鍵詞：鉆頭；幾何參數(shù)測(cè)量；圖像處理

0引言

麻花鉆在機(jī)械產(chǎn)品的孔加工中應(yīng)用極為廣泛，其中鉆頭幾何參數(shù)對(duì)孔加工質(zhì)量、鉆頭的切削性能及使用壽命有著重要影響。常用鉆頭見(jiàn)圖1。由圖1可見(jiàn)，鉆頭幾何形狀復(fù)雜，難以用傳統(tǒng)測(cè)量方法進(jìn)行測(cè)量，通常只能用工具顯微鏡或樣板尺進(jìn)行測(cè)量，其過(guò)程繁瑣、易受人為因素影響[1]。本文在哈量集團(tuán)研制的4618型刀具測(cè)量?jī)x的基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)了利用圖像處理技術(shù)測(cè)量鉆頭幾何參數(shù)的系統(tǒng)，以減少人為操作誤差，提高測(cè)量效率。

圖1　麻花鉆Fig.1　Twist drill

1鉆頭測(cè)量系統(tǒng)

4618型刀具測(cè)量?jī)x是一套較為通用的光學(xué)測(cè)量系統(tǒng)，主要結(jié)構(gòu)見(jiàn)文獻(xiàn)[2]。它由測(cè)量定位系統(tǒng)、圖像采集系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)組成，設(shè)備原設(shè)計(jì)為人眼瞄準(zhǔn)測(cè)量系統(tǒng)，在測(cè)量過(guò)程中，操作者直接針對(duì)CCD相機(jī)獲取的原始圖像，在顯示器屏幕上進(jìn)行操作，通過(guò)選取點(diǎn)、線(xiàn)等測(cè)量要素并繪制圖形的方式，完成相關(guān)參數(shù)測(cè)量工作。由于測(cè)量圖像多屬于反射光成像，與背光成像相比，大量與測(cè)量無(wú)關(guān)的細(xì)節(jié)影響特征選取，測(cè)量結(jié)果易受人為因素影響。本文通過(guò)對(duì)軟件系統(tǒng)功能進(jìn)行擴(kuò)展，增加圖像處理功能，以減少測(cè)量中人為因素影響，提高測(cè)量效率。

2鉆頭圖像測(cè)量關(guān)鍵技術(shù)

鉆頭圖像測(cè)量的主要流程見(jiàn)文獻(xiàn)[2]。在測(cè)量過(guò)程中，將被測(cè)鉆頭置于回轉(zhuǎn)工作臺(tái)的V形塊上進(jìn)行定位，然后移動(dòng)水平、豎直導(dǎo)軌滑架，并通過(guò)相機(jī)導(dǎo)軌調(diào)焦完成圖像采集；對(duì)采集圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲取圖像邊緣，并進(jìn)行特征識(shí)別，如點(diǎn)、直線(xiàn)等識(shí)別等；最后計(jì)算相關(guān)幾何參數(shù)，完成測(cè)量過(guò)程。

2.1測(cè)量圖像采集

在圖像測(cè)量中，原始圖像質(zhì)量至關(guān)重要。在鉆頭測(cè)量圖像中，大多屬于前向照明成像，獲取的典型圖像見(jiàn)圖2。由圖2可見(jiàn)，圖像中存在大量與測(cè)量無(wú)關(guān)的紋理、缺陷等細(xì)節(jié)，質(zhì)量較差，給圖像處理帶來(lái)較大困難，只能通過(guò)調(diào)整相關(guān)成像方式，盡量獲取合適圖像以便于后續(xù)處理。通過(guò)實(shí)踐證明，主要可以遵循以下原則：

圖2　鉆頭端面圖像Fig.2　Front image of twist drill

圖3　提取合適成像部位Fig.3　Suitable image area extraction

1)集中對(duì)測(cè)量部位成像，去除測(cè)量無(wú)關(guān)對(duì)象，獲取合理測(cè)量?jī)?nèi)容。在鉆頭幾何參數(shù)測(cè)量中，很難通過(guò)一幅圖像完成所有測(cè)量任務(wù)，需要根據(jù)具體測(cè)量參數(shù)選擇合適成像部位。在條件允許情況下，應(yīng)通過(guò)更換合適放大倍數(shù)的相機(jī)鏡頭得到合理的測(cè)量圖像。若條件所限，只能得到包含大量無(wú)關(guān)部位的整體圖像，此時(shí)可利用圖像處理技術(shù)，對(duì)原始圖像進(jìn)行裁剪等處理，提取合適測(cè)量部位圖像。在測(cè)量鉆頭的鉆尖角時(shí)(圖3)，除傾斜主切削刃外，其它都是無(wú)關(guān)因素，可通過(guò)提取原始圖片虛線(xiàn)框中區(qū)域并進(jìn)行后續(xù)處理，既提高了處理精度，又減輕了圖像處理工作量，效果較好。

圖4　突出成像部位Fig.4　Outstanding image area

2)調(diào)整成像條件，突出測(cè)量部位。對(duì)于前向照明成像，成像質(zhì)量受照射光及環(huán)境光照等條件影響較大。為了減小無(wú)關(guān)細(xì)節(jié)影響，在選取合適成像部位后，可通過(guò)調(diào)節(jié)光照條件，進(jìn)一步突出測(cè)量區(qū)域，獲取合理圖像，以便于后續(xù)處理。通過(guò)高亮度鉆頭端面，突出了測(cè)量輪廓形狀，減少了紋理缺陷等無(wú)關(guān)細(xì)節(jié)影響，方便了后續(xù)圖像處理過(guò)程(圖4)。

2.2圖像測(cè)量主要算法

在確定測(cè)量參數(shù)及測(cè)量部位并采集合理圖像后，主要是圖像處理并計(jì)算測(cè)量參數(shù)的過(guò)程，算法包括圖像預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、特征識(shí)別。

圖像預(yù)處理是減少噪聲、進(jìn)一步消除無(wú)關(guān)信息，增強(qiáng)圖像為后續(xù)邊緣檢測(cè)提供準(zhǔn)備工作，包括圖像灰度化、濾波和二值化。圖像灰度化算法中，采用圖像R、G、B分量加權(quán)方式，將相機(jī)采集的24位真彩色圖像轉(zhuǎn)化成灰度圖像[3]。為了減少噪聲影響，通過(guò)實(shí)際比較，選取中值濾波法對(duì)灰度圖像進(jìn)行降噪濾波處理，并采用OTSU自動(dòng)閾值法完成圖像的二值化處理[4]。在邊緣檢測(cè)算法中，Canny算法不但能對(duì)圖像進(jìn)行平滑濾除噪聲，而且能得到較好的單像素圖像邊緣，因此采用Canny檢測(cè)算法完成邊緣檢測(cè)[5]。在特征檢測(cè)中，由于鉆頭的測(cè)量主要是角度測(cè)量，因此采用Hough變換方法實(shí)現(xiàn)圖像中的直線(xiàn)特征檢測(cè)[6-7]。

以鉆頭端面橫刃斜角測(cè)量圖像為例，對(duì)于鉆頭的端面圖像，主要測(cè)量主切削刃的橫刃斜角，即主切削刃所在傾斜邊與水平線(xiàn)之間夾角，因此圖像處理過(guò)程中主要實(shí)現(xiàn)主切削刃所在斜線(xiàn)的提取過(guò)程，主要過(guò)程及結(jié)果見(jiàn)圖5。

圖5　刀具圖像處理結(jié)果Fig.5　Tool image processing results

3系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

對(duì)于鉆頭，測(cè)量可分為靜態(tài)和動(dòng)態(tài)測(cè)量。靜態(tài)測(cè)量可通過(guò)一次成像并進(jìn)行圖像處理獲取參數(shù)，主要涉及各種角度測(cè)量，如鉆尖角、后角、橫刃斜角、螺旋槽斜角等。動(dòng)態(tài)測(cè)量過(guò)程中，要調(diào)整鉆頭方位，目前需通過(guò)人眼瞄準(zhǔn)并幾何作圖的方式進(jìn)行測(cè)量，主要包括橫刃對(duì)稱(chēng)性、鉆心對(duì)稱(chēng)性、切削刃軸向跳動(dòng)等。

圖6　軟件功能模塊Fig.6　Software structure modules

根據(jù)確定的測(cè)量?jī)?nèi)容及實(shí)現(xiàn)方式，系統(tǒng)主要軟件功能見(jiàn)圖6。在硬件控制模塊中，主要實(shí)現(xiàn)工業(yè)相機(jī)加載并完成圖像采集，以及完成對(duì)水平、豎直導(dǎo)軌光柵尺數(shù)據(jù)采集。圖像處理模塊主要完成靜態(tài)測(cè)量中的圖像處理過(guò)程。測(cè)量參數(shù)計(jì)算模塊完成圖像提取后的測(cè)量數(shù)據(jù)計(jì)算。為了對(duì)結(jié)果進(jìn)行顯示、保存等，增加了結(jié)果處理及顯示模塊。

軟件開(kāi)發(fā)以微軟VS2010中的C#語(yǔ)言作為平臺(tái)，并配合使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)EmguCV完成。系統(tǒng)軟件主要操作界面及功能分區(qū)見(jiàn)圖7。C#是微軟公司發(fā)布的面向?qū)ο蟮?、運(yùn)行于.NET Framework之上的高級(jí)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，操作簡(jiǎn)單且效率較高，是當(dāng)前.NET開(kāi)發(fā)的首選語(yǔ)言[8]。EmguCV是對(duì)當(dāng)前應(yīng)用廣泛的OpenCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)的.net包裝，后者是Intel的一個(gè)開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，包含大量圖像處理經(jīng)典算法，但是用C和C++編寫(xiě)，不能直接在.NET中調(diào)用，通過(guò)EmguCV封裝，使得可用C#語(yǔ)言來(lái)調(diào)用OpenCV中相關(guān)功能函數(shù)，提高程序開(kāi)發(fā)效率[9]。

圖7　軟件操作界面Fig.7　Software interface

4實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為了對(duì)測(cè)量效果進(jìn)行驗(yàn)證，利用哈量集團(tuán)的4618刀具測(cè)量?jī)x作為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，并選取不同直徑的標(biāo)準(zhǔn)麻花鉆頭作為測(cè)量對(duì)象，利用人眼瞄準(zhǔn)的方式測(cè)量相關(guān)參數(shù)，利用圖像處理功能對(duì)同一參數(shù)進(jìn)行測(cè)量，對(duì)結(jié)果進(jìn)行比較。

在人眼瞄準(zhǔn)測(cè)量過(guò)程中，操作人員直接在原始圖像上進(jìn)行作圖測(cè)量。為了力求作圖準(zhǔn)確，操作人員需要不斷調(diào)整成像條件，并從不同角度進(jìn)行觀察以選取測(cè)量?jī)?nèi)容，效率較低。圖像處理的測(cè)量方式避免了繁瑣的人眼瞄準(zhǔn)過(guò)程，由軟件自動(dòng)對(duì)圖像進(jìn)行處理，并獲取測(cè)量結(jié)果，使測(cè)量效率得到了提高。以鉆頭橫刃斜角參數(shù)測(cè)量為例，利用人眼瞄準(zhǔn)方式進(jìn)行測(cè)量通常約需1 min，通過(guò)圖像處理方式約需0.5 min。

為了驗(yàn)證圖像處理測(cè)量方式的準(zhǔn)確性，將圖像處理與人眼瞄準(zhǔn)兩種方式的測(cè)量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。由操作人員利用人眼瞄準(zhǔn)的方式進(jìn)行相關(guān)參數(shù)測(cè)量，采取對(duì)同一參數(shù)進(jìn)行3次測(cè)量，并取其平均值作為人眼瞄準(zhǔn)測(cè)量的結(jié)果，即可獲得較為準(zhǔn)確的測(cè)量結(jié)果。針對(duì)同一參數(shù)，利用圖像處理的方式進(jìn)行測(cè)量。由于圖像處理方式為自動(dòng)測(cè)量，測(cè)量結(jié)果基本為固定值，并不需多次測(cè)量取平均值。將圖像處理方式的測(cè)量結(jié)果與人眼瞄準(zhǔn)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，得出二者之間差值<0.5°。其中鉆頭橫刃斜角的部分測(cè)量結(jié)果見(jiàn)表1。對(duì)于普通鉆頭角度測(cè)量，一般要求測(cè)量精度在1°左右即可，利用圖像處理方式進(jìn)行參數(shù)測(cè)量，可滿(mǎn)足鉆頭的測(cè)量精度要求。

表1　鉆頭橫刃斜角測(cè)量數(shù)據(jù)

5結(jié)論

為了減少測(cè)量過(guò)程中人為因素影響，提高測(cè)量效率，本文開(kāi)發(fā)了基于圖像處理的麻花鉆頭幾何參數(shù)測(cè)量系統(tǒng)。對(duì)測(cè)量系統(tǒng)涉及的主要內(nèi)容，如圖像采集原則、圖像處理算法進(jìn)行了研究，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)完成了測(cè)量系統(tǒng)軟件。通過(guò)實(shí)際比對(duì)實(shí)驗(yàn)對(duì)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證，證明一般角度測(cè)量誤差在0.5°左右，表明測(cè)量系統(tǒng)可以滿(mǎn)足一般鉆頭的測(cè)量精度要求，達(dá)到了系統(tǒng)相關(guān)設(shè)計(jì)指標(biāo)要求。

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(本期責(zé)任編輯：張松波王紅星鄒曉艷英文審校：丁琳)

Twist drill measurement system based on image processing technology

LIU Guo-Hua1,2,3

(1.PostdoctoralResearchCenterofAeronauticalandAstronauticalScienceandTechnology,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150001,China; 2.PostdoctoralResearchCenterofHarbinMeasuring&CuttingToolGroupCo.Ltd.,Harbin, 150040,China; 3.SchoolofMechanicalandElectricalEngineecring,HeilongjiangUniversity,Harbin, 150080,China)

Abstract：In order to realize the geometric parameters measurement of common twist drill and reduce artificial factors, a kind of measurement system based on image processing technology is developed. The structure composition and key technologies of the measuring system are described. It is shown that this system can meet the general requirements of measuring accuracy and effectively reduce the human error in measurement process.

Key words：twist drill; geometry parameter measurement; image processing

DOI:10.13524/j.2095-008x.2016.01.017

收稿日期：2015-11-16;修改日期：2015-12-11

基金項(xiàng)目：黑龍江省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(11531275)

作者簡(jiǎn)介：劉國(guó)華(1975-)，男，山東肥城人，副教授，博士，研究方向：數(shù)字化設(shè)計(jì)與制造、機(jī)床數(shù)控技術(shù),E-mail:lqh7511@sina.com。

中圖分類(lèi)號(hào)：TG713.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：2095-008X(2016)01-0092-05

網(wǎng)絡(luò)出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1566.T.20160218.1458.004.html