蒯天任，周亞勤，李蓓智，楊建國

（東華大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，上海 201600）

1 引言

微細(xì)加工尺寸為（0.01～1）mm的結(jié)構(gòu)件的精密檢測(cè)技術(shù)成為國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)[1]。微小孔徑的精密測(cè)量是保證加工后零件重要尺寸滿足技術(shù)要求的及其重要的任務(wù)，但是由于測(cè)量機(jī)構(gòu)活動(dòng)空間受到內(nèi)外部環(huán)境的約束、操作和調(diào)整不靈活等原因[2]，尤其是測(cè)量對(duì)象大部分由于加工誤差及毛刺等原因，使準(zhǔn)確測(cè)量其直徑存在很大困難。目前采用人工試湊方法獲取的圓心、直徑或同軸度等結(jié)果大多具有不確定性，不但費(fèi)時(shí)，而且很難滿足測(cè)量精度要求。例如，采用三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)測(cè)量孔徑時(shí)，測(cè)頭與被測(cè)件之間存在測(cè)量力使得測(cè)桿發(fā)生塑性變形造成測(cè)量結(jié)果不可靠。針對(duì)水處理噴絲頭關(guān)鍵零件測(cè)量，由于孔徑小于0.5mm，運(yùn)用三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)測(cè)量十分困難，現(xiàn)在采用的是一般光學(xué)放大鏡測(cè)量[4]，將被測(cè)件至于視野中心，通過人眼去識(shí)別同心孔輪廓，并與顯示標(biāo)定比對(duì)驗(yàn)證加工精度好壞，但是測(cè)量過程容易受測(cè)量者主觀判斷因素影響，且測(cè)量效率低下。

針對(duì)小孔三坐標(biāo)測(cè)量與一般光學(xué)測(cè)量的限制，提出了一種精密影像測(cè)量方法。通過視覺設(shè)備在合適的上、下光源配合使用下，采集零件測(cè)量位置圖像信息，經(jīng)過圖像預(yù)處理，邊緣擬合，輪廓亞像素點(diǎn)提取，最小二乘圓擬合，測(cè)量計(jì)算得到孔徑長度與同軸度誤差。并且通過采集標(biāo)定板同心圓圖形和標(biāo)準(zhǔn)件環(huán)規(guī)圖像，并通過機(jī)器視覺影像測(cè)量算法驗(yàn)證此精密影像測(cè)量方法的同軸度和孔徑重復(fù)測(cè)量誤差。

2 小孔零件測(cè)量方法

2.1 小孔零件特點(diǎn)

水處理噴絲頭關(guān)鍵零件的結(jié)構(gòu)特征，如圖1所示。

圖1 水處理噴絲頭關(guān)鍵件結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Schematic Diagram of the Structure of the Key Parts of Water Treatment Spray Head

水處理噴絲頭關(guān)鍵零件，其中孔1的尺寸在（0.2～0.5）mm范圍內(nèi)，外圓柱A的尺寸在（0.4～0.9）mm范圍內(nèi)。加工過程中最主要的保證精度是：孔1與外表面A同軸度誤差要求為2μm、外表面A與外表面B的同軸度誤差要求為5μm。所以加工后需要測(cè)量孔1與外表面A同軸度誤差、外表面A與外表面B的同軸度誤差是否滿足要求。對(duì)于基于機(jī)器視覺影像測(cè)量的方法，主要針對(duì)孔1與外表面A同軸度和孔徑的測(cè)量。

2.2 小孔零件測(cè)量方案

水處理噴絲頭關(guān)鍵件檢測(cè)方案，如圖2所示。視覺設(shè)備通過柔性夾具夾持在機(jī)械手末端執(zhí)行器上。在工件圖像采集時(shí)，由機(jī)器人示教器控制視覺設(shè)備運(yùn)動(dòng)，使被測(cè)件成像在視野中央。調(diào)節(jié)上、下光源強(qiáng)弱和鏡頭距離工件的位置，使圖像成像清晰。保持視覺設(shè)備和工件之間相對(duì)位置不變，光源亮度恒定，對(duì)水處理噴絲頭零件每隔30s采集一張圖像，連續(xù)采集n（n≥10）張圖像，對(duì)拍攝的圖像進(jìn)行處理，通過圖像處理得出最后的檢測(cè)結(jié)果。

圖2 水處理噴絲頭關(guān)鍵件檢測(cè)方案Fig.2 Detection Scheme of the Key Parts of Water Treatment Spray Head

3 圖像處理及測(cè)量過程

3.1 圖像特征處理與測(cè)量

圖像測(cè)量準(zhǔn)則：（1）圖像特征曲線擬合前，亞像素邊緣點(diǎn)選取數(shù)量要充足并且每一次選點(diǎn)間隔均布；（2）應(yīng)該多次選擇不同的亞像素邊緣點(diǎn)進(jìn)行圖像特征曲線擬合時(shí)，對(duì)擬合結(jié)果去除極大值誤差，并取均值。整個(gè)影像測(cè)量流程，如圖3所示。

具體步驟：（1）對(duì)獲取的噪聲灰度圖像采用的是高斯濾波方法[3]，這是圖像處理技術(shù)中比較常用的預(yù)處理技術(shù)。重點(diǎn)在于高斯方差σ的選取，合理的方差選取可以保留圖像細(xì)節(jié)、消除噪聲。（2）在對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，并連接相鄰區(qū)域，進(jìn)一步減少目標(biāo)區(qū)域，通過二值化將目標(biāo)區(qū)域大概輪廓提取出來。（3）將處理的二值化圖像，根據(jù)需要提取所需的初步邊緣線，再將提取的初步邊緣線進(jìn)行膨脹操作，將膨脹后的區(qū)域與步驟（1）濾波后的圖進(jìn)行減操作，這樣就能得到只有真實(shí)邊緣的圖像[11]。（4）利用自適應(yīng) Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)[6-9]，在梯度幅值為（-45）°、0°、45°、90°方向上抑制非極大值邊緣點(diǎn)。對(duì)圖像中目標(biāo)物體的邊緣進(jìn)行整像素級(jí)別的邊緣定位，但真實(shí)圖像的邊緣位置不一定位于單像素處，但實(shí)際上，圖像的邊緣位于單像素點(diǎn)的任一位置，因此整像素級(jí)別的檢測(cè)誤差最大可達(dá)到0.5個(gè)像素（0.8491μm）。常見的亞像素定位算法[6，10]主要有曲線曲面擬合或插值法和基于矩方法等。該測(cè)量系統(tǒng)采用灰度值曲線插值法[7-8]，根據(jù)獲得的邊緣梯度方向一系列灰度值像素點(diǎn)，通過曲線擬合獲得圖像的灰度曲線，對(duì)曲線進(jìn)行一階和二階微分，來獲取亞像素級(jí)邊緣點(diǎn)的精確位置坐標(biāo)。（5）根據(jù)測(cè)量的精度要求和測(cè)量準(zhǔn)則，確定亞像素邊緣點(diǎn)的選取數(shù)量和測(cè)量次數(shù)N。（6）根據(jù)處理后圖像的特征，劃分亞像素邊緣點(diǎn)篩選間隔，選取所需的測(cè)量點(diǎn)，進(jìn)行尋心處理及最小二乘法擬合圓。獲得擬合圓的圓心坐標(biāo)、直徑長度及同軸度。（7）重復(fù)第（6）步的操作N次，其中應(yīng)提取未被之前選取過的亞像素邊緣點(diǎn)，對(duì)N次的數(shù)據(jù)進(jìn)行粗大值剔除K組數(shù)據(jù)，取平均值，從而獲得測(cè)量結(jié)果。

圖3 圖像特征識(shí)別與測(cè)量流程Fig.3 Image Feature Recognition andMeasurement Process

3.2 小孔圓心、孔徑及同軸度誤差計(jì)算

根據(jù)提取到的亞像素邊緣點(diǎn)集合，對(duì)零件特征邊緣輪廓采用多次尋心及最小二乘算法進(jìn)行圓形擬合，獲得圓1的圓心坐標(biāo)（c1i，r1i）、半徑R1i和圓2的圓心坐標(biāo)（c2i，r2i）、半徑R2i，其中i是對(duì)同一副圖像不同亞像素邊緣點(diǎn)第i次最小二乘算法擬合。所以，直徑計(jì)算式（1），同理可得圓2的擬合信息，直徑計(jì)算式（2）。根據(jù)擬合得到的圓形特征，分別進(jìn)行兩圓之間圓心距離的計(jì)算，從而得同心度誤差值。其同心度誤差計(jì)算如式（3）所示。

式中：D1—圓1的直徑；

D2—圓2的直徑；

R1i—孔1亞像素邊緣點(diǎn)第i次最小二乘法擬合的半徑；

R2i—孔2亞像素邊緣點(diǎn)第i次最小二乘法擬合的半徑；

N—測(cè)量次數(shù)；

K—測(cè)量粗大值次數(shù)；

（c1i，r1i）—擬合到的圓1的圓心坐標(biāo)；

（c2i，r2i）—擬合到的圓2的圓心坐標(biāo)。

3.3 水處理關(guān)鍵件重要尺寸的測(cè)量結(jié)果

水處理關(guān)鍵件直徑與同軸度測(cè)量結(jié)果，如表1所示。由表1可以得到，水處理關(guān)鍵零件的孔1與外表面A同軸度測(cè)量結(jié)果小于2μm，滿足加工要求。

表1 水處理關(guān)鍵件直徑與同軸度測(cè)量結(jié)果Tab.1 Results of Diameter and Coaxial Measurements of Key Parts in Water Treatment

4 機(jī)器視覺直徑、同軸度及小孔孔徑圖像測(cè)量算法精度的驗(yàn)證

4.1 同軸度影像測(cè)量精度的驗(yàn)證

4.1.1 標(biāo)定板圖像采集與處理

將標(biāo)定板固定在托盤上，標(biāo)定板實(shí)物圖，如圖4所示。確保標(biāo)定板放置水平，控制機(jī)械手帶動(dòng)視覺設(shè)備尋找標(biāo)定板上的同心圓，同心圓進(jìn)入鏡頭視野時(shí)，開始對(duì)焦，調(diào)整焦距，找到清晰的同心圓輪廓對(duì)采集的圖像進(jìn)行圖像亞像素處理，提取所需輪廓，標(biāo)定板同心圓圖像處理輪廓，如圖5所示。對(duì)輪廓邊緣點(diǎn)進(jìn)行最小二乘圓擬合，具體運(yùn)算步驟流程，如圖3所示。通過式（1）～式（3）得出各個(gè)擬合圓的圓心坐標(biāo)，計(jì)算同心度誤差。

圖4 標(biāo)定板實(shí)物Fig.4 Calibration Board

圖5 標(biāo)定板同心圓圖像處理輪廓Fig.5 Calibration Plate Concentric Circle Image Processing Outline

4.1 .2標(biāo)定板同心圓半徑、同心度誤差測(cè)量結(jié)果

標(biāo)定板圓 1、2、3 的半徑標(biāo)定尺寸分別為 500μm、250μm、100μm。直徑與同心度的影像測(cè)量精度達(dá)到1μm，重復(fù)度測(cè)量精度可以達(dá)到0.5μm，如表2、表3所示。

表2 標(biāo)定板同心圓半徑Tab.2 Concentric Circle Diameter of Calibration Board

表3 標(biāo)定板同心圓同心度Tab.3 Concentric Degree of Calibration Board

4.2 微細(xì)精密加工小孔影像測(cè)量精度的驗(yàn)證

為了驗(yàn)證影像小孔孔徑測(cè)量精度，選取標(biāo)準(zhǔn)件光面環(huán)規(guī)作為測(cè)量對(duì)象。

4.2.1環(huán)規(guī)圖像處理過程

調(diào)節(jié)上、下光源強(qiáng)弱和鏡頭距離環(huán)規(guī)的位置，使圖像成像清晰。對(duì)采集到的圖像，如圖6所示。內(nèi)圈是光面環(huán)規(guī)孔輪廓，外圈是環(huán)規(guī)倒角輪廓，進(jìn)行預(yù)處理后，利用自適應(yīng)Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，接著通過邊界亞像素曲線插值法進(jìn)行邊緣亞像素點(diǎn)的提取。如圖7所示。

圖6 環(huán)規(guī)灰度圖像Fig.6 Gray Image of the Ring Gauge

圖 7環(huán)規(guī)內(nèi)孔亞像素邊緣輪廓Fig.7 Sub Pixel EdgeContour of the Ring Gauge Inner Hole

4.2.2 環(huán)規(guī)孔徑及圓度測(cè)量結(jié)果

環(huán)規(guī)測(cè)量結(jié)果，如表4所示。通過對(duì)表4的分析，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)件2mm的光面環(huán)規(guī)的視覺測(cè)量的孔徑精度可以達(dá)到±0.5μm，圓度誤差精度可以達(dá)到3.5μm。

表4 環(huán)規(guī)測(cè)量結(jié)果Tab.4 Measurement Results of theRing Gauge

5 結(jié)論

（1）利用機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)單一小孔及同軸孔進(jìn)行檢測(cè)，測(cè)量方法較為簡單、高效。合理選用上、下光源，分別對(duì)不同孔徑大小的孔進(jìn)行聚焦并拍攝圖片，對(duì)圖片進(jìn)行處理，擬合圓形，計(jì)算出圓心，可以得到二者的同心度。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證小孔孔徑及同軸度測(cè)量精度達(dá)到1μm，重復(fù)測(cè)量精度小于0.5μm。

（2）便于及時(shí)將測(cè)量的結(jié)果反饋到加工系統(tǒng)，對(duì)下次零件的加工質(zhì)量給予指導(dǎo)，并且能夠快速篩選出合格品?？梢院芎玫膽?yīng)用在水處理噴絲頭關(guān)鍵零件等其他高精密微細(xì)加工零件的檢測(cè)環(huán)節(jié)中，提高合格率。

（3）對(duì)于微細(xì)孔內(nèi)徑測(cè)量，機(jī)器視覺測(cè)量方式比三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)高效迅速，可以應(yīng)用在三坐標(biāo)難以運(yùn)用的測(cè)量場(chǎng)合，并且測(cè)量系統(tǒng)使用方便。