包能勝，方海濤

(1. 汕頭大學(xué) 機(jī)械電子工程系，廣東 汕頭 515063；2. 汕頭大學(xué) 智能制造技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 汕頭 515063)

1 引 言

螺紋零件在制造業(yè)中具有結(jié)構(gòu)可靠、穩(wěn)定性高、傳動(dòng)平穩(wěn)等諸多優(yōu)點(diǎn)，使其在制造業(yè)中能夠承擔(dān)越來越多的角色。隨著機(jī)械裝備對(duì)螺紋尺寸精度要求的提高，有必要對(duì)螺紋零件進(jìn)行嚴(yán)格的篩選。然而，在螺紋零件生產(chǎn)過程中，由于生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)工藝以及人工操作不當(dāng)?shù)纫蛩氐挠绊懀瑫?huì)使得一些螺紋零件的尺寸與標(biāo)準(zhǔn)尺寸存在較大誤差。因此對(duì)螺紋零件關(guān)鍵尺寸的檢測(cè)具有重要意義。

目前，對(duì)螺紋零件關(guān)鍵尺寸的檢測(cè)，主要有人工機(jī)械檢測(cè)和機(jī)器視覺檢測(cè)。傳統(tǒng)的人工機(jī)械接觸式檢測(cè)，由于人工檢測(cè)時(shí)接觸應(yīng)力的不同，應(yīng)力大時(shí)會(huì)損壞零件，應(yīng)力小時(shí)會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)尺寸大于實(shí)際尺寸；由于工人的差異和工人長(zhǎng)期的工作引發(fā)的身體和視覺疲勞，造成檢測(cè)數(shù)據(jù)存在偏差;并且檢測(cè)效率低、工作強(qiáng)度大、檢測(cè)精度不高，無法保證螺紋零件尺寸高精度的要求。而機(jī)器視覺檢測(cè)，具有非接觸、效率高、魯棒性好、檢測(cè)精度高、成本低等突出優(yōu)點(diǎn)[1]，彌補(bǔ)了人工機(jī)械檢測(cè)的不足，更加適合未來工廠自動(dòng)化生產(chǎn)的需求。

基于機(jī)器視覺的螺紋零件尺寸檢測(cè)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了一些研究。國(guó)內(nèi)主要有：華南理工大學(xué)的卜晨等[2]研究的視覺螺紋檢測(cè)系統(tǒng)直接采用Canny算子，圖像預(yù)處理后，直接采用輪廓邊緣算子對(duì)螺紋邊緣輪廓進(jìn)行提取，獲得螺紋檢測(cè)參數(shù)，但此方法精度不高；上海交通大學(xué)的梁學(xué)軍等[3]用表征匹配程度M值作為衡量螺紋通過性和接觸可靠性的標(biāo)準(zhǔn)，通過分析外螺紋邊緣線的形狀大小來判斷螺紋的質(zhì)量，根據(jù)與模板的匹配相似度來判斷螺紋是否合格；雷吉平等[4]通過Canny算子提取邊緣輪廓，利用最小二乘法對(duì)其擬合，并延伸擬合線，相對(duì)檢測(cè)精度優(yōu)于1.3%，此方法不太適合微小的螺紋特征；上海大學(xué)李國(guó)正等[5]主要采用通過Canny算子檢測(cè)邊緣輪廓，利用Hough變換得到特征值，其系統(tǒng)的檢測(cè)精度為0.019 mm，檢測(cè)速度2個(gè)/s；南昌航空大學(xué)萬鑫等[6]研制的螺紋參數(shù)檢測(cè)系統(tǒng)，利用圖像處理技術(shù)中Harris角點(diǎn)檢測(cè)的方法檢測(cè)螺紋的特征點(diǎn)和優(yōu)化擬合螺紋邊緣的原理相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)螺紋的多參數(shù)檢測(cè)。國(guó)外研究成果有：法國(guó)格洛堡理工大學(xué)Horaud R等[7]在1980年就已經(jīng)提出用機(jī)器視覺來檢測(cè)螺紋，但當(dāng)時(shí)的技術(shù)條件還不能夠?qū)崿F(xiàn)螺紋的高精度檢測(cè)；夏洛特大學(xué)Hunsicker等[8]在1994年研究了一種高精度檢測(cè)螺紋方法，配合相應(yīng)的校準(zhǔn)方法，檢測(cè)精度達(dá)到0.000 5 mm，但沒有給出具體的檢測(cè)裝置及檢測(cè)速度；印度Sant Longowal工程技術(shù)研究院的Ajay Pal Singh等提出螺紋視覺檢測(cè)分類系統(tǒng)[9]，該系統(tǒng)準(zhǔn)確、靈活，開發(fā)成本合理；荷蘭IAC螺紋綜合檢查儀[10]采用先進(jìn)的檢測(cè)理念和技術(shù)，可滿足各種螺紋參數(shù)的檢測(cè)，其螺紋檢測(cè)精度可達(dá)1.0 μm；德國(guó)研制的內(nèi)螺紋自動(dòng)檢測(cè)裝備，可檢測(cè)內(nèi)螺紋的多種參數(shù)，系統(tǒng)檢測(cè)精度為7 μm[11]。

本文提出了一種連續(xù)運(yùn)動(dòng)螺紋尺寸自適應(yīng)機(jī)器視覺檢測(cè)方法，方法表明，使用機(jī)器視覺的方法測(cè)量螺紋零件的尺寸具有高精度和高魯棒性。

2 螺紋尺寸在線檢測(cè)系統(tǒng)

基于機(jī)器視覺的螺紋尺寸在線檢測(cè)系統(tǒng)為了提高檢測(cè)的精確度和魯棒性，需要獲取清晰的螺紋圖像；同時(shí)為了提高檢測(cè)效率，需要實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)?；谏鲜鲆?，本文設(shè)計(jì)了圖1所示的圖像采集裝置。

圖1 圖像采集裝置Fig.1 Image collection device

由圖1可以看出，螺紋零件圖像采集裝置主要由玻璃轉(zhuǎn)盤(圓環(huán)形)、振動(dòng)盤、導(dǎo)向模塊、光電傳感器、相機(jī)1、相機(jī)2、氣針和物料箱(包括良品、非良品、雜料箱)等組成。本文設(shè)計(jì)的螺紋在線檢測(cè)系統(tǒng)能測(cè)量的零件尺寸范圍為長(zhǎng)、寬、高最小為 5 mm，最大為30 mm。零件檢測(cè)速度為60～80個(gè)/min。由于螺紋零件在玻璃轉(zhuǎn)盤是隨機(jī)擺放的，為了獲取螺紋零件的所有關(guān)鍵尺寸，包含螺紋大徑、螺紋小徑以及螺距，因此需要兩個(gè)相機(jī)拍攝。其中相機(jī)1拍攝正視圖，相機(jī)2拍攝仰視圖。螺紋零件圖像采集原理為：首先由振動(dòng)盤出料，經(jīng)過直線振動(dòng)儀對(duì)零件進(jìn)行間距分隔，落入到玻璃轉(zhuǎn)盤上，本實(shí)驗(yàn)物料為螺栓；玻璃轉(zhuǎn)盤逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，經(jīng)過導(dǎo)向模塊，使物料在玻璃轉(zhuǎn)盤上處于同一半徑；依次經(jīng)過光電傳感器1觸發(fā)相機(jī)1拍攝，經(jīng)過光電傳感器2觸發(fā)相機(jī)2拍攝；然后由螺紋檢測(cè)系統(tǒng)后端處理判斷螺紋零件是良品、非良品還是雜料，觸發(fā)氣針，氣針通過吹氣的方式將物料分揀在不同的物料箱中。

3 自適應(yīng)預(yù)處理及特征提取

3.1 自適應(yīng)預(yù)處理

通過預(yù)處理技術(shù)可以有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質(zhì)量,豐富信息量，加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別效果。在圖像處理上主要通過中值濾波[12～15]和Otsu[16]自適應(yīng)閾值的方法對(duì)圖像進(jìn)行處理。本文將詳細(xì)介紹模板匹配過程及自適應(yīng)ROI裁剪的設(shè)計(jì)，通過模板匹配可有效識(shí)別、追蹤待測(cè)零件在圖像中的位置，能夠更好地減少算法難度。

3.1.1 NCC歸一化匹配算法

由于本系統(tǒng)中零件的采集位置會(huì)發(fā)生變化，導(dǎo)致待測(cè)目標(biāo)在圖像中的位置不固定。故需要通過NCC(normalized cross correlation)歸一化匹配[17～19]，追蹤、識(shí)別目標(biāo)并獲得待測(cè)目標(biāo)中心，為下一步自適應(yīng)ROI裁剪做好準(zhǔn)備。歸一化匹配是一種應(yīng)用較廣泛的灰度相關(guān)性匹配算法，假設(shè)1張100×100的輸入圖像，1張10×10的模板圖像其查找過程為：

① 從輸入圖像的左上角開始，切割一塊(0，0)至(10，10)的臨時(shí)圖像；

② 用臨時(shí)圖像和模板圖像進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比結(jié)果記為c；

③ 對(duì)比結(jié)果c，就是結(jié)果圖像(0，0)處的像素值；

④ 切割輸入圖像(0，1)至(10，11)的臨時(shí)圖像，對(duì)比并記錄到結(jié)果圖像；

⑤ 重復(fù)①～④步,直到輸入圖像的右下角。

其主要的運(yùn)算數(shù)學(xué)模型為：已知原始圖像S(W,H)，模板T(m,n)與所覆蓋的子圖Sij(i,j)，如圖2所示。在將其歸一化后，得到模板匹配的相關(guān)系數(shù)：

(1)

圖2 被搜索圖SFig.2 The figure searched S

當(dāng)模板和子圖完全一樣時(shí)，相關(guān)系數(shù)R(i,j)=1。當(dāng)被搜索圖S中完全被搜索后，找出R(i,j)的最大值R(i,j)max，其相對(duì)應(yīng)的子圖即為匹配目標(biāo)。

如圖3所示，區(qū)域1為匹配模板，點(diǎn)M(i,j)為經(jīng)過模板匹配后獲得的目標(biāo)中心，已知目標(biāo)中心后，可為下一步自適應(yīng)ROI裁剪做好準(zhǔn)備。

圖3 模板匹配獲得待測(cè)目標(biāo)中心示意圖Fig.3 Central schematic diagram of the target to be tested

3.1.2 自適應(yīng)ROI裁剪設(shè)計(jì)

通過NCC歸一化模板匹配后，利用待測(cè)目標(biāo)中心點(diǎn)M(i,j)，根據(jù)待測(cè)目標(biāo)形狀，可選擇性設(shè)置裁剪區(qū)域及裁剪形狀(矩形、圓形等)。如本系統(tǒng)中，通過將中心點(diǎn)分別移動(dòng)2個(gè)位置即左上角和右下角2個(gè)點(diǎn)，就能獲得ROI矩形區(qū)域:

rectangle (i-a,j-b,i+a,j-b)

(2)

式中：a、b為所裁剪矩形大小的1/2，所形成矩形區(qū)域即為裁剪區(qū)域，如圖4所示。

圖4 自適應(yīng)ROI裁剪示意圖Fig.4 Adaptive ROI cropping schematic

3.1.3 快速中值濾波

為提高中值濾波方法的運(yùn)算速度，設(shè)計(jì)了一種快速的并行中值濾波方法。以3×3中值濾波為例，如表1像素排列所示，將3×3窗口內(nèi)的像素分別定義為pi。

表1 3×3窗口內(nèi)像素排列Tab.1 Pixel arrangement within 3×3 window

對(duì)窗口內(nèi)的每一列分別計(jì)算最大值、中值、最小值，并令其分別為最大值組、中值組以及最小值組。

最大值組：

(3)

中值組：

(4)

最小值組：

(5)

式中：max表示取最大值操作；med表示取中值操作；min表示取最小值操作。

同樣，令其最大值組中的最小值為Maxmin，中值組中的中值為Medmed，最小值組中的最大值為Minmax，則濾波完成后輸出的像素值為Winmed，即為Maxmin、Medmed、Minmax中的中值，其中,

(6)

Winmed=med[Maxmin,Medmed,Minmax]

(7)

采用此方法計(jì)算僅需要做17次比較，與傳統(tǒng)算法相比，比較次數(shù)為原來的的1/2。此方法對(duì)于椒鹽噪聲或脈沖式干擾具有很強(qiáng)的濾除作用，而且沒有使邊緣輪廓變得模糊，較好地保護(hù)了其輪廓信息。

3.2 螺紋特征提取

通過自適應(yīng)ROI設(shè)計(jì)，裁剪并獲得圖4所示的裁剪區(qū)域，利用Canny算法來實(shí)現(xiàn)對(duì)螺紋輪廓的提?。煌ㄟ^利用最小二乘法直線擬合算法，對(duì)提取的輪廓進(jìn)行擬合，生成輪廓中線，即認(rèn)為此中線即為螺紋中徑所有點(diǎn)的集合；通過角點(diǎn)檢測(cè)算法，提取螺紋峰值點(diǎn)，并利用角點(diǎn)到中線的距離來細(xì)化篩選角點(diǎn)，篩選后的角點(diǎn)即認(rèn)為螺紋小徑和螺紋大徑的所有點(diǎn)的集合。

3.2.1 輪廓提取

Canny邊緣檢測(cè)算子是高斯函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)，是基于最優(yōu)化算法的檢測(cè)算子，具有良好的邊緣檢測(cè)精度和信噪比[20，21]。Canny邊緣檢測(cè)算子將邊緣檢測(cè)問題轉(zhuǎn)化成為通過檢測(cè)單位函數(shù)的極大值問題，從而實(shí)現(xiàn)邊緣提取的目的。它利用高斯函數(shù)的一階微分對(duì)圖像進(jìn)行濾波，得到每個(gè)像素梯度的大小|G|和方向θ為：

(8)

(9)

式中：f為濾波后的圖像灰度值。該算法在檢測(cè)中對(duì)梯度進(jìn)行了非極大抑制(NMS)：濾波后確定的邊緣點(diǎn)會(huì)導(dǎo)致梯度幅度圖像中出現(xiàn)脊，算法追蹤所有脊的頂部并將所有不在脊的頂部的像素設(shè)為零,以便在輸出中給出一條細(xì)線，如圖5所示，為利用Canny算子對(duì)螺紋進(jìn)行檢測(cè)的結(jié)果。

圖5 Canny算子檢測(cè)螺紋輪廓示意圖Fig.5 Schematic diagram of the contour of the thread detected by Canny operator

3.2.2 最小二乘法擬合中線

在擬合方法中，基于最小二乘準(zhǔn)則的函數(shù)擬合是一個(gè)有效、快速的數(shù)學(xué)工具；同時(shí)用最小二乘準(zhǔn)則進(jìn)行圖像測(cè)量，可以保證測(cè)量的可靠性和高效性。通過分別對(duì)兩條邊緣輪廓進(jìn)行直線擬合，獲得其擬合中線即為螺紋中徑所有點(diǎn)的集合。

建立數(shù)學(xué)模型，設(shè)x和y之間的函數(shù)關(guān)系為直線方程：

y=a0+a1x

(10)

式中：2個(gè)待定參數(shù)，a0代表截距，a1代表斜率。

對(duì)于等精度測(cè)量所得到的N組數(shù)據(jù)(xi,yi)且i=1,2,…,N;xi值被認(rèn)為是準(zhǔn)確的，所有的誤差只與yi有關(guān)。

用最小二乘法估計(jì)參數(shù)時(shí)，要求觀測(cè)值yi的偏差的加權(quán)平方和為最小。對(duì)于等精度觀測(cè)值的直線擬合來說，可使

(11)

最小即對(duì)參數(shù)a(代表a0、a1)最佳估計(jì)，要求yi的偏差的平方和最小，即

(12)

(13)

整理后得到正規(guī)方程組：

(14)

(15)

(16)

針對(duì)任何2個(gè)變量x,y的1組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)(xi,yi)(i=1,2,…,n)均可按上述計(jì)算公式擬合一條直線;需要指出的是只有當(dāng)x和y之間存在線性關(guān)系式，擬合的直線才有意義。為此引入1個(gè)參量，相關(guān)系數(shù)r，定義為：

(17)

圖6 最小二乘法擬合螺紋中徑線示意圖Fig.6 Fitting the thread diameter line by least squares method

3.2.3 角點(diǎn)檢測(cè)及篩選細(xì)化

本文通過Harris角點(diǎn)檢測(cè)[22]來獲得圖像的角點(diǎn)即螺紋的峰值，如圖7所示。

圖7 Harris角點(diǎn)檢測(cè)螺紋峰值示意圖Fig.7 Harris corner detection thread peak diagram

數(shù)學(xué)模型為：設(shè)原圖像灰度為I(x,y)，窗口函數(shù)為w(x,y)，圖像窗口平移[u,v]，灰度變化E(u,v)為:

(18)

展開圖像的灰度Taylor函數(shù)為：

I(x+u,y+v)=I(x,y)+Ixu+Iyv+o(u2,v2)

之后,去掉圖像的高階小量得到：

(19)

對(duì)于局部微小移動(dòng)量[u,v],近似表達(dá)為：

(20)

式中M是2×2矩陣，可由圖像的導(dǎo)數(shù)求得。

(21)

式中矩陣M又稱為Harris矩陣。

對(duì)矩陣進(jìn)行對(duì)稱矩陣變化，利用2個(gè)特征值代替，在實(shí)際中為了能夠應(yīng)用，定義角點(diǎn)響應(yīng)函數(shù)R0，利用響應(yīng)函數(shù)R進(jìn)行角點(diǎn)判斷。

R0=λ1λ2-K(λ1+λ2)2

(22)

Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法對(duì)角點(diǎn)響應(yīng)函數(shù)R0進(jìn)行閾值處理：R0>threshold，即提取R0的局部極大值。

由圖7可以看出，通過角點(diǎn)檢測(cè)所獲得角點(diǎn)與邊緣輪廓具有較好的契合度，同時(shí)可利用角點(diǎn)的坐標(biāo)來實(shí)現(xiàn)螺栓螺紋的螺紋大徑、小徑及螺距的測(cè)量。

4 結(jié)果與分析

4.1 計(jì)算方法

螺紋角點(diǎn)在識(shí)別的過程中，不可避免地會(huì)出現(xiàn)誤識(shí)別。為了獲得更好、更準(zhǔn)確的三維螺紋角點(diǎn)，可對(duì)螺紋角點(diǎn)進(jìn)行篩選，具體步驟為：

① 針對(duì)右側(cè)角點(diǎn)，利用擬合中線，將擬合中線左側(cè)與右側(cè)的點(diǎn)Column坐標(biāo)分別進(jìn)行存儲(chǔ)，記為數(shù)組A與數(shù)組B。

② 針對(duì)左側(cè)角點(diǎn)，利用擬合中線，將擬合中線左側(cè)與右側(cè)的點(diǎn)Column坐標(biāo)分別進(jìn)行存儲(chǔ)，記為數(shù)組C與數(shù)組D；將擬合中線左側(cè)與右側(cè)的點(diǎn)Row坐標(biāo)分別進(jìn)行存儲(chǔ)，記為數(shù)組E與數(shù)組F。

③ 針對(duì)右側(cè)角點(diǎn)計(jì)算中線左右角點(diǎn)到中線的距離，如果距離(此距離根據(jù)螺紋上下峰值具體設(shè)定)過小，判定為無效角點(diǎn)，達(dá)到篩選角點(diǎn)的目的。如圖8所示，圓圈圈起來的角點(diǎn)即為無效點(diǎn)。

圖8 角點(diǎn)篩選示意圖Fig.8 Corner screening

④ 針對(duì)左側(cè)角點(diǎn)也進(jìn)行步驟③處理。

⑤ 計(jì)算螺紋大徑R1:

(23)

式中n為數(shù)組元素的數(shù)量。

⑥ 計(jì)算螺紋小徑r1:

(24)

式中m為數(shù)組元素的數(shù)量。

⑦ 計(jì)算螺紋螺距P:

(25)

完成上述步驟，即可獲得螺紋大徑、小徑及螺紋螺距的測(cè)量。

4.2 算法檢測(cè)

本文使用物料為螺栓，選用三角形螺紋螺栓M4，螺栓螺紋的主要測(cè)量參數(shù)包括3個(gè)：螺紋大徑R1、螺紋小徑r1以及螺距P。具體的測(cè)量參數(shù)見表2。

表2 螺栓螺紋測(cè)量參數(shù)Tab.2 Bolt thread measuring parameters mm

如圖9所示，黑色矩形框內(nèi)區(qū)域?yàn)闇y(cè)量區(qū)域，十字交叉點(diǎn)為檢測(cè)的螺紋角點(diǎn)，通過區(qū)分螺紋角點(diǎn)在圖像中的不同位置，判斷角點(diǎn)是凸點(diǎn)還是凹點(diǎn)，最后計(jì)算所有凸點(diǎn)和凹點(diǎn)的均值，完成螺栓螺紋的測(cè)量。在這個(gè)過程中主要通過以下幾種方式來完成角點(diǎn)的篩選：分別計(jì)算圖形左側(cè)角點(diǎn)和右側(cè)角點(diǎn)。對(duì)左右角點(diǎn)進(jìn)行直線擬合，此直線即為螺紋中徑線，通過計(jì)算螺紋中徑線與各角點(diǎn)的橫向距離的大小，判斷角點(diǎn)的合理性。

圖9 螺栓角點(diǎn)檢測(cè)示意圖Fig.9 Bolt corner detection diagram

此次測(cè)量條件為轉(zhuǎn)盤速度5 r/min，螺栓(M4)單個(gè)重復(fù)測(cè)量，測(cè)試15組數(shù)據(jù)。將螺栓放入旋轉(zhuǎn)盤，通過觸發(fā)相機(jī)采集拍照，并進(jìn)行在線測(cè)量。主要目的是測(cè)試螺栓測(cè)量算法是否能夠達(dá)到較好的系統(tǒng)精度。螺栓螺紋的重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)如表3所示。

從表中數(shù)據(jù)可以計(jì)算出螺紋小徑的平均誤差為+0.001 5 mm，螺紋大徑的平均誤差為-0.006 2 mm，螺距的平均誤差為+0.002 0 mm。檢測(cè)精度均在 ±0.01 mm 以內(nèi)。

4.3 檢測(cè)算法誤差分析

① 旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)盤的安裝誤差

測(cè)量平臺(tái)為透明玻璃旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)，是整個(gè)測(cè)量環(huán)境的基石。零件需置于旋轉(zhuǎn)平臺(tái)上，通過觸發(fā)相機(jī)拍照采集。旋轉(zhuǎn)平臺(tái)在裝配的過程中存在安裝誤差，待測(cè)零件存在微小的傾斜，如果轉(zhuǎn)速過快，還會(huì)導(dǎo)致零件位置發(fā)生擺動(dòng)，導(dǎo)致位置發(fā)生移動(dòng)，偏離相機(jī)中心的采集位置，進(jìn)而導(dǎo)致測(cè)量精度的下降。

② 相機(jī)與被測(cè)零件不垂直誤差

由于相機(jī)安裝誤差的存在，相機(jī)的光軸與被測(cè)零件所在的平面不可能完全垂直，它們之間總會(huì)出現(xiàn)一定的夾角。在實(shí)際的圖片采集過程中，由于零件本身較長(zhǎng)，相機(jī)又不能夠垂直拍攝，就會(huì)導(dǎo)致圖片質(zhì)量下降，對(duì)于此類誤差的引入也是無法避免的。

③ 測(cè)量環(huán)境(光源)的影響

由于光源安裝誤差的存在，很難保證光源垂直照射到零件表面上，進(jìn)而造成較大零件產(chǎn)生陰影，降低了圖像的采集質(zhì)量；同時(shí)測(cè)量環(huán)境并沒有置于密閉環(huán)境中，測(cè)量平臺(tái)上方的白熾燈也會(huì)對(duì)圖像的采集造成影響。

④ 光電傳感器觸發(fā)采集的影響

零件經(jīng)過指定位置，觸發(fā)光電傳感器，進(jìn)而控制相機(jī)進(jìn)行圖片的采集。零件在經(jīng)過導(dǎo)向裝置后，會(huì)發(fā)生各個(gè)方向位置的微小變動(dòng)，導(dǎo)致觸發(fā)信號(hào)發(fā)生變化，很難保證待測(cè)零件處于圖像中心位置，而造成圖片質(zhì)量下降。

⑤ 標(biāo)定精度對(duì)測(cè)量精度的影響

本系統(tǒng)中，由于待測(cè)零件在轉(zhuǎn)盤上的位置會(huì)有變化，導(dǎo)致標(biāo)定板的具體位置不是很清晰，就會(huì)導(dǎo)致標(biāo)定參數(shù)的變化。系統(tǒng)標(biāo)定出的像素當(dāng)量作為計(jì)算工件尺寸的唯一參數(shù)，對(duì)測(cè)量結(jié)果精度的影響最為直接。標(biāo)定精度也會(huì)因上述因素受到影響，使標(biāo)定結(jié)果存在一定的誤差。

表3 螺栓螺紋重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)Tab.3 Repeated measuring data of bolt thread mm

5 結(jié) 論

本文論述了一種連續(xù)運(yùn)動(dòng)螺紋尺寸自適應(yīng)機(jī)器視覺的檢測(cè)系統(tǒng)的測(cè)量方法，主要利用了NCC歸一化匹配算法、Canny算法、Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法、最小二乘法完成了對(duì)零件螺紋的識(shí)別、追蹤及測(cè)量任務(wù)。設(shè)計(jì)了自適應(yīng)的ROI裁剪區(qū)域，利用最小二乘法直線擬合技術(shù)對(duì)其輪廓進(jìn)行直線擬合，生成螺紋中徑線，完成螺紋中徑測(cè)量；同時(shí)通過Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法對(duì)輪廓波峰與波谷進(jìn)行提取，提出了利用螺紋中徑線與各角點(diǎn)之間的距離來完成對(duì)角點(diǎn)的細(xì)化，提高了螺栓螺紋波谷與波峰的提取精度。