彭悅?cè)?田亞鈴 彭 麗 羅亞琴

（成都工業(yè)學院，四川 成都611730）

隨著中國制造2025 的發(fā)展，智能制造是目前發(fā)展的必要趨勢。其中利用機器視覺來提高制造智能化也是重要的一個關(guān)鍵技術(shù)。機器視覺是指利用計算機代替人眼對目標對象進行檢測，包括圖像采集、圖像處理、結(jié)果輸出與控制[1-3]。機器視覺現(xiàn)在在各制造行業(yè)均有利用，技術(shù)在一定程度上也比較穩(wěn)定。比如：2008 年，陳志鴻，進行了基于機器學習的軸承滾子表面缺陷視覺檢測系統(tǒng)研究與設(shè)計[4]；陳廉清，進行了基于計算機視覺的微小軸承外表面缺陷檢測研究[5]；2020 年，張春偉等人，進行基于機器視覺的軌道車輛零部件形位尺寸檢測方法研究[6]；王蒙，進行了基于機器視覺的微小零件檢測分類[7]。

本文的檢測對象是軸承，軸承的內(nèi)、外徑是軸承的重要檢測參數(shù)之一。在生產(chǎn)實際中，檢測過程中會選擇千分尺、游標卡尺和三坐標測量機等儀器對軸承進行測量[6]。其檢測精度和準確率與操作者的操作過程相關(guān)性較高，未能客觀保證檢測的有效性。為提高軸承的檢測速度與準確率，減少人工檢測帶來的檢測誤差和損傷，降低人工檢測的高成本，使用機器視覺進行檢測是很有必要的一種選擇。

1 檢測系統(tǒng)的組成

系統(tǒng)設(shè)計是基于機器視覺，對生產(chǎn)線工作平臺上的零件進行識別與定位并對零件進行尺寸測量。系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)包括硬件和軟件系統(tǒng)，在所測零件為規(guī)則幾何體時，通過獲取零件表面的二維信息，得到零件的位置參數(shù)，完成零件的定位和尺寸測量。其中硬件系統(tǒng)包括：背光源、面陣CCD 相機、鏡頭、視覺控制器，軟件系統(tǒng)包括：視覺軟件。利用上述硬件和軟件系統(tǒng)完成圖像的采集、處理及檢測結(jié)果的輸出，技術(shù)路線圖如圖1 所示。

圖1 技術(shù)路線圖

2 檢測原理

外界光照對圖像效果影響較大，一般采集到的圖像均需先進行圖像預(yù)處理，提高圖像質(zhì)量。本次檢測中，利用到的處理技術(shù)有：圖像增強、二值圖像分割和模板匹配。

2.1 圖像預(yù)處理

圖像增強的方法有空間域和變換域兩種。此次主要利用空間域中的灰度變換以及圖像平滑中的中值濾波[8]。灰度變換的方法如下：

式中，原圖像為f(x,y)，處理后的圖像為g(x,y)。

中值濾波，對脈沖噪聲具有良好的濾除作用，能夠保護信號的邊緣，使之不被模糊。二維中值濾波的數(shù)學表達式為：

式中，f(x,y)為二維圖像數(shù)據(jù)序列，g(x,y)為窗口數(shù)據(jù)中值濾波后的值。

2.2 圖像分割與匹配

二值圖像分割也就是數(shù)學形態(tài)學，描述圖像中部分與部分間的關(guān)系、元素與元素的關(guān)系。因此二值分割也就是領(lǐng)域結(jié)構(gòu)元素與二值圖像對應(yīng)區(qū)域的特定邏輯運算[8]。原理如下：

其中f(x,y)表示連續(xù)圖像函數(shù)，為實現(xiàn)圖像的銳化輪廓檢測，須進行“微分”加強高頻分量，最終使得輪廓變清晰。

特征匹配是兩幅圖像直接建立特征對應(yīng)關(guān)系[8]。其中低階矩相對高階矩有對噪聲和變形的低敏感性，所以此次選用低階矩。

2.3 圖像尺寸變換計算

在機器視覺領(lǐng)域中，為了能夠測量出目標物體的真實大小，須進行相機的標定，消除相機鏡頭在拍攝過程中產(chǎn)生的畸變。考慮到本文所采圖像畸變程度較小，故通過換算的方式代替相機的標定。通過利用目標物軸承的真實尺寸比圖像尺寸算得到像素尺寸比，本文中的像素尺寸比為0.24615。

3 尺寸測量結(jié)果

通過軟件觸發(fā)控制攝像頭實時采集圖像，所采集圖像如圖2所示。采集到的圖像經(jīng)過圖像的預(yù)處理后，利用二值化和模板匹配識別圖像中需要被檢測的軸承。由于被檢測件形狀為圓，使用霍夫變換找到輪廓，最后通過最小二乘法擬合圓得到精確的軸承外徑。下圖3 為軸承外徑檢測圖。

圖2 攝像機采集的圖像

圖3 軸承檢測計算結(jié)果

從檢測結(jié)果看，首先檢測到的軸承直徑大小分別為129.979,129.924,130.043，通過利用像素尺寸比得到測量的軸承外徑大小分別為:31.99mm、31.98mm、32.01mm，實際軸承外徑為32mm，由此可見通過此方法對軸承進行檢測，得到的檢測準確率與精度均較高，可以很好的實現(xiàn)軸承的無損檢測。另外在檢測過程中，對相機視場范圍內(nèi)的軸承個數(shù)要求不高，一個或者兩個均可以同時進行檢測。

4 結(jié)論

軸承作為標準件，內(nèi)、外徑的尺寸是定值，對裝配件的影響也是重要的。因此檢測軸承尺寸是否滿足要求，是很有必要的。傳統(tǒng)的檢測用時較長而且可能造成檢測工具對軸承表面的劃傷。本文采用基于機器視覺的非接觸檢測方法，實現(xiàn)生產(chǎn)線上對軸承的尺寸檢測。整個檢測過程中，采用了灰度變換、中值濾波、二值化和模板匹配等算法，這樣較好地檢測出圖像中軸承的外圓，得到外圓直徑尺寸值，經(jīng)過換算后得到實際尺寸檢測值，從結(jié)果看，得到的檢測數(shù)值精度較高。而且檢測過程中，可以是一個或者兩個軸承同時檢測，降低對工作線上軸承放置排列的要求。為了進一步提升檢測效率，在今后的研究中，可將軸承內(nèi)徑尺寸也作為檢測對象，同時完成軸承內(nèi)外徑的檢測。另外應(yīng)將手眼標定考慮在內(nèi)，經(jīng)過手眼標定完成圖像坐標系與物體坐標系等的轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)軸承的在線尺寸直接檢測，與此同時也可對檢測軟件系統(tǒng)繼續(xù)進行開發(fā)，用作軸承目標體其他內(nèi)容的檢測。