黨長營 賈立功 曾志強 杜文華

(①中北大學機械工程學院，山西 太原030051；②中北大學先進制造技術(shù)山西省重點實驗室，山西 太原 030051)

隨著科學技術(shù)的發(fā)展，孔類零件成為制造工業(yè)中的典型零件，它們與其他零件通過軸孔配合的形式聯(lián)接在一起，最終組成了具有各種復雜功能的產(chǎn)品[1-2]。同時，眾多行業(yè)對金屬材料綜合性能的要求越來越高。單一材料已達不到實際的使用要求。例如：采用銅/鋼雙金屬復合材料替代單一的純銅或銅合金是很好的選擇。銅/鋼雙金屬復合材料節(jié)約了大量的貴金屬銅，大幅度地降低了成本，并且充分發(fā)揮了銅優(yōu)異的減摩性和鋼強度高的性能，提高了銅/鋼復合工件的綜合力學性能[3]。

但是雙金屬復合材料的接觸界面會出現(xiàn)各種張力，使得過渡區(qū)會出現(xiàn)不規(guī)則的變化，會嚴重影響與其他零件的配合。所以對其所需的測量技術(shù)與精度要求也越來越高。

雙金屬鑄件圓孔的測量技術(shù)從最開始的人工測量到自動化測量，從接觸式測量到非接觸式測量。其中接觸式測量主要以人工檢測為主，存在精度不高、效率低等問題。針對傳統(tǒng)測量方法存在的問題，近年來基于機器視覺的測量技術(shù)被廣泛用于各行各業(yè)[4-8]。

同時越來越多的科研工作者將機器視覺測量技術(shù)引入到圓孔測量領(lǐng)域。王玉槐等人[9]提出了磁環(huán)端面圖像的定位算法，求解出圓孔內(nèi)外尺寸及圓心坐標。但文中提出的算法運算量較大，耗時較長。石志君[10]在對圓孔進行測量時，采用半個圓弧做中心對稱檢測算法，能在較短的時間內(nèi)得出數(shù)據(jù)，但對圓心的位置坐標要求比較嚴格。本文通過引入輪廓的全局性參數(shù)K對提取的輪廓進行分類，得到圓孔的最佳擬合圓，從而到該圓孔零件的內(nèi)外圓圓心坐標和半徑數(shù)據(jù)，并得出其圓孔的同心度進行評估。該算法不僅減少了系統(tǒng)的運算量而且保證了檢測精度，具有較高的利用率。

1 方法原理

本文以多孔零件為研究對象，使用了像素500萬的CCD工業(yè)相機對該零件進行圖像的獲取，如圖1所示。為了滿足該零件測量精度的要求，設(shè)計了以下圖像處理算法，其流程圖如圖2所示。

1.1 圖像預處理

圖像增強是指通過某種圖像的處理方法對退化的某些圖像特征，如邊緣、輪廓、對比度進行處理，以改善圖像的視覺效果，提高圖像的清晰度或是突出圖像中的某些“有用”信息，壓縮其他“無用”信息[11]。

為方便觀察，選取4號圓孔觀察，其他圓孔同理，圖3為效果對比圖。

在實際測量中，光照、承載媒介造成的噪聲都會在圖像中有所反映，圖像平滑的主要目的就是減小噪聲。通過對均值濾波、高斯濾波和中值濾波進行實驗比較，其濾波效果如圖4所示，可以看到中值濾波在去除噪聲外，可以較好地保留圖像邊緣信息。

1.2 圖像分析

圖像分割在科學研究和工程領(lǐng)域中都有著廣泛的應(yīng)用。閾值分割是最常用的分割方法，它把圖像的灰度分成不同的等級，然后用設(shè)置灰度門限(閾值)的方法確定有意義的區(qū)域或要分割物體的邊界[12]。本文根據(jù)閾值分割來提取零件的圓孔，然后進行形態(tài)學處理，如圖5所示可以看到其分割效果很明顯。

邊緣檢測是視覺測量過程中十分關(guān)鍵的一步，它關(guān)系到整個系統(tǒng)的測量精度和結(jié)果的準確性[13]。其中亞像素精度一般為0.1～0.5個像素，相當于精度提高了2～10倍。經(jīng)過亞像素邊緣檢測得到了如圖6a所示的亞像素輪廓邊緣。

在對圓孔進行擬合時，最重要的是對圓孔邊緣輪廓的查找和對圓孔的擬合還原。本文根據(jù)輪廓特性引入了全局性參數(shù)K，根據(jù)參數(shù)K與0的比較，把圓孔內(nèi)的輪廓區(qū)分為線段、橢圓和圓。其原理為首先用直線段遞進逼近圓孔輪廓，在逼近完成之后，再用圓弧或橢圓弧對相鄰分割出的線段進行擬合，如果擬合的圓弧到輪廓的距離小于逼近線段到輪廓的距離，就用圓弧替代原來的逼近線段，這個過程一致迭代直到所有的線段擬合完畢。在第一次逼近過程中，遞進逼近的直線段較少，因此較大直徑的圓弧能夠被高效地分割出來。在第二次逼近過程中，能夠被小直徑圓弧逼近的輪廓被找到，同時大直徑圓弧的末端被重新定義。此方法效率得到極大提高，比最初的人工接觸式測量提高了18%；與石志君[10]的方法相比，提高了2%。

通過該方法對輪廓的篩選，并與圓孔的內(nèi)外圓半徑做條件比較，確定了擬合效果最優(yōu)的圓孔如圖6b，并用圖像處理軟件記錄了其圓心坐標和半徑。如圖7所示為內(nèi)圓數(shù)據(jù)，圖8為圓孔擬合流程圖。

2 實驗與分析

對其他8個圓孔用上述方法進行測量得出其內(nèi)外圓半徑，并與傳統(tǒng)的最小二乘法擬合出的圓作比較。如圖9，本文方法所測外圓半徑值均在187.5個像素，且測量數(shù)據(jù)浮動較小，具有較高穩(wěn)定性。同理，內(nèi)圓半徑值均在157.2個像素，也有較高穩(wěn)定性?？梢悦黠@地看出使用本方法精度更高，誤差更小，縮小到2個像素。相比上述方法測量誤差降低了20%。

為了進一步證明本方法的可靠性，對該零件的8個孔進行同心度計算，計算公式如下。

(1)

式中：該零件外圓和內(nèi)圓的圓心坐標分為(x1，y1)，(x2，y2)。同心度即內(nèi)外兩圓圓心距離的絕對值，絕對值越小說明同心度越高，利用式(1)求出圓孔的同心度，單位為像素。如圖10所示，可以明顯看出本文方法測量結(jié)果均值在2.3個像素附近，表明測量精度滿足工業(yè)生產(chǎn)需求。

3 結(jié)語

本文根據(jù)輪廓特性引入了全局性參數(shù)K，根據(jù)參數(shù)K與0的比較，把逼近圓孔的輪廓區(qū)分為線段、橢圓和圓。然后與圓孔的內(nèi)外圓半徑做條件比較，確定了擬合效果最優(yōu)的圓孔，實現(xiàn)了多孔零件的圓孔測量，使誤差縮小到2個像素，測量誤差降低了20%。極大地提高了測量精度，滿足生產(chǎn)檢測要求。通過該方法可以快速、精準地解決圓孔檢測問題，可以在生產(chǎn)制造業(yè)中廣泛應(yīng)用。