陳怡然，廖寧，劉超

1重慶工程學院大數(shù)據(jù)與人工智能學院；2貴州航天電器股份有限公司

1 引言

圓形零件是一種常用的電子器件零部件(如RVDT旋轉編碼器圓形沖片)，電子元器件的零部件大多采用高精密沖床沖壓成型，這些沖壓件的質量對器件性能有重大影響[1]，因此需要對沖壓而成的零部件質量進行嚴格管控，其中某圓形薄片的內、外圓半徑尺寸和同心度參數(shù)是沖壓過程中重點測量參數(shù)[2]。

目前，大部分廠家仍采用人工檢測方法，該方法僅通過接觸方式測量圓形薄片內、外徑，同心度參數(shù)較難測量；部分生產企業(yè)采用投影方式測量圓形薄片的同心度，由于效率低，通常用于批次性沖壓成型后的抽檢，無法滿足現(xiàn)代制造業(yè)生產批量大、質量要求高、檢測任務繁重的要求[3]。

機器視覺為上述問題提供了一種有效解決措施。機器視覺是利用機器代替人眼，通過工業(yè)攝像機獲取客觀事物的圖像，采用圖像處理技術提取有效信息進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量、判斷和控制[4-6]。針對圓形薄片零件尺寸參數(shù)傳統(tǒng)測量方法效率低、一致性差和同心度參數(shù)不易測量等問題，陳璐等[7]等提出一種基于改進Zernike矩的亞像素鉆鉚圓孔檢測方法，提高了圓孔的檢測精度。蔡佳等[8]提出基于梯度的區(qū)域生長和距離直方圖的快速圓檢測方法，對不同尺寸和完整度的單圓或多圓實現(xiàn)有效檢測。

為解決某圓形薄片零件非接觸測量問題，本文提出一種基于視覺技術的幾何參數(shù)測量系統(tǒng)，通過搭建視覺檢測平臺，設計高精度穩(wěn)定測量方法，對圖像采取二值化、數(shù)學形態(tài)學、邊緣輪廓檢測及最小二乘圓擬合等處理。采用實際零件進行測試驗證，結果表明，設計的系統(tǒng)測試精度達到0.01mm，證明了方法的有效性。

2 圓形薄片尺寸測量系統(tǒng)設計

2.1 測量系統(tǒng)構成

某規(guī)格系列圓形薄片如圖1所示，為實現(xiàn)自動測量，采用機械手抓取圓形薄片并移動到視覺系統(tǒng)焦點位以實現(xiàn)圖像自動獲取。視覺系統(tǒng)測量框圖如圖2所示，包括相機、鏡頭、照明系統(tǒng)、機械手、圖像采集卡、計算機及工件測量臺等硬件。相機采集產品圖像，通過圖像采集卡送到計算機的圖像處理模塊中，圖像處理系統(tǒng)提取產品特征并測量內、外圓半徑和圓心，計算產品的同心度指標。圓形薄片尺寸測量系統(tǒng)的核心技術是圖像處理算法，其直接影響特征參數(shù)測量的精度、速度和系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

圖1 產品

圖2 系統(tǒng)測量框圖

2.2 照明系統(tǒng)的設計

視覺系統(tǒng)采集圖像極易受復雜環(huán)境的影響，高清晰、高對比度的圖像質量是圖像處理算法穩(wěn)定、準確的基礎。本系統(tǒng)設計有前景光源照明，由于產品的金屬表面上覆蓋了一層薄膠，圓形薄片零件表面金屬光澤與膠層的反光特性不一致，產品表面會存在反光性能弱的區(qū)域，此外，產品表面細微的凹凸區(qū)域會讓光線向任意角度反射，若采用同軸光源進行照明，將會濾掉與光軸存在角度的反射光線，導致產品表面發(fā)黑，影響測量效果。

為了保證測量系統(tǒng)檢測精度與穩(wěn)定性，需保證照明系統(tǒng)的光源亮度穩(wěn)定、光線均勻不閃爍，在產品表面形成均勻的漫反射光線。為此，采用一種低角度的環(huán)形LED光源系統(tǒng)，該種光源光照強度大，能有效減弱周圍環(huán)境對圖像成像質量的影響，一定程度上保證采集圖像的清晰度，增強了待測產品和背景的差異，利于圖像算法處理，兩種照明光源成像效果如圖3所示。

圖3 不同照明系統(tǒng)成像質量

2.3 尺寸測量流程

系統(tǒng)檢測流程如圖4所示，PLC控制機械手抓取被測產品并運轉至拍照位，觸發(fā)視覺系統(tǒng)采集一幀圖像后送至圖像處理系統(tǒng)進行降噪、分割和數(shù)學形態(tài)學操作等預處理，對預處理后的圖像提取內、外圓特征以及邊緣輪廓，采用最小二乘法對內、外圓進行擬合，可得到被測產品的圓心、半徑像素值。通過相機標定獲得圓心、半徑實際物理值，求取的內、外圓心間歐式距離即為同心度參數(shù)。

圖4 尺寸檢測流程

3 圓形零件尺寸測量方法

圓形零件內徑、外徑和同心度參數(shù)的視覺測量是基于機器視覺原理實現(xiàn)的，其核心是圖像處理算法，主要包括圖像采集、濾波、閾值分割、形態(tài)學去噪、邊緣輪廓檢測與提取、圓擬合和相機標定等。

3.1 閾值分割

圖像采集設備在目標圖像采集的過程中，由于夾具、吸嘴或外界環(huán)境干擾，使采集的灰度圖像中伴隨一些噪聲，在特征參數(shù)測量之前，通常采用合適的圖像預處理算法對原始圖像進行處理，以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠?；叶葓D像二值化是一種快速、有效的分割方法，該方法可極大化被測圖像的有效特征與背景之間的對比度[9]。

本文設計的系統(tǒng)采集圖像較穩(wěn)定，因此采用固定閾值的二值化法對灰度圖像具有相同特征的區(qū)域進行標記，數(shù)學原理可描述為

(1)

式中，Hi、Bi為二值化前后第i個像素點的灰度值；H0為設定閾值。

某被測產品二值化后圖像如圖5所示，二值化后，圖像只有0和1兩種灰度值。

圖5 閾值分割效果

3.2 數(shù)學形態(tài)學操作

如圖5b所示，閾值分割后的二值圖像數(shù)據(jù)信息明顯減少，可有效過濾掉大量背景圖像和噪聲干擾。然而，由于背景中存在與目標非常接近的灰度值，在二值圖像中可能存在如圖5b所示的纖細且與目標特征連為一體的干擾噪聲或毛刺狀噪聲，會對系統(tǒng)穩(wěn)定性和測試精度造成不利影響。因此，采用數(shù)學形態(tài)學中的腐蝕、膨脹操作去除二值圖像中無用信息(如噪聲、相互重疊的目標邊界等干擾信息)[10]。

膨脹、腐蝕操作是二值形態(tài)學最基本的一對運算，腐蝕具有收縮圖像的作用，其作用是消除物體的邊緣點，膨脹是腐蝕的對偶運算，具有擴大圖像的作用。利用形態(tài)學的基本運算可對分割出的區(qū)域進行邊緣平滑和填充等處理，從而改善圖像質量。結合實際圖像效果，系統(tǒng)先采用腐蝕再膨脹的方法，對圓形薄片圖像進行預處理，處理結果如圖6所示，輪廓清晰，且無間斷處、纖細毛刺和突兀點。

3.3 最小二乘法擬合圓形曲線

準確快速的邊緣輪廓檢測與提取是進一步處理圖像的基礎。預處理后的圖像用邊緣檢測算法對零件內、外圓進行輪廓查找和提取。Canny算子是一種效果相對穩(wěn)定的邊緣檢測算法，采用Canny算子提取內、外圓輪廓，然后采用最小二乘法[11]對圓邊緣進行擬合，得到內、外圓環(huán)的圓心及半徑參數(shù)。

原圖像的擬合部分是整個測量系統(tǒng)的核心部分，已知圓弧上輪廓坐標點集{Pi}，其中Pi=(xi，yi)，i=1，2，…，m。設圓形曲線表示為

(x-ox)2+(y-oy)2=r2

(2)

式中，(ox，oy)為圓心，r為半徑。

x2+y2+a1x+a2y+a3=0

(3)

根據(jù)最小二乘原理擬合圓心和半徑，構造多元函數(shù)I(a1，a2，a3)，有

(4)

(5)

求解式(5)，得到變量a1，a2，a3的值，則采用最小二乘法擬合圓曲線的參數(shù)為

(6)

圖7a是采用Canny算子對二值圖像提取的零件邊緣圖像，可見該算法提取的圖像邊緣特征清晰。圖7b為將提取的邊緣圖像經過最小二乘法擬合圓弧效果。

圖7 外圓擬合效果

4 系統(tǒng)檢測結果分析

假設最小二乘擬合圓形薄片內、外圓的圓心位置為(xc1，yc1)和(xc2，yc2)，則零件的同心度計算如下

(7)

計算得到的結果是像素坐標系下的值，單位為pixels，利用相機標定可獲得圓形薄片的實際同心度值[12]。

圖8 19.2型產品視覺系統(tǒng)測量結果

圓弧擬合后得到內、外圓環(huán)的圓心坐標及半徑參數(shù)，通過歐式距離計算得到同心度，視覺測量系統(tǒng)完成對零件尺寸參數(shù)的測量。為了驗證視覺系統(tǒng)檢測方法的性能，采用基恩士IM-8000圖像尺寸測量儀測量半徑和同心度值作為標準值(見表1)。

表1 幾何尺寸檢測結果

注：N，W，T分別為內徑、外徑和同心度。

由表1可得，上述6種產品中內徑、外徑和同心度絕對誤差的最大值分別為0.007mm，0.008mm，0.009mm，均在0.01mm內，滿足當前生產條件下對圓形薄片的實際測量需求。此外，與采用測量儀相比，視覺檢測方法更適合大批量、非接觸式測量，滿足工業(yè)全自動測量的實際需求。

5 結語

為實現(xiàn)圓形薄片內、外徑及同心度的高精度測量，克服傳統(tǒng)人工測量存在的問題，設計一種基于視覺技術的圓形零件尺寸參數(shù)測量系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中利用閾值分割、形態(tài)學方法對采集的灰度圖像進行預處理操作，在此基礎上，采用邊緣檢測算法查找與提取圓形薄片的內、外圓輪廓，并通過最小二乘法進行圓擬合，以獲得圓心和半徑參數(shù)，通過內、外圓心間歐式距離計算出同心度參數(shù)。

通過對6種產品進行實際測試驗證，并將結果與基恩士圖像尺寸測量儀的標準值進行比較，結果表明，本系統(tǒng)檢測精度達到0.01mm，且適合大批量的自動測量，為圓形薄片沖壓生產的質量控制提供了一種有效措施。