劉志毅，楊桂華，唐衛(wèi)衛(wèi)

(桂林理工大學機械與控制工程學院，廣西桂林 541004)

0 前言

工件廣泛應用于工業(yè)機器人、汽車和數控機床等產品的零部件連接、固定和保護中，其加工精度包括尺寸精度、形狀精度和位置精度。對于機械加工業(yè)來說，不斷提高零件的精度，不但有助于延長零件的使用壽命，更為后續(xù)使用提供安全保障。當前大多數工廠利用千分尺、X射線和三坐標測量機等對工件進行尺寸精度測量。由于人的視力和測量方法不同，千分尺測量精度會受到影響；而X射線和三坐標測量機的測量誤差很小，但價格高昂。在“中國制造2025”發(fā)展戰(zhàn)略下，研發(fā)一套測量精度高、成本低的識別系統(tǒng)具有一定的現實意義。

本文作者采用德國MVtec公司研發(fā)的Halcon機器視覺算法庫來完成工件測量中的圖像處理。Halcon代碼簡練，運行速度快，大大降低了視覺項目開發(fā)周期和難度，用戶可以靈活地開發(fā)機器視覺系統(tǒng)，在缺陷檢測、目標識別、測量等領域都有著很大的用武之地。潘樂昊等為確定微波爐食材的加熱時間，提出了基于Sobel邊緣檢測算法的微波爐內食材體積測量方法，把體積作為食材加熱時間的一個重要參考值。劉杰、李智超利用機器視覺技術，基于Canny算法和輔助直線測量物體定位和輪廓尺寸，以及孔徑尺寸，取得一定成效。然而當檢測目標形狀和紋理特征較復雜情況下，僅僅采用Sobel算法和Canny算法進行邊緣檢測，效果受到很大影響，并且最小二乘法擬合邊緣時受噪聲干擾較大，測量精度也受到影響。相比于文獻[3-5]，本文作者采用8個方向模板的改進多項式插值算法提取工件的亞像素輪廓，并采用Hough變換完成工件的二維尺寸測量，效果顯著。

1 系統(tǒng)總體設計及硬件選型

1.1 系統(tǒng)總體設計

系統(tǒng)硬件結構框圖如圖1所示，硬件設備如圖2所示。采用Eye-to-Hand結構，將相機固定在最佳角度位置，系統(tǒng)包括傳送模塊、視覺識別模塊、信號處理模塊和運動控制模塊。

圖1 系統(tǒng)硬件結構框圖

圖2 系統(tǒng)設備示意

傳送模塊包括傳送帶、電機、伺服驅動器和紅外傳感器。伺服驅動器通過輸出開關量控制電機啟動和停止，通過輸出不同頻率來控制電機轉速。紅外傳感器若檢測到工件，則觸發(fā)工業(yè)相機拍取工件圖像。

視覺識別模塊包括相機、鏡頭、光源和圖像采集卡。鏡頭將工件光像呈現在相機的圖像傳感器上。光源作為照明設備，根據不同的光源以及打光方式，使得采集到的圖像更容易處理。采集卡從相機中獲取數據并轉化為PC機能處理的信息。

信號處理模塊為PC機。PC機中需要安裝Microsoft Visual Studio 2015軟件開發(fā)平臺和Halcon機器視覺算法庫，PC機對拍取的圖像信息進行處理，完成圖像去噪和圖像增強，并對工件進行測量。此后，求出質量不合格的工件中心世界坐標，并將該坐標通過TCP/IP通信發(fā)送給STM32主控制器。

運動控制模塊包括STM32主控制器、機械臂、吸盤和氣動裝置。吸盤安裝于機械臂執(zhí)行器末端，STM32控制器控制機械臂移動到工件中心位置，此時氣動裝置電磁閥打開，吸盤吸取工件，STM32控制器控制機械臂移動至工件放置位置，氣動裝置電磁閥關閉，放置工件，從而完成不符合要求工件的分揀。

1.2 硬件選型

1.2.1 功能需求分析

選用3種常見類型工件作為目標，分別為四方平墊、長形自攻釘和長形鐵片，對其進行直線和圓的亞像素精度測量。此外，系統(tǒng)還能測量其他多種類型工件，能夠靈活配置，且適用性強。每個工件的尺寸測量精度需小于0.25 mm。為了能夠盡可能多地分類識別出目標工件，視野大小為30 cm×30 cm。為了能夠讓機械臂安全吸取工件，工作距離設為40 cm。每一個工件測量時間需控制在1 s以內。

1.2.2 相機選型

根據需求對相機進行選型，相機分辨率公式為

(1)

式(1)中：為相機分辨率；為方向相機所能看到的最大長度；為方向相機所能看到的最大長度；為系統(tǒng)精度。因144萬×3=432萬，為保證系統(tǒng)圖像采集像素，故選擇市面上已有的500萬像素的相機Basler。通過查詢Balser相機手冊和官方資料，得到相機靶面尺寸5.70 mm×4.28 mm，C接口。

1.2.3 鏡頭選型

得到相機的像素和靶面尺寸后，對鏡頭進行選型，放大倍數計算公式為

(2)

式(2)中：表示放大倍數；表示芯片大小；表示視野大小。焦距計算公式為

(3)

式(3)中：表示焦距；表示工作距離。通過公式計算可得，文中選擇焦距為8 mm、分辨率大于500萬的遠心鏡頭。

1.2.4 光源選型

系統(tǒng)采用背光源，背光源安裝于目標物體的下方。當光線照射時，經過工件的遮擋，相機可以獲得工件其他區(qū)域信息，從而可以得到產品的清晰輪廓，非常適用于產品的輪廓測量。拍攝效果如圖3所示。

圖3 背光源拍攝效果

2 多類型工件尺寸測量算法設計

如圖4所示，二維測量包括提取工件的邊緣、提取亞像素輪廓、選擇感興趣輪廓、將感興趣輪廓分割為直線或圓、將分割后的輪廓進行直線或圓擬合五個部分。

圖4 工件測量算法流程

2.1 Canny邊緣提取算法

Canny邊緣提取算法包括4個步驟，步驟如下:

(1)采用高斯濾波器對圖像進行平滑濾波，高斯函數的公式為：

(4)

再將高斯濾波器與原圖像進行卷積，公式為

(,)=(,)?(,)

(5)

式(5)中：(,)為原圖像；(,)為卷積后圖像。

(2)一階微分表示變化率，可以用一階差分代替一階微分來表示圖像灰度值的變化情況。采用一階差分卷積模板，模板為

(6)

將模板與高斯平滑后的圖像進行卷積，公式為

(7)

最后，計算梯度的幅值，公式為

(8)

方向為

(9)

以左上角為起點，邊緣部分保持灰度值不變，求解梯度的過程如圖5所示。

圖5 計算梯度的過程

(3)求得圖像的梯度之后，在生成的梯度矩陣上進行非極大值抑制。即以梯度矩陣中的某一點為中心點(,)，將梯度方向近似為4種梯度方向的組合，如圖6所示，標號0～3分別對應0°、45°、90°、135°四個方向；當梯度方向在0°與45°之間時，梯度方向近似為0°方向，比較中心點(,)與沿著梯度方向的兩個相鄰像素的梯度值，若中心點(,)梯度值最大，則保留，否則置0。但是在實際的圖像中，像素點是離散的，中心位置(,)的梯度方向兩側的點不一定存在，而且邊緣梯度方向不一定沿著0°、45°、90°、135°四個方向，所以必須通過插值法來得到中心位置沿梯度方向兩側的值。

圖6 梯度方向

①如果|(,)|>|(,)|，則該中心點的梯度方向更接近于軸。圖7中，、、、表示該位置的幅值，以左上角為原點，圖7(a)表示(,)與(,)的方向相同，圖7(b)表示(,)與(,)的方向不同。

圖7 梯度方向接近于y軸

該情況下的插值公式為

(10)

=+(1-)

(11)

=+(1-)

(12)

式中：為權重；、為插值得到的結果。

②同理，當|(,)|<|(,)|時，梯度方向接近于軸，如圖8所示。

圖8 梯度方向接近于x軸

該情況下的插值公式為

(13)

=+(1-)

(14)

=+(1-)

(15)

最后，若(,)處的梯度幅值分別大于、，則該點處的幅值保留，否則置0。

(4)采用雙閾值算法提取邊緣和平滑邊緣，設定兩個閾值和對非極大值抑制后的圖像進行處理。高閾值分割得到強邊緣圖像，含有較少的假邊緣，但邊緣可能不連續(xù)或不夠平滑，此時，通過低閾值得到弱邊緣圖像來連接邊緣，當強邊緣的8鄰域內包含弱邊緣點，則將弱邊緣點與強邊緣點連接，達到平滑邊緣的目的，因此，閾值越小，提取的邊緣信息越多。

檢測到的邊緣結果如圖9所示，可見：Canny算法通過高斯濾波能夠很好地去除噪聲，并且通過非極大值抑制和雙閾值算法可以很好地去除假邊緣，解決了Sobel算法存在較多假邊緣的問題。

圖9 Canny算法邊緣檢測結果

2.2 提取亞像素輪廓

亞像素輪廓使得圖像的分辨率得到提高，更加精確地測量出工件的尺寸。利用Canny算法得到工件的邊緣后，改進的多項式插值算法采用8個方向模板與Canny算法得到的邊緣圖像做卷積運算，求出亞像素坐標。方向模板如圖10所示。

圖10 8個方向模板

邊緣圖像經過卷積運算并求取梯度幅值和方向，設Canny算法得到的像素級邊緣點坐標為(,),該邊緣點相對應的梯度幅值為，根據二次多項式公式得到亞像素坐標為

(16)

(17)

提取到的亞像素輪廓如圖11所示。

圖11 亞像素輪廓

2.3 分割輪廓

得到的亞像素輪廓通常由各種形狀(直線、圓弧、橢圓弧和矩形等)組成，為了便于測量，將亞像素輪廓分割為直線和圓弧形狀，通過求得直線的長度和圓弧的圓心和半徑完成多類型工件的二維測量。算法步驟如下：

步驟1，設定一個最大直線距離。

步驟2，用直線段遞進逼近輪廓，得到輪廓上離垂直距離最遠的點，并將該距離設為。

步驟3，比較與的大小，若小于，則用直線段近似代替輪廓，該段輪廓處理完畢。

步驟4，若大于，則將輪廓分割為和，重復步驟2、3。

步驟5，當所有的曲線遞進逼近結束后，用近似圓去擬合相近的輪廓段，若圓到輪廓段的最大偏差比兩個輪廓段相對應的值還要小，則用近似圓取代相對應，經過多次迭代直到沒有對象。

將亞像素輪廓分割為直線和圓弧的結果如圖12所示。

圖12 分割輪廓

2.4 選擇輪廓

由于分割得到的亞像素輪廓不一定都是感興趣輪廓，可以通過以下特征從輸入輪廓中選擇感興趣輪廓。

(1)輪廓長度。設定兩個閾值和，選擇長度大于小于的所有輪廓，對于其他長度的輪廓都不被返回。

(3)關閉。設定一個閾值，只選擇輪廓起點和終點之間的距離小于或等于的輪廓。

(4)打開。設定一個閾值，只選擇其起點和終點之間的距離大于的輪廓。

感興趣輪廓如圖13所示。

圖13 感興趣輪廓

2.5 測量參數獲取

由于噪聲和光照的影響，獲得的感興趣工件亞像素輪廓點通常是離散的。因此，為了能夠對工件進行二維測量(測量出直線的長度和圓形的圓心半徑)，需要通過擬合來獲得連續(xù)的輪廓。常用的直線和圓擬合方法為Hough變換檢測方法。

Hough變換適用于檢測、定位和解析像直線、圓和橢圓這種規(guī)則的形狀。下面分別介紹直線檢測和圓檢測。

(1)直線檢測

在圖像的-坐標系中，經過點(,)直線的表達式為

=+

(18)

式中：為直線的斜率；為截距。假如將看做自變量，看做因變量，則表達式變?yōu)?/p>

=-+

(19)

這樣，便將-坐標空間轉化到-坐標空間，如圖14所示。假設原圖像中一點(,)與點(,)共線，則在-坐標空間中，點(,)相對應的直線與點(,)相對應的直線相較于一點(,)，通過判斷圖像-坐標系上的點相對應-坐標空間中的直線是否相交于一點，若相交于一點，則證明這些點在圖像-坐標系上共線。設定一個二維累加數組(,)=0，將-坐標空間的每一個自變量值代入表達式(19)來計算出因變量，每計算出一個值，在相對應的數組(,)中加1，表達式為(,)=(,)+1，所有點計算完畢后，找出最大數組(,)，該數組所對應的、便為圖像-坐標系中共線離散點最多的直線方程的參數。根據這個特點，給定圖像-坐標系中的離散邊緣點，通過Hough變換便能夠確定連接這些離散邊緣點的直線方程。

圖14 直角坐標的Hough變換

(2)圓檢測

同樣，Hough變換也能夠對圓進行檢測，通過將離散輪廓點從圖像空間轉化到參數空間來確定圓的參數。在圖像-坐標系中，已知圓的表達式為

(-)+(-)=

(20)

式中：、分別表示圓心坐標值；為半徑。將圖像-坐標系轉換到三維立體空間中，(，)和為未知數，表達式為

(-)+(-)=

(21)

這樣：便將圖像-坐標空間轉換為--坐標空間，原圖像中的每一個離散點(,)對應--坐標空間的一個圓錐體，如圖15所示，在圖像-坐標系中同一個圓上的離散點在--坐標空間所對應的圓錐體必定相交于同一點。

圖15 參數空間

設定一個三維累加數組(,,)=0，將--坐標空間的每一個自變量、值代入表達式(21)來計算出因變量，每計算出一個值，在相對應的數組(,,)中加1，表達式為(,,)=(,,)+1，所有點計算完畢后，找出最大數組(,,)，該數組所對應的、、便為圖像-坐標系中共圓離散點最多的圓形方程的參數。根據這個特點，給定圖像-坐標系中的離散邊緣點，通過Hough變換便能夠確定連接這些離散邊緣點的圓形方程。Hough變換方法擬合直線和圓的結果如圖16所示。

圖16 Hough變換方法擬合的直線和圓

3 測量系統(tǒng)軟件設計

多線程并行處理器接收到紅外傳感器的電平信號，通過TCP/IP通信觸發(fā)相機進行拍照，將拍取的工件圖像進行顯示，實現工件的二維尺寸測量；在圖像窗口顯示尺寸大小，最后求出工件的世界坐標，通過運動控制器完成不符合質量要求的工件吸取。測量系統(tǒng)軟件設計結構如圖17所示。

圖17 測量系統(tǒng)軟件設計結構

4 實驗結果及分析

為了驗證系統(tǒng)對多類型工件測量的準確性和穩(wěn)定性，選取不同規(guī)格的四方平墊(0類)、長形自攻釘(1類)和長形鐵片(2類)3種類型的工件，通過不斷地更換工件和改變各個工件位置及角度來拍取圖像，共拍取50張圖片作為測試集。

系統(tǒng)對工件采用Hough變換方法來擬合直線和圓得到的測量值在系統(tǒng)中顯示如圖18所示。各個類型工件的測量值與千分尺測量值進行對比，如表1—3所示。

圖18 工件測量系統(tǒng)界面

表1 長形鐵片的Hough變換測量值與千分尺測量值的一組數據對比 單位：mm

表2 四方平墊的Hough變換測量值與千分尺測量值的一組數據對比 單位：mm

表3 長形自攻釘的Hough變換測量值與千分尺測量值的一組數據對比 單位：mm

對50個測試集工件測量完畢后，求得的Hough變換測量值與千分尺測量值的平均誤差為0.042 mm，測量工件平均耗時32.543 ms，能夠滿足工業(yè)要求。在測量過程中，測量誤差是不可避免的，誤差主要來源于光學鏡頭的誤差、噪聲的干擾、硬件結構的安裝誤差、算法的誤差等。

5 結語

為了克服傳統(tǒng)檢測存在的弊端，研究了基于機器視覺的多類型工件測量系統(tǒng)，對系統(tǒng)的相機參數、照明、圖像處理和工件尺寸測量進行了重點研究，并利用Halcon與C++聯合編程實現了多類型工件二維尺寸測量系統(tǒng)，對這一測量系統(tǒng)進行了實驗驗證，獲到了良好的測量效果，有效地提高了測量的效率與精度。