在新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)和新型技術(shù)不斷崛起的背景下,生產(chǎn)出高品質(zhì)且價(jià)格低廉的產(chǎn)品是企業(yè)發(fā)展的急切需求,然而近些年來在國內(nèi)現(xiàn)有生產(chǎn)條件下生產(chǎn)出的產(chǎn)品存在著很大的問題。

傳統(tǒng)意義上的生產(chǎn)需要設(shè)備處于時(shí)常工作狀態(tài)以便于隨時(shí)檢測(cè),然而這樣的工作方式導(dǎo)致了設(shè)備在一定的時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)設(shè)備閑置的現(xiàn)象,大大的浪費(fèi)了生產(chǎn)資源并無法實(shí)現(xiàn)可靠的自動(dòng)化生產(chǎn);

還有一個(gè)更為重要的原因在于工業(yè)生產(chǎn)線上生產(chǎn)出的產(chǎn)品,對(duì)于其尺寸精度的測(cè)量人們大多數(shù)都通過自己的主觀意識(shí)或者粗淺的測(cè)試方法去判別零部件尺寸是否合格,這樣的判斷方式檢測(cè)出的精度根本滿足不了客戶的需求。

基于上述諸多問題的提出,一種基于機(jī)器視覺的檢測(cè)方法應(yīng)運(yùn)而生,此概念的提出為生產(chǎn)加工業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化帶來了空前的變革。

隨著機(jī)器視覺的應(yīng)用,機(jī)器視覺的應(yīng)用大大的提高了產(chǎn)品的質(zhì)量、降低了人口紅利并能在一定程度上降低生產(chǎn)成本,帶動(dòng)生產(chǎn)加工業(yè)走向自動(dòng)化、智能化的道路。

機(jī)器視覺定位(零部件尺寸檢測(cè)技術(shù))-機(jī)器視覺_視覺檢測(cè)設(shè)備_3D視覺_缺陷檢測(cè)

一、系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)

基于工業(yè)生產(chǎn)線上對(duì)不同零部件尺寸的檢測(cè),機(jī)器視覺的零部件尺寸檢測(cè)主要分為圖像采集、圖像分析處理、顯示結(jié)果及控制三個(gè)部分。

系統(tǒng)主要由計(jì)算機(jī)主機(jī)、工業(yè)相機(jī)、LED光源和光電傳感器、PLC可編程控制器以及單片機(jī)控制器、暗箱等。

其工作過程是:首先初始化設(shè)備并自檢設(shè)備,然后計(jì)算機(jī)主機(jī)通過軟件驅(qū)動(dòng)工業(yè)相機(jī)(面陣式CCD傳感器),但是工業(yè)相機(jī)在此時(shí)只是處于一個(gè)等待采集圖像信號(hào)的狀態(tài),當(dāng)光電傳感器沒有檢測(cè)到物體時(shí),此時(shí)工業(yè)相機(jī)繼續(xù)等待采集圖像信號(hào);當(dāng)光電傳感器檢測(cè)到產(chǎn)品經(jīng)過時(shí),打開LED光源并觸發(fā)工業(yè)相機(jī)采集零部件數(shù)字圖像信號(hào),然后關(guān)閉LED光源,單片機(jī)控制器經(jīng)過USB串口通信方式將數(shù)據(jù)傳輸給計(jì)算機(jī)主機(jī)進(jìn)行圖像處理,圖像處理后判斷物體是否合格,不合格就放入不合格產(chǎn)品收集箱,合格就檢測(cè)下一個(gè)產(chǎn)品。

機(jī)器視覺定位(零部件尺寸檢測(cè)技術(shù))-機(jī)器視覺_視覺檢測(cè)設(shè)備_3D視覺_缺陷檢測(cè)

二、圖像的處理及分析

1.標(biāo)定文件的生成

在圖像處理過程中,更值得說明的是標(biāo)定文件的生成是有嚴(yán)格要求的,其處理的步驟依次為創(chuàng)建標(biāo)定模板、初始化內(nèi)參、指定描述文件、收集標(biāo)定數(shù)據(jù)、配置校正、標(biāo)定計(jì)算、獲得標(biāo)定參數(shù)、生成標(biāo)定文件等步驟。在標(biāo)定的過程中運(yùn)用到了標(biāo)定板,在這里我們規(guī)定其大小必需為視野圖像的1/4。系統(tǒng)以二十幅不同位姿的標(biāo)定板圖像進(jìn)行標(biāo)定并設(shè)置好標(biāo)定圖像的原始位姿,從而生成標(biāo)定文件目。

2.灰度轉(zhuǎn)換

在實(shí)際的生產(chǎn)加工中,由于復(fù)雜的環(huán)境因素的影響很多零部件并不是像我們想象中的那么容易區(qū)分。因此,為了快速準(zhǔn)確的識(shí)別我們必須對(duì)其進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換。RGB圖像每個(gè)像素顏色都對(duì)應(yīng)三維空間上的一個(gè)點(diǎn),而灰度圖像像素的顏色可以對(duì)應(yīng)于一條直線來表示。因而,很容易得出彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像實(shí)質(zhì)是尋求一個(gè)在三維空間上的映射。

3.濾波降噪

在圖像采集過程中由于零部件結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度不一,因而圖像中的噪聲是不可避免的,噪聲會(huì)影響系統(tǒng)對(duì)檢測(cè)區(qū)域的識(shí)別與判定。所以降噪濾波在整個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)中起到了不可替代的作用。對(duì)于噪聲的處理有線性的濾波方法和非線性的濾波方法,如均值濾波為線性方法,采用mean_image算子對(duì)圖像灰度值進(jìn)行平均處理從而達(dá)到降噪平滑圖像的效果。中值濾波為非線性的方法。然而對(duì)于精度要求比較高的零部件尺寸檢測(cè),這兩種濾波方法都不能達(dá)到我們預(yù)期的效果。所以本文采用另一種可靠的濾波方法——高斯濾波。使用高斯濾波器,可以完成高精度的測(cè)量任務(wù)。

4.圖像匹配

在工業(yè)生產(chǎn)加工中,我們所檢測(cè)的零部件往往不是單一的,有時(shí)候會(huì)涉及各種各樣的零部件,通過模板匹配技術(shù)就可以實(shí)現(xiàn)。模板匹配可以用來做完整性檢測(cè)、區(qū)分不同類型的物體和得到目標(biāo)物體在圖像中的位姿。模板的匹配有幾種不同的匹配方式:基于灰度值的匹配、使用圖形金字塔進(jìn)行的匹配、基于灰度值的亞像素精度的匹配、帶旋轉(zhuǎn)和縮放的模板匹配。在應(yīng)用匹配的時(shí)候我們主要是用來區(qū)分不同類型的物體,很多其他的技術(shù)都能分別出不同的物體,但對(duì)某種特殊類型的物體來說,實(shí)現(xiàn)一個(gè)可靠的識(shí)別算法是很復(fù)雜的。另外如果被識(shí)別物體經(jīng)常發(fā)生變化。就必須為每種物體開發(fā)一個(gè)新的識(shí)別算法。通過模板匹配技術(shù)就可以實(shí)現(xiàn)上述功能。

5.提取亞像素邊緣

亞像素精度輪廓表示圖像中兩個(gè)區(qū)域之間的邊界,這兩個(gè)區(qū)域中一個(gè)區(qū)域的灰度值大于灰度閾值,而另一個(gè)區(qū)域的灰度值小于灰度閾值。為了獲得這個(gè)邊界我們需要將圖像的離散轉(zhuǎn)換成一個(gè)連續(xù)函數(shù),而通過雙線插值的方法就能完成這種轉(zhuǎn)換。在零部件尺寸檢測(cè)的工業(yè)生產(chǎn)中,通過工業(yè)相機(jī)采集回來的零部件圖像往往都是像素精度的,在零部件尺寸檢測(cè)中我們需要達(dá)到比圖像像素分辨率更高的精度,因此從圖像中提取亞像素精度是達(dá)到高精度要求的唯一有效的途徑。調(diào)用edge_sub_pix算子、gen_polygons_xld算子、se—lect_contours_ xld、算子和union_straight_contours_xld算子,通過濾波器canny可以對(duì)零部件目標(biāo)Region進(jìn)行亞像素邊緣提取,并可以直接返回由像素點(diǎn)組成的邊緣,具有亞像素精度。

6.轉(zhuǎn)換為世界坐標(biāo)

在圖像的分析與處理過程中,由于工業(yè)相機(jī)采集回來的圖像會(huì)出現(xiàn)一定程度上的畸變,那么這個(gè)時(shí)候我們就要對(duì)圖像進(jìn)行一定程度的校正。轉(zhuǎn)換為世界坐標(biāo)的目的在于使用標(biāo)定后的攝像機(jī)可以在世界坐標(biāo)系內(nèi)進(jìn)行未失真的測(cè)量。這對(duì)于零部件尺寸的檢測(cè)有著很好的效果。這種未失真的檢測(cè)用立體重構(gòu)的方法也可以實(shí)現(xiàn),但是立體重構(gòu)的方法需要多個(gè)攝像機(jī)在不同的位置上同時(shí)拍攝同一物體,但是在實(shí)際應(yīng)用中由于成本和安裝空間的限制,這種未失真的方法是不可取的。因此在零部件檢測(cè)中,我們選擇了轉(zhuǎn)換為世界坐標(biāo)來達(dá)到未失真的測(cè)量。通過set origin pose算子設(shè)置原始位姿獲得系統(tǒng)參數(shù),然后運(yùn)用image—points_to_world算子轉(zhuǎn)換為世界坐標(biāo)。

機(jī)器視覺定位(零部件尺寸檢測(cè)技術(shù))-機(jī)器視覺_視覺檢測(cè)設(shè)備_3D視覺_缺陷檢測(cè)

基于機(jī)器的零部件尺寸檢測(cè)技術(shù),在工業(yè)生產(chǎn)中起著舉足輕重的作用。隨著機(jī)器視覺的應(yīng)用,我們不難發(fā)現(xiàn),機(jī)器視覺的應(yīng)用大大的提高了產(chǎn)品的質(zhì)量、降低了人口紅利并能在一定程度上降低生產(chǎn)成本,帶動(dòng)生產(chǎn)加工業(yè)走向自動(dòng)化、智能化的道路。在機(jī)器視覺的應(yīng)用中,物體特征的提取和尺寸的精確定位及測(cè)量是生產(chǎn)線上不可替代的環(huán)節(jié)。

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