基于图像的零件长度检测系统设计毕业论文
目录
第1章绪论 (1)
1.1概述 (1)
1.2图像测量技术发展现状 (2)
1.3虚拟仪器技术 (3)
1.4课题的背景和意义 (4)
1.5论文的主要内容 (5)
第2章基于图像的零件长度检测系统总体设计 (6)
2.1零件长度检测系统设计要求 (6)
2.2零件长度检测系统硬件设计方案 (6)
2.2.1 光源选择 (7)
2.2.2 相机选择 (8)
2.2.3 镜头选择 (8)
2.2.4 图像采集卡选择 (9)
2.2.5 载物台及运动控制机构 (10)
2.2.6 零件图像采集流程 (10)
2.3零件长度检测系统软件设计方案 (11)
2.3.1 LabVIEW及其视觉工具简介 (11)
2.3.2 系统软件设计方案 (12)
2.4本章小结 (12)
第3章基于图像的零件长度计量方法 (13)
3.1零件图像采集方法 (13)
3.2零件图像的预处理方法 (18)
3.2.1零件图像的灰度图像转换 (18)
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3.2.2零件图像的平滑与增强 (20)
3.3零件图像标定和矫正方法 (24)
3.3.1标定模版 (24)
3.3.2标定过程 (24)
3.3.3标定结果 (27)
3.4零件图像特征的匹配方法 (28)
3.5零件长度计量方式 (31)
3.5.1 方式一——测点到直线的距离 (31)
3.5.2 方式二——测点到点的距离 (33)
3.5.3 零件长度检测方式选择 (35)
3.6零件长度计量误差处理 (36)
3.6.1误差分析 (36)
3.6.2 随机误差处理 (37)
3.7零件长度数据储存 (38)
3.7.1 Access数据库应用 (39)
3.8零件长度测量系统主控软件 (43)
3.8.1 零件长度测量系统程序流程 (43)
3.2.2 零件长度测量系统操作界面 (45)
3.9本章小结 (46)
第4章零件长度测量系统实验 (47)
4.1实验装置 (47)
4.1.1实验硬件装置 (47)
4.2.2实验软件平台 (49)
4.3实验过程 (51)
4.3.1 理想条件测量 (51)
4.3.5 与专业相机对比测量 (52)
4.3.3 理想条件不固定位置测量 (54)
4.3.1不同角度光照对测量的影响 (56)
5.3.2无规则轻微震动 (58)
4.4本章小结 (59)
总结与展望 (60)
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参考文献 (62)
附录A ：MAIN程序前后面板 (63)
附录B：LONG程序前后面板 (65)
附录C：实验装置 (69)
附录D：零件长度检测系统使用步骤 (70)
致谢 (72)
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第1章绪论
1.1 概述
机械零件尺寸的高精度测量从来都是是工业生产以及科学研究的重要部分。机械零件尺寸的检测精度和检验速度会直接影响现代化生产的效率和产品的质量，尤其是对于现代消费电子行业，其检测结果则是对生产过程进行控制的重要指标。机械零件尺寸的检测主要包括：机械零件的结构尺寸以及机械零件的位置公差等。传统的机械零件尺寸检测工具主要有游标卡尺、量规、万能工具显微镜、轮廓仪等。然而游标卡尺、量规等最常见也最传统的检测工具存在测量精度不高，易受人为烛光因素影响等问题，万能工具显微镜、轮廓仪等这些专用类检测仪器不仅价格昂贵而且使用步骤复杂。随着现代工业的发展和进步，特别是对于一些现代化的电子、包装检测产业，对零件尺寸测量的精度和速度要求非常之高，这些传统的检测手段也很难完全满足现代化工业生产的发展需求。
20世纪60年代开始，以图像处理技术以及机器视觉为核心的图像测量技术开始应用于测量领域。这种方法具有非接触、动态测量范围大、高精度测量速度、在线监测、信息量丰富等优点，在诸多领域得到发展迅速。图像测量技术[1]是以现代光学为基础，融光电子学、计算机图像学、信息处理、计算机视觉等科学技术为一体的现代测量技术。以该技术为核心的图像检测系统在航空遥感的测量、几何量的测量、精密复杂零件的尺寸测量和外观三维的检测以及光波干涉图、应力应变场状态分布图等与和图像技术相关的领域有了很广泛的应用[2]。特别是在机械零件几何形状和尺寸检测中，对于微小机械的尺寸、大型机械的尺寸、复杂机械的结构尺寸和异型机械曲面的尺寸检测中具有明显的优点，具体如下：
(1)随着现代制造业的发展，微小机械的应用越来越广泛，对于微小机械尺寸测量的要求也越来越多。图像测量技术具有非接触、动态测量范围大的特点，对于微小机械零件的测量(例如毫米级的轴承、细钢丝直径等)，只要通过调节摄像系统的放大倍数，即可方便的实现毫米量级、微米量级甚至纳米量级的参数测量。并且只要能够保证采集图片的摄像系统有足够高的分辨率，就能通过算法实现较高的测量精度。
(2)随着大型机械设备的发展完善，对于大型机械结构尺寸测量的精度和速度要求也变得越来越高。图像检测技术可以通过对大型机械零件的不同部位进行拍摄，得到机械各部位的多幅并且有重叠的局部图像，利用图像之间的信息冗余进行图像拼接，获得到机械
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零件完整的结构图像[3]，然后通过图像分析处理从而得到零件的完整结构尺寸，这种方法不仅简单经济，而且更重要的是可以保证检测结果的精确性。
(3)在机械加工和生产的过程中通常会使用到许多复杂结构的零件(如齿轮、螺纹、凸轮等），图像检测技术对于此类形状复杂、参数繁多的机械零件，只需要一幅或多幅图像就可以获得精确的轮廓信息，然后采用与零件参数相适应的软件检测算法就可以很快的得到检测结果。
(4)随着检测技术的深入发展，对于一些异型曲面如导弹、飞机、汽车、家用电器等的外观也提出了较高的检测要求。异型曲面的高精度检测技术逐渐成为了检测技术领域研究的新热点和创新点，将图像检测技术应用于异型曲面的检测中是该检测领域发展的必然趋势。应用图像处理技术对异型曲面进行检测，通常是将一定类型的结构光(光点、光条或光面)投射到被测的异型曲面上，通过拍摄结构光的图像，分析结构光在图像中的位置从而得到异型曲面的轮廓信息[4]，从而求出异型曲面的待测参数。随着图像测量技术在工业生产各领域的应用，运用图像处理技术对机械零件尺寸进行检测，是机械工业现代化生产检测的发展的必然趋势之一。
1.2图像测量技术发展现状
在国外图像处理技术检测从上世纪八十年代初开始已经得到了广泛的研究，国内的图像处理检测研究从上世纪九十年代才逐渐开始。当近社会，随着图像处理检测系统应用的增加，对图像处理的研究也越来越多。根据图像处理的应用领域的不同，对图像处理检测的研究可以分为不同的种类，然而不同的学者对分类也有不同的见解。文献将工业中应用的图像处理控制系统分为四个类别：尺寸质量、表面质量、装配结构和操作质量。舆水大和[5]将图像处理的应用领域分为四类：产品检查、机器人、产品分类和其他应用。
尺寸测量是图像处理研究和应用的重要领域，也是一个比较早开始的研究方向。图像处理技术应用于尺寸测量工程中时，从视觉系统的硬件(光源、图像传感器等)的选用到软件算法的设计，每一个环节都会对最终的性能产生影响。需要根据具体项目的特点选择合适的采集系统以及软件平台。
文献[6]研究电盘尺寸的测量，采用两个75681象素的CCD传感器分别采集电盘两个侧面的图像，通过轮廓跟踪、直线分割、和亚象素定位获得工件的尺寸。在系统精度达到正负0.3毫米的同时，每个工件检测只需花费的时间约0.3s。
文献[7]基于计算机视觉的活塞环闭间隙测量系统。同样采用795*595象素数的CCD 传感器，根据活塞环本身几何参数的特点推导出了活塞环各个参数之间的关系。整个系统
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使用了对图像边缘的亚像素定位技术对300微米的开口进行测量，测量系统的测量精度到达±47微米。
文献[8]研究的图像处理在线测量系统测量的范围是从十几丝到30毫米工件的外轮廓，经过实验观察，在同一状态下长时间测量同一工件误差只有±3微米。
总而言之，在高精度的尺寸测量领域中图像处理技术有着很大的应用前景。随着机器视觉硬件制造技术的不断发展和硬件成本的逐步降低，图像处理技术在现代化生产中的应用的将越来越广泛，其测量精度也将逐渐提高[9]。
1.3 虚拟仪器技术
虚拟仪器(virtualInstrument)技术是日益发展的计算机硬、软件和总线技术在向其它相关技术领域密集渗透的过程中，通过仪器仪表技术、测试技术密切结合共同出的一项全新的成果[10]。输出结果以多种形式展示，而后利用计算机强大的软件功能实现信号数据的运算、分析和处理，从而完成各种测试功能的一种计算机仪器系统。虚拟仪器技术是现代计算机技术和仪器技术在更深层次结合的产物，也是计算机辅助测试(CAT)领域的一项重要技术。
虚拟仪器技术可利用计算机强大的图形环境和在线帮助功能，构成既有普通仪器的基本功能又有一般仪器所没有的特殊功能的既高档又廉价的新型仪器。它可通同时建立中英文界面的虚拟仪器面板，完成对仪器的控制、数据分析和显示，它深刻的改变了传统仪器的使用方式，使仪器的使用功能和使用效率明显提高，大幅度降低了仪器的价格，使用户可以根据自己需要定义仪器的新功能。在虚拟仪器系统设计中，硬件系统仅仅是为了解决信号的输入输出，软件系统才是整个仪器的关键，基于软件系统体系的结构可以大大节省开发和维护费用。虚拟仪器的品种多、功能强、自动化程度高、具有良好的人机界面，但它与传统仪器的功能是相同的：采集数据，对数据分析处理以及对数据的结果处理。它们之间重要区别之一就是灵活性方面。虚拟仪器可由用户自己定义，这就意味着用户可以自由地组合计算机平台、系统硬件、系统软件以及各种完成应用设计系统所需要的附件，而这种灵活性在由供应商定义、功能固定的传统仪器中是无法做到的。因此，虚拟仪器是仪器发展史上的一场重要革命，代表着仪器发展的最新方向，并且是信息技术发展的一个重要领域，对科学技术的发展和工业生产发展将产生巨大的作用，也必将成为仪器发展的方向和趋势。
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1.4课题的背景和意义
伴随着我国经济的持续增长和工业产品精密程度的提高，以及对产品数量和产片质量要求的提高，传统的尺寸测量手段己经不能满足现代生产的需要。
卡尺、量规等检测手段虽然简便、快捷，但测量数据较少、精度很低；万能工具显微镜、轮廓仪等检测手段虽然有较高的检测精度，但要求在特定的设备以及特定的环境下进行检测，不但劳动强度大，效率极低，而且最大的不足是检测过程同生产过程是分离的，这与现代工业所要求的在线检测、实时控制的要求不符。图像处理检测则可以高速、可靠和不间断地对工业产品的质量问题进行准确的检测，所以能取代以往费时费神但又无法保证检测质量的人工检测方法。
基于虚拟仪器的视觉测量系统融合了最新的传感器、电子测量和计算机等技术，使得视觉检测设备具有前所未有的速度、灵活性、测量精度和资源的可重用性。CCD摄像设备的分辨率和成像速度等技术性能的不断提高，数字图像处理技术的逐步完善，以及计算机的性能和性价比的迅速提高，为这一领域的研究提供了相当有利的条件。此外，采用先进的虚拟仪器技术还可以大大缩短产品的开发周期，通过计算机网络可获得的丰富信息亦有助于我们解决各种各样的技术问题。
鉴于现在图像处理在产品测量中应用的现状，本课题针对图像处理在机械加工中零件尺寸检测的应用进行研究。课题的目标是利用图像处理在工业检测中的优势对工业产品中基本的直线和圆形特征进行检测。本课题的目标是研究开发基于图像处理的柔性好、效率高的工件长度检测系统。
本文的研究有助于提高我国机器视觉检测系统的开发应用水平，提高工业检测的质量和效率以及对突破国外公司对我国机器视觉市场的技术垄断都具有现实意义，并且所研究的机器视觉系统具有一定的经济价值。
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1.5论文的主要内容
本文在查阅大量国内外文献的基础上设计基于虚拟仪器和图像处理技术的零件长度测量系统。从理论上对图像处理尺寸检测进行研究，设计适合课题要求、与硬件设备配套使用的视觉检测程序。本课题具体的工作内容包括：
（1）机器视觉系统的总体构建与实施方案设计，按照机器视觉系统的结构，分析系统的组成和硬件的参数以及性能，这些硬件包括：镜头、光源、相机、图像采集卡，选择各软件模块，搭建一套基于个人计算机的机器视觉测量平台，完成整个系统的整体设计。
（2）对图像处理方法进行研究，对常用的图像滤波和边缘检算法进行研究。通过试验比较它们对机械加工零件图像的处理效果，找到适合零件图像的预处理方法以及长度检测算法方案。
（3）研究基于LabVIEW的标定方法，可以很有效的消除图像中线性与非线性的畸变，操作简单，测量精度高，利用标定获得的内参数校正采集到的图像的畸变，提高测量效果。
（4）编制软件程序实现图像的采集、图像处理、特征提取和参数计算以及数据处理和数据写入Access数据库等功能。
（5）基于搭建的系统进行试验。利用本文的机器视觉系统对零件进行测量，对系统的性能进行分析。
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第2章基于图像的零件长度检测系统总体设计
2.1零件长度检测系统设计要求
在现代化生产过程中测量零件的尺寸，要求测量系统必须要具备高速、高精度、稳定、安全、可移植等特点，应能满足现代工业快速测量需求。本系统采用工业相机、背照式光源、图像采集卡为零件图像采集装置，将采集到的图像传送到以LabVIEW为软件处理平台的上位机上，经过一系列的图像处理算法，得到零件长度数据。以Access数据库为存储方式，将零件的长度数据保存，方便后期查询。
2.2零件长度检测系统硬件设计方案
通常，传统的机器视觉系统由以下几个部分——光源、相机、图像采集卡和图像处理软件组成，如图2.1所示。
图2.1典型的机器视觉系统
基于PC机的机器视觉系统一般由图像采集、图像分析处理、结果输出与执行几个部分组成。其中，图像采集部分的硬件主要包括：光源、镜头、相机、图像采集卡。图像采集部分的任务是将目标物体的特征信息进行光学成像，然后通过图像传感器将光信号转换为电信号传递给计算机的图像数据采集卡。
本文通过对一系列硬件资料的分析总结后，根据各个硬件的参数及其选用原则选择了一套适合本文研究需要的硬件，其功能以及达到测量需要，包括相机、光源、镜头、图像采集卡，并使用这些硬件搭建了机器视觉系统。
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2.2.1 光源选择
光源是成像系统生成图像的关键模块，光源的质量会直接关系到拍摄图像的画质和清晰度，一个好的光源采集的图像能够使测量精度更加精确，并且很有可能简化系统软硬件的设计，提高图像检测精度。以获取高品质、高对比度的图像。
选择光源的目标就是：
（1）增强待处理的物体特征
（2）减弱不需要关注的物体和噪声的干扰
（3）不会引入额外的干扰。
按照明方式的不同，光源可以分为：
（1）直接照明光源
（2）射照明光源
（3）背光照明光源
（4）同轴照明光源
（5）特殊照明光源。
本系统采用背光照明光源，光源均匀的从被检测物体的背面，可以获得高清晰的轮廓，突出物体外形检测、尺寸检测等等，如图2.2所示。
图2.2背光照明方式及其成像实例
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2.2.2 相机选择
工业相机（亦称作机器视觉相机）由两大基本部件组成：图像感光芯片和数字化的数据接口。图像感光芯片由数十万至数百万个像素组成。像素把光线的强度转换为电压输出。这些像素的电压被以灰度值的形式输出，所有像素放在一起就形成了图像，发送给计算机。数据接口主要有USB 2.01394、和千兆以太网三种。
工业相机也不例外，按照芯片类型可以分为；
（1）CCD相机、CMOS相机；
（2）按照传感器的结构特性可以分为线阵相机、面阵相机；
（3）按照扫描方式可以分为隔行扫描相机、逐行扫描相机；
（4）按照分辨率大小可以分为普通分辨率相机、高分辨率相机；
（5）按照输出信号方式可以分为模拟相机、数字相机；
（6）按照输出色彩可以分为单色（黑白）相机、彩色相机；
（7）按照输出信号速度可以分为普通速度相机、高速相机；
（8）按照响应频率范围可以分为可见光（普通）相机、红外相机、紫外相机等。
目前市面上工业相机大多是基于CCD（Charge Coupled Device）或CMOS （Complementary Metal Oxide Semiconductor）芯片的相机。
典型的CCD/相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟数字信号处理电路组成。CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。广泛应用于工业生产线在线检测、智能交通，机器视觉，科研，军事科学，航天航空等众多领域，比CMOS数字相机，无论是静态采集还是动态采集，均可以得到无变形的高质图像。
相机的选择要根据系统的要求综合考虑镜头和图像采集卡的情况来选择相机的参数。
在实际工业应用中，通常采用CCD摄像机作为的图像传感器。本文是检测零件长度信息，所以选用黑白面阵CCD数字相机。
本系统在惊醒实验时，采用普通的USB摄像头。摄像头为罗技C170网络摄像头。
2.2.3镜头选择
镜头选择要根据相机的传感器尺寸、支座接口形式以及被测量的零件尺寸等进行综合考虑。镜头的成豫应能够完全覆盖镜头的传感器表面；镜头和相机的联接接口形式应该尽量相同；镜头的视场和景深应该满足被测量的零件的尺寸要求。
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下面是镜头几个主要参数的解释；
（1）场就是整个系统能够观察物体的尺寸范围，也就是与图像传感上所成图像对应的场景的大小。
（2）工作距离：工作距离就是物距，即：物体到镜头的距离。
（3）分辨率：分辨率描述的是光学系统能够分辨的最小物体的距离一般用成对的黑白相叫线来标定镜头的分辨率，即：每毫米多少线对(1plmm)。
（4）景深：沿光轴方向上物体的尺、J或运动在一定范围内所成的图像是清晰的，这个范围称为景深。
（5）光圈：光学系统中光线经过折射、反射等最后到达像而．在这个传输过程中，并不是所有进入系统的光线最后都能通过，而是有一部分被阻挡。为了能够调节透过的光强度，般镜头中都设置了光嘲，也就是一个多叶片的机械装置组成的直径可变的圆孔，调整时这个孔的直径可以连续变化，从而改变镜头的有效7L径。镜头光圈的大小一般用F数来表示。
（6）F数：假定光学系统的有效孔径是d，焦距是f那么，F-f／d。这个参数描述了光学系统的采光能力。有效孔径越大，能收集到和通过的光线越多，而焦距越短，这些光线能到达像面的可能性越大。
在实际工业应用中，应根据相机的选择，整体系统方案来选择合适的工业镜头。
2.2.4图像采集卡选择
图像信号的传输是大数据量快速传输。当图像采集卡的信号输入速率较高时，如果使用个人计算机，图像采集卡通常采用的PCI接口的理论带宽峰值为132MB／S。在实际使用中，PCI接口的平均传输速率为50～90MB／S，有可能在传输瞬间不能满足高传输率的要求。因此，这一任务通常使用图像采集卡来完成。
图像采集卡是一块可插入计算机或脱离计算机独立使用的板卡，图像采集卡将数字信号经过处理送入计算机，是图像采集部分和图像处理部分的接口。为了避免与其他PCI设备产生冲突时丢失数据，一般在图像采集卡上应有数据缓存。一些图像采集卡还提供数字I／O的功能。
图像采集卡的技术参数主要有以下几个：
（1）图像传输格式：图像采集卡需要支持系统中相机所采用的输出信号格式。其中，LVDS、CameraLink和千兆以太网等几种图像传输形式在机器视觉工程中应用较为广泛。
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（2）图像格式：图像格式也被称为像素格式，分为灰度和彩色两种。灰度图像在通常情况下，图像灰度等级可分为256级，即以8位表示。在对图像灰度有更精确要求时，可使用10位、12位、16位等来表示图像的灰度；彩色图像：可由RGB(或者YUv)3种色彩组合而成。
（3）分辨率：采集卡能支持的最大点阵反映了其分辨率的性能。单行最大点数和单帧最大行数也可反映采集卡的分辨率性能。
（4）采样频率：反映采集卡处理图像的速度和能力的参数。在进行高度图像采集时，需要注意采集卡的采样频率是否满足要求。
一般相机选择好后，图像采集卡也就基本确定了，要根据实际情况选择合适的图像采集卡，如是否带运动控制接口，图像传输格式等功能。
2.2.5载物台及运动控制机构
载物台：载物台是用于放置被测工件的平台，可以是静止的(如：面阵CCD检测系统)也可以运动的(如：线阵CCD检测系统、传送带在线检测系统等)。采集被测工件时要使工件处于良好的采集状态：被测表面与相机光轴严格垂直。
运动控制机构：控制检测系统的机械运动部分，保证检测过程中运动平稳有效。运动与控制机构在高效快速的实际工业测量中需要根据具体的应用来设计，完成被测对象的姿态调整，如测量轴类零件时需要控制轴进行旋转。
在实际工业应用中，应根据检测任务首先要确定载物台以及运动控制机构，然后再安排相机的个数以及位置，再确定光源的照明位置以及方式，还得考虑周围环境因素对采集系统的影响，增加一些消除干扰的措施。
2.2.6零件图像采集流程
本系统采用一个由交流电驱动的背照式光源作为载物台以及光源，由一个USB摄像头作为采集装置采集零件图像，方便后续实验，验证系统性能及可靠性，采集流程如图2.3。
图2.3本设计机器视觉系统
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首先采用背照式光源将被测物体的特征突出，同时也是减少环境中杂光对系统的影响，通过运动与控制装置将被测物体调整好姿态送入相机视野内，是物体相对静止，便于后续测量，然后摄像机将采集到的图像传到PC机中经行测量。
2.3 零件长度检测系统软件设计方案
本文介绍的零件长度检测方法，主要体现快速，可靠，高效的特点，使用LabVIEW以及其视觉工具为软件平台，为达到以上特点提供了必要条件。
2.3.1LabVIEW及其视觉工具简介
（1）LabVIEW
LabVIEW是美国国家仪器公司(NationalInstrument)发行的一套高效图形化应用软件平台，使用数据流编程方法来说明程序的执行，用G语言、图标和连线代替文本的形式编写程序，使用户编程变得简单易学，提高工作效率。LabVIEW具有以下特点：
1、图形化和图形驱动式开发环境
2、灵活的程序调试手段和编程效率
3、功能强大的函数库
4、支持多种系统平台
5、开放式的开发平台
（2）IMAQ视觉模块
IMAQ Vision是LabVIEW内置的视觉开发工具包，其中包括IMAQ Vision和Vision Builder两个组件。IMAQ Vision是一个功能强大的函数库，提供了在LabVIEW平台上开发机器视觉系统所需要的各种子程序，例如图像采集、系统校准、图像处理、几何量测量等。Vision Builder是一个交互式的机器视觉系统开发环境，可以在系统软件设计的每一步看到输出的中间结果，并可以随时进行修改。设计完成后能够自动生成LabVIEW程序代码。
NI 的IMAQ Vision 软件包为图像处理提供了完整的功能。它将400多种功能集成到LabVIEW和Measurement Studio(LabWindows/CVI,Visual C++及Visual Basic)开发环境中。此外，IMAQ Vision Builder 可用于快速浏览、建立模型及测试应用，且无需编程。NI的
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OCR软件为LabVIEW与BridgeVIEW开发者提供了字符识别功能，可用于工业检验中读取字母。
（3）VBAI概述
VBAI全称叫VisionBuilderforAutomatedInspection，是NI推出的一款视觉检查软件产品，NI称其为用于自动检测的视觉生成工具。此工具是实验室进行快速视觉效果验证的理想工具，也是生产线实现简易测试的理想测试平台。
2.3.2系统软件设计方案
本系统先通过VBAI设计完成系统部分功能，在生成LabVIEW代码完成整体系统功能和人机交互界面的设计。由此方法大大缩短了程序设计时间，而且系统可靠、稳定。
本系统软件设计方案为如图2.4所示：
图2.4软件设计方案
2.4 本章小结
本章给出了零件长度检测系统的总体方案设计，分别介绍了图像采集的硬件总体方案设计，图像采集流程，以及软件编写流程和系统功能的设计。经过实际验证，该方案是切实可行的，实现了设计要求，达到预期效果。
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第3章基于图像的零件长度计量方法
本章通过LabVIEW接收图像采集装置采集到的零件图像。对图像进行一系列的预处理，使检测系统高效稳定的运行，依次介绍了零件图像的预处理、标定与矫正、特征匹配、长度测量算法的设计，以及零件长度数据的误差处理以及保存方法。
3.1零件图像采集方法
由第二章可知，通过背光光源照射后使被测物体特征明显，在经过运动与控制装置使被测物体完全进入相机视野，拍摄照片，然后通过图像采集卡将采集到的图片传到软件平台中处理，得到被测物体的长度数据。
要想成功读取采集到的零件图像必安装好驱动程序，可在NI MAX中产看是否安装成功，如图3.1。
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图3.1在MAX里面采集图像
本文采用连续采集方式，编写程序时一般可分为：相机初始化、建立图像采集任务、采集图像、关闭相机、删除任务。具体的编辑步骤为：
（1）调用IMAQ USB Enumerate Camera.vi 枚举USB 摄像头，如图3.2。
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图3.2 枚举USB摄像头VI
通过枚举获得当前计算机中可用的USB摄像头，从而选择要调用的摄像头。（2）调用IMAQ USB Init.vi 完成USB 摄像头的初始化工作，如图3.3。
图3.3初始化USB摄像头VI
初始化调用的摄像头的参数，如：对焦方式、对比度等参数，使摄像头成像清晰。（3）调用IMAQ USB Grab Setup.vi 初始化Grab 过程，如图3.4。
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图3.4初始化Grab VI
（4） 调用 IMAQ Create.vi 创建图像数据缓冲区，如图3.5。
图3.5创建图像数据缓冲区
因为图像文件非常大，如果直接传输的话非常耗时，因此需要创建一个图像缓冲区来提高系统运行速度，提高效率。
（5） 调用 IMAQ USB Grab Acquire.vi 快速采集图像数据，如图3.6。
图
3.6 IMAQ USB Grab Acquire VI
当Grab VI初始化完成后，就可调用Grab来实现图像的采集，这个VI的输出为一幅采集到的完整的图像。
（6）调用IMAQ USB Close.vi，释放占有的USB 摄像头，如图3.7。
图3.7释放USB摄像头VI
释放USB摄像头资源，为下一次采集做准备。
（7）调用IMAQ Dispose.vi，释放占有的图像数据缓冲区，如图3.8。
图3.8释放图像数据缓冲区
通过释放图像缓存区，减缓存区的数据清除为下一次采集到的图像缓存做准备。
通过以上步骤可以编写一个完整的图像采集程序，可以连续获得零件图像，高效的完成图像采集工作，整体图像采集程序以及采集到的零件图如图3.9、3.10。
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