基于机器视觉的零部件尺寸检测技术
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科技创 新 与应 用 Ｉ ２ ０ １ ３ 年第３ ２ 期
工 业 技 术
基 于机器视 觉 的零部 件尺寸检测 技术
鄢 国 林 付 军 杨 亚 宁
（ 大连民族 学院 信 息与通信工程学院， 辽宁 大连 １ １ ６ ０ ０ ０ ）
摘 要： 在 工业 生 产 中 ， 基 于零 部 件尺 寸 的 几何 特征 和 面 阵 式 Ｃ Ｃ Ｄ获取 的零部 件 图像 ， 利 用基 于 Ｈ Ａ Ｌ Ｃ Ｏ Ｎ软 件 的数 字 图像 处理 技术， 采 用灰度 变换、 高斯滤波、 降噪、 标定等一 系列的图像分析处理技术 实现 了对零部件尺寸进行精确检测 。并开发设计 了一 种 自动 检 测及 分拣 系统 ， 实现 了对 零部 件 的 精确 检 测 。 经过 大量 的 实验 结 果表 明 ， 在误 差允 许 范 围 内采 用机 器视 觉 的检 测 方 法 可 以 实现 对零 部 件尺 寸基 本 参数 快 速 准确 的 测量 并 能稳 定 的 实现 自动 化 生产 。 关键 词 ： 机 器视 觉 ； 图像 处 理 ； 零部 件 尺 寸 时候会 涉 及 各种 各 样 的零 部 件 ， 通过 模 板 匹 配技 术 就 可 以实 现 。模 区分不同类型 的物体 和得到 目标物 目前 ， 在新兴市场经济和新型技术不 断崛起 的背景下 ， 生产出 板匹配可 以用来做完整性检测 、 基于灰度 高品质且价格低廉 的产品是企业发展的急切需求 ， 然而近些年来在 体在图像 中的位姿 。模板的匹配有几种不同的匹配方式 ： 使用 图形金字塔进行 的匹配 、 基于灰度值 的亚像素精度 国内现有生产条件下生产出的产品存在着很大的问题。 传统意义上 值 的匹配 、 带旋转和缩放的模板匹配 。在应用匹配 的时候我们主要是 的生产需要设备处于时常工作状态以便于随时检测 ， 然而这样 的工 的匹配 、 作方式导致了设备在一定的时间内出现设备闲置 的现象 ， 大大 的浪 用来区分不 同类型的物体 ，很多其他 的技术都能分别出不同的物 但 对某 种 特 殊 类 型 的 物体 来 说 ， 实 现一 个 可 靠 的 识 别 算 法 是 很 费了生产资源并无法实现可靠的 自动化生产 ； 还有一个更为重要的 体 ， 另 外 如果 被识 别 物体 经 常 发生 变化 。 就 必 须 为每 种 物体 开 原因在于工业生产线上生产出的产品 ， 对于其尺寸精度 的测量人们 复 杂 的 。 大 多 数 都 通 过 自己 的主 观 意识 或 者 粗 浅 的 测试 方 法 去 判 别 零 部 件 发一个新的识别算法。通过模板匹配技术就可以实现上述功能。 ２ ． ５ 提取 亚 像 素边 缘 尺寸是否合格 ， 这样的判断方式检测出的精度根本满足不了客户的 需 求 。基 于上 述 诸 多 问题 的提 出 ， 一 种 基 于机 器 视觉 的检 测 方法 应 亚像素精度轮廓表示 图像 中两个 区域之间的边界 ， 这两个 区域 而另 一 个 区域 的灰 度 值小 于灰 运而生 ， 此概念 的提出为生产加工业实现 自动化 、 智 能化带来 了空 中一个 区域 的灰度 值 大 于灰 度 阈 值 ， 为了获得这个边界我们需要将图像的离散转换成一个连续 前的变革 。随着机器视觉的应用 ， 机器视觉 的应用大大 的提高了产 度阈值 。 品的质量 、 降低 了人 口红利并能在一定程度上 降低生产成本 ， 带动 函数 ， 而通过双线插值的方法就能完成这种转换 。在零部件尺寸检 测 的工 业 生产 中 ， 通 过工 业 相机 采 集 回来 的零 部件 图像 往 往都 是 像 生 产 加工 业 走 向 自动化 、 智 能化 的道路 【 １ 】 。 １系 统 的整 体结 构 素精度 的， 在零部件尺寸检测中我们需要达到 比图像像素分辨率更 因此从 图像 中提取亚像素精度是达到高精度要求的唯一 本研 究是 基 于 工业 生 产线 上 对 不 同零 部 件 尺 寸 的检 测 ， 机 器视 高 的精度 ， 觉 的零 部 件 尺 寸检 测 主 要 分 为 图像 采 集 、 图像 分 析 处 理 、 显 示 结 果 有 效 的途 径 。调 用 ｅ ｄ ｇ ｅ ＿ ｓ ｕ ｂ ＿ ｐ ｉ ｘ算 子 、 ｇ ｅ ｎ ＿ ｐ ｏ ｌ ｙ ｇ ｏ ｎ ｓ ＿ ｘ ｌ ｄ算 子 、 ｓ ｅ — ｅ ｃ ｔ ｃｏ ｎｔ ｏｕｒ ｓ ｘ 及 控 制 三个 部 分 。 系 统主 要 由计 算机 主 机 、 工业 相 机 、 Ｌ Ｅ Ｄ光 源 和光 ｌ ｌ ｄ 、 算子和 ｕ ｎ ｉ ｏ ｎ ＿ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｇ ｈ ｔ ＿ ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｓ ＿ ｘ ｌ ｄ 算子， 通过滤波 ａ ｎ ｎ ｙ 可 以对 零 部件 目标 Ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ进行 亚 像 素边 缘 提 取 ， 并 可 以直 电传感器 、 Ｐ Ｌ Ｃ可编程控制器以及单片机控制器 、 暗箱等 。 其工作过 器 ｃ 程是 ： 首先初始化设备并 自检设备 ， 然后计算机主机通过软件驱动 接返回由像素点组成的边缘 ， 具有亚像素精度 。 工业相机 （ 面阵式 Ｃ Ｃ Ｄ传 感 器 ） ， 但 是 工 业 相 机 在 此 时 只 是处 于一 ２ ． ６ 转换 为世 界 坐标 个等待采集图像信号的状态 ，当光 电传感器没有检测到物体 时， 此 在图像的分析与处理过程 中， 由于工业相机采集回来 的图像会 那 么 这个 时 候 我们 就 要 对 图像 进 行 一 定程 时工业相机继续等待采集图像信号 ； 当光 电传感器检测到产品经过 出现 一定 程 度上 的 畸变 ， 转 换 为世 界 坐标 的 目的在 于使 用标 定 后 的摄 像机 可 以 在 时， 打开 Ｌ Ｅ Ｄ光源并触发工业相机采集零部件数字图像 信号 ， 然后 度 的校 正 。 关闭Ｌ Ｅ Ｄ光源，单片机控制器经过 Ｕ Ｓ Ｂ串口通信方式将数据传输 世界坐标系 内进行未失真的测量。 这对于零部件尺寸的检测有着很 但是 给计算机 主机进行图像处理 ， 图像处理后判断物体是否合格 ， 不合 好 的效果 。这种未失真的检测用立体重构 的方法 也可 以实现， 格就放入不合格产 品收集箱 ， 合格就检测下一个产品。 立 体 重 构 的方 法需 要 多 个 摄像 机在 不 同的 位 置 上 同 时拍 摄 同一 物 ２ 图像 的 处理 及分 析 体， 但是在实 际应用中由于成本和安装空 间的限制 ， 这种未失 真的 ２ ． １标 定文 件 的 生成 方法是不可取的。因此在零部件检测 中， 我们选择 了转换 为世界坐 在图像处理过程 中， 更值得说明的是标定文件 的生成是有严格 标来达到未失真的测量。通过 ｓ ｅ ｔ ｏ ｒ ｉ ｇ ｉ ｎ ｐ ｏ ｓ ｅ 算子设置原始位姿获 ｍ ａ ｇ ｅ — ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓ ＿ ｔ ｏ ＿ ｗ ｏ ｒ ｌ ｄ算 子 转 换 为 世 界 坐 要求 的， 其处理 的步骤依次为创建标定模板 、 初始化内参 、 指定描述 得 系 统 参 数 ，然 后 运 用 ｉ 文件、 收集 标定 数 据 、 配 置校 正 、 标 定 计算 、 获得 标 定参 数 、 生成 标 定 标 。 文件 等 步 骤 。在标 定 的 过程 中运 用 到 了标定 板 ， 在这 里 我 们规 定 其 ３结 束 语 大 小必 需 为视 野 图像 的 １ ／ ４ 。系统 以二 十 幅不 同位 姿 的标 定板 图像 基 于机 器 的零 部件 尺寸 检测 技 术 ， 在 工 业 生产 中起着 举 足 轻重 的作 用 。 随着 机 器 视觉 的应 用 ， 我 们不 难 发 现 ， 机 器 视觉 的应 用 大 大 进 行标 定 并设 置好 标 定 文件 目 。 ２ ． ２ 灰 度转 换 的提高了产 品的质量 、 降低了人 口红利并能在一定程度上降低生产 在实际的生产加工中 ， 由于复杂的环境 因素的影 响很多零部件 成 本 ， 带 动 生产 加 工业 走 向 自动 化 、 智 能 化 的道 路 。 在机 器 视觉 的应 物体特征 的提取和尺寸的精确定位及测量是生产线上不可替 并不是像我们想象中的那么容易 区分。因此 ， 为了快速准确的识别 用中， 我们必须对其进行灰度转换 。 Ｒ Ｇ Ｂ图像每个像素颜色都对应三维空 代 的环 节 。 参 考 文献 间上的一个点 ，而灰度图像像素 的颜色可以对应 于一条直线来表 示。因而 ， 很容易得出彩色 图像转换为灰度 图像实质是寻求一个在 ［ １ 】 赵鹏． 机 器视 觉理 论及 应 用［ Ｍ 】 ． 电子 工业 出版 社 ， ２ ０ １ １ ： １ — ２ ． 三 维空 间 上 的映 射 。 ［ ２ 】 斯蒂格 ， 尤里奇 ， 威德曼． 机器视觉算， ａ － － ￣应 用［ ＭＩ ． 杨少荣， 等译 ２ － ３滤波降噪 北京： 清 华 大学 出版社 ， ２ ０ ０ ８ ： ２ １ ８— ２ ４ ５ ． 在 图像采集过程 中由于零部件结构 的复杂程度不一 ， 因而图像 中的 噪 声是 不可 避 免 的 ，噪声 会 影 响 系 统 对检 测 区域 的识 别 与判 定。 所以降噪滤波在整个检测系统 中起 到了不可替代的作用 。对于 噪 声 的处 理 有线 性 的滤 波 方法 和 非 线性 的滤 波方 法 ， 如 均 值 滤 波为 线性方法 ，采用 ｍ ｅ ａ ｎ ＿ ｉ ｍ ａ ｇ ｅ 算子对 图像灰度值进行平均处理从而 达到降噪平滑图像 的效果 。中值滤波为非线性的方法。然而对于精 度要求 比较高的零部件尺寸检测 ， 这两种滤波方法都不能达到我们 预 期 的效 ��
工 业 技 术
基 于机器视 觉 的零部 件尺寸检测 技术
鄢 国 林 付 军 杨 亚 宁
（ 大连民族 学院 信 息与通信工程学院， 辽宁 大连 １ １ ６ ０ ０ ０ ）
摘 要： 在 工业 生 产 中 ， 基 于零 部 件尺 寸 的 几何 特征 和 面 阵 式 Ｃ Ｃ Ｄ获取 的零部 件 图像 ， 利 用基 于 Ｈ Ａ Ｌ Ｃ Ｏ Ｎ软 件 的数 字 图像 处理 技术， 采 用灰度 变换、 高斯滤波、 降噪、 标定等一 系列的图像分析处理技术 实现 了对零部件尺寸进行精确检测 。并开发设计 了一 种 自动 检 测及 分拣 系统 ， 实现 了对 零部 件 的 精确 检 测 。 经过 大量 的 实验 结 果表 明 ， 在误 差允 许 范 围 内采 用机 器视 觉 的检 测 方 法 可 以 实现 对零 部 件尺 寸基 本 参数 快 速 准确 的 测量 并 能稳 定 的 实现 自动 化 生产 。 关键 词 ： 机 器视 觉 ； 图像 处 理 ； 零部 件 尺 寸 时候会 涉 及 各种 各 样 的零 部 件 ， 通过 模 板 匹 配技 术 就 可 以实 现 。模 区分不同类型 的物体 和得到 目标物 目前 ， 在新兴市场经济和新型技术不 断崛起 的背景下 ， 生产出 板匹配可 以用来做完整性检测 、 基于灰度 高品质且价格低廉 的产品是企业发展的急切需求 ， 然而近些年来在 体在图像 中的位姿 。模板的匹配有几种不同的匹配方式 ： 使用 图形金字塔进行 的匹配 、 基于灰度值 的亚像素精度 国内现有生产条件下生产出的产品存在着很大的问题。 传统意义上 值 的匹配 、 带旋转和缩放的模板匹配 。在应用匹配 的时候我们主要是 的生产需要设备处于时常工作状态以便于随时检测 ， 然而这样 的工 的匹配 、 作方式导致了设备在一定的时间内出现设备闲置 的现象 ， 大大 的浪 用来区分不 同类型的物体 ，很多其他 的技术都能分别出不同的物 但 对某 种 特 殊 类 型 的 物体 来 说 ， 实 现一 个 可 靠 的 识 别 算 法 是 很 费了生产资源并无法实现可靠的 自动化生产 ； 还有一个更为重要的 体 ， 另 外 如果 被识 别 物体 经 常 发生 变化 。 就 必 须 为每 种 物体 开 原因在于工业生产线上生产出的产品 ， 对于其尺寸精度 的测量人们 复 杂 的 。 大 多 数 都 通 过 自己 的主 观 意识 或 者 粗 浅 的 测试 方 法 去 判 别 零 部 件 发一个新的识别算法。通过模板匹配技术就可以实现上述功能。 ２ ． ５ 提取 亚 像 素边 缘 尺寸是否合格 ， 这样的判断方式检测出的精度根本满足不了客户的 需 求 。基 于上 述 诸 多 问题 的提 出 ， 一 种 基 于机 器 视觉 的检 测 方法 应 亚像素精度轮廓表示 图像 中两个 区域之间的边界 ， 这两个 区域 而另 一 个 区域 的灰 度 值小 于灰 运而生 ， 此概念 的提出为生产加工业实现 自动化 、 智 能化带来 了空 中一个 区域 的灰度 值 大 于灰 度 阈 值 ， 为了获得这个边界我们需要将图像的离散转换成一个连续 前的变革 。随着机器视觉的应用 ， 机器视觉 的应用大大 的提高了产 度阈值 。 品的质量 、 降低 了人 口红利并能在一定程度上 降低生产成本 ， 带动 函数 ， 而通过双线插值的方法就能完成这种转换 。在零部件尺寸检 测 的工 业 生产 中 ， 通 过工 业 相机 采 集 回来 的零 部件 图像 往 往都 是 像 生 产 加工 业 走 向 自动化 、 智 能化 的道路 【 １ 】 。 １系 统 的整 体结 构 素精度 的， 在零部件尺寸检测中我们需要达到 比图像像素分辨率更 因此从 图像 中提取亚像素精度是达到高精度要求的唯一 本研 究是 基 于 工业 生 产线 上 对 不 同零 部 件 尺 寸 的检 测 ， 机 器视 高 的精度 ， 觉 的零 部 件 尺 寸检 测 主 要 分 为 图像 采 集 、 图像 分 析 处 理 、 显 示 结 果 有 效 的途 径 。调 用 ｅ ｄ ｇ ｅ ＿ ｓ ｕ ｂ ＿ ｐ ｉ ｘ算 子 、 ｇ ｅ ｎ ＿ ｐ ｏ ｌ ｙ ｇ ｏ ｎ ｓ ＿ ｘ ｌ ｄ算 子 、 ｓ ｅ — ｅ ｃ ｔ ｃｏ ｎｔ ｏｕｒ ｓ ｘ 及 控 制 三个 部 分 。 系 统主 要 由计 算机 主 机 、 工业 相 机 、 Ｌ Ｅ Ｄ光 源 和光 ｌ ｌ ｄ 、 算子和 ｕ ｎ ｉ ｏ ｎ ＿ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｇ ｈ ｔ ＿ ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｕ ｒ ｓ ＿ ｘ ｌ ｄ 算子， 通过滤波 ａ ｎ ｎ ｙ 可 以对 零 部件 目标 Ｒ ｅ ｇ ｉ ｏ ｎ进行 亚 像 素边 缘 提 取 ， 并 可 以直 电传感器 、 Ｐ Ｌ Ｃ可编程控制器以及单片机控制器 、 暗箱等 。 其工作过 器 ｃ 程是 ： 首先初始化设备并 自检设备 ， 然后计算机主机通过软件驱动 接返回由像素点组成的边缘 ， 具有亚像素精度 。 工业相机 （ 面阵式 Ｃ Ｃ Ｄ传 感 器 ） ， 但 是 工 业 相 机 在 此 时 只 是处 于一 ２ ． ６ 转换 为世 界 坐标 个等待采集图像信号的状态 ，当光 电传感器没有检测到物体 时， 此 在图像的分析与处理过程 中， 由于工业相机采集回来 的图像会 那 么 这个 时 候 我们 就 要 对 图像 进 行 一 定程 时工业相机继续等待采集图像信号 ； 当光 电传感器检测到产品经过 出现 一定 程 度上 的 畸变 ， 转 换 为世 界 坐标 的 目的在 于使 用标 定 后 的摄 像机 可 以 在 时， 打开 Ｌ Ｅ Ｄ光源并触发工业相机采集零部件数字图像 信号 ， 然后 度 的校 正 。 关闭Ｌ Ｅ Ｄ光源，单片机控制器经过 Ｕ Ｓ Ｂ串口通信方式将数据传输 世界坐标系 内进行未失真的测量。 这对于零部件尺寸的检测有着很 但是 给计算机 主机进行图像处理 ， 图像处理后判断物体是否合格 ， 不合 好 的效果 。这种未失真的检测用立体重构 的方法 也可 以实现， 格就放入不合格产 品收集箱 ， 合格就检测下一个产品。 立 体 重 构 的方 法需 要 多 个 摄像 机在 不 同的 位 置 上 同 时拍 摄 同一 物 ２ 图像 的 处理 及分 析 体， 但是在实 际应用中由于成本和安装空 间的限制 ， 这种未失 真的 ２ ． １标 定文 件 的 生成 方法是不可取的。因此在零部件检测 中， 我们选择 了转换 为世界坐 在图像处理过程 中， 更值得说明的是标定文件 的生成是有严格 标来达到未失真的测量。通过 ｓ ｅ ｔ ｏ ｒ ｉ ｇ ｉ ｎ ｐ ｏ ｓ ｅ 算子设置原始位姿获 ｍ ａ ｇ ｅ — ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｓ ＿ ｔ ｏ ＿ ｗ ｏ ｒ ｌ ｄ算 子 转 换 为 世 界 坐 要求 的， 其处理 的步骤依次为创建标定模板 、 初始化内参 、 指定描述 得 系 统 参 数 ，然 后 运 用 ｉ 文件、 收集 标定 数 据 、 配 置校 正 、 标 定 计算 、 获得 标 定参 数 、 生成 标 定 标 。 文件 等 步 骤 。在标 定 的 过程 中运 用 到 了标定 板 ， 在这 里 我 们规 定 其 ３结 束 语 大 小必 需 为视 野 图像 的 １ ／ ４ 。系统 以二 十 幅不 同位 姿 的标 定板 图像 基 于机 器 的零 部件 尺寸 检测 技 术 ， 在 工 业 生产 中起着 举 足 轻重 的作 用 。 随着 机 器 视觉 的应 用 ， 我 们不 难 发 现 ， 机 器 视觉 的应 用 大 大 进 行标 定 并设 置好 标 定 文件 目 。 ２ ． ２ 灰 度转 换 的提高了产 品的质量 、 降低了人 口红利并能在一定程度上降低生产 在实际的生产加工中 ， 由于复杂的环境 因素的影 响很多零部件 成 本 ， 带 动 生产 加 工业 走 向 自动 化 、 智 能 化 的道 路 。 在机 器 视觉 的应 物体特征 的提取和尺寸的精确定位及测量是生产线上不可替 并不是像我们想象中的那么容易 区分。因此 ， 为了快速准确的识别 用中， 我们必须对其进行灰度转换 。 Ｒ Ｇ Ｂ图像每个像素颜色都对应三维空 代 的环 节 。 参 考 文献 间上的一个点 ，而灰度图像像素 的颜色可以对应 于一条直线来表 示。因而 ， 很容易得出彩色 图像转换为灰度 图像实质是寻求一个在 ［ １ 】 赵鹏． 机 器视 觉理 论及 应 用［ Ｍ 】 ． 电子 工业 出版 社 ， ２ ０ １ １ ： １ — ２ ． 三 维空 间 上 的映 射 。 ［ ２ 】 斯蒂格 ， 尤里奇 ， 威德曼． 机器视觉算， ａ － － ￣应 用［ ＭＩ ． 杨少荣， 等译 ２ － ３滤波降噪 北京： 清 华 大学 出版社 ， ２ ０ ０ ８ ： ２ １ ８— ２ ４ ５ ． 在 图像采集过程 中由于零部件结构 的复杂程度不一 ， 因而图像 中的 噪 声是 不可 避 免 的 ，噪声 会 影 响 系 统 对检 测 区域 的识 别 与判 定。 所以降噪滤波在整个检测系统 中起 到了不可替代的作用 。对于 噪 声 的处 理 有线 性 的滤 波 方法 和 非 线性 的滤 波方 法 ， 如 均 值 滤 波为 线性方法 ，采用 ｍ ｅ ａ ｎ ＿ ｉ ｍ ａ ｇ ｅ 算子对 图像灰度值进行平均处理从而 达到降噪平滑图像 的效果 。中值滤波为非线性的方法。然而对于精 度要求 比较高的零部件尺寸检测 ， 这两种滤波方法都不能达到我们 预 期 的效 ��
