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毕业设计

基于视觉的零件尺寸测量方法

时间:2015-09-10 23:17:50   作者:未知   来源:网络文摘   阅读:255   评论:0

基于视觉的零件尺寸测量方法

摘    要

   模仿人的眼睛看事物,将物体看作是一幅图像来获得物体的尺寸信息,依靠视觉来采集图像信息是基于视觉的零件尺寸测量主要研究的过程。这些年来,基于视觉零件尺寸的测量方法技术已经深入到各行各业。它融入了各个学科的能源技术,成为了一门综合性的现代测量技术学科。实现了高精度测量,及微小物体测量。

    本设计主要以一个方形工件为实例进行视觉测量,并且通过图像灰度化、二值化以及图像边缘检测来获取物体的实际尺寸。着重深入研究图像处理,并以图像标定和图像处理为主。同时本文详细论述基于视觉的零件尺寸测量技术的应用,并侧重于图像处理的计算过程,通过Matlab程序计算与二维图像绘制,实现了基于视觉的零件尺寸在线测量系统。主要研究以下内容:

1、介绍视觉测量的基本意义、现状即以发展空间,确定设计的解决方案,阐述基于视觉的零件尺寸测量技术,对其技术在线测量方案进行理论分析和实验验证,证明它的可行性;

2、分析获取图像的标定技术,采用标准件标定方法并且对整个测量系统标定,通过实验获得的数据进一步验证系统测量的精确度;

3、通过对图像处理算法的分析,利用Matlab程序,实现图像预处理和像素边缘检测。深入分析图像数据处理和亚像素边缘定位技术,提高计算速度和计算精度。

关键词:基于视觉;零件尺寸;图像处理;边缘检测;灰度化

Based on The Isual Component Size Measurement

ABSTRACT

  Parts size measuring based on vision is the main research is to simulate human visual function to process the image to extract information from the objective things to understand, eventually acquire data needed for the actual size. In recent years, based on the visual component size measurement technology in the field of measurement in recent years the rapid development of new technology. It is based on the modern optics, the integration of computer, laser technology, image processing and analysis technology such as modern science and technology is a body comprehensive measuring technique.

In this paper, we use part size measurement based on visual method to measure the mechanical parts of 2 d geometry, through image processing and Matlab programming drawing two-dimensional curve analysis of mechanical parts processing. Emphatically study the key technology in the process of image processing and system calibration problems, achieve sub-pixel locating on the edge of mechanical parts size, further realize high precision of component size.Parts size measuring based on vision application in part size measurement is discussed in detail, and focuses on the process of image processing method, through the Matlab calculation and two-dimensional image rendering, parts size online measuring system based on vision is achieved. The main research content below:

1.Introduce the basic concept of topic, the research background and significance of the development and the existing problems at home and abroad, clear solutions to this topic, this paper based on the visual parts dimension measurement technology, the technology of online measurement scheme wake the theoretical analysis and experimental verification, to prove the feasibility of it

2.Analysis of image calibration technology, the use of standard calibration method and the whole measurement system calibration, data obtained through the experiment to verify the accuracy of measurement system.

3.Through the analysis of the image processing algorithm, using Matlab, the realization of image preprocessing and pixel edge detection.In-depth analysis of the image data processing and the subpixel edge location technology, improve the calculation speed and calculation accuracy.

  Key Word: based on visual; parts size; image processing ;edge detection;gary

目    录

第一章  绪论.............................................................1

1.1基于视觉系统概述 ...................................................1

1.1.1基于视觉系统基本概念..........................................1

1.1.2基于视觉技术的优越性..........................................1

1.1.3基于视觉系统关键技术..........................................2

1.2基于视觉的研究意义..................................................3

1.3基于视觉的国内外发展现状............................................3

第二章  图像采集系统的组成及设计......................................4

2.1系统的组成原理框架结构 .............................................4

2.2系统的光学设备......................................................5

2.2.1硬件设备摄像头的选择..........................................5

2.2.2图像数据采集卡................................................6

2.2.3照明设备......................................................7

第三章  图像处理及尺寸测量方案........................................8

3.1图像处理的概念......................................................8

3.2系统定标............................................................9

3.2.1定标的概念及原理..............................................9

3.2.2成像原理.....................................................10

3.2.3选取恰当的定标方法...........................................10

3.3图像预处理.........................................................12

3.3.1图像的灰度转换...............................................13

3.3.2图像的二值化.................................................14

3.4图像边缘检测.......................................................19

3.4.1图像边缘检测的论述...........................................19

3.4.2 边缘检测的基本算子..........................................19

第四章  方形件的视觉尺寸测量.........................................23

4.1方形件的系统定标...................................................23

4.2方形件的图像处理...................................................23

4.2.1方形件灰度处理...............................................23

4.2.2方形件的二值化处理...........................................24

4.2.3方形件的边缘检测.............................................25

4.3方形件的测量结果...................................................26

第五章  尺寸测量的误差和误差分析.....................................28

5.1误差及误差原由.....................................................28

5.2减少误差的方法.....................................................28

第六章  总结............................................................30

参考文献.................................................................31

附录A....................................................................33

A.1图像灰度化处理程序.................................................33

A.2图像二值化程序.....................................................33

A.3图像一般梯度边缘检测处理程序.......................................34

    A.4图像Cany边缘检测程序..............................................35

    A.5图像的像素提取.....................................................38

致  谢...................................................................40

第一章  绪论

1.1基于视觉系统概述 

    基于视觉的零件尺寸测量处理某物体的图像是利用非接触传感器与光学设备来完成的获取实物信息。近年来,基于视觉测量技术有着突飞猛进的发展,它有效得实现了加工、检测和控制形成自动化的过程。

1.1.1基于视觉系统基本概念

    基于视觉的零件尺寸测量是从对事物的图像捕捉过程之中实现非接触获得实物信息。这种技术实现了大批量微小零件生产所需尺寸测量,并且摆脱了人工的繁琐劳动,实现了自动加工过程,设计合理,适用于流水生产线大批量生产。

1.1.2基于视觉技术的实用性

1.自动测量

    自动测量即非人工操作,利用计算机自动检测,能够及时反映出生产过程中出现的测量问题,及问题除在何处,并做出改正,避免影响生产进度。在相当的一段时期内,测量基本上处于测量对象不变或没有明显变化,同时测量出的大多数是离线的,而不是生产中实现的。进行在线测量能够降低消耗、减少其成本、提高产量、增加收益,还可以保证产品质量。

2.高精度

    科学技术正在向着微小领域在发展,制造业需求的测量精度也不断得在提高,由微米级向着纳米级发展。伴随着现代科学技术不断在发展,大多数高科技领域均已迈入了纳米的世界,例如精密元器件的测量[1]、电子工业高密度半导体集成电路[2]等。纳米技术的加工是离不开纳米高精度的测量技术及设备的,目前,国外的一些研究机构研究的物体表面已经精确到纳米级,许多精密测量仪器也随之出现。

3.非接触式测量

    非接触式测量对于被测物体没有压力,从而减少了被测物体受力变形的可能,测量数据精确,也容易操作,所以应用越来越广泛。其检测方法有很多,比较常用的有电容法、光学法等等。

4互联网化

    因为互联网络技术正在迅速地改变着人们生活的方方面面,具体涉及到测控技术领域、远程数据的采集与测控,远程设备的故障诊断,小到生活中各种耗能抄表,大到各种大型工业生产,都离不开它的使用。

    伴随着无线通信技术的迅猛发展,无线通信在测控领域方面也得到了应用,形成了无线分布式传感/控制网络(Wireless Distributed Sensor/Control Networks,WDSCN) [3]。WDSCN 主要对一件或一组机器与机器间的通信和控制而进行设计的,可以应用到传感器及控制器、执行器中基于视觉的零件尺寸测量方法。WDSCN主要适用于各种难以布线和变化的场合。测控网络功能的不断强大,使得其整体功能也在日益增强,使得它的应用越来越广泛。

5.智能化

    对于现代化的加工的过程实行控制,制造业中的常常利用很多的传感器作为智能化仪器来获得测量的信息,测量出所需要的结果。仪器智能化是融入了智能现代的科学化技术,令检测实现了在线、动态、主动等实时检测与控制上。

 6.高效率和低成本

    为了加强市场的,减少人工生产所带来的费用,实现测量无人化、自动化,厂家都会努力得加强质量的管理和降低生产的成本,因此视觉测量孕育而生。

1.1.3基于视觉系统关键技术

1.图像的获取

    利用计算机获取被测物体的实际信息承载在图像上,在将图像信息加以分析转化为计算机处理数据的过程事实上就是获取图像、照明使得图像聚焦、确定图像并形成数字输出信号是这个过程。

2.图像处理

    在视觉系统中,图像处理是视觉测量的核心步骤,其包括图像滤波处理、图像的灰度化、图像的边缘处理、图像像素提取等内容。

3.系统的标定

    通过摄像机来获取空间物体的图像信息的过程,高精度测量系统则需要高精度标定参数。绝对高的视觉测量精度是摄像机系统标定减少镜头即便产生误差至关重要的一步。

4.亚像素边缘的定位技术

    由于工业测量中测量精度要求的不断提高,不同边缘检测已经不能够满足现在生产测量的需求,所以等高精度的检测方法——亚像素边缘的定位技术随之产生。它的检测方式快、准、稳,受到越来越多各大行业的认可,被广泛使用。

1.2基于视觉的研究意义 

    因为现代工业加工工艺水平的提升,所以机械零件的生产对于零件产品测量等方面提出了更高要求。然而传统的人工测量方法已经跟不上现代生产的大批量、高速度,因而逐渐被现代生产产业所淘汰。

本设计所题研究的基于视觉的零件尺寸测量会在图像的测量方面上大大减少人工测量这道工序,从而减少了对人工的依赖,为企业降低了生产成本。同时减小零件磨损的情况,实现非接触式的测量,并且对于一些人不可以接触到的物体或者难以识别的零件来进行测量。成功的将人与计算机相结合,实现快速准确地测量。

1.3基于视觉的国内外发展现状 

    随着机器视觉的会速发展,人们开始想到把计算机视觉技术的迅速性、高智能性应用与测量检测技术当中,产生了一种新型的测量技术——视觉测量技术[4]。

    视觉测量技术是从实物的图像中获取所需要的测量信息,通过软件对图像进行图像处理,从图像中获取有用的讯息。视觉测量技术实现现代化精密测量技术的发展需求,目前已经广泛应用于各个科学领域,并且有着不可替代的作用。而在近期的北京国际机床博览会上,可以看见许多国家利用视觉测量技术研制出来的仪器,例如光学三坐标测量仪、基于视觉技术的刀具预调测量仪[5]等十分先进仪器。

    国外视觉测量技术已经发展得如此迅速,涵盖的应用领域如此广泛。20 世纪末以来以美国、德国、日本为首的开始研制除各种基于视觉检测测量模型,应用于不同科学领域的检测[6]。

    国外也有许多企业深入研究此类技术,比如说加拿大的德萨公司、IO工业公司、Coreco Imaging公司;丹麦的JAI/Pulnix 公司;瑞士的 Photonfocus 公司;日本的凯恩斯公司、索尼公司以及德国的SIEMENS公司等等。如图 1.1所示。如今,零件尺寸测量的视觉检测已经渗透到了各个行业。

......


标签:基于视觉 零件尺寸 图像处理 边缘检测 灰度化 

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