《電子技術(shù)應(yīng)用》
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塑料鉚接縫隙圖像檢測(cè)系統(tǒng)的研究
來(lái)源:微型機(jī)與應(yīng)用2013年第3期
任子真,王保輝
(沈陽(yáng)化工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,遼寧 沈陽(yáng) 110142)
摘要: 為了檢測(cè)汽車(chē)一些需鉚接的零部件在生產(chǎn)中的合格情況,提出了一種基于圖像檢測(cè)技術(shù)的高精度鉚接縫隙的測(cè)量方法。通過(guò)CCD工業(yè)相機(jī)采集圖像,利用圖像處理算法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)圖像縫隙特征進(jìn)行提取和參數(shù)計(jì)算。將該方法用于實(shí)際塑料鉚接的圖像檢測(cè)中,獲得了較好的檢測(cè)效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效提高檢測(cè)精度,具有一定的實(shí)用價(jià)值。
Abstract:
Key words :

摘  要: 為了檢測(cè)汽車(chē)一些需鉚接的零部件在生產(chǎn)中的合格情況,提出了一種基于圖像檢測(cè)技術(shù)的高精度鉚接縫隙的測(cè)量方法。通過(guò)CCD工業(yè)相機(jī)采集圖像,利用圖像處理算法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,對(duì)圖像縫隙特征進(jìn)行提取和參數(shù)計(jì)算。將該方法用于實(shí)際塑料鉚接的圖像檢測(cè)中,獲得了較好的檢測(cè)效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效提高檢測(cè)精度,具有一定的實(shí)用價(jià)值。
關(guān)鍵詞: 塑料鉚接;精確測(cè)量;圖像檢測(cè)

 近些年,在塑料鉚接的實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中,利用圖像處理對(duì)鉚接的合格程度進(jìn)行判斷得到了廣泛關(guān)注。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展,視覺(jué)傳感器技術(shù)也應(yīng)用到了鉚接縫隙的檢測(cè)過(guò)程中。利用視覺(jué)傳感器技術(shù)來(lái)獲得鉚接結(jié)果的特征信息,獲取的結(jié)果具有信息量大、不需與被檢測(cè)物接觸、精度高和靈敏度高等特點(diǎn),可適用于各種塑料鉚接的檢測(cè)場(chǎng)合,具有發(fā)展前途。
 視覺(jué)傳感器由于可以遠(yuǎn)離被檢測(cè)物體,采集信息量豐富,得到廣泛應(yīng)用。采用CCD光學(xué)器件組成塑料鉚縫的圖像信息采集傳感系統(tǒng),然后將獲取的鉚縫圖形信息進(jìn)行圖像處理和縫隙寬度的計(jì)算,獲得塑料鉚接中鉚接縫隙的寬度。根據(jù)這個(gè)結(jié)果控制執(zhí)行機(jī)構(gòu),判斷此被檢測(cè)產(chǎn)品是否已經(jīng)鉚接或者是否鉚接合格,提高產(chǎn)品鉚合格率。
1 塑料鉚接縫隙圖像檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
 塑料錨機(jī)縫隙圖像檢測(cè)系統(tǒng)主要由視覺(jué)傳感、圖像處理和縫隙寬度的計(jì)算3部分組成。在塑料鉚接縫隙的圖像檢測(cè)過(guò)程中,首先由視覺(jué)傳感器獲取塑料鉚接縫隙的圖像信息,并將信息傳輸?shù)絇C;然后PC對(duì)所獲取的圖像信息進(jìn)行處理,減少圖像中的噪聲污染,并加強(qiáng)塑料鉚接縫隙圖像的特征信息;再通過(guò)所設(shè)計(jì)的算法來(lái)提取鉚接縫隙的特征點(diǎn),獲取鉚接縫隙的寬度。計(jì)算機(jī)把此寬度與系統(tǒng)中所存的標(biāo)準(zhǔn)寬度范圍進(jìn)行對(duì)比,如果在未鉚的范圍,則說(shuō)明此被測(cè)物沒(méi)有進(jìn)行鉚接;如果在不合格的范圍,則說(shuō)明此被測(cè)物鉚接不合格,從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢測(cè)的目的。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的功能框圖如圖1所示。塑料錨接縫隙圖像檢測(cè)系統(tǒng)主要是在VS2010開(kāi)發(fā)平臺(tái)上進(jìn)行的,開(kāi)發(fā)界面如圖2所示。

 將均值濾波和中值濾波放在此設(shè)計(jì)中進(jìn)行比較,鉚接縫隙濾波前后比較如圖3所示。

 從圖3可以看出,中值濾波克服了均值濾波所帶來(lái)的圖像模糊,更好地去除了孤立點(diǎn)、線(xiàn)的噪聲以及二值噪聲的同時(shí)很好地保留了圖像的邊緣。圖像二值化在圖像處理中同樣起著重要的作用,因?yàn)閷?duì)于圖像來(lái)說(shuō),過(guò)多的灰度值信息將會(huì)影響圖像檢測(cè)和識(shí)別的速度。為了減少灰度冗余信息,需要將不同灰度級(jí)的目標(biāo)圖像與背景圖像進(jìn)行分離,即進(jìn)行圖像二值化。本文所采用的圖像二值化方法是迭代閾值法,其算法如下:

 


 顯然,圖像空間中圓上的點(diǎn)映射到參數(shù)空間中的一族圓錐的交點(diǎn)正好對(duì)應(yīng)于圓的圓心坐標(biāo)和圓的半徑。對(duì)參數(shù)空間適當(dāng)量化,得到一個(gè)三維的累加器陣列,陣列中的每一個(gè)立方小格對(duì)應(yīng)(a,b,r)的參數(shù)離散值。對(duì)圖像空間所存在的圓邊界形狀檢測(cè)時(shí),先計(jì)算圖像每點(diǎn)強(qiáng)度的梯度信息,然后根據(jù)適當(dāng)閾值求出邊緣,再計(jì)算與邊緣上的每一點(diǎn)像素距離為r的所有點(diǎn)(a,b),同時(shí)將對(duì)應(yīng)(a,b,r)立方小格的累加器加。改變r(jià)值(可以根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)確定其變化范圍,減少計(jì)算量)再重復(fù)上述過(guò)程,當(dāng)對(duì)全部邊緣點(diǎn)變換完成后,對(duì)三維陣列的所有累加器的值進(jìn)行檢驗(yàn),其峰值小格的坐標(biāo)就對(duì)應(yīng)著圖像空間中圓的圓心。數(shù)字圖像式可寫(xiě)為:

 表1所示1.10為沒(méi)有鉚接的閾值,即當(dāng)D≥1.10時(shí),此產(chǎn)品沒(méi)有鉚接。對(duì)于鉚接不合格的也是如此判斷,即當(dāng)D≥0.31時(shí)為鉚接不合格。
 圖像處理技術(shù)是隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展而新興的一門(mén)學(xué)科,圖像處理技術(shù)至今仍處在發(fā)展階段。現(xiàn)在已經(jīng)提出的鉚接縫隙圖像處理方法大都是針對(duì)具體問(wèn)題提出的,因此對(duì)一幅鉚接縫隙圖像沒(méi)有通用的處理方法。本文運(yùn)用了圖像處理技術(shù)對(duì)鉚接縫隙圖像進(jìn)行處理,識(shí)別出縫隙的內(nèi)外邊緣,再通過(guò)縫隙的寬度計(jì)算法求出了縫隙的寬度,并與標(biāo)準(zhǔn)寬度閾值進(jìn)行比較得到具體的錨接結(jié)果,最終得到比較理想的效果。
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