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    微內(nèi)孔形狀精度的檢測研究

    2012-07-23 00:35:50蔣慶磊范士軍楊慕升
    關(guān)鍵詞:內(nèi)孔直方圖灰度

    蔣慶磊,范士軍,楊慕升

    (1.山東理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,山東淄博255091;2.中國聯(lián)通德州市分公司,山東德州253000)

    形狀精度是重要的產(chǎn)品特性之一,對工件加工質(zhì)量的檢測具有重要的意義.隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展,圖像處理理論也應(yīng)用到檢測行業(yè)中.傳統(tǒng)的檢測方法存在檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低并且精確度不高的缺陷.本文基于圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)微內(nèi)孔形狀精度的非傳統(tǒng)檢測.

    1 系統(tǒng)的工作原理

    該檢測系統(tǒng)由直桿光纖鏡、CCD攝像機(jī)、圖像采集和處理系統(tǒng)組成,系統(tǒng)的總體框架如圖1所示[1].其工作原理為:在光源的條件下,借助直桿光纖鏡探頭,通過CCD攝像頭獲取微內(nèi)孔的圖像,利用計(jì)算機(jī)圖像處理系統(tǒng),把連續(xù)的模擬圖像信息轉(zhuǎn)換為數(shù)字信息,實(shí)現(xiàn)圖像的中值濾波、二值化處理以及邊緣檢測處理,獲取微內(nèi)孔的表面輪廓,并借助特定算法計(jì)算出微內(nèi)孔的特征參數(shù),進(jìn)而基于判斷標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)判別微內(nèi)孔是否合格的自動(dòng)化.

    圖1 系統(tǒng)的總體框架圖

    2 圖像處理技術(shù)

    微內(nèi)孔圖像的處理,是采取圖像的增強(qiáng)來提高圖像的質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)所需要的圖像特征的提?。畧D像處理主要采用圖像平滑和灰度修正[2]兩種方法,其中圖像平滑方法是利用中值濾波、均值濾波等算法,減少圖像噪聲來提高圖像的質(zhì)量;圖像的灰度修正,主要包含灰度變換、直方圖均衡、灰度的閾值變換等操作.

    (1)中值濾波 中值濾波是采用一種非線性的濾波器,主要是利用像素點(diǎn)鄰域灰度值來替代該像素點(diǎn)灰度值.其算法是:設(shè)f(x,y)為圖像的當(dāng)前像素,切出N×M的像素塊,定義當(dāng)前像素f(x,y)的灰度值為g,則g取N×M個(gè)像素灰度值從小到大排序序列中的中值.中值濾波是利用一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)點(diǎn)的滑動(dòng)窗口,用窗口中的各點(diǎn)灰度值的中值替換特殊點(diǎn)的灰度值.當(dāng)元素個(gè)數(shù)為偶數(shù)時(shí),中值是排序后中間兩個(gè)元素灰度值的平均值;當(dāng)元素個(gè)數(shù)為奇數(shù)時(shí),中值是按大小排序后的中間數(shù)值.中值濾波用于去除噪聲并保留圖像的邊緣細(xì)節(jié),產(chǎn)生較小的模糊.

    (2)灰度變換 圖像采集卡獲取的圖像一般是真彩圖像,數(shù)據(jù)量大,根據(jù)需要,把彩色圖像變換為8位的灰度圖像.每種光可分解成RGB三基色光,其數(shù)值表示基色光的相對強(qiáng)度.灰度圖像是指只含有亮度信息,三基色光分量值R=G=B.圖像的BMP格式中,需要獲取其灰度圖像,若每個(gè)像素的R、G、B相同,該灰度圖像的值為Y,限制在灰度級區(qū)間[Ymin,Ymax] 之內(nèi),總共256級.彩色圖像變換為灰度圖像的轉(zhuǎn)換公式為

    (3)直方圖均衡 直方圖均衡是利用壓縮原圖中的像素較少的部分,拉伸像素多的部分的方法處理.

    根據(jù)概率密度函數(shù)的定義

    式中:A0為圖像的面積;H(x)為直方圖的高度;x為像素值.

    設(shè)變換前的圖像的概率密度函數(shù)為Pr(r),變換后的概率密度函數(shù)為Ps(s),變換函數(shù)為s=f(r),其中s、r為均衡化前后的灰度值.由數(shù)學(xué)知識得出關(guān)系式

    當(dāng)沒有歸一化時(shí),只需乘以最大灰度值(Dmax)就可以.灰度均衡的變換公式為

    針對離散圖像的變換公式為

    式中:DA、DB分別是灰度均衡前后的灰度值;Dmax是最大的灰度值;A0為圖像的面積;Hj是第j級灰度的像素個(gè)數(shù).

    直方均衡的結(jié)果是像素較少的灰度值與其前后的灰度值合并在一起,使其變換為一個(gè)輸出的灰度值;而像素多的灰度值被分割成多個(gè)灰度值.

    (4)閾值變換 圖像閾值計(jì)算的原理,即采用圖像的灰度直方圖分布,獲取該圖像的灰度規(guī)則,再基于閾值對圖像進(jìn)行二值化處理,然后掃描,搜索圖像的邊緣,來獲取圖像的邊緣輪廓線.

    灰度圖像是從圖像采集卡上獲取的真彩圖像,經(jīng)過灰度化后獲取的,有256個(gè)級別.為了分析圖像的特征,一般通過圖像的閾值分割將對象物從圖像中分割出來,取灰度值為255;其他取值為0.通過在灰度直方圖上查找谷底的取值區(qū)域,并由此確定閾值T的大小.然后對灰度圖像進(jìn)行圖像的灰度閾值變換,進(jìn)行二值化.灰度閾值變換的變換函數(shù)[3]為

    3 檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

    檢測系統(tǒng)的硬件部分主要包括CCD攝像機(jī)、直桿光纖鏡和圖像采集卡.CCD攝像機(jī)是一種電荷耦合器件.在微內(nèi)孔形狀精度的檢測中,為達(dá)到高精度、可靠性,選用WV-BP330攝像機(jī),其采用了768×582像素的圖像傳感器以及信號處理集成電路.

    利用光纖傳輸或借助CCD傳導(dǎo)圖像的內(nèi)窺鏡,具有高抗腐蝕性等優(yōu)點(diǎn).本檢測系統(tǒng)以針閥體(微內(nèi)孔錐度圓環(huán))為對象,所以選用BS4.2-305直桿光纖鏡.

    圖像采集卡的作用是將CCD獲取的模擬圖像信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像信號,使計(jì)算機(jī)獲得所需要的數(shù)字信號.微內(nèi)孔形狀精度的檢測采用DH-CG300圖像采集卡.

    檢測系統(tǒng)的軟件由主程序、數(shù)據(jù)管理子程序、數(shù)據(jù)采集和處理子程序等組成[3],其流程圖如圖2所示.

    圖2 檢測系統(tǒng)的主程序流程圖

    4 工件檢測應(yīng)用實(shí)例與分析結(jié)果

    標(biāo)準(zhǔn)微內(nèi)孔和待檢內(nèi)孔檢測過程中的圖像系列如圖3所示.針對圖3(a)待檢微內(nèi)孔圖像(圖像分辨率為748×576),采用上述算法進(jìn)行檢測.其圖像處理的步驟如下:對原始圖像進(jìn)行灰度處理,再進(jìn)行圖像的灰度均衡,采用閾值為200獲取閾值變換后的圖像,然后進(jìn)行中值濾波與圖像平滑處理,最后用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測[4],并采用模板匹配識別.

    圓度是微內(nèi)孔形狀精度的一個(gè)重要評定指標(biāo),選取某企業(yè)生產(chǎn)的針閥體微內(nèi)孔錐面的外圓作分析測試,內(nèi)孔的圓度測量結(jié)果見表1.按照下列計(jì)算公式獲取測量的相對誤差:

    式中:δ為檢測數(shù)據(jù)相對誤差;i為內(nèi)孔標(biāo)號;Ci為第i內(nèi)孔圖像的圓度值;C是檢測數(shù)據(jù)的平均值,其計(jì)算結(jié)果為98.158%.選取12組待檢的微內(nèi)孔,獲取的圓度值見表1.

    圖3 標(biāo)準(zhǔn)微內(nèi)孔和待檢內(nèi)孔檢測過程中的圖像系列

    表1 微內(nèi)孔圓度C的檢測值

    根據(jù)表1中獲取的檢測數(shù)據(jù)可知,標(biāo)號為6、7、11、12號的內(nèi)孔圖像的圓度參數(shù)都超過99%,因此判定這4個(gè)內(nèi)孔是合格的.

    用實(shí)際獲取的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)偏差的δ的2倍來評判檢測的可重復(fù)性[5-7],2σ<±3%.而實(shí)際獲取的數(shù)據(jù)應(yīng)該滿足相對誤差<5%,其可重復(fù)性<±3%.這說明,該檢測系統(tǒng)的結(jié)果穩(wěn)定性很可靠.

    系統(tǒng)的調(diào)試結(jié)果表明,該檢測結(jié)果可靠、穩(wěn)定,適合于微內(nèi)孔形狀精度的現(xiàn)場批量檢驗(yàn),同時(shí)該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單、操作方便,實(shí)現(xiàn)了非傳統(tǒng)方法的檢測,具有很好的應(yīng)用前景.

    [1] 張秋佳,劉明珠.基于圖像傳感器的工件表面質(zhì)量檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J] .機(jī)床與液壓,2008,36(3):157-159.

    [2] 段云光.圖像灰度修正及其實(shí)現(xiàn)[J] .貴州工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),1999,28(4):83-85.

    [3] 熊秋菊.基于機(jī)器視覺的內(nèi)孔加工質(zhì)量檢測系統(tǒng)的研發(fā)[D] .淄博:山東理工大學(xué),2009.

    [4] Lorenzo F,Emanuele N.Image Processing[J] .Medical Radiology,2010(1):35-44.

    [5] Wooten J R,To S D F,Igathinathane C,et al.Discrimination of bark from wood chips through texture analysis by image processing[J] .Computers and Electronics in Agriculture,2011,79(1):13-19.

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