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    基于機(jī)器視覺(jué)的螺栓幾何形狀檢測(cè)方法研究

    2013-05-08 23:32:20李維榮
    關(guān)鍵詞:大徑中徑像素點(diǎn)

    許 昊,李維榮,程 鵬

    (中機(jī)生產(chǎn)力促進(jìn)中心,北京 100044)

    0 引言

    在全球工業(yè)化高度發(fā)展的今天,螺紋連接作為傳統(tǒng)的機(jī)械連接方式,因其具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,操作方便,成本低廉等特點(diǎn),仍然作為主流聯(lián)接方式而被廣泛使用。六角頭螺栓是螺紋連接中最常用的緊固件,應(yīng)用量特別大,出現(xiàn)失效案例又很多,幾何精度直接影響其力學(xué)性能和互換性,必須在成型加工過(guò)程中加以控制。目前,對(duì)螺栓外形[1]的檢測(cè)大多采用人工抽檢,存在人為因素影響大,效率低下等問(wèn)題,用光學(xué)方法進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)的應(yīng)用還不廣泛。

    1 螺栓外形檢測(cè)的原理

    機(jī)器視覺(jué)是一種非接觸的檢測(cè)方法,它具有快捷、經(jīng)濟(jì)、靈活等優(yōu)點(diǎn)。通過(guò)工業(yè)CCD或CMOS攝像頭拍攝物體的清晰圖像,然后采用計(jì)算機(jī)硬件及軟件技術(shù)對(duì)圖像信息進(jìn)行輔助處理,提取幾何特征值,與預(yù)期特征進(jìn)行自動(dòng)對(duì)比,進(jìn)而完成零件的測(cè)量和篩選。圖1是視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的一般流程。

    圖1 視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的一般流程Fig.1 The general process of visual inspection system

    本文所述的螺栓檢測(cè)系統(tǒng)有以下幾部分組成:①圖像采集部分,包括三個(gè)CCD數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、光源等;②零件傳送及篩選部分,包括步進(jìn)電機(jī),傳送帶等,步進(jìn)電機(jī)的運(yùn)動(dòng)和篩選模塊的動(dòng)作均采用PLC控制;③圖像處理部分,主要對(duì)采集到的螺栓圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)處理并進(jìn)行特征提取。圖2為螺栓檢測(cè)的檢測(cè)流程[2]。

    螺栓在傳送帶上運(yùn)動(dòng),依次經(jīng)過(guò)三個(gè)攝像頭的檢測(cè)區(qū)域,觸發(fā)拍照采集圖像,然后將圖像傳送至計(jì)算機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理,與預(yù)設(shè)的參數(shù)進(jìn)行比較,判定零件是否合格。根據(jù)判定結(jié)果發(fā)出篩選模塊控制指令,實(shí)現(xiàn)合格與不合格產(chǎn)品的分離。

    圖2 螺栓檢測(cè)流程Fig.2 Bolt detection process

    2 螺栓外形檢測(cè)的關(guān)鍵參數(shù)

    常見的螺栓幾何缺陷包括尺寸超差、形狀不規(guī)則、頭部填充不滿或者裂紋等,這些缺陷在采集的圖像中主要表現(xiàn)為面積和邊界等特征參數(shù)的變化。

    經(jīng)過(guò)圖像采集、處理得到所需的圖像,用一些區(qū)域描繪子來(lái)描述圖像中的區(qū)域特征[3],如區(qū)域的邊界線型、面積、致密性、質(zhì)心等。

    (1)零件的投影面積。在處理后得到的二值數(shù)字圖像中,背景區(qū)域?yàn)楹谏龣z物體為白色,區(qū)域的面積可定義為黑白界限內(nèi)區(qū)域中所包含的像素總數(shù)。

    式中:A—區(qū)域面積 (m);m—像素點(diǎn)橫坐標(biāo);n—像素點(diǎn)縱坐標(biāo);f(m,n):像素點(diǎn)特征值,黑色時(shí)取0,白色時(shí)取1。

    (2)區(qū)域周長(zhǎng)。常用的有兩種計(jì)算方法:一種是在區(qū)域的邊界像素中,設(shè)某像素與其上下左右像素間的距離為1,與斜方向像素間的距離為,周長(zhǎng)就是這些像素間距離的總和。另一種計(jì)算方法將邊界的像素?cái)?shù)目總和作為周長(zhǎng),本文選擇第一種方法。

    ∈i代表該點(diǎn)鄰域的8個(gè)方向,斜向?yàn)槠鏀?shù)。

    (3)區(qū)域的圓形度。

    此參數(shù)不受區(qū)域平移、旋轉(zhuǎn)和尺寸變化的影響。

    (4)區(qū)域質(zhì)心。

    式中:m—像素點(diǎn)橫坐標(biāo);n—像素點(diǎn)縱坐標(biāo);xc—質(zhì)心橫坐標(biāo);yc—質(zhì)心的縱坐標(biāo);f(m,n):像素點(diǎn)特征值,黑色時(shí)取0,白色時(shí)取1。

    (5)區(qū)域的平均半徑。

    式中:(xk,yk)—區(qū)域邊緣上的點(diǎn);(xc,yc)—區(qū)域的質(zhì)心。

    3 螺栓外形檢測(cè)的算法舉例

    (1)螺栓頭。 圖 3(a)為螺栓頭的灰度圖像,圖 3 (b)為螺栓頭部二值化后的區(qū)域圖像,圖3(c)為圖3(b)的輪廓跟蹤曲線。由圖3(b)可計(jì)算出螺栓頭部的面積,圖3(c)可計(jì)算出螺栓頭部的輪廓周長(zhǎng),進(jìn)而可求出其它特征參數(shù)值。

    圖3 螺栓頭特征提取Fig.3 Feature extraction of the bolt head

    (2)螺紋大徑。螺紋的大徑是指與螺紋相切的假想圓柱體的直徑。大徑是普通外螺紋的公稱直徑,可通過(guò)測(cè)量螺栓底端的投影外圓輪廓線的長(zhǎng)度來(lái)獲得。圖4(a)為螺栓底端的原始灰度圖像,圖4(b)、(c)分別是底端圖像的二值化和邊緣提取后的結(jié)果。

    圖4 螺紋大徑的特征提取Fig.4 Feature extraction of major diameter

    (3)螺紋中徑。中徑是一個(gè)假想圓柱的直徑,該圓柱的母線通過(guò)牙型上溝槽和凸起軸向?qū)挾认嗟鹊牡胤?,此假想圓柱稱為中徑圓柱。中徑圓柱的母線稱為中徑線,軸線即為螺紋軸線。螺紋連接一般只有螺紋牙側(cè)面中徑附近接觸,而在大徑和小徑處應(yīng)有間隙,螺紋中徑是決定螺紋配合性質(zhì)的主要參數(shù)。螺紋邊緣提取后的結(jié)果如圖 5(c)所示。

    圖5 螺紋中徑的特征提取Fig.5 Feature extraction of pitch diameter

    由圖5可知,螺紋牙的上下邊緣線是兩條近似對(duì)稱的曲線,這時(shí)存在一條對(duì)稱軸,其方程式設(shè)為y=kx+b。選取曲線上的一系列點(diǎn),通過(guò)最小二乘法可計(jì)算出k、b,進(jìn)而求出螺紋截面對(duì)稱軸的方程式。設(shè)直線y=kx+b與數(shù)據(jù)點(diǎn)[xi,yi]的方差為 φ(a,k), 則有:

    圖6 螺紋的中徑線Fig.6 The pitch diameter line of screw thread

    求得直線方程y=kx+b后,將其向上平移r距離得到y(tǒng)=kx+b+r,平移后的直線和螺紋上邊緣線產(chǎn)生一系列交點(diǎn),如圖6所示。將所有螺紋邊緣點(diǎn)[xi,yi]依次代入y=kx+b+r, 若滿足|yi-(kxi+b+r)|<σ,則認(rèn)為這一點(diǎn)是交點(diǎn),此處σ取0.1。這時(shí)產(chǎn)生線段AB、BC、CD、DE、EF,選取令所有線段方差最小的r值,并記錄此時(shí)的直線L。同理,可求得下方的另一條直線L1,中徑d2=|L-L1|。

    在Visual C++6.0下開發(fā)應(yīng)用程序,圖像的構(gòu)造及讀取等操作封裝在Cimg類中,而對(duì)圖像的處理操作封裝在CimgProcess類中。零件進(jìn)入圖像采集區(qū)域觸發(fā)數(shù)字?jǐn)z像機(jī)采集圖像到內(nèi)存后,立即構(gòu)造CimgProcess對(duì)象[3],并調(diào)用相應(yīng)的成員函數(shù)進(jìn)行處理。部分程序代碼如下:

    4 結(jié)論

    本文根據(jù)螺栓形狀特征設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法,經(jīng)驗(yàn)證,這種方法的檢測(cè)精度可達(dá)到0.05mm,速率達(dá)到120件/分鐘,不僅提高了檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性,更有利于實(shí)現(xiàn)工廠的自動(dòng)化。在以上工作的基礎(chǔ)上還應(yīng)該做以下研究:①改善和完善現(xiàn)有代碼,提高檢測(cè)的效率并減少誤差率;②對(duì)機(jī)械部分進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),以提高系統(tǒng)整體的靈活性。

    [1]楊樹華.標(biāo)準(zhǔn)緊固件手冊(cè)[M].中國(guó)質(zhì)檢出版社,2012.

    [2]林長(zhǎng)青,莊石,廖俊必,等.基于機(jī)器視覺(jué)的螺釘在線檢測(cè)[J].工具技術(shù),2007,8.

    [3]張錚,王艷平,等.數(shù)字圖像處理與機(jī)器視覺(jué)Visual C++與Matlab實(shí)現(xiàn)[M].人民郵電出版社,2010.

    [4]劉海波,沈晶,郭聳,等.Visual C++數(shù)字圖像處理技術(shù)詳解[M].機(jī)械工程出版社,2010.

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