基于線(xiàn)激光視覺(jué)測(cè)量突跳式溫控器觸點(diǎn)深度的方法研究

何堅(jiān)強(qiáng)，魏 星，侯建成，輔小榮

（1.鹽城工學(xué)院 電氣工程學(xué)院，鹽城 224000；2.江蘇大學(xué) 電氣信息工程學(xué)院，鎮(zhèn)江 212000）

0 引言

作為一種溫度控制開(kāi)關(guān)，突跳式溫控器主要用于家電產(chǎn)品中，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示，圖中可以看到溫控器內(nèi)部有雙金屬片，它可以在產(chǎn)品達(dá)到一定溫度時(shí)發(fā)生跳變，溫度下降恢復(fù)跳變，起到開(kāi)關(guān)電路的作用。溫控器的觸點(diǎn)不宜過(guò)深，應(yīng)在1mm范圍內(nèi)，否則會(huì)影響雙金屬片的跳變，進(jìn)而影響整個(gè)電路。

目前，突跳式溫控器觸點(diǎn)深度的測(cè)量仍采用人工目測(cè)的方式，這種測(cè)量方式誤差很大，而且隨著檢測(cè)者工作時(shí)間的增加檢測(cè)效率也不斷下降?；诰€(xiàn)激光的視覺(jué)測(cè)量技術(shù)由于具有非接觸性、精確度高、成本低等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品的缺陷檢測(cè)、三維輪廓測(cè)量、超精密尺寸測(cè)量等工業(yè)領(lǐng)域，為微小物體的尺寸測(cè)量開(kāi)創(chuàng)了新的技術(shù)平臺(tái)。

李曉天等人[1]根據(jù)三角測(cè)量法原理，設(shè)計(jì)了單目物體形貌測(cè)量系統(tǒng)，并結(jié)合測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)的測(cè)量精度進(jìn)行了分析，給出了尺寸介于4～30mm的小物體三維重構(gòu)圖。張鵬賢等人[2]提出一種基于激光掃描獲取焊縫成形尺寸的視覺(jué)測(cè)量方法，建立了焊縫寬度和長(zhǎng)度的檢測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)了焊縫成形尺寸的非接觸自動(dòng)測(cè)量。于永波等人[3]提出了基于線(xiàn)激光的橋梁表面破損三維參數(shù)測(cè)量方法，在結(jié)構(gòu)激光的輔助下，將橋梁構(gòu)件表面破損三維參數(shù)的測(cè)量轉(zhuǎn)換為二維斷面內(nèi)的測(cè)量。郭新年等人[4]設(shè)計(jì)了一種基于激光視覺(jué)的農(nóng)作物株高測(cè)量系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠測(cè)量株高在558.00～1843.30mm之間的農(nóng)作物，測(cè)量絕對(duì)誤差最大值28.30mm，相對(duì)誤差最大值為2.17%。周興林等人[5]一種基于三角法測(cè)量原理的激光視覺(jué)測(cè)量瀝青路面構(gòu)造深度的方法，采用斷面MPD估算實(shí)現(xiàn)構(gòu)造深度測(cè)量，并進(jìn)行了鋪砂法對(duì)比實(shí)驗(yàn)，兩者結(jié)果較為接近，相對(duì)誤差為6.45%。綜上所述，以上的研究都是對(duì)相對(duì)較大物體的三維參數(shù)測(cè)量，而對(duì)于微小物體視覺(jué)測(cè)量技術(shù)的研究還比較少，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)線(xiàn)激光視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)，采用線(xiàn)激光條紋形變量作為突跳式溫控器觸點(diǎn)深度的信息源，提出了線(xiàn)激光視覺(jué)測(cè)量微小凹坑深度的方法。

圖1 突跳式溫控器內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖

1 系統(tǒng)的組成及測(cè)量原理

基于線(xiàn)激光的突跳式溫控器視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)由激光發(fā)射器、CCD相機(jī)、計(jì)算機(jī)、電機(jī)拖動(dòng)裝置等組成，如圖2所示。CCD相機(jī)型號(hào)為MER-1070-10GC，分辨率為3840×2748；激光發(fā)射器型號(hào)為ZLM25AL650-12GD，輸出波長(zhǎng)為650nm。將CCD相機(jī)和激光發(fā)射器固定在支架上，待測(cè)的突跳式溫控器放在傳送帶上，電機(jī)拖動(dòng)裝置控制傳送帶運(yùn)動(dòng)，將溫控器傳送到相機(jī)和激光發(fā)射器下方，激光發(fā)射器將線(xiàn)激光以一定的角度投射到溫控器觸點(diǎn)上，CCD相機(jī)獲取激光條紋圖像，對(duì)條紋圖像進(jìn)行一些列的處理工作得到條紋圖像上離散點(diǎn)坐標(biāo)值，再根據(jù)離散點(diǎn)坐標(biāo)值算出溫控器觸點(diǎn)深度。觸點(diǎn)處的條紋成像如圖3(a)所示，激光條紋經(jīng)過(guò)觸點(diǎn)，產(chǎn)生條紋變形，原來(lái)的AB段變到EF段，點(diǎn)C為EF上任意點(diǎn)，點(diǎn)O為點(diǎn)C到線(xiàn)段AB的垂線(xiàn)交點(diǎn)，D點(diǎn)為C點(diǎn)在觸點(diǎn)底部的垂直投影點(diǎn)，激光條紋以一定的角度投射時(shí)，可以由如圖3(b)所示的三角幾何關(guān)系得到tanθ=h/d，觸點(diǎn)深度值h=dtanθ，當(dāng)θ=45°時(shí)，h=d，因此要求h的值，只要得到A、B、C三點(diǎn)的坐標(biāo)值即可[6～8]。

圖2 系統(tǒng)組成圖

圖3 觸點(diǎn)深度值測(cè)量原理圖

2 激光條紋圖像的處理

線(xiàn)激光視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)采集到的激光條紋原始圖像如圖4(a)所示，先對(duì)條紋圖像進(jìn)行灰度化處理，得到如圖4(b)所示圖像。再比較幾種常用的圖像濾波方法：均值濾波、中值濾波和小波變換。均值濾波雖然有效地抑制了噪聲，但同時(shí)降低了目標(biāo)的清晰度；小波變換更適用于去除高頻信號(hào)較少的圖像，能有效抑制高斯白噪聲；中值濾波處理可以更加有效地消除噪聲，同時(shí)保留了圖像細(xì)節(jié)，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)也沒(méi)有發(fā)生改變，因此本文選擇中值濾波法進(jìn)行圖像濾波，得到如圖4(c)所示圖像，即用一個(gè)窗口在圖像上掃描，把窗口內(nèi)包含的圖像像素按灰度級(jí)的大小排列起來(lái)，取中間灰度值作為窗口中心像素的灰度[9]。中值濾波的輸出為：

其中，Med表示取窗口中的中間值，f（x，y），g（x，y）分別為原始圖像和處理后圖像，w為二維模板，通常為3×3，5×5區(qū)域，為了有效去除孤立的噪聲點(diǎn)，本文取3×3區(qū)域模板。然后采用最優(yōu)化閾值迭代法進(jìn)行圖像二值化，如圖4(d)所示，該算法的基本思想是首先初始化一個(gè)閾值，并進(jìn)行分割產(chǎn)生子圖像，再根據(jù)子圖像的特性來(lái)選取新的閾值，利用新的閾值分割圖像，經(jīng)過(guò)幾次循環(huán)，使錯(cuò)誤分割的圖像像素點(diǎn)降到最少。具體算法步驟如下：

1）求出圖像的最大灰度值和最小灰度值，分別記為Zmax和Zmin，則閾值初始值T0=(Zmax+Zmin)/2；

2）根據(jù)閾值T0將圖像分割成目標(biāo)和背景兩部分，求出兩部分的平均灰度值Z0和Z1，平均灰度值=灰度值總和/像素點(diǎn)的總數(shù)；

3）求出新的閾值T1=(Z0+Z1)/2；

4）設(shè)定新舊閾值的允許差值d，如果|T0-T1|＜d，則結(jié)束，否則將T1的值賦給T0，轉(zhuǎn)向步驟2），直到滿(mǎn)足條件退出循環(huán)。

最后將具有有用信息的中間條紋分割出來(lái)，分割方法采用連通域面積法和MATLAB的裁剪函數(shù)imcrop共同實(shí)現(xiàn)，得到如圖5所示圖像，對(duì)分割出的條紋圖像進(jìn)行區(qū)域標(biāo)定，得到條紋上一系列離散點(diǎn)，如圖6所示。

圖4 激光條紋圖像

圖5 中間條紋圖像

圖6 條紋離散點(diǎn)分布圖

3 系統(tǒng)標(biāo)定

視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)的關(guān)鍵在于如何從采集到的二維圖像中獲取物體的三維信息，相機(jī)成像的幾何模型決定了空間上任意點(diǎn)的空間幾何位置與其在二維圖像中對(duì)應(yīng)點(diǎn)的相互關(guān)系，因此需要轉(zhuǎn)換世界坐標(biāo)系和圖像像素坐標(biāo)系，這種轉(zhuǎn)換主要取決于測(cè)量系統(tǒng)中相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)（fx，fy，u0，v0，k1，k2），以及相機(jī)的外部參數(shù)（R，T）。其中fx，fy分別表示相機(jī)焦距f與像素點(diǎn)在圖像物理坐標(biāo)系中x軸、y軸方向上的物理尺寸dx、dy的比值，即fx=f/dx，fy=f/dy；（u0，v0）表示圖像物理坐標(biāo)系原點(diǎn)坐標(biāo)；k1，k2分別代表相機(jī)的徑向畸變系數(shù)和切向畸變系數(shù)；R為旋轉(zhuǎn)矩陣，T為平移向量[10,11]。這些參數(shù)可以通過(guò)從不同角度多次采集標(biāo)定板圖像，再將標(biāo)定板角點(diǎn)的坐標(biāo)代入標(biāo)定板在世界坐標(biāo)系和圖像像素坐標(biāo)系變換關(guān)系式(1)來(lái)求取。

式中：（u，v）為實(shí)物在圖像像素坐標(biāo)中的點(diǎn)，（Xw，Yw，Zw）為實(shí)物在世界坐標(biāo)系中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)，Zc為對(duì)應(yīng)點(diǎn)在相機(jī)坐標(biāo)系中Z軸上的值。以上是理想情況下的系統(tǒng)標(biāo)定，實(shí)際相機(jī)采集的圖像存在畸變，這將影響溫控器觸點(diǎn)深度的測(cè)量，采用式(2)畸變校正模型來(lái)校正畸變圖像[2,12]。

圖7 標(biāo)定板

4 測(cè)量結(jié)果及誤差分析

線(xiàn)激光視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)主要目的是為了測(cè)量溫控器觸點(diǎn)深度，觸點(diǎn)深度要求范圍在1mm以?xún)?nèi)，通過(guò)系統(tǒng)標(biāo)定得到A、B、C三點(diǎn)的坐標(biāo)值，如圖8所示，根據(jù)之前所闡述的三角幾何關(guān)系得到如下關(guān)系式：

其中，yA、yB、yC分別表示A、B、C兩點(diǎn)的縱坐標(biāo)，根據(jù)系統(tǒng)標(biāo)定得到一個(gè)像素代表的實(shí)際長(zhǎng)度為0.01664mm，表1給出了測(cè)量出的10組數(shù)據(jù)，并且與二維激光掃面儀測(cè)量數(shù)據(jù)做了對(duì)比，兩者最大偏差為0.03mm，最大相對(duì)誤差為6.7%。由于溫控器為金屬材料所制會(huì)造成一定程度的反光以及溫控器生產(chǎn)過(guò)程中造成其表面不平整等因素，會(huì)對(duì)測(cè)量結(jié)果造成影響，產(chǎn)生測(cè)量誤差。溫控器表面反光問(wèn)題可以通過(guò)調(diào)節(jié)CCD相機(jī)光圈，使得金屬表面的光盡可能少進(jìn)入相機(jī)，從而突出激光條紋在圖像中的位置，為了后續(xù)圖像處理獲得更加精確的離散點(diǎn)坐標(biāo)，減小因坐標(biāo)不準(zhǔn)確造成的測(cè)量誤差。溫控器表面不平整容易造成獲得離散點(diǎn)并非在同一水平線(xiàn)上，但是通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明這種差距比較小，本文在計(jì)算坐標(biāo)值時(shí)，取A、B兩點(diǎn)縱坐標(biāo)平均值來(lái)進(jìn)一步的減小這種誤差。

圖8 觸點(diǎn)位置離散點(diǎn)圖

表1 溫控器觸點(diǎn)深度數(shù)據(jù)表

5 結(jié)論

本文搭建了基于線(xiàn)激光的突跳式溫控器觸點(diǎn)深度視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)，先對(duì)采集到的激光條紋圖像進(jìn)行灰度化、中值濾波、最優(yōu)化閾值迭代法二值化等圖像預(yù)處理工作，再用連通域面積法和MATLAB的裁剪函數(shù)imcrop，將能夠表征溫控器觸點(diǎn)深度的條紋分割出來(lái)，然后對(duì)分割出的條紋圖像進(jìn)行區(qū)域標(biāo)定，獲得條紋上的離散點(diǎn)坐標(biāo)，并進(jìn)行系統(tǒng)標(biāo)定，獲得離散點(diǎn)坐標(biāo)值，最后求出溫控器觸點(diǎn)深度值。實(shí)驗(yàn)證明，該方法可以實(shí)現(xiàn)微小物體表面凹坑實(shí)時(shí)測(cè)量，提高了檢測(cè)效率降低了檢測(cè)成本，測(cè)量精度能夠滿(mǎn)足突跳式溫控器觸點(diǎn)深度實(shí)時(shí)檢測(cè)要求。