基于CCD图像检测的微间隙精密测量系统

( 1. Zhejiang W a ter Conservancy and Hyd ropow er College, Hangzhou 310018, Ch ina; 2. College of M echan ica l and Energy Eng ineering, Zhejiang U n iversity, Hangzhou 310027, Ch ina) Abstract: A method for the measurement of tiny2size clearance based on image measurement was introduced. M edian noise filte2 ring algorithm was adop ted, and sobel gradient operator was perfectly app lied in the image edge extraction w ith the whole p rocess, depending on revising the coefficient K. The measuring experiment data illustrates that the collectivity p recision of the system achieves 15μm , and it can be competent for m icrogap measurement under different environment in p roduction, and can also adap t other occasions w ith demand of non2contuct and high p recision in certain scope of conditions. Key words: image measurement; clearance; median noise filtering; edge extraction; Sobel gradient operator
xi n +1
n ( odd)
2
=1
2
xi
n 2
+ xi
n 2
+1
n ( even)
(1)
本研究将中值滤波应用于图像处理 , 即对二维信
号进行滤波 。对于滤波窗口为 A 的二维图像进行中值
滤波 ,输出可表示为 :
yij = m ed{ xij }
(3)
A
式中 { xij } —二维数据序列 。
A
当窗口宽度为 2n + 1时 ,信号序列中宽度不大于 n
摘 要 :将图像检测技术应用于零件微小间隙的测量 ,采用中值滤波算法对图像进行去噪预处理 ,将
Sobe算l 子应用于基于梯度算法的图像边缘检测 ,并用修正实测标定系数 K的方法提高实测精度 。实验
数据表明 ,系统总体测量精度达到 15μm ,能够胜任生产中不同环境下的微间隙测量 ,同时在一定条件
范围内 ,也可以适应其他要求非接触 、高精度的场合 。
0 前 言
图像测量技术是测量 、图像传感 、图像处理等技术 的有机融合 ,由于它具有非接触的优点 ,同时对传感器 安装位置无苛刻要求 ,能适应诸多特殊测试场合 ,近年 来在工业测试和自动化领域的应用越来越广 ,甚至开 始应用于航空航天和精密测试领域 。以 CCD 为图像 传感器的测量方法具有非接触 、高速度 、信息量丰富等 诸多优点 ,易于与数字设备连接 ,便于图像处理 。因 此 ,基于 CCD 的图像测量技术得到了广泛应用 。在 CCD 二维图像测量方面 ,文献 [ 1 ]应用于微型齿轮测 量中 ,实测精度达到了 10 μm 以内 。文献 [ 2 ]应用于 量表精度的检定 ,测量的角度误差达到 0. 5°。文献 [ 3 ]结合亚像素细分技术 ,使图像测量系统的精度达 到了 1μm。文献 [ 4 ]将该技术与数控技术结合 ,曲面 加工中的表面精度在线测量得到了很好的应用 。
1 测量系统设计
1. 1 测量原理 零件到达指定测量工位时 ,系统采用 CCD 传感器
成像系统 (CCD 摄像机 )摄取间隙的图像 ,图像采集卡 将摄像机获得的图像输入计算机 ,计算机首先对其进 行去噪处理 ,得到尽量逼近真实的信息 ,然后对图像进 行边缘检测处理 ,目的是从图像中提取缝隙的特征 ,并 以此确定其边界 。最后 ,根据得到的以像素定位的边 界 ,结合实际测量参数 (如放大倍率 ,相机分辨率等 ) ,
关键词 :图像测量 ;间隙 ;中值滤波 ;边缘检测 ; Sobel算子
中图分类号 : TB96 文献标识码 : A
文章编号 : 1001 - 4551 (2007) 08 - 0027 - 03
M ea surem en t of tiny2size clearance ba sed on CCD image m ea surem en t H IANG M ing2m ing1 , SHEN Hong2yao2
·29·
E( k) ( x, y) 后 ,按下式确定某一点是否为边缘像素 :
1, ϖ k ∈ { 1, 2, 3} , E( k) ( x, y) = 1
E ( x, y) =
(9)
0, e lse
3 系统精度分析
对于数字图像系统中的畸变 , 采用平行光栅技术 校正 ,应用一阶综合径向畸变数学模型 ,求解畸变参数 和校正参数并对图像进行校正 , 可将畸变引起的测量 误差降至可以忽略 。因此 ,系统精度主要取决于标定系 数的精度 ,主要由两个因素决定 : ①标定时景深 ; ②标 定时线纹尺精度和测量规拟和边缘误差 。
0105μm /p ixe l。
3. 2 线纹尺精度等引起的标定系数误差
K = D /M
( 12)
ΔK
= ΔD
M
-
DΔM
M2
=ΔD - KΔM
MM
( 13)
式中 ΔM —测量规拟和边缘误差 ;ΔD —线纹尺实际
刻线间距误差 。
本系统采用多项式插值法得到了 0. 1个像素的亚 像素级精度 ,当选用刻线间距 0. 5 mm 时 , 可取 ΔM 为 0. 3个像素 ,ΔD 为 0. 001 mm,此时 M = 250像素 ,ΔK
第 24卷第 8期 2007年 8月
机 电 工 程
M ECHAN ICAL & ELECTR ICAL ENGINEER ING MAGAZINE
Vol. 24 No. 8 Aug. 2007
基于 CCD 图像检测的微间隙精密测量系统
丁明明 1 ,沈洪垚 2
(1. 浙江水利水电专科学校 ,浙江 杭州 310018; 2. 浙江大学 机械与能源学院 ,浙江 杭州 310027)
( 10)
K =σ /β =σx / y,
( 11)
式中 x—物距 ; y—像距 ,对于镜头倍率固定的系统 ;
y为常数 ;β—放大倍数 ;σ—CCD 分辨率 。
ΔK = σΔx / xβ,Δx 为 景深 。当 镜 头 工 作 距 离 为
20 mm ,放大倍数为 4倍 ,镜头景深为 0. 5 mm时 ,ΔK =
3. 1 景深引起的标定系数误差
本方案选用的 CCD尺寸为 4 mm ×3 mm,摄像像素
500 (H) ×480 (V ) , CCD分辨率 σ = 8. 0 μm /p ixe l, 放
大倍数 β = 4, 标定系数理论值为 K = 8. 0 /4 = 210
μm /p ixe l。可知 :
β = y / x,
采用 Sobe l算子进行梯度合成 , Sobe l算子具有计算量
小 、速度快等优点 ,是经典的边缘检测算法 。Sobe l算子
是在以 f ( x, y) 为中心的 3 ×3邻域上计算 x和 y方向
的偏导数 。
得到了任一点的梯度值 GM ( x, y) 后 ,根据相应阀值 T确定该点是否为边缘像素 。设边缘函数为 E ( x, y) ,有 :
(4) 辅助模块和界面 。完成人机交互界面 ,提供 参数交互 ,对模块进行集成 ,对测得的间隙值评价进行 处理 ,系统报警输出等 。
2 图像处理
2. 1 图像去噪 滤波应能有效地平滑各种噪声 ,保持图像的边缘
信息 ,从而改善后续处理工作的质量 。中值滤波可以 克服线性滤波器 (如均值滤波 )产生的模糊 ,对于消除 孤立点和线段干扰非常有效 ,在去噪的同时 ,能保持良 好的边缘特性 ,能得到比较满意的复原效果 。
中值滤波是基于排序理论的非线性信号处理技 术 ,它把数字图像中的一点值用其邻域中的各点的中
值代替 。对一维序列 : x1 , x2 , x3 , …, xn , 把 n 个数据按 从小到大顺序排列 : xi1 , xi2 , xi3 , …, xin ,则 : y = m ed{ x1 , x2 , x3 , …, xn }
边缘 ,必须求信号的变化率 , 需要用微分进行反运算 , 可以加强图像的高频分量 , 使轮廓更清晰 [5, 6 ] 。图像处
理中最常用的微分方法是求梯度 。
梯度方法的基本原理是 :对于每个像素点 , 在 R、
G、B 3个分量上分别求梯度 , 当梯度模大于给定阀值
时 ,认为该点在该分量上是 1个边缘点 , 3个分量的边
实际生产中经常需要对零件或者工艺过程中的物 理间隙进行测量 ,很多情况下间隙的测量不仅有很高
的精度要求 ,同时测量条件非常特殊 或无法安装传 感器 ,或不允许接触式测量等 ) ,这就给间隙的测量带 来了很大障碍 。随着图像处理技术的进步 ,图像测量 技术为间隙测量提供了一条可行之路 。
本系统应某高精度螺纹件自动装配生产线装配 精度检测需要而开发 ,基于 CCD 图像测量技术 ,能自 动对装配线上的成品零件装配间隙进行非接触在线 测量 。