机器视觉测量实验报告

感兴趣区域
感兴趣区域
a) 感兴趣区域图 1
b) 感兴趣区域图 2 图 10 感兴趣区域图
c) 感兴趣区域图 3
3) 阈值分割， 点击 “灰度直方图 —“插入代码
” — “改变输出颜色
” — “改变阈值
”
”获得被测区域，如图 11 a）所示；
代码：threshold (ImageReduced, Regions, 101, 255) 4) 提取边缘轮廓，点击 “特征直方图 ”—“改变阈值 c）所示； 代码：connection(Regions, ConnectedRegions) select_shape (ConnectedRegions,SelectedRegions,'area','and', 5327.2, 38178) ”— “改变输出颜色 ”—“改变所需特征
8 找出缺陷轮廓
select_shape (ConnectedRegions2, SelectedRegions1, 'area', 'and', 1, 1838.64) select_shape (SelectedRegions1, SelectedRegions2, 'row', 'and', 695.12, 733.17)
《机器视觉应用实验报告》
姓 学 院 专
名
林 佳、黄 坚
号 201321002654、201321002647 系 业 机械与汽车工程学院 仪器仪表工程 全燕鸣 教授
指导教师
2014 年 01 月 16 日
华南理工大学实验报告
课程名称：
机器视觉应用 仪器仪表工程 专业 仪器仪表工程 专业
机械与汽车工程学院 系 机械与汽车工程学院 系
二、 实验原理
“机器视觉”是用机器代替人眼来进行识别、测量、判断等。机器视觉系统是通过摄像 头将拍摄对象转换成图像信号，然后再交由图像分析系统进行分析、测量等。一个典型的机 器视觉系统包括照明、镜头、相机、图像采集卡和视觉处理器 5 个部分。 HALCON 是在世界范围内广泛使用的机器视觉软件， 拥有满足各类机器视觉应用的完善 开发库。HALCON 也包含 Blob 分析、形态学、模式识别、测量、三维摄像机定标、双目立 体视觉等杰出的高级算法。HALCON 支持 Linux 和 Windows，并且可以通过 C、C++、C#、 Visual Basic 和 Delphi 语言访问。另外 HALCON 与硬件无关，支持大多数图像采集卡及带有 DirectShow 和 IEEE 1394 驱动的采集设备，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和 机器视觉应用软件，具有良好的跨平台移植性和较快的执行速度。 本实验包括对被测工件进行尺寸测量和表面缺陷检测。尺寸测量是通过使用机器视觉来 对考察对象的尺寸、 形状等信息进行度量； 缺陷检测是通过机器视觉手段来分析零部件信息， 从而判断其是否存在缺陷。
a
b
cBiblioteka Baidu
d
e 图 3 部分标定板图片
f
(6) 保持相机所有状态不变，放置好被测工件，根据被测工件材质选择合适的背景色调， 调整光源强度与打光方式。对被测工件进行图像采集，得到被测工件图像如图 2 所示。 (7) 利用 HALCON 软件编写工件的尺寸测量程序，面板尺寸测量的流程如图 4 所示。
提取感兴 趣区域 （RIO）
threshold(ImageReduced, Region, 180, 255) connection(Region, ConnectedRegions)
4 最小外接矩形
smallest_rectangle2(Connect edRegions, Row, Column, Phi, Length1, Length2) gen_rectangle2(Rectangle, Row, Column, Phi, Length1, Length2)
gen_rectangle2(Rectangle, Row,Column,Phi,Length1, Length2)
a) 被测区域最小矩形
b) 被测区域最小矩形参数 图 12 被测区域最小矩形图
6) 实验数据记录：
面板矩形 1
面板矩形 2
面板矩形 3
图 13 被测区域最小矩形图
表 1 面板尺寸表
计算机；被测工件；游标卡尺。
四、 实验内容与步骤
1. 实验内容： (1)搭建视觉测量系统； (2)采集标定板与被测工件图像； (3)利用HALCON 软件进行相机标定，同时分别对被测工件进行尺寸测量与缺陷检测。 2. 待测对象描述： 尺寸测量与缺陷检测的对象是一块有三个开孔的小型服务器面板，如图 2 所示，面板表 面较粗糙，对于光源系统及其背景选择有较高要求。在使用中，开孔的作用是固定服务器外 接接口，若孔的尺寸过大(或过小)，会导致外接接口安装不稳定 (或无法安装)。同样，若存在 不规则缺陷使得开孔过大(或过小)，亦会导致上述结果，故对服务器面板在使用前进行尺寸测 量与缺陷检测是非常必要的。
图 9 面板灰度图像
2) 提取感兴趣区域（ RIO ） ，点击“编辑 ROI ： ROI ”
—“绘制感兴趣区域”
—“插入代码”
，如图 10 所示；
代码：gen_rectangle2(ROI_0,496.319,480.011,rad(-97.4051), 475.948, 129.037) dev_set_draw('margin') reduce_domain(GrayImage, ROI_0, ImageReduced)
图 2 被测工件图像
3. 实验步骤： (1) 根据现场环境，选择合适的机架安放地点——光照强度适合、稳定，安装位置平坦。 (2) 利用扳手等工具，将三脚架、相机和镜头组装好。其中尽量保持相机镜头的中心线与 测量平面的法线平行； (3) 启动计算机，打开大恒图像采集软件。将相机与计算机连接。 (4) 在测量平面上放置白色背景 （白纸） ， 将标定板放在白色背景上， 调整标定板的位置， 使得标定板完全落在相机视场内部，对标定板进行图像采集。 (5) 通过平移、旋转或改变其与成像平面的夹角改变标定板的位置，直至完成 15 次标定 板图像采集工作，得到部分标定板图像如图 3 所示。
姓名 姓名 指导老师
林 佳 黄 坚 全燕鸣
实验名称
一、 实验目的
机器视觉应用
实验日期 2014.1.16
搭建机器视觉测量平台，采集标定板图像和工件图像，通过 HALCON 软件进行标定、 尺寸测量和缺陷检测。主要目的有以下几点： 1.搭建机器视觉测量系统并进行实验，了解和掌握机器视觉测量原理、实验搭建及图像采 集过程； 2.利用 HALCON 软件对图像进行简单的处理， 并编写简单的相关程序进行尺寸测量和缺 陷检测； 3.对测量结果进行误差分析，深入理解机器视觉测量过程中的关键因素；
步骤 1 读取图像(灰度图) 命令 得到图像
2 选取感兴趣区域 gen_region_runs (预测未存在缺陷时 (ROI_“area”) ； ”area 为数集， 孔的形态) 由于数集较长故不列出” reduce_domain(Image000, ROI_0, ImageReduced)
3 阈值分割
9 缺陷外形最小拟 smallest_rectangle2(Selected 合矩形 Regions2, Row1, Column1, Phi1, Length11, Length21) gen_rectangle2(Rectangle1, Row1, Column1, Phi1, Length11, Length21)
a) Calibration 界面 1 图 7 标定界面
b) Calibration 界面 2
3) 加载标定板图像（注意文件路径不能够包含中文字符） ，如图 7 b)所示，标定过程中提 示某图像“检测出品质问题”不用移除，若提示某图像“提取标志点失败” ，则必须 移除，否则无法进行标定操作，这里将“确定”的图像设为参考位姿； 4) 点击“标定”，得到对应的摄像机内外参数，如图 8 a)所示；
”—“插入代码
”获得符合特征的区域，如图 11 b）和
a) 被测区域轮廓 1
b) 被测区域轮廓 2 图 11 被测区域图
c) 被测区域轮廓 2
5) 选用合适方法拟合，获得被测区域最小外接矩形，同时获得与水平偏转角度以及矩形 的长半轴和短半轴，如图 12 所示； 代码：smallest_rectangle2(SelectedRegions, Row, Column, Phi, Length1, Length2)
a) 图像灰度变化
b) 图像灰度一阶导数 图 1 图像灰度变化与导数
c) 图像灰度二阶导数
在传统边缘检测方法里， 基于一阶导数的边缘检测算子有 Robert 算子、 Sobel 算子、 Prewitt 算子等。
三、 实验器材
30mm 30mm 标定板； DH-HV1351UC USB 彩色数字相机(像素尺寸 5.2 5.2 m )； 三脚架；
尺寸测量和表面缺陷检测均可以通过边缘检测来实现。图像边缘是指其周围像素灰度后 阶变化或屋顶状变化的那些像素的集合，它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域， 基元与基元之间。它具有方向和幅度两个特征。沿边缘走向，像素变化比较平缓；而垂直于 边缘走向，像素变化比较剧烈，而这种剧烈可能呈现阶跃状，也可能呈现斜坡状。如图 1 所 示，边缘上的这种变化可以用微分算子检测出来，通常用一阶或二阶导数来检测边缘。不同 的是，一阶导数认为最大值对应边缘位置，而二阶导数则以过零点对应边缘位置。
单位：mm
面板矩形 1 实测长度 HALCON 计算长度 实测宽度 HALCON 计算宽度 12.50 11.5909 9 8.38801
面板矩形 2 17.40 16.3282 6.20 5.88846
面板矩形 3 12.40 11.9095 6.00 5.68633
3. 缺陷检测 缺陷标定的主要思路：以图中缺陷与矩形孔所成图像，减去其最大内接矩形，从而得到 缺陷图像。由于 HALCON 中内接矩形只能以垂直/平行于轴向，故以不考虑缺陷时，矩形孔 的最小外接矩形代替。 缺陷标定流程
5 返回该区域的补 complement ( Rectangle , 码 RegionComplement )
6 以新获得区域作 reduce_domain(Image000,R 为感兴趣区域选择 egionComplement, 原有区域 ImageReduced1)
7 阈值分割
threshold(ImageReduced1, Region2, 188, 255) connection(Region2, ConnectedRegions2)
摄像机标 定
提取边缘 轮廓
计算几何 参数
读取原始 图像
阈值分割
选用合适 方法拟合
图 4
尺寸测量流程图
(8) 测量缺陷几何参数：利用 HALCON 软件编写测量程序，流程如图 5 所示：
摄像机标 定
读取原始 图像
图像灰度 化
选定感兴 趣区域 （RIO）
阈值分割
边缘轮廓 提取
选用合适 方法拟合
计算几何 参数
5) 在标定助手代码生成界面点击“插入代码” ，将代码插入到程序窗口的结果，如图 8 b) 所示；
a) 摄像机标定结果 1 图 8 摄像机标定结果
b) 摄像机标定结果 2
6) 利用算子校正位姿，排除相机没有严格垂直安装对后续测量尺寸带来的干扰。 代码：set_origin_pose(CameraPose,0,0,0.00246,PoseNewOrigin) 2．尺寸测量： 1) 加载面板图像， 直接将图像拖放到 HALCON 软件中 （图像是灰度图像） ， 如图 9 所示； 代码：read_image (Image002, 'D:/huanglin/Image002.bmp')
图 5
尺寸测量与确定缺陷几何参数流程图
五、 数据记录
1．摄像机标定： 使用标定板图像进行标定 1) 打开 HALCON 软件，出现界面如图 6 所示；
图 6 HALCON 软件界面
2) 点击“助手 ”—“打开新的 Calibration”创建新的 Calibration，加载描述文件（注意文件路 径不能够包含中文字符） ，标定板厚度是 2.46mm，单个像元的宽和高都是 5.2um，焦 距默认值即可，如图 7 a)所示；