圖像處理技術(shù)在零件尺寸測量中的應(yīng)用

1、 本科畢業(yè)設(shè)計（論文）開題報告 題目名稱： 圖像處理技術(shù)在零件 尺寸測量中的應(yīng)用 題目類型： 畢業(yè)設(shè)計 學生姓名： 天意梟雄 專 業(yè)： 機械電子工程 學 院： 機械工程學院 年 級： 2012級 2016年3月5日一、選題背景、研究意義及文獻綜述1、選題背景機械零件幾何形狀和尺寸的高精度測量一直是工業(yè)生產(chǎn)和科學研究的重要部分。機械零件幾何形狀和尺寸其檢測精度和速度會直接影響著生產(chǎn)效率和產(chǎn)品的質(zhì)量，檢測結(jié)果則是對生產(chǎn)過程進行控制的重要指標，對于機械零件幾何形狀和尺寸的檢測主要包括:機械零件的結(jié)構(gòu)尺寸、機械零件外形輪廓以及機械零件的位置公差等。對傳統(tǒng)的機械零件幾何形狀、尺寸檢測手段主要有卡尺、量規(guī)

2、、萬能工具顯微鏡、輪廓儀等，然而卡尺、量規(guī)等最常見也最基本的檢測工具測量精度不高;萬能工具顯微鏡、輪廓儀等專用類檢測儀器不僅價格昂貴而且使用起來很復(fù)雜。隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展和進步，特別是一些現(xiàn)代化的機械加工檢測產(chǎn)業(yè)，對機械零件尺寸測量的精度和速度要求越來越高，這些傳統(tǒng)的檢測手段很難完全滿足現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展需求1。2、研究意義 與傳統(tǒng)測量手段相比，圖像測量技術(shù)具有以下優(yōu)點: 1、由于光的傳播速度極快，圖像測量不僅適用于靜態(tài)測量，也適用于動態(tài)測量。2、由于光路系統(tǒng)可以獲得很高的信號放大率，因此測量的準確度非常高，通過選擇合適的縮小或放大鏡頭，可以對不同尺寸大小的工業(yè)零件進行測量，極大地擴大了測量

3、范圍，靈活性得到了極大提高。3、圖像測量技術(shù)采用了“圖像”這種信息含量非常豐富的載體，同時以數(shù)字圖像處理技術(shù)為理論基礎(chǔ)，大大增強了它對復(fù)雜結(jié)構(gòu)和異形曲面的測量能力?？傊?，圖像測量技術(shù)測量精度高，靈活性好，動態(tài)范圍大，高效，經(jīng)濟，無須配置復(fù)雜的機械運動裝置，對環(huán)境也沒有特殊的要求，非常適合于一些傳統(tǒng)測量手段無法實現(xiàn)的現(xiàn)場使用。除此之外，圖像測量技術(shù)還能夠代替人工在不安全的環(huán)境中完成測量任務(wù)，達到無接觸檢測的目的。所以對圖像檢測方法的探討和研究，具有十分重要的理論及現(xiàn)實意義2。3、文獻綜述 隨著數(shù)字技術(shù)、光電技術(shù)及計算機技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了一種新的檢測技術(shù)，我們稱之為圖像測量技術(shù)。圖像測量就是檢測被

4、測對象時，把圖像當做檢測和傳遞信息的手段或載體加以利用的測量方法，其目的是從圖像中提取有用的信號，它是以現(xiàn)代光學為基礎(chǔ)，融計算機圖像學、光電子學、計算機視覺、信息處理等科學技術(shù)為一體的現(xiàn)代檢測技術(shù)。圖像測量技術(shù)的測量原理是通過對被測物體圖像邊緣的處理和計算從而獲得物體的幾何尺寸參數(shù)，實現(xiàn)對物體的精確測量3。3.1圖像測量技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展狀況3.1.1國外發(fā)展狀況國外對圖像測量技術(shù)的研究早于中國。比如美國、日本、德國等發(fā)達國家在上世紀60年代已經(jīng)開始著手對圖像測量技術(shù)進行研究。但隨著計算機技術(shù)、光學技術(shù)、傳感器技術(shù)、信息技術(shù)的發(fā)展，直到上世紀90年代，圖像測量技術(shù)才逐漸成為一個研究熱點。圖像測量

5、技術(shù)的發(fā)展與CCD攝像器件技術(shù)的發(fā)展有很大關(guān)系。CCD在國外問世于上世紀70年代，隨著CCD攝像器件制作工藝的不斷改進，圖像測量技術(shù)的發(fā)展也日新月異。目前，許多科研機構(gòu)將CCD攝影器件及光學儀器結(jié)合一塊應(yīng)用于圖像測量技術(shù)中。比如瑞士Hauser公司研制的H602型光電測量投影儀，該投影儀是在普通投影儀的基礎(chǔ)上，加上計算機處理系統(tǒng)及高精度光柵定位系統(tǒng)，以CCD攝影器件作為光電瞄準頭，進行動態(tài)瞄準和采樣，從而實現(xiàn)了測量的高精度和高效率。瑞典Johansson公司制作的三坐標測量儀，該設(shè)備采用面陣CCD攝影器件作為光電接收器件，用計算機進行非接觸圖像處理，從而來實現(xiàn)快速的圖像處理和自動測量任務(wù)。美國

6、OGP公司利用變焦技術(shù)研制的一款圖像測量系統(tǒng)，該圖像測量系統(tǒng)可實現(xiàn)隨時對系統(tǒng)進行標定，且測量精度很高。日本三豐公司研制的三坐標CNC圖像測量機，可以實現(xiàn)對形狀復(fù)雜的零件進行高精度測量。雖然，圖像測量技術(shù)的研究已經(jīng)取得了很大成就，但是，在時代對制造技術(shù)和測量技術(shù)提出的要求越來越高的情況下，顯然現(xiàn)在對圖像測量技術(shù)的研究還遠遠不夠。未來圖像測量技術(shù)應(yīng)朝著以下方向研究:1、圖像測量技術(shù)必須朝著高精度化、高效率化方向發(fā)展。2、圖像測量技術(shù)需朝著實時在線測量方向發(fā)展。3、圖像測量技術(shù)需朝著復(fù)雜零件外形測量方面發(fā)展2。3.1.2國內(nèi)發(fā)展狀況 圖像測量技術(shù)我國是從上世紀80年代中期開始研究的，當時西安交通大學

7、的蔡元龍教授成立了圖像處理實驗室，形成了一支穩(wěn)定的專業(yè)研究隊伍。但到90年代才開始得到重視。90年代末，隨著半導(dǎo)體技術(shù)、光學、電學、圖像學等技術(shù)的發(fā)展及計算機性能的快速提高，我國在圖像測量方面的研究進入了一個新的階段。上世紀80年代，我國最典型的應(yīng)用是使用線陣CCD進行物體長度的在線測量，比如對鋼管半徑的測量，但由于每個像素的間距不可能太小，所以精度比較低。 到了90年代，我國圖像測量技術(shù)的研究領(lǐng)域已經(jīng)十分廣泛，比如在圖像處理與模式識別、工業(yè)圖像分析與檢測、醫(yī)學圖像分析與處理、文字識別與處理、目標跟蹤、人的身份識別等領(lǐng)域開展了大量的研究。 90年代末，我國圖像測量技術(shù)取得了重大成績。比如，圖像

8、式顯微測量系統(tǒng)被哈爾濱工業(yè)大學精密測控技術(shù)研究所研制成功，該系統(tǒng)采用亞像素細分技術(shù)和電子準星瞄準技術(shù)，實現(xiàn)了被測目標圖像邊緣輪廓的全自動瞄準和定位，通過圖像識別技術(shù)實現(xiàn)二維坐標的全自動讀數(shù)和檢測，同時該系統(tǒng)采用擴展二步尋優(yōu)法實現(xiàn)被測目標圖像的自動調(diào)焦。該檢測系統(tǒng)具有以下優(yōu)點:1、該檢測系統(tǒng)具有瞄準快、測量精度高等特點，比如，被測目標只要進入CCD的視場便可完成對目標的瞄準和測量，同時可以避免由于調(diào)焦不準所帶來的瞄準誤差。2、該檢測系統(tǒng)可以直接對小尺寸工業(yè)零件幾何尺寸參數(shù)進行測量，比如鋼絲半徑、齒輪及齒形參數(shù)、汽車微型管件幾何參數(shù)、薄壁零件的幾何厚度等。3、該檢測系統(tǒng)具有自動保存數(shù)據(jù)、故障診斷、

9、記錄檢索、統(tǒng)計分析、圖像顯示等多種功育旨。 進入21世紀，我國的圖像測量技術(shù)的研究進入了一個快速的發(fā)展期，涉及到的領(lǐng)域也越來越廣泛，比如，在幾何參數(shù)測量、復(fù)雜微型零件精密測量、航空航海遙感測量等領(lǐng)域都有圖像測量技術(shù)的應(yīng)用。 總之，我國的圖像測量技術(shù)二十多年來取得了很大的成績，但相當一部分研究還主要集中在圖像處理本身理論及算法的改進上，實際工程的研究成果還比較少，特別是在制造自動化領(lǐng)域的應(yīng)用理論和應(yīng)用技術(shù)的研究還不夠多2。3.2圖像測量技術(shù)在機械檢測中的應(yīng)用 一般來說應(yīng)用于機械檢測的圖像測量大體分為三種情況:尺寸測量、表面質(zhì)量檢測、目標分類與識別，具體如下: 1、尺寸測量尺寸測量是圖像測量最早開

10、始的研究方向，也是圖像測量技術(shù)研究和應(yīng)用的最重要應(yīng)用領(lǐng)域。國內(nèi)外很多公司和研究機構(gòu)都對于基于圖像處理的尺寸測量有較成熟的研究成果，并且應(yīng)用于現(xiàn)實的工業(yè)生產(chǎn)中，有些公司還有系列化的圖像檢測儀器面向市場。 2、表面質(zhì)量檢測 對于機械零件的表面檢測的主要內(nèi)容包括機械零件的材質(zhì)、機械零件表面的紋理。以及機械表面的毛刺、劃痕、磨損等精度參數(shù)。但是由于機械零件的材料不同在攝像過程中零件表面的反射方向復(fù)雜、存在陰影現(xiàn)象，對圖像的質(zhì)量又比較大的影響，不僅如此在實際的檢測操作中鏡頭與工件相對位置很難把握。因此對于圖像檢測技術(shù)應(yīng)用于機械零件表面質(zhì)量的檢測雖然也有相關(guān)的研究成果，但是總體看來想要應(yīng)用于工業(yè)現(xiàn)場還是存

11、在比較大的困難，特別是對于復(fù)雜曲面或特殊材料零件表面需要對檢測理論和檢測方法進一步的創(chuàng)新完善。 3、目標分類與識別 對特定目標物體的分類與識別也是圖像檢測技術(shù)研究的熱點之一，一般來說物體識別可以分為二維特征識別和三維特征的識別。機械零件的識別基本上都是基于二維識別的，通常都是通過對機械零件外形輪廓模型的建立然后通過各種匹配算法從真實的圖像中找到出物體最相似的目標。二維識別一般用于識別遠距離的物體或者在場景中穩(wěn)定的位置的物體的識別，在工業(yè)現(xiàn)代化的分揀識別領(lǐng)域有很廣泛的應(yīng)用。三維識別主要是通過物體的灰度圖或通過三維圖獲取實際場景中的信息來識別物體的三維結(jié)構(gòu)特征，主要的研究應(yīng)用于指紋識別、人臉識別、

12、車牌識別等新興領(lǐng)域4。3.3圖像處理技術(shù)未來的發(fā)展方向 (1)高分辨率、超高速、多媒體化、立體化、標準化和智能化方向發(fā)展。 (2)圖形與圖像相結(jié)合，朝著多維成像的方向發(fā)展。 (3)硬件芯片的開發(fā)研究，由于目前尚沒有統(tǒng)一的國際標準，圖像處理硬件芯片不能進行批量化生產(chǎn)，若能夠批量生產(chǎn)，則使之應(yīng)用更方便。 (4)新算法和新理論的研究。近年來，在圖像處理領(lǐng)域提出了一些新的理論與新的算法，如分形幾何、小波分析、遺傳算法、形態(tài)學等等。3.4零件尺寸測量系統(tǒng)的設(shè)計圖像測量系統(tǒng)的硬件主要由攝影器件CCD、圖像采集卡、計算機、照明系統(tǒng)、工件測量臺、攝影器件CCD支架及調(diào)整結(jié)構(gòu)組成。根據(jù)測量流程，圖像測量系統(tǒng)可分

13、為圖像獲取、圖像預(yù)處理、圖像邊緣檢測、圖像幾何尺寸測量等主要環(huán)節(jié)。其中圖像獲取環(huán)節(jié)主要利用攝影器件CCD,圖像采集卡完成對被測量目標的圖像采集任務(wù);圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)主要是利用噪聲濾波算法對采集的目標圖像進行濾波處理，本文是利用一種改進的混合噪聲濾波算法對被采集的目標圖像進行濾波降噪;圖像邊緣檢測環(huán)節(jié)主要是利用一些邊緣檢測算子完成對目標圖像的邊緣檢測，以得到清晰的邊緣輪廓線，本文是利用一種改進的模糊圖像邊緣檢測算法來完成對目標圖像的邊緣檢測;圖像幾何尺寸測量環(huán)節(jié)主要是根據(jù)一些特定算子完成對目標圖像幾何尺寸的測量，本文首先針對圓形工業(yè)零件，采用重心法和插值法完成了對圓形工業(yè)零件幾何半徑的測量;其次針

14、對矩形零件，用掃描法完成了對矩形零件長和寬的測量2。3.5圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計3.5.1圖像的預(yù)處理 圖像的預(yù)處理圖像預(yù)處理也可稱為圖像降噪。工業(yè)設(shè)備中策噪音一般分為為高斯噪音、脈沖噪音和椒鹽噪音等三類。脈沖噪聲是只含有隨機的白強度值（正脈沖噪聲）或黑強度值，椒鹽噪聲是含有隨機出現(xiàn)的黑白亮度值，而與以上兩類噪音相比，高斯噪音由于帶有高亮度服從高斯或正太分布噪音，而其正是影響到絕大多數(shù)工業(yè)領(lǐng)域幾何尺寸測量的干擾因素，因此除去高斯噪音一直是幾何尺寸測量的難題68。 常用的降噪算法有均值濾波、中值濾波和高斯濾波等。為了選擇適合本文的算法，分別采用三種降噪算法進行圖像處理，其結(jié)果如圖1所示，其中均值濾波

15、和中值濾波的濾波窗口均為3×3。從圖1中不難看出，均值濾波導(dǎo)致圖像的邊緣變得比較模糊，這會給邊緣檢測帶來不利影響。而中值濾波和高斯濾波的處理效果對本文效果接近10?？紤]到中值濾波的效率較高斯濾波高，所以本文采用中值濾波進行降噪處理。 a)原圖像 b)均值濾波后圖像 c)中值濾波后圖像 d)高斯濾波后圖像 圖1 原圖像及三種降噪算法處理后圖像3.5.2圖像邊緣檢測 首先對Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等一些常用的經(jīng)典圖像邊緣檢測算法進行了討論、研究，分析了各種經(jīng)典圖像邊緣檢測算法的優(yōu)缺點。各算法圖像邊緣檢測如圖2所示。 a)經(jīng)Robert算子后的工

16、業(yè)零件圖 b)經(jīng)Sobel算子后的工業(yè)零件圖 c）經(jīng)Prewitt算子后的工業(yè)零件圖 d)經(jīng)Canny算子后的工業(yè)零件圖圖2 各算法圖像邊緣檢測 從以上幾種邊緣檢測算子的邊緣檢測結(jié)果可以看出，Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子這三種算子提取的圖像邊緣連續(xù)性較好，但提取出的圖像邊緣比較粗，一般在兩個像素以上;Canny算子提取出的圖像邊緣比較細，且定位精度高，但有一些多余的偽邊緣像素點存在1113。3.5.3零件二維幾何參數(shù)測量 測量圓形零件幾何參數(shù)，可用重心法、插值法; 針對矩形零件，用掃描法可對矩形零件長和寬的測量1415。所謂掃描法矩形檢測48，就是按照從下到上，從左到右

17、的掃描方式，找到矩形圖像的最左邊和最右邊像素點的坐標，對橫坐標進行運算得到矩形的長度，找到最下邊和最上邊得像素點的坐標，對豎坐標進行運算得到矩形的寬度。下面用掃描法對矩形墊片的長度和寬度進行檢測。 圖3 矩形墊片圖 圖4 矩形墊片邊緣輪廓圖 表1矩形墊片零件測量結(jié)果測量對象標定值測量結(jié)果（像素）測量結(jié)果（毫米）矩形零件的長0.0795205.81216.362矩形零件的寬205.91716.2913.5.4測量系統(tǒng)誤差分析(1)CCD因素 CCD攝像機是測量系統(tǒng)的關(guān)鍵部分，其精度直接影響著最終測量結(jié)果的精度。CCD攝像機所產(chǎn)生的誤差，主要由光學誤差、機械誤差和電學誤差等構(gòu)成。(2)環(huán)境因素主要

18、由照明光源隨時間變化，溫度場的變化，振動電壓波動的影響。(3)減小誤差的方法1）采用具有良好溫度特性的CCD攝像機，保持均衡的環(huán)境溫度和較小的內(nèi)部熱源3。2）適當?shù)臏p震隔離方法。3）對零件進行前期處理。二、研究的基本內(nèi)容，擬解決的主要問題1、研究的基本內(nèi)容 零件尺寸測量包括圖像采集、圖像預(yù)處理、特征提?。ㄟ吘墮z測）和參數(shù)測量等內(nèi)容。圖像采集重在獲取高質(zhì)量的圖像，圖像預(yù)處理可以抑制噪聲，增強對比度，從而改善源圖像的質(zhì)量，特征提取和參數(shù)測量重在獲得尺寸等參數(shù)。攝像機等硬件和圖像處理算法等程序共同構(gòu)成了圖像尺寸測量系統(tǒng)，在這個平臺上完成尺寸測量工作。2、解決的主要問題(1)圖像采集系統(tǒng)的設(shè)計(2)圖

19、像噪聲濾波算法設(shè)計(3)圖像邊緣檢測算法設(shè)計(4)零件尺寸參數(shù)測量算法設(shè)計(5)零件尺寸測量及誤差分析3、 研究步驟、方法 (1)收集整理項目相關(guān)資料；認真領(lǐng)會設(shè)計任務(wù)，調(diào)研、查閱20篇以上的文獻，外文資料的整理，翻譯2萬字符左右的外文資料。(2)確定零件尺寸測量系統(tǒng)總體方案。(3)設(shè)計零件尺寸采集系統(tǒng)、圖像處理系統(tǒng)。(4)零件尺寸測量及誤差分析。四、研究工作進度 （1）2016年2月22日-2016年3月4日（第1-2周）：收集整理項目相關(guān)資料；認真領(lǐng)會設(shè)計任務(wù)，調(diào)研、查閱20篇以上的文獻，外文資料的整理，翻譯2萬字符左右的外文資料。 （2）2016年3月7日-2016年3月11日（第3周）

20、：收集、分析、整理文獻資料，書寫開題報告。并作開題報告答辯準備。 （3）2016年3月14日-2016年3月18日（第4周）：開題報告答辯。 （4）2016年3月21日-2016年3月25日（第5周）：確定零件尺寸測量系統(tǒng)總體方案。 （5）2016年3月28日-2016年4月8日（第6-7周）：零件尺寸采集系統(tǒng)的設(shè)計。 （6）2016年4月11日-2016年5月6日（第8-11周）：零件尺寸圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計。 （7）2016年5月9日-2016年5月13日（第12周）：零件尺寸測量及誤差分析。 （8）2016年5月16日-2016年5月27日（13-14周）：撰寫畢業(yè)論文，提交相關(guān)資料，準備

21、畢業(yè)設(shè)計答辯。 （9）2016年5月30日-2015年6月3日（第15周）：論文評審。 （10）2015年6月6日-2015年6月10日（第16周）：進行畢業(yè)設(shè)計答辯。5、 參考文獻1楊益.基于圖像處理的機械零件幾何尺寸檢測方法研究D:碩士學位論文.四川:西華大學，2011.2吳德剛.基于圖像處理的零件二維幾何尺寸測量算法研究D:碩士學位論文.鄭州：鄭州大學，2011.3王俊杰.基于圖像的尺寸測量算法研究D:碩士學位論文.鄭州：鄭州大學，2013.4王勇博.用數(shù)字圖像處理技術(shù)測量幾何尺寸的方法研究J.電子世界.2012,(4):67.5許二寧.基于圖像處理技術(shù)的小零件尺寸檢測系統(tǒng)開發(fā)D:工程碩士學位論文.上海：華東理工大學，2013.6鄧小峰.基于機器視覺的零件識別和測量系統(tǒng)研究D:碩士學位論文.南京：南京航空航天大學，2014.7韋飛云.大尺寸物體測量方法國內(nèi)外研究現(xiàn)狀J.科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2016,(3)：123.8馬艷娥，張波濤，高磊，王紅紅.基于圖像處理的零件尺寸測量研究J.電子測試，2011，(8)：3941.9王永皎，郭力爭.基于圖像處理技術(shù)的尺寸測量中邊緣定位算法N.信陽師范學院學報.2014-1.10劉國陽.基于機器視覺的微小零件尺寸測量技術(shù)研究D:碩士學位論文.哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學，2014.11 Ling Li, Meng Gong ,