基于机器视觉的低对比度物体尺寸测量研究

工业零件的产品检测是保证零件质量合格最重要的环节.传统的接触式检测方法难以满足工业现场高效、高精度等需求,基于机器视觉的图像测量系统已广泛应用于检测产品的几何参数.非透明物体形成的高对比度图像的测量已经进行了大量的工作,针对透明物体形成的低对比度图像的研究相对较少.以直角棱镜为对象,开发了一种用于测量低对比度产品尺寸的...     

基于机器视觉的细水雾液滴尺寸测量与分析

为了满足科研与工程中对细水雾液滴尺寸测量的高精度低成本要求,对雾滴尺寸的机器视觉测量方法进行了深入研究.在自行建立的高压喷雾系统与雾滴采集装置上对细水雾液滴进行了采样,用显微镜及其CCD相机对雾滴样本进行了图像采集,用图像处理软件对采集的雾滴图像进行了处理与分析,测量并统计了5966个雾滴,得到了雾滴尺寸的频谱分布和累积分布以及雾滴平均直径和特征直径,将测量结果与相位多普勒粒子分析仪(PDPA)的测量结果进行了比较.结果表明,机器视觉方法町测量的最小雾滴直径约4.39 μm;机器视觉测量结果与PDPA测最结果相当接近,两种方法测得的细水雾液滴平均直径和特征直径的相对误差均在5%以内,雾滴尺寸均匀度指数的相对误差为0.27%.     

基于HALCON的双目立体视觉工件尺寸测量

为了实现对大批量生产工件尺寸的精密测量,该文基于双目立体视觉视差原理,设计了一种工件尺寸实时测量系统;系统通过两个工业数字摄像头实时采集工件不同角度的两幅图像,并基于机器视觉软件HALCON的HDevelop开发环境,对两幅图像进行相关预处理,获取感兴趣区域。提出一种基于canny的亚像素边缘检测、边缘细化、基于atukey权重函数的最小二乘法边缘拟合及边缘均匀取点算法获取精确的边缘特征点,并通过双目系统标定、极线约束与NCC相结合的立体匹配、世界坐标转换、几何计算相结合的非接触式双目视觉方法进行尺寸测量。通过大量实验证明,该方法可有效地获取工件特征点的三维坐标值,不借助外部测量仪器实现工件关键尺寸的高精度实时检测,检测精度达±0.2mm以上,简单快捷,具有较好的准确性和实时性。     

基于机器视觉的圆孔尺寸测量系统研究

针对常见的圆形目标检测,开发了一套基于机器视觉技术的圆孔尺寸测量系统,采用混合噪声滤波、模糊和遗传边缘检测方法从采集的零部件图像中,提取出圆孔图像的边缘,通过插值圆度检测方法,精确测量出圆孔的半径、面积等特征参数。测试表明,测量系统的平均值误差为0.010 5 mm,远远低于人工测量的平均值误差0.027 3 mm,能够满足工业应用中的精确性要求。     

基于机器视觉的西林瓶尺寸检测

在西林瓶生产过程中,尺寸是一项重要的产品质量判断标准,与传统的西林瓶尺寸人工检测方法相比,基于机器视觉的自动检测具有巨大优越性。为实现西林瓶尺寸的检测,提出了一种基于机器视觉的西林瓶尺寸检测方案,设计了系统的图像采集和背光源照明方案,通过中值滤波对图像进行去噪,利用对图像像素点的运算算法,对图像的灰度进行了校正变换,增强图像的对比度,采用Canny算子成功提取西林瓶边缘,在HALCON平台下实现了西林瓶尺寸测量。设定系统标定方法并选取15个2mL样品西林瓶进行测试,结果表明,该方法对西林瓶尺寸检测快速准确,边缘量化精度达到了亚像素级别,检测精度为0.02mm,满足西林瓶生产的参数测量精度要求,为工业生产产品尺寸的自动检测提供了一种有效的新途径。     

双目视觉用于鱼苗尺寸测量

为了有效地提高鱼苗尺寸测量的效率及精度,搭建了平行式双目立体视觉系统。根据双目视觉原理,首先基于改进后的由多组同心圆构成的标定板对双目视觉测量系统进行定标;然后利用Harris角点提取算法获取鱼苗图像的关键特征点,并基于归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)立体匹配算法对关键特征点进行匹配,提取坐标数据;最后根据坐标数据进行计算,得到鱼苗的空间坐标,实现对鱼苗尺寸的精确测量。结果表明,由所搭建的平行式双目立体视觉系统测量的相对误差在8%以内,为双目视觉应用于鱼类养殖业的可行性提供了依据。     

基于机器视觉的软包装边缘测量及纠偏系统

针对软包装带材在运动过程中易发生跑偏现象的工程背景,设计了一种自动测量与纠偏系统。介绍了系统组成和纠偏原理,系统采用机器视觉实时采集带材边缘图像,用直方图修正方法修正图象灰度,通过增强对比度突出图像中的带材边缘特征,用基于一阶微分的边缘检测方法实现边缘识别及判定边缘位置,运用FUZZY+PID相结合的控制模型实施纠偏控制;实验结果表明,采用LED光源和Microvision数字摄像机,在200 m/min中等车速和纠偏机构速度10 mm/s条件下,系统纠偏精度在±0～±1 mm之间,稳态误差小,相对误差小,能够满足软包装带材生产过程中的纠偏要求。     

基于机器视觉的农田作物行检测

为了快速有效地提取作物行,提出了基于机器视觉的农田作物行检测方法.图像预处理过程中,用中心线检测算法代替垂直投影法获得作物行信息;直线检测中提出了一种基于随机方法的新算法.该算法首先在由图像定位点构成的数据空间中随机选取两个不同点,这两点决定一条直线;然后在一定的距离容忍度下,得到一个沿直线方向的条形区域,并在此区域内搜索定位点的个数;最后根据阈值规则,判断该直线的真实性.针对大量不同生长时期、不同光照条件下麦田图像的处理,结果表明,一幅图像的处理时间约为120 ms,能够快速准确地提取作物行.对比该算法与霍夫变换和随机霍夫变换,证实了它具有节省内存、速度快、抗干扰等优点.     

基于机器视觉的移动工件抓取和装配的研究

针对工业生产线上某产品上下盖自动装配的问题,运用运动控制理论与机器视觉相结合,搭建了一套模拟工业生产线产品装配系统。首先利用工业相机对进入视场的工件进行单帧图像采集,获取图像数据;然后利用OpenCV对数字图像进行处理,包括中值滤波、阈值分割、孔洞填充、边缘提取来获取数字图像的特征;之后通过质心法结合矩形拟合计算出工件的质心坐标和偏转角度;最后引导六轴机械臂抓取产品的时候能根据图像处理结果进行纠偏和补偿。该系统采用平面棋盘格标定板对工业相机进行了标定,并且在线进行了验证,实验结果表明,工件抓取和装配成功率为100%,满足工业现场的装配精度要求。     

大尺寸工件视觉测量中的图像拼接方法

为提高大尺寸工件机器视觉测量精度,提出一种基于坐标变换的图像拼接方法,并给出该坐标变换方法的解算模型及求解方法,分析了局部测量误差、重叠区域公共点个数等对坐标变换精度的影响,得到了最佳拼接条件,并通过实验对其进行了验证。实验结果表明,该方法简单易行、结果可靠,对存在平移、旋转以及尺度缩放的图像都具有良好的效果,能有效地解决采用机器视觉进行大尺寸工件精确测量时的坐标归一化问题。     

Roll angle measurement based on common path compensation principle

We propose a novel and compact roll angle displacement measurement method based on collimated laser position measurement and the common path compensation principle. The principles of the roll angle displacement measurement and the common path compensation are analyzed. The feasibility of the measurement method is verified, and the experimental results revealed a linear correlation coefficient of 0.99995 between the relative displacement of the measuring beam spot and the angular displacement. Furthermore, the theoretical measurement resolution is 0.013  arcsec. To test the performance of the compensation, a series of experiments, including one system stability experiment and two different environmental interference experiments, were performed. The experimental results indicated that the standard deviations of the measuring beam spot’s angular drift were improved by 82.6–87.2%. Thus, the stability of the system and the measurement resolution were improved.     

基于机器视觉的表面粗糙度测量与三维评定

表面粗糙度的测量与评定一直是机械行业的重要课题。提出了一种基于机器视觉检测工件表面粗糙度的方法。首先利用显微镜获取端铣、刨、车不同等级下工件表面的序列图像,采用方差聚焦测度算子对序列图像中的每一个点进行高度计算;然后再利用高斯插值法计算出微观物体表面的准确高度,重构其表面微观形貌;最后计算出各个工件表面的三维粗糙度。通过对实验数据的分析和讨论,可以确定出表面均方根偏差Sq、表面偏斜度Ssk和表面峰密度Sds这三个参数,它们是常用地对工件表面粗糙度进行评价的可靠参数,可为以后三维粗糙度体系的科学建立提供依据。     

Non-contact measurement of angle of view between the inspected surface and the thermal imager

The angle of view between inspected object and thermal imager influences the values of temperature measured by infrared thermography. This happens because the emissivity depends on the angle of radiation, and because the apparent temperature measured is influenced by that angle of view combined to thermal imager’s field of view. Therefore, it is necessary to know the angle of view during thermographic inspection, which is generally not feasible due to safety reasons. This paper develops a method of measuring the angle of view with no contact with the inspected object, by employing laser distance meters, commonly available in the market.     

基于CCD尺寸测量中图像边缘退化及恢复技术研究

针对直边衍射效应造成的图像边缘退化问题,建立边缘退化模型。从菲涅尔直边衍射理论出发,基于信号与系统理论的图像边缘退化数学描述方法,分析了造成图像边缘退化的原因。通过分析不同光源波长和成像物距下直边衍射强度分布曲线的特点,构造简单函数实现衍射光强分布的近似,进而得到退化系统传递函数;利用退化系统传递函数构造滤波器对获取图像的边缘进行恢复,从而提高尺寸测量精度。实验结果表明:经边缘恢复方法校正后的测量结果误差约为0.02 mm,相对未校正数据的测量结果误差减小0.04 mm,提高了尺寸测量精度。     

基于机器视觉的轴偏角归一化检测系统

在复杂的测控、发射、跟踪等系统的制造和使用中，分系统或部件间的安装位置偏差会影响控制、跟踪、发射的精度和系统其他指标测量结果的准确性，因而需要进行测量和校正。提出了基于视觉图像定位光斑中心的轴偏角测量方法，并基于LABVIEW虚拟仪器平台构建了机器视觉测角系统。以某大型武器系统为测试平台，对不同属性的轴(如发射轴、瞄准轴、激光指示器轴、制导中的测量基线等)进行归一化测量和校准，得到了满意的效果。     

机器视觉精密测量系统研究

微小孔系的精密测量用传统的手段是难以实现的。以机器视觉为基础,结合计算机图像处理技术可完成这类测量任务。介绍了基于机器视觉的孔系精密测量系统的硬件组成和图像处理算法。以所提出的识别弦端点来确定图像圆心坐标的算法对500根弦的中点坐标进行滤波处理,可使识别误差达到亚像素级。圆心坐标在X和Y方向的标准差均小于4μm,孔系间角度测量标准差小于3″。     

基于Hough变换的金刚石颗粒测量方法研究

针对金刚石颗粒图像分析时的颗粒边缘非闭合性问题,本文提出了一种基于Hough变换的金刚石颗粒测量新方法。该方法首先对图像进行形态学去噪、平滑滤波和Canny边缘检测等预处理,得到金刚石颗粒图像的初始边缘曲线,然后采用Hough变换提取边缘曲线的直线特征,并通过极径和极角对多个直线特征进行判断和图形识别,得到确定的金刚石颗粒边缘轮廓,最后对得到的边缘轮廓进行拟合,测量出金刚石颗粒的粒径、椭圆度和圆度等参数大小。该方法在VC+ 环境下,用OpenCV编程技术对其进行了实验验证,结果表明：该方法可以准确快速地测量出金刚石颗粒特征参数,为金刚石颗粒的等级评定提供了技术支持。