基于机器视觉的零件尺寸测量装置的设计

夏建春，陆旭明，高兰

（常州纺织服装职业技术学院，江苏 常州 213164）

1 测量原理与标定

图像测量技术不同于其它测量方法的最主要特点，是图像测量时由于在成像过程中被测要素会全部反映在同幅图片中，因此各几何元素之间的相对位置关系不会发生变化。

当相机焦距固定时，那么图像的尺寸由被测物体的尺寸和镜头与被测物之间的距离共同决定。反之，如果图像中的尺寸确定了，被测物体的尺寸也就能确定。一般在测量时，镜头与被测物之间的距离L的长度可以通过标定的方法消除，即图像尺寸直接表示成被测物体的尺寸。在图像中，图像中的尺寸往往使用像素进行表示的。标定就是指确定像素点之间的长度。相机标定的方法大致可分为传统标定法、自标定方法两类。本文主要采用的是传统相机标定方法，将相机固定住。相机与被测物体之间的距离也被固定下来。采用一个标定物进行图像的采集。标定物的尺寸参数都要固定，那么得到的图像就可以进行标定了，这样就换算出单位像素表示的长度和面积。

2 测量系统的硬件组成

测量系统是模拟的人的视觉目测工件尺寸的，对于一个人目测一件物体时，需要眼睛去看，然后大脑进行分析。因此其基本结构中，被测对象所处的背景应简单，光照条件较好。摄像机进行图像采集，然后将图像传送给计算机进行处理。这里摄像机就是模拟人眼睛的作用，而计算机则是模拟人大脑的作用。在这里相机作为眼睛的作用是至关重要的。

本文采用的相机是爱国者DLCW-L130万高清晰彩色工业相机，这款工业相机是由华旗数码技术实验室最新开发的，高速USB2.0接口和大面阵CMOS图像传感器组成的高分辨率彩色数字摄像机。该产品全面兼容MICROSOFT WINDOWS所有应用环境。相机为即插即用型设备，用数据线将相机和计算机直接进行连接。那么驱动程序会将图像数据装载在计算机内存中，只要解读内存数据就可以得到图像数据了。

从相机的基本参数来看，130万像素对于测量精度要求较高的场合是不够的，但是一般测量还是可以满足的。

3 算法的实现和软件的设计

本文针对的工件物体的主要尺寸是通过图像数据的分析得到的。

图像的采集是将空间的物体转换成二维平面表示，将图像信号转换成数字信号，那么计算机就能够进行处理了。

首先进行的是图像的切割处理，本文采用的工业相机的视角较大，整个图像包括了许多不需要的数据，本文的兴趣区域只集中在中间特定的区域范围内，因此，可以将不感兴趣的区域进行切除。这里，本文就采用了直接删除的方式可以将图像缩小成800*600的图像数据，从而大大减少了数据运算量。

本文的目的是为了进行尺寸的测量，因此本文是不需要图像信息的。这里采用灰度图进行图像的表示。为了将目标图像转换成灰度图，采用的方法很多，本文采用了如下公式：

滤波是为了让图像减小噪声的干扰，本文采用的滤波方法为中值滤波，采用的滤波模板为3*3的方式。中间的为对象像素点，该点的8-邻域的数据与本身共9个数据进行排列，取中间的值作为目标像素点的值进行赋值。运算完成，模板移动，完成下一个像素点的赋值。

然后就需要进行图像分割了，图像分割是将目标物体与背景分割开，是对目标物体运算的最直接方式，也是极其重要的过程。图像分割的方法很多，本文主要采用的是阈值分割的方法。 即 g（x,y）=

T即为阈值，通过这种方式就将目标物体分割开。阈值的选择往往是需要文献关注的焦点，本文由于目标特征明显，环境简单。因此阈值是直接赋予的，在测试时，根据环境的不同，采用程序的滑动条进行阈值的修正。

图像分割完成之后，就可以进行工件尺寸的计算了。根据第二节的内容可知，这里只需要进行像素数据的统计工作。程序流程中，工件的尺寸数据分成三个模块分别进行统计计算。第一个模块是工件的面积，本文直接进行像素点的统计。

第二个模块是工件的周长，这里的周长数据计算可以根据边缘数据进行计算。求取边缘的模板很多，比较常用的梯度算子模板包括有 Roberts模板、Sobel模板、Laplacian模板等。本文求取周长采用的8-邻域跟踪算法。

图像中的任一点总有8个点和它相邻，即8邻域点。如设定目标点正上方的点为0邻域点，按逆时针方向8邻域点分别标为0邻域点、1邻域点、… …、7邻域点。它们相对目标点的 坐 标 分 别 为 (0，-1)、(-1，-1)、（-l，0)、(-1，1)、(0，1)、(1，1)、(1，0)、(1，-1)。 那么主要算法如下：①获取二值图像；②对图像数据进行扫描；③找到第一个点（当像素数据从0变为1时，就认为是第一个点），记录点的位置数据；④开始找边缘，初始方向为3，找到边界点则方向-2，否则+1，找到的目标点像素数据改为2，当找到的目标点为第一个点时，结束。判断边缘像素点数是否处于模切片边缘长度区间，如是则目标个数+1；⑤继续下一目标的搜索，重复（3）、（4）直到图像数据全部扫描完成。

通过8-邻域跟踪就将周长数据统计出。

第三个模块是边长计算，边长的计算往往可以采用hough变换的方式，通过hough变化将同一直线上的像素统计出来，从而可以得到边长数据。本文采用的方式是根据第二模块周长统计而来。根据8-邻域的观点可以认为，边与边交界处是图像像素邻域方向突然变化的地方，因此在第二模块计算边缘时，同时记录方向数据。方向不变的可以认为是同一边，方向突变，那么就要下一个边的统计。

4 结语

本文主要设计的是一套基于视觉图像的检测装置，在相机的基本条件下满足了一半测量的要求。同时，该装置主要是进行的固定测量，如果需要在实际应用中进行动态测量，那么最关键之处还在于如何进行标定。同时，由于被测物体往往都是三维的。因此测量时，需要不断的调整视觉位置以正对的被测物，这就需要机械手的配合。