基于机器视觉的双金属铸件圆孔测量方法*

党长营 贾立功 曾志强 杜文华

(①中北大学机械工程学院，山西 太原030051；②中北大学先进制造技术山西省重点实验室，山西 太原 030051)

随着科学技术的发展，孔类零件成为制造工业中的典型零件，它们与其他零件通过轴孔配合的形式联接在一起，最终组成了具有各种复杂功能的产品[1-2]。同时，众多行业对金属材料综合性能的要求越来越高。单一材料已达不到实际的使用要求。例如：采用铜/钢双金属复合材料替代单一的纯铜或铜合金是很好的选择。铜/钢双金属复合材料节约了大量的贵金属铜，大幅度地降低了成本，并且充分发挥了铜优异的减摩性和钢强度高的性能，提高了铜/钢复合工件的综合力学性能[3]。

但是双金属复合材料的接触界面会出现各种张力，使得过渡区会出现不规则的变化，会严重影响与其他零件的配合。所以对其所需的测量技术与精度要求也越来越高。

双金属铸件圆孔的测量技术从最开始的人工测量到自动化测量，从接触式测量到非接触式测量。其中接触式测量主要以人工检测为主，存在精度不高、效率低等问题。针对传统测量方法存在的问题，近年来基于机器视觉的测量技术被广泛用于各行各业[4-8]。

同时越来越多的科研工作者将机器视觉测量技术引入到圆孔测量领域。王玉槐等人[9]提出了磁环端面图像的定位算法，求解出圆孔内外尺寸及圆心坐标。但文中提出的算法运算量较大，耗时较长。石志君[10]在对圆孔进行测量时，采用半个圆弧做中心对称检测算法，能在较短的时间内得出数据，但对圆心的位置坐标要求比较严格。本文通过引入轮廓的全局性参数K对提取的轮廓进行分类，得到圆孔的最佳拟合圆，从而到该圆孔零件的内外圆圆心坐标和半径数据，并得出其圆孔的同心度进行评估。该算法不仅减少了系统的运算量而且保证了检测精度，具有较高的利用率。

1 方法原理

本文以多孔零件为研究对象，使用了像素500万的CCD工业相机对该零件进行图像的获取，如图1所示。为了满足该零件测量精度的要求，设计了以下图像处理算法，其流程图如图2所示。

1.1 图像预处理

图像增强是指通过某种图像的处理方法对退化的某些图像特征，如边缘、轮廓、对比度进行处理，以改善图像的视觉效果，提高图像的清晰度或是突出图像中的某些“有用”信息，压缩其他“无用”信息[11]。

为方便观察，选取4号圆孔观察，其他圆孔同理，图3为效果对比图。

在实际测量中，光照、承载媒介造成的噪声都会在图像中有所反映，图像平滑的主要目的就是减小噪声。通过对均值滤波、高斯滤波和中值滤波进行实验比较，其滤波效果如图4所示，可以看到中值滤波在去除噪声外，可以较好地保留图像边缘信息。

1.2 图像分析

图像分割在科学研究和工程领域中都有着广泛的应用。阈值分割是最常用的分割方法，它把图像的灰度分成不同的等级，然后用设置灰度门限(阈值)的方法确定有意义的区域或要分割物体的边界[12]。本文根据阈值分割来提取零件的圆孔，然后进行形态学处理，如图5所示可以看到其分割效果很明显。

边缘检测是视觉测量过程中十分关键的一步，它关系到整个系统的测量精度和结果的准确性[13]。其中亚像素精度一般为0.1～0.5个像素，相当于精度提高了2～10倍。经过亚像素边缘检测得到了如图6a所示的亚像素轮廓边缘。

在对圆孔进行拟合时，最重要的是对圆孔边缘轮廓的查找和对圆孔的拟合还原。本文根据轮廓特性引入了全局性参数K，根据参数K与0的比较，把圆孔内的轮廓区分为线段、椭圆和圆。其原理为首先用直线段递进逼近圆孔轮廓，在逼近完成之后，再用圆弧或椭圆弧对相邻分割出的线段进行拟合，如果拟合的圆弧到轮廓的距离小于逼近线段到轮廓的距离，就用圆弧替代原来的逼近线段，这个过程一致迭代直到所有的线段拟合完毕。在第一次逼近过程中，递进逼近的直线段较少，因此较大直径的圆弧能够被高效地分割出来。在第二次逼近过程中，能够被小直径圆弧逼近的轮廓被找到，同时大直径圆弧的末端被重新定义。此方法效率得到极大提高，比最初的人工接触式测量提高了18%；与石志君[10]的方法相比，提高了2%。

通过该方法对轮廓的筛选，并与圆孔的内外圆半径做条件比较，确定了拟合效果最优的圆孔如图6b，并用图像处理软件记录了其圆心坐标和半径。如图7所示为内圆数据，图8为圆孔拟合流程图。

2 实验与分析

对其他8个圆孔用上述方法进行测量得出其内外圆半径，并与传统的最小二乘法拟合出的圆作比较。如图9，本文方法所测外圆半径值均在187.5个像素，且测量数据浮动较小，具有较高稳定性。同理，内圆半径值均在157.2个像素，也有较高稳定性。可以明显地看出使用本方法精度更高，误差更小，缩小到2个像素。相比上述方法测量误差降低了20%。

为了进一步证明本方法的可靠性，对该零件的8个孔进行同心度计算，计算公式如下。

(1)

式中：该零件外圆和內圆的圆心坐标分为(x1，y1)，(x2，y2)。同心度即内外两圆圆心距离的绝对值，绝对值越小说明同心度越高，利用式(1)求出圆孔的同心度，单位为像素。如图10所示，可以明显看出本文方法测量结果均值在2.3个像素附近，表明测量精度满足工业生产需求。

3 结语

本文根据轮廓特性引入了全局性参数K，根据参数K与0的比较，把逼近圆孔的轮廓区分为线段、椭圆和圆。然后与圆孔的内外圆半径做条件比较，确定了拟合效果最优的圆孔，实现了多孔零件的圆孔测量，使误差缩小到2个像素，测量误差降低了20%。极大地提高了测量精度，满足生产检测要求。通过该方法可以快速、精准地解决圆孔检测问题，可以在生产制造业中广泛应用。