【導(dǎo)讀】取得的研究成果。據(jù)我所知，除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文（設(shè)計(jì)）。出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中作了明確說(shuō)明并表示謝意。有權(quán)將論文（設(shè)計(jì)）用于非贏利目的的少量復(fù)制并允許論文（設(shè)。計(jì)）進(jìn)入學(xué)校圖書館被查閱。保密的論文（設(shè)計(jì)）在解密后適用本規(guī)定。文科類論文正文字?jǐn)?shù)不少于萬(wàn)字。合國(guó)家技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。隨著現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展和進(jìn)步，傳統(tǒng)的檢測(cè)手段已不能完全滿足現(xiàn)代化。工業(yè)生產(chǎn)對(duì)機(jī)械零件測(cè)量精度和速度的高要求?；趫D像處理的檢測(cè)技術(shù)以其快速、精確、視覺工具為軟件平臺(tái)，快速搭建安全、可靠、高效的零件長(zhǎng)度自動(dòng)測(cè)量系統(tǒng)方法。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證系統(tǒng)的功能性以及可靠性。對(duì)采集的圖像進(jìn)行處理，使其被測(cè)特征明顯。如采用均值濾波、卷積、標(biāo)定對(duì)圖。如增加測(cè)數(shù)據(jù)的處理及保存到Access數(shù)據(jù)庫(kù)功能。如光照，震動(dòng)對(duì)系統(tǒng)的影響。功能完整性、可靠性以及穩(wěn)定性。

　　

【正文】 平滑邊緣，去除毛刺對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響采用高斯濾波。 圖像增強(qiáng) 概述 增強(qiáng)圖像中的有用信息，它可以是一個(gè)失真的過(guò)程，其目的是要改善圖像的視覺效果，針對(duì)給定圖像的應(yīng)用場(chǎng)合，有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來(lái)不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感 興趣的特征，使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量，加強(qiáng)圖像判讀和識(shí)別效果，滿足某些特殊分析的需要 ，本文的圖像增強(qiáng)方法如圖 所示 。 圖像增強(qiáng)的幾個(gè)方面 ： (1)對(duì)比度變換 ： 線性變換、非線性變換 (2)空間濾波：圖像卷積運(yùn)算、平滑、銳化 (3)彩色變換：?jiǎn)尾ǘ尾噬儞Q、多波段彩色運(yùn)算、 HIS (4)多光譜變換： KL 變換、 KT 變換 (5)圖像運(yùn)算：插值運(yùn)算、比值運(yùn)算 圖 卷積設(shè)置 武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 23 本文采用窗口為 7*7 的卷積運(yùn)算，增強(qiáng)物體的邊緣特征，使邊緣階躍信號(hào)增強(qiáng)，有利于提高測(cè)量精度以及系統(tǒng)的穩(wěn)定性，結(jié)果如圖 。 （ a）原圖 （ b） 7*7 卷積運(yùn)算 圖 卷積運(yùn)算后的圖像 武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 24 零件 圖像標(biāo)定和矯正方法 利用圖像測(cè)量技術(shù)測(cè)量物體幾何尺寸時(shí)，由于光學(xué)鏡頭固有的缺陷，會(huì)使采集的圖像存在非線性的幾何畸變 ， 對(duì)測(cè)量精度產(chǎn)生很大的影響。 所以 必須對(duì) 采集的零件圖像 進(jìn)行標(biāo)定以消除 畸變 誤差。傳統(tǒng)的標(biāo)定方法 有 Tsai 兩步法， Weng 迭代法，張正友雙平面法等，應(yīng)用 雖然 較為廣泛 ， 但實(shí)際的標(biāo)定過(guò)程 是十分 繁瑣 的 。本 節(jié) 介紹基于 LabVIEW 的視覺工具 vision 組件的標(biāo)定方法，能很好的解決這些問題。 標(biāo)定模版 為校正畸變對(duì)圖像造成的影響 ，在 LabVIEW 平臺(tái)下的標(biāo)定過(guò)程中采用具有明顯特征及對(duì)應(yīng)關(guān)系的點(diǎn)陣標(biāo)定板，標(biāo)定板如下圖所示 ， 其中每個(gè)黑色圓點(diǎn)的半徑以及相鄰圓點(diǎn)圓心間的距離都是恒定的。 LabVIEW 通過(guò)利用 Canny 濾波器可以提取出標(biāo)定模板中每個(gè)黑色圓點(diǎn)的邊緣，再利用邊緣進(jìn)行圓擬合，得到每個(gè)黑色圓點(diǎn)精確的圓心位置，保證了坐標(biāo)的精度 ，標(biāo)定模板圖像圖 。 圖 黑色圓點(diǎn)標(biāo)定模版 過(guò)程 為實(shí)現(xiàn)精確測(cè)量 ，要充分考慮非線性徑向畸變的影響 ，需選擇 Distorition Model（ Grid），此模式在矯正非線性畸變的同時(shí)對(duì)線性畸變也同樣矯正 ，即相機(jī)與工作平面不垂直不會(huì)影響測(cè)量結(jié)果。具體的操作過(guò)程如下 ： （ 1） 載入采集的標(biāo)定模版圖像 ，圖像中應(yīng)將標(biāo)定模版水平放置于工作平面 ，如圖 所示。 武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 25 圖 載入標(biāo)定圖像 （ 2） 采用 RGB、 HSL 等的 一種方法 ，通過(guò)調(diào)節(jié)參數(shù)來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行閾值分割，使黑色圓點(diǎn)從背景中顯現(xiàn)出來(lái)。 若標(biāo)定模版 未 完全覆蓋視場(chǎng)， 則需要 手動(dòng)劃定出標(biāo)定模版的范圍 ， 只有 當(dāng) 模版覆蓋的區(qū)域可以保證測(cè)量精度。最后定義識(shí)別的點(diǎn)大小范圍以及圓度范圍以防止圖像中細(xì)微噪點(diǎn)被錯(cuò)誤識(shí)別為標(biāo)定圓點(diǎn) ，如圖 圖 分割圖像 武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 26 （ 3）輸入標(biāo)定模版的相關(guān)信息，包括 X Spacing， Y Spacing 和 Unit，分別代表 X 方向上相鄰兩個(gè)圓點(diǎn)圓心間的距離， Y 方向上相鄰兩個(gè)圓點(diǎn)圓心間的距離和距離 的單位 ，如圖 。 圖 選定圓心間距離 （ 4）系統(tǒng)將對(duì)模版進(jìn)行學(xué)習(xí)，需要手動(dòng)選定計(jì)算方法，同時(shí)考慮三個(gè)畸變系數(shù)以及切 向畸變將提高標(biāo)定精度，同時(shí)也會(huì)降低計(jì)算速度，應(yīng)根據(jù)實(shí)際需求進(jìn)行選擇 ，如圖 。 圖 學(xué)習(xí)模板 武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 27 （ 5）為標(biāo)定圖像設(shè)定坐標(biāo)系 ，以便在后續(xù)測(cè)量中得出點(diǎn)的精確坐標(biāo)值 （ 6）最后將標(biāo)定好的結(jié)果保存為 png 格式文件 ，在測(cè)量時(shí)進(jìn)行調(diào)用 結(jié)果 本實(shí)驗(yàn)中相機(jī)使用的鏡頭為廣角鏡頭 ，畸變率較大。從圖中可以看到出現(xiàn)了明顯的筒形畸變 ，通過(guò) LabVIEW 軟件的標(biāo)定 ，很好的修正了畸變給圖像帶來(lái)的影響。實(shí)際的測(cè)量結(jié)果也同樣讓人滿意 ，能達(dá)到不錯(cuò)的精度 ，結(jié)果如圖 。 圖 標(biāo)定結(jié)果 由于 本文 條件所限 ，如能提高標(biāo)定模板的制作精度、工作表面平整度 ，則可以得到更好的測(cè)量效果。 采用 LabVIEW 的視覺工具 的標(biāo)定方法可以 十分有效地 消除圖像中線性 、 非線性的畸變， 不但使用方便、 測(cè)量精度高， 而 且能夠與 LabVIEW 機(jī)器視覺組件的圖像處理 、 圖像測(cè)量功能形成完美的結(jié)合 ， 是傳統(tǒng)方法無(wú)法相比的 ， 在實(shí)際應(yīng)用中很有實(shí)用價(jià)值 。 武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 28 零件圖像特征的匹配方法 要實(shí)現(xiàn)連續(xù)高效的測(cè)量，本文提出進(jìn)行兩次特征匹配，第一次為檢測(cè)零件是否全部進(jìn)入相機(jī)的視野范圍，若沒進(jìn)入或者未完全進(jìn)入視野，則一直循環(huán)檢測(cè)特征 ，若檢測(cè)到特征，則進(jìn)入下一次特征檢測(cè)，此次特征檢測(cè)已知零件進(jìn)入視野，所以選取零件的一部分為檢測(cè)模板，在此模板的基礎(chǔ)上建立相對(duì)坐標(biāo)系，以實(shí)現(xiàn)測(cè)量范圍的精確匹配。 實(shí)現(xiàn)步驟： （ 1） 選擇幾何匹配函數(shù)，在 Main 選卡中輸入步驟名，并選擇要查找的范圍，本文選全圖 ，如圖 。 圖 選擇查找范圍 （ 2） 在 Template 選卡中，新建一模板，在圖中選擇物體的一部分作為模板，在選擇模板時(shí)要注意模板要選擇物體特征較明顯的部分。后面幾個(gè)選卡在新建模板時(shí)已經(jīng)設(shè)置好，可以不用重新設(shè)置，如圖 。 武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 29 圖 選擇匹配模板 （ 3） 選擇建立坐標(biāo)系函數(shù)，在 Main 選卡中輸入步驟名，再在 Setting 選卡中選擇坐標(biāo)的式，模式確定物體在相機(jī)視野內(nèi)旋轉(zhuǎn)，移動(dòng)是否能被檢測(cè)到 ，如圖 。 圖 建立相對(duì)坐標(biāo)系 武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 30 當(dāng)被測(cè)物體完全進(jìn)入攝像頭視野內(nèi)時(shí)，模板匹配成功，會(huì)框出被測(cè)物體的位置，否則會(huì)一直匹配模板直到找到被測(cè)物體為止，當(dāng)匹配成功后還會(huì)在匹配一次新的模板，以建立一個(gè)精確的相對(duì)坐標(biāo)系，以后的測(cè)量都以這個(gè)相對(duì)坐標(biāo)系為參考，測(cè)量被測(cè)物體周圍的圖像，這種方法很大的提高了測(cè)量效率，而且提高了抗干擾能力步驟及結(jié)果如圖 、 。 （ a）連續(xù)檢測(cè)流程圖 （ b）連續(xù)檢測(cè)程序 圖 連續(xù)檢測(cè) （ a）特征匹配結(jié)果 （ b）相對(duì)坐標(biāo)系建立結(jié)果 圖 連續(xù)檢測(cè) 武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 31 零件長(zhǎng)度 計(jì)量方式 由于本文介紹的是零件長(zhǎng)度檢測(cè)方法，并且以美工刀片為例，測(cè)量刀片刀刃之間的距離，因此可以看作是測(cè)量?jī)蓷l直線間的距離問題。因此首先要檢測(cè)刀片的邊緣是一個(gè)關(guān)鍵的問題。由于采用 LabVIEW 測(cè)量，與傳統(tǒng)測(cè)量方法有很大差別， LabVIEW 的視覺工具VBAI 中有特定測(cè)量函數(shù)，可以簡(jiǎn)單方便的完成測(cè)量任務(wù)。 方式一 —— 測(cè)點(diǎn)到直線的距離 由于簡(jiǎn)化為兩條直線的距離問題，因此采用 了 測(cè)量 點(diǎn)到直線的距離，然后兩這點(diǎn)到直線間的距離的平均值，以代替直線到直 線間的距離。因?yàn)閮蓷l直線只有平行時(shí)，才有距離，如果不平行，那么它 們總是會(huì)相交的。所以一般來(lái)講，使用點(diǎn)到直線間的距離，再求平均值要理想許多。 首先用兩次找直邊函數(shù)進(jìn)行直線的擬合，在設(shè)置選項(xiàng)中設(shè)置好找邊的方向， 指定像素強(qiáng)度過(guò)渡類型來(lái)確定邊緣 ，以及找邊的質(zhì)量，根據(jù)實(shí)際情況設(shè)置函數(shù)的各個(gè)參數(shù)，找到刀片被測(cè)的兩條邊，具體設(shè)置步驟及結(jié)果如圖 。 圖 找直邊函數(shù)設(shè)置 武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 32 圖 找直邊結(jié)果 再用兩次幾何測(cè)量函。選擇點(diǎn)到直線測(cè)量方式，找到下面一條邊的兩個(gè)點(diǎn)，再找上面邊的一個(gè)點(diǎn)，測(cè)量點(diǎn)到直線的距離。再在上面的邊上取兩點(diǎn)，重復(fù)上面的操作，如圖 、 。 圖 三點(diǎn)測(cè)量函數(shù) 武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 33 圖 三點(diǎn)測(cè)量結(jié)果 方式二 —— 測(cè)點(diǎn)到點(diǎn)的距離 像這種距離，也可以使用夾鉗、最大夾鉗函數(shù)，這兩個(gè)函數(shù)測(cè)量的原理是在測(cè) 量區(qū)域有很多測(cè)量線，每條線找到圖像的邊緣，確定兩點(diǎn)測(cè)得其距離，再把測(cè)得的數(shù)值求出平均值作為測(cè)量結(jié)果。 使用方法為： （ 1） 在 Main 選 卡的 Step Name 中輸入步驟名稱 如圖 。 圖 設(shè)置步驟名 武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 34 （ 2）在圖像上通過(guò)選擇工具畫好要測(cè)量的區(qū)域，并設(shè)置參考坐標(biāo)系。 （ 3）在 Setting 選卡中根據(jù)實(shí)際情況設(shè)置各個(gè)參數(shù)如圖 。 圖 設(shè)置參數(shù) （ 4） 在 Limits 選卡中設(shè)置通過(guò)的范圍，如果測(cè)得的距離在范圍中則函數(shù)返回真，否則為假，如圖 。 圖 設(shè)置通過(guò)范圍 武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 35 使用該函數(shù)是要經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)設(shè)置好卡尺類型，搜索線之間的距離，邊緣強(qiáng)度等參數(shù)。要用此函數(shù)測(cè)量要根據(jù)自己的實(shí)際情況合理設(shè)置各個(gè)參數(shù)，才能達(dá)到理想效果其結(jié)果如圖。 圖 夾鉗函數(shù)測(cè)量結(jié)果 零件長(zhǎng)度檢測(cè)方式選擇 用 點(diǎn)到直線的距離， 測(cè)量步驟較多，用時(shí)比較長(zhǎng)，但是優(yōu)點(diǎn)在于測(cè)量結(jié)果穩(wěn)定可靠，使用夾鉗函數(shù)一步測(cè)得結(jié)果，步驟簡(jiǎn)單但是 對(duì)于毛刺干擾很敏感，如果邊緣有毛刺，則會(huì)對(duì)測(cè)量結(jié)果造成很大的影響 ，適用于零件邊緣光滑無(wú)毛刺，要求測(cè)量速度較高的場(chǎng)合。 本文采用的相機(jī)畸變及噪聲較大， 因此 本文采用 先擬合直線，再使用直線上的點(diǎn)到另一直線的距離進(jìn)行測(cè)量，準(zhǔn)確度 和穩(wěn)定度 會(huì)高許多 ，對(duì)毛刺影響不敏感 。 武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 36 零件長(zhǎng)度 計(jì)量誤差處理 誤差分析 在機(jī)械測(cè)量的實(shí)際中，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和測(cè)量手段的不斷完善，測(cè)量誤差被控制得越來(lái)越小，但是對(duì)于機(jī)械測(cè)量來(lái)說(shuō)誤差存在有它的普遍性和必然性，在現(xiàn)實(shí)的檢測(cè)過(guò)程中誤差是不能完全消除的，只能盡量減小。隨著機(jī)械零件檢測(cè)精度的要求越來(lái)越高，在檢測(cè)過(guò)程中必須深入研究測(cè)量過(guò)程中可能出現(xiàn)的的誤差，只有正確的掌握測(cè)量系統(tǒng)中誤差的來(lái)源，通過(guò)對(duì)誤差的性質(zhì)的分析，才有可能減小或者消除某些誤差。 本系統(tǒng)誤差主要有以下幾個(gè)方面： （ 1）圖像采集誤差 相 機(jī)作為檢測(cè)系統(tǒng)的圖像采集設(shè)備，其辨率的大小將直接影響圖像的質(zhì)量， 本系統(tǒng)采用 普通 USB 攝像頭，分辨率由軟件插值達(dá)到 500 萬(wàn)，因此采集的圖像不能真實(shí)的反映實(shí)際被測(cè)零件的圖像信息，誤差較大，因此在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中要用專業(yè)的工業(yè)相機(jī)來(lái)采集圖像。 （ 2）光源不穩(wěn)定帶來(lái)的誤差 光源的質(zhì)量在很大程度上會(huì)影響測(cè)量的精度與效果，本設(shè)計(jì)采用的是交流電驅(qū)動(dòng)的普通燈光作為光源，由于交流電的緣故所以燈光一直在閃爍，所以在測(cè)同一個(gè)物體時(shí)，每次測(cè)量的采集的圖像都不同，引起的誤差比較大。實(shí)際應(yīng)用中 在選擇光源的時(shí)候，如果感覺拿不準(zhǔn)，可以把樣品提供給光源提供商，光源提供商會(huì)在 光源實(shí)驗(yàn)室里面 選擇合適的光源。 （ 3） 外界振動(dòng)干擾誤差 在機(jī)械測(cè)量現(xiàn)場(chǎng)，振動(dòng)會(huì)造成相機(jī)與被測(cè)零件的相對(duì)位置的誤差。無(wú)振動(dòng)干擾的環(huán)境僅僅是理想中的環(huán)境，振動(dòng)對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)影響是不可避免的，只能盡量減小可避免的外界振。因此在設(shè)計(jì)的檢測(cè)系統(tǒng)必須要求有一定的抗干擾能力。 （ 4） 系統(tǒng)標(biāo)定誤差 在系統(tǒng)標(biāo)定中標(biāo)定的準(zhǔn)確度會(huì)直接而且最大程度的影響測(cè)量結(jié)果的精度，在本文中采用的是平面標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)格作為系統(tǒng)標(biāo)定的參照物。雖然采用平面網(wǎng)格的標(biāo)定較之其他校正方法精度較高而且比較容易操作，但是由于網(wǎng)格自身也存在誤差以及在標(biāo)定過(guò)程中網(wǎng)格不同位置的檢測(cè)都會(huì)帶來(lái)標(biāo)定上的誤 差。 （ 5）軟 件算法誤差 武漢理工大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 37 本文在圖像預(yù)處理過(guò)程中進(jìn)行了圖像濾波操作，通過(guò)濾波可以降低圖像的噪聲，但是也使得圖像中的邊界產(chǎn)生了誤差影響后續(xù)處理中邊界位置誤差。 在選擇被測(cè)零件邊緣時(shí)，階躍并非理想模型，測(cè)距時(shí)誤差較大。 任何測(cè)量總是不可避免地存在誤差，為了提高測(cè)量精度，必須盡可能消除或減小誤差，因此有必要對(duì)測(cè)得的數(shù)據(jù)進(jìn)行誤差分析以及測(cè)得結(jié)果的評(píng)定。 當(dāng)對(duì)同一測(cè)量值進(jìn)行多次等精度的重復(fù)測(cè)量時(shí)，得到一系列不同的測(cè)量值（常稱作測(cè)量列），每個(gè)測(cè)量值都含有誤差，本文由于燈光使用的為交流電，一直在閃爍，而且相機(jī)的分辨率由軟件插值而來(lái)。所以本文測(cè)得的數(shù)據(jù)包含隨機(jī)誤差。 隨機(jī)誤差是由于很多暫時(shí)未能掌握或不便掌握的微小因素所構(gòu)成的。如果能夠?qū)δ骋涣窟M(jìn)行無(wú)限多次測(cè)量，就可得到不受隨機(jī)誤差影響的測(cè)量值，或其影響甚微，可忽略不計(jì)。由于實(shí)際上都是有限次測(cè)量，本文測(cè)量十次求得的平均值近似地作為被測(cè)量的真值。 隨機(jī)誤差處理 本文測(cè)量結(jié)果按以下