【正文】 最后，我要特別感謝我的導(dǎo)師趙達(dá)睿老師、和研究生助教熊偉麗老師。感謝老師四年來(lái)對(duì)我孜孜不倦的教誨，對(duì)我成長(zhǎng)的關(guān)心和愛(ài)護(hù)。最后，我要感謝我的父母對(duì)我的關(guān)系和理解，如果沒(méi)有他們?cè)谖业膶W(xué)習(xí)生涯中的無(wú)私奉獻(xiàn)和默默支持，我將無(wú)法順利完成今天的學(xué)業(yè)。從他身上，我學(xué)到了許多能受益終生的東西。這期間凝聚了很多人的心血，在此我表示由衷的感謝。首先非常感謝學(xué)校開(kāi)設(shè)這個(gè)課題，為本人日后從事計(jì)算機(jī)方面的工作提供了經(jīng)驗(yàn)，奠定了基礎(chǔ)。畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）使用授權(quán)聲明本人完全了解濱州學(xué)院關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的規(guī)定。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。798.[25]祝世平，周銳等．圓孔(弧)工件的三種圖像檢測(cè)算法[J]．儀器儀表學(xué)報(bào)．1999，20：190．192.[26] ：／／w．photonscope．tom.[27]：／／．mellesgriot．／products／machinevision／.[28]：／／．ccs再次感謝本次給與我建議和意見(jiàn)的老師和同學(xué)，在此深深的感謝幫助過(guò)我的朋友和老師！ 參考文獻(xiàn)[1]賈云得．機(jī)器視覺(jué)[M]．北京：科學(xué)出版社，2000.[2] B．Q Batchelor and D．W：Braggins，Commercial vision systems in puter vision．Theory and Industrial Applications．1992：405本測(cè)量系統(tǒng)僅適合于二維幾何圖像參數(shù)的測(cè)量，對(duì)三維圖像的測(cè)量還有待于下一步研究。因此，可按E ≤MPEV 規(guī)則，對(duì)儀器示值進(jìn)行合格評(píng)定。μm ）= 0. 30μm 擴(kuò)展不確定度的評(píng)定取置信概率P= 95%，k = 2，擴(kuò)展不確定度:U95 = k uc = 0. 60μm對(duì)影像測(cè)量?jī)x300mm 點(diǎn)測(cè)量，其示值誤差測(cè)量結(jié)果的擴(kuò)展不確定度為: U = 0. 60μm，k = 2。μm） = 0. 30μm(δ): E = Li － Ls靈敏系數(shù):Li的靈敏系數(shù): c1 = dE/dLi= 1 Ls的靈敏系數(shù): c2 = dE/dLs= － 1 各標(biāo)準(zhǔn)不確定度分量匯總影像測(cè)量?jī)x測(cè)量的重復(fù)性誤差 U(Li)，無(wú)法測(cè)量而且本事是個(gè)很小的量，忽略不計(jì)，標(biāo)準(zhǔn)器引入的的U(Ls)=。 2 10 － 6℃ － 1 范圍內(nèi)服從三角分布，該三角分布半寬a 為2 10 － 6℃ － 1，包含因子k 取√6，當(dāng)溫度偏離標(biāo)準(zhǔn)溫度1℃時(shí)，在300mm 長(zhǎng)度上則標(biāo)準(zhǔn)不確定度U( Ls2) 為：U( Ls2) = （200 103μm 2 10 － 6℃ － 1 1℃）/√6= 0. 16μm 標(biāo)準(zhǔn)不確定度U( Ls3) 的評(píng)定影像測(cè)量?jī)x與標(biāo)準(zhǔn)玻璃線紋尺溫度之差引起的標(biāo)準(zhǔn)不確定度U( Ls3) 的評(píng)定等溫后，影像測(cè)量?jī)x與標(biāo)準(zhǔn)玻璃線紋尺溫度之差在177。只能進(jìn)行理論計(jì)算，因?yàn)楸敬尾捎玫脑牧暇榷驾^高，在忽略自身的重復(fù)性誤差的情況下經(jīng)行理論性計(jì)算。其中，RS232串行接口用于連接ＰＣ的RS232串行接口，MAX232芯片用于銜接RS232串行接口與AT89S51單片機(jī)，實(shí)現(xiàn)單片機(jī)輸入／輸出的串口信息到ＰＣ的串行接口信息的轉(zhuǎn)換AT89S51單片機(jī)信號(hào)的TTL電平到RS232電平的轉(zhuǎn)換，從而實(shí)現(xiàn)二者之間電氣特性上的兼容。另外，由于步進(jìn)電機(jī)是由脈沖信號(hào)進(jìn)行控制的，給電機(jī)發(fā)一個(gè)控制脈沖，它就轉(zhuǎn)一步，再發(fā)一個(gè)脈沖，它會(huì)再轉(zhuǎn)一步。步進(jìn)電機(jī)工作原理：步進(jìn)電機(jī)按其力矩產(chǎn)生原理可以分為反應(yīng)式、永磁式和混合式幾種。計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)采集卡光電耦合器件功率放大器步進(jìn)電機(jī) 步進(jìn)電機(jī)系統(tǒng)組成系統(tǒng)利用LabVIEW 軟件及數(shù)據(jù)采集卡的數(shù)字I/O 口代替?zhèn)鹘y(tǒng)步進(jìn)電機(jī)的脈沖發(fā)生器和環(huán)形分配器。具體的標(biāo)定步驟如下:(1)選用一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)件，本文選用一個(gè)長(zhǎng)度為1MM的量塊作為標(biāo)準(zhǔn)件。 本次標(biāo)定選用的是1MM的兩塊進(jìn)行標(biāo)定，通過(guò)標(biāo)定1MM的量塊的尺寸來(lái)進(jìn)行對(duì)其他尺寸的測(cè)量，CCD攝像機(jī)采集到的圖像經(jīng)過(guò)圖像采集卡傳送到計(jì)算機(jī)上，這些數(shù)字圖像都是由一個(gè)個(gè)像素點(diǎn)組成的，一個(gè)像素就是一個(gè)離散的單位，但是像素?cái)?shù)量并不代表實(shí)際尺寸的大小，像素與實(shí)際尺寸的比例關(guān)系，由成像系統(tǒng)和透鏡放大倍數(shù)決定。1．徑向畸變徑向畸變主要是由鏡頭形狀缺陷引起的。4．世界坐標(biāo)系(Xw．Yw．Zw)：可以描述相機(jī)的位置以及空間中的任何物體的空間中的坐標(biāo)系。2．圖像物理坐標(biāo)系(XY)：以光軸與圖像平面的交點(diǎn)(通常在圖像中心處)為原點(diǎn)，以毫米為單位的直角坐標(biāo)系。根據(jù)標(biāo)定結(jié)果，可以將成像圖像轉(zhuǎn)化為實(shí)際物體的二維空間關(guān)系。從試驗(yàn)的結(jié)果可以看出，使用該辦法進(jìn)行邊緣檢測(cè)可以很好的抑制噪聲，檢測(cè)到邊緣也比較完整，是種適合機(jī)械零件機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)的像處理方法。根據(jù)本章上面的論述，通過(guò)各種濾波和邊緣檢測(cè)算法的試驗(yàn)比較．選擇了種適合機(jī)械加工零件表面特征的圖像預(yù)處理方法。Canny算子對(duì)一零件圖像進(jìn)行了邊緣檢測(cè)，從檢測(cè)效果來(lái)看，Canny算子可以檢測(cè)到灰度變化不明顯出的邊緣，這是以上的一些算法所不具備的，但同時(shí)也會(huì)檢測(cè)出大量的假邊緣。 Canny算子檢測(cè)階躍邊緣的基本思想是在圖像中找出其具有局部最大梯度值的像素點(diǎn)。 經(jīng)過(guò)Sobel算子處理后的圖像 為了檢驗(yàn)各種一介微分算子邊緣檢測(cè)的效果，分別使用了Roberts算子、一件微分算子可以檢測(cè)出明暗對(duì)比明顯的輪廓，同時(shí)也會(huì)受到圖像中噪聲的干擾，產(chǎn)生一些假邊緣。 一階微分算子邊緣檢測(cè)是檢測(cè)局部圖像灰度顯著變化的基本運(yùn)算。階躍不連續(xù)兩側(cè)的灰度值有明顯不同：線條不連續(xù)兩側(cè)們灰度值差別不大，只有邊緣處明顯不同。邊緣檢測(cè)是機(jī)器視覺(jué)測(cè)量中的重要環(huán)節(jié)，其結(jié)果的精確程度直接影響著機(jī)器視覺(jué)測(cè)量的精度。對(duì)于數(shù)字圖像處理來(lái)說(shuō)，通常使用。假設(shè)圖像中位置為(i，j)的像素其灰度值為f(i，j)，則經(jīng)過(guò)中值濾波后的輸出值h(i，j)為： hi,j=Medfx,y x,y∈N （32）其中，N表示以(i，j)為中心的鄰域的集合，N內(nèi)的像索總數(shù)通常為奇數(shù)；Med表示對(duì)個(gè)集合中的數(shù)值取中間值。圖像中的噪聲會(huì)給圖像的分析帶來(lái)困難，利用圖像濾波可以有效地改善圖像質(zhì)量。CCD圖像感器一身噪聲人體可以分為三類：同定模式噪聲、讀出噪聲和散粒噪聲。 源圖像圖像的獲取過(guò)程，成像系統(tǒng)的限制或者外界環(huán)境的干擾會(huì)降低所采集到的圖像的質(zhì)量，這種對(duì)質(zhì)量的影響主要噪聲和畸變?？梢钥闯觯瑑煞鶊D像的狄度范圍、灰度分布、整幅圖像的對(duì)比度和平均亮度有根明顯的不同。3 .3 .1直方圖一般來(lái)說(shuō)，在一幅數(shù)字圖像中存在不同亮度的像素，同一亮度的像素?cái)?shù)量也不一樣。在NI網(wǎng)站上得到相機(jī)的信息文件、相機(jī)支持文件以及相機(jī)數(shù)據(jù)文件后，IMAQ函數(shù)便可以直接使用控制相機(jī)的動(dòng)作，進(jìn)而進(jìn)行圖像采集操作。對(duì)于基于機(jī)器視覺(jué)的測(cè)量任務(wù)來(lái)說(shuō)，圖像中被測(cè)量目標(biāo)的邊緣信息和灰度信息是非常重要的，這是測(cè)量精度的重要決定因素。系統(tǒng)軟件的設(shè)計(jì)在整個(gè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中占有重要的地位，是提升機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)性能的重要保障。(6)圖像采集驅(qū)動(dòng)軟件NI．IMAQ不論使用LabVIEW．LabWindows／CVI．C或者Visual Basic．NI．IMAQ都能提供對(duì)NI．IMAQ采集設(shè)備的高層控制。(4)可與DAQ(DataAcquisition)配合工作進(jìn)行圖像采集IMAQ軟、硬件的設(shè)計(jì)目標(biāo)之一就是能夠很容易的和NI DAQ產(chǎn)品集成。開(kāi)發(fā)的內(nèi)存管理以及符合命名邏輯的VI、函數(shù)和參數(shù)使得IMAQ Vision易于學(xué)習(xí)；其內(nèi)建的各種高級(jí)函數(shù)可以直觀的相互配合工作，因此可以使用很少的函數(shù)而得到更快的開(kāi)發(fā)速度。IMAQ Vision中包含一套豐富的函數(shù)，可用來(lái)完成灰度、彩色以及二值圖象的顯示、處理(統(tǒng)計(jì)、濾波和幾何變化)、形狀匹配、斑點(diǎn)分析、計(jì)算和測(cè)量等。例如：DEEL公司openCV函數(shù)庫(kù)、mvtee公司HALCON、NI公司LabVIEW軟件的IMAQ Vision等。開(kāi)放式的開(kāi)發(fā)平臺(tái)Labview提供DLL接口使用能夠在Labview平臺(tái)上調(diào)用其他軟件平臺(tái)編譯的模塊，從而在Labview環(huán)境下可以控制用戶自己開(kāi)發(fā)的專用儀器硬件。．跨多種系統(tǒng)平臺(tái)如果同一個(gè)程序需要運(yùn)行于多個(gè)硬件設(shè)備之上，也可以優(yōu)先考慮使用LabVIEW。熟練的Labview程序員所需的開(kāi)發(fā)時(shí)間，大概只是熟練的C程序員所需時(shí)間的1/5左右。Labview用圖標(biāo)表示功能模塊，使用圖標(biāo)間的連線表示各種功能模塊間傳遞的數(shù)據(jù)流，使用數(shù)據(jù)流程圖式的圖形化語(yǔ)言編寫代碼。使用這種語(yǔ)言編程時(shí)，基本上不寫程序代碼，取而代之的是流程圖或框圖。Labview是美國(guó)國(guó)家儀器公司(National Instrument)開(kāi)發(fā)的一套高效圖形化應(yīng)用開(kāi)發(fā)軟件，使用數(shù)據(jù)流編程方法來(lái)描述程序的執(zhí)行，用圖形語(yǔ)言(G語(yǔ)言)、圖標(biāo)和連線代恃文奉的形式編寫程序，為用戶提供了簡(jiǎn)單、易學(xué)的圖形編程方式。本文使用的圖像采集卡為NI公司的IMAQ 1422圖像采集卡。分辨率：采集卡能支持的最大點(diǎn)陣反映了其分辨率的性能。其中，LVDS、CameraLink和千兆以太網(wǎng)等幾種圖像傳輸形式在機(jī)器視覺(jué)工程中應(yīng)用較為廣泛。圖像采集卡是一塊可插入計(jì)算機(jī)或脫離計(jì)算機(jī)獨(dú)立使用的板卡，圖像采集卡將數(shù)字信號(hào)經(jīng)過(guò)處理送入計(jì)算機(jī)，是圖像采集部分和圖像處理部分的接口。 圖像信號(hào)的傳輸是大數(shù)據(jù)量快速傳輸。 M2514MP鏡頭參數(shù)性能指標(biāo)參數(shù)焦距25MMF數(shù) 1: 圖像最大尺寸*工作范圍 光圈 工作范圍 焦點(diǎn)控制方式光圈 手動(dòng)控制方式 焦點(diǎn)手動(dòng)分辨率 超過(guò)100線對(duì)/MM 鏡頭接口 C接口本次設(shè)計(jì)選用了性價(jià)比價(jià)比較高的COMPUTAR公司的M2514一MP百萬(wàn)像素固定焦距鏡頭，：該鏡頭采用C型接口與相機(jī)配套使用。鏡頭光圈的大小一般用F數(shù)來(lái)表示。分辨率：分辨牢描述的是光學(xué)系統(tǒng)能夠分辨的最小物體的距離一般用成塒的黑白相叫線來(lái)標(biāo)定鏡頭的分辨率，即：每毫米多少線對(duì)(1plmm) 。鏡頭選擇要根據(jù)相機(jī)的傳感器尺寸、支座接口形式以及被測(cè)量的零件尺寸等進(jìn)行綜合考慮。因此，LED光源以其優(yōu)異的特性在機(jī)器視覺(jué)工程中得了廣泛的應(yīng)用【13】【14】。 UP．800可以應(yīng)用在高速機(jī)器視覺(jué)、自動(dòng)檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)采集分析以及很多其它科學(xué)和工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)。根據(jù)本文的要求結(jié)合今后研究工作的進(jìn)一步開(kāi)展，選用了UNIQ公司的UP．800型黑白面陣CCD數(shù)字相機(jī)，其主要參數(shù)如表2．1所示。線陣相機(jī)的成像質(zhì)量不如面陣相機(jī)，但是線陣相機(jī)分辨率高，速度快，對(duì)于運(yùn)動(dòng)物體的連續(xù)檢測(cè)(例如：連續(xù)運(yùn)動(dòng)的紙張)有著自身的優(yōu)勢(shì)。CCD是目前比較成熟的成像器件，已經(jīng)廣泛的被應(yīng)用于各種成像和光學(xué)探測(cè)領(lǐng)域中．CCD相機(jī)也成為圖像傳感器的主流產(chǎn)品。圖像采集部分的任務(wù)是將目標(biāo)物體的特征信息進(jìn)行光學(xué)成像，然后通過(guò)圖像傳感器將光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)傳遞給計(jì)算機(jī)的圖像數(shù)據(jù)采集卡：圖像分析處理部分由基于個(gè)人計(jì)算機(jī)平臺(tái)上的圖像處理分析軟件實(shí)現(xiàn)：處理結(jié)果的輸出可以利用計(jì)算機(jī)的通信接口也可以通過(guò)附加的硬件VO設(shè)備來(lái)實(shí)現(xiàn)。本課題的目標(biāo)是研究開(kāi)發(fā)基于機(jī)器視覺(jué)的柔性好、效率高的工件尺寸檢測(cè)系統(tǒng)。CCD攝像設(shè)備的分辨率和成像速度等技術(shù)性能的不斷提高，數(shù)字圖像處理技術(shù)的逐步完善，以及計(jì)算機(jī)的性能和性價(jià)比的迅速提高，為這一領(lǐng)域的研究提供了相當(dāng)有利的條件。 隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)和工業(yè)產(chǎn)品精密程度的提高，以及對(duì)產(chǎn)品數(shù)量和質(zhì)量要求的提高，傳統(tǒng)的尺寸測(cè)量手段(如：卡尺、量規(guī)、萬(wàn)能工具顯微鏡、輪廓儀、X射線等)己經(jīng)不能滿足生產(chǎn)的需要。3．研究基于IMAQ Vision的圖像處理函數(shù)以及相機(jī)的模型和相機(jī)標(biāo)定算法。從理論上對(duì)機(jī)器視覺(jué)尺寸檢測(cè)進(jìn)行研究，設(shè)計(jì)適合課題要求、與硬件設(shè)備配套使用的視覺(jué)檢測(cè)程序。文獻(xiàn)【9】研究的機(jī)器視覺(jué)在線測(cè)量系統(tǒng)測(cè)量范圍從十幾絲到30毫米工件的外輪廓，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)在同一狀態(tài)下長(zhǎng)時(shí)間測(cè)量同一工件誤差達(dá)到177。文獻(xiàn)【8】研究了基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的活塞環(huán)閉151間隙測(cè)量系統(tǒng)。機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用于尺寸測(cè)量工程中時(shí)，從機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的硬件(光源、圖像傳感器等)的選用到軟件算法的設(shè)計(jì)中的每一個(gè)環(huán)節(jié)都對(duì)最終的性能產(chǎn)生影響。根據(jù)機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用領(lǐng)域不同，對(duì)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)的研究可以分為不同的種類，不同的學(xué)者對(duì)分類也有不同的見(jiàn)解。而這種靈活性在由供應(yīng)商定義、功能固定的傳統(tǒng)儀器中是做不到的。在虛擬儀器系統(tǒng)中，硬件僅僅是為了解決信號(hào)的輸入輸出，軟件才是整個(gè)儀器的關(guān)鍵，基于軟件體系的結(jié)構(gòu)可以大大節(jié)省開(kāi)發(fā)和維護(hù)的費(fèi)用。虛擬儀器利用IO接口設(shè)備完成信號(hào)的采集與處理，利用計(jì)算機(jī)的顯示功能來(lái)模擬傳統(tǒng)儀器的控制面板，以多種形式輸出檢測(cè)結(jié)果，利用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的軟件功能實(shí)現(xiàn)信號(hào)數(shù)據(jù)的運(yùn)算、分析和處理，從而完成各種測(cè)試功能的一種計(jì)算機(jī)儀器系統(tǒng)。機(jī)器視覺(jué)的特點(diǎn)是自動(dòng)化、客觀、非接觸和高精度，與一般意義上的圖像處理系統(tǒng)相比，機(jī)器視覺(jué)強(qiáng)調(diào)的是精度和速度以及工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境下的可靠性。視覺(jué)檢測(cè)就是檢測(cè)被測(cè)目標(biāo)時(shí)，把圖像當(dāng)作檢測(cè)和傳遞信息的手段或載體加以利用的檢測(cè)方法，其目的是從圖像中提取有用的信號(hào)，它是以現(xiàn)代光學(xué)為基礎(chǔ)，融合電子學(xué)、計(jì)算機(jī)圖像學(xué)、信息處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等科學(xué)技術(shù)為一體的現(xiàn)代檢測(cè)技術(shù)。隨著制造業(yè)的不斷發(fā)展，先進(jìn)制造技術(shù)的研究和應(yīng)用越來(lái)越廣泛?！比藗儚?0世紀(jì)50年代開(kāi)始研究二維圖像的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別，60年代Roberts開(kāi)始進(jìn)行三維機(jī)器視覺(jué)的研究，70年代中期，Mrr人工智能實(shí)驗(yàn)室正式開(kāi)設(shè)《機(jī)器視覺(jué)》課程，80年代初期開(kāi)始了全球性的研究熱潮，機(jī)器視覺(jué)獲得了蓬勃發(fā)展，新概念、新理論不斷涌現(xiàn)。具有快速測(cè)量，和非接觸測(cè)量等很多優(yōu)點(diǎn)。伴隨著計(jì)算機(jī)圖形圖像處理、光電技術(shù)等相關(guān)學(xué)科的發(fā)展，視覺(jué)測(cè)量技術(shù)在工業(yè)測(cè)量中得到廣泛的應(yīng)用。本人授權(quán)　　 　 　大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)