【正文】 線測定、高準確度以及高效性的測定領(lǐng)域。雖然對于機器視覺這一技術(shù)的探討從六十年代就已經(jīng)開始，然而，直至二十多年之后，這一技術(shù)才真正地步入迅猛發(fā)展的階段，并逐步得到科研領(lǐng)域的重視，成為眾人爭相探究的熱門領(lǐng)域。YKT企業(yè)生產(chǎn)的非接觸3坐標測定方法Zip250屬于高效性、高強度、高準確性的先進測定儀，這個測定儀所能夠承受的載重量達到了二十五公斤，測定儀還自帶有數(shù)碼法蘭盤的攝像系統(tǒng)及先進的DSP處理系統(tǒng)，可以實現(xiàn)快速的圖像處理，此外，它還能夠和接觸式探頭聯(lián)合使用。英國EES企業(yè)在實現(xiàn)系統(tǒng)的高可信度和實際應用上進行了深度的優(yōu)化和改進，提高了殘缺圖像的顯示效果以及殘缺對象的發(fā)現(xiàn)概率，還提高了系統(tǒng)對空間的操控實力，它的熱軋帶金屬表層測定方式在西方鋼鐵生產(chǎn)行業(yè)發(fā)達的國家中得到了普遍的推廣。中科院學者梁華為等開發(fā)了“從雙峰直方圖得出二值化閾值”的方法，這種方式不涉及進行任何的直方圖處理，僅僅依靠計算就可以得到相應的二值化閾值，此外，該方法還具有占用內(nèi)存面積小、處理效率高的優(yōu)點。這種方法將壓電驅(qū)動機精細位移的優(yōu)點和步進電機的特點進行融合，創(chuàng)立了3自由度產(chǎn)品加工方式[2]。由于之前的測定技術(shù)已經(jīng)遠遠達不到工業(yè)制造行業(yè)對產(chǎn)品規(guī)格測定的高效性以及高準確性的指標，筆者總結(jié)了一個以機器視覺為依托的非接觸性尺寸測定方式。本課題的研究目標是：利用CCD攝像儀得到被測定產(chǎn)品的圖形，然后把得到的相應圖形通過Matlab處理，實現(xiàn)灰度變化、二值化、濾波去噪以及邊緣測定，從而獲取質(zhì)量較好的圖像，然后再通過Hough轉(zhuǎn)化得到產(chǎn)品的圖形特異性參數(shù)。 本文的各章內(nèi)容如下:第一章：以機器視覺為依托的尺寸測定方式的操作機理及設計方法。構(gòu)建了測量系統(tǒng)的硬件方案設計。第二章：以機器視覺為依托的規(guī)格測定技術(shù)的圖像處理方式。第三章：零件圖像的幾何尺寸測量。第四章：實驗結(jié)果與分析。然后對圓環(huán)零件的外徑、內(nèi)徑和壁厚進行測量，通過比較測量系統(tǒng)的測量數(shù)據(jù)，對所產(chǎn)生的誤差的原因做出了歸納，并總結(jié)了盡量消除誤差的策略。經(jīng)光照射后，待測產(chǎn)品就會在圖形傳導儀中顯示圖形，圖形傳導儀把顯示的模擬圖形傳遞到圖形收集設備，然后變?yōu)閿?shù)字圖形數(shù)據(jù)，圖形處理儀通過這些數(shù)據(jù)來顯現(xiàn)和處理。該方法的測定流程大體包括產(chǎn)品的圖形收集、產(chǎn)品的圖形預處理以及規(guī)格測定3個步驟。硬件設備的具體工作是收集到準確的圖形，再把圖形的訊息轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳臄?shù)據(jù)訊息。測定所需的硬件部分是該測定方式必不可少的部分，該部分負責進行圖形的收集，在圖形的收集結(jié)束之后，利用軟件來進行產(chǎn)品的圖形預處理和規(guī)格測定。利用數(shù)字圖形處理的過程把得到的產(chǎn)品圖形通過灰度轉(zhuǎn)化、邊緣提取等過程之后，最后通過基于改進的Hough變換對零件進行尺寸測量，得到相應的測定結(jié)果。 基于機器視覺的尺寸測量系統(tǒng)的硬件平臺，以機器視覺為依托的規(guī)格測定方式的硬件平臺包括攝像機、光源、支架、鏡頭、圖形采集卡、載物臺等部分。（1）CCD和鏡頭的選擇CCD是一類近來興起的固體成像儀器，是如今機器視覺方法中經(jīng)常使用的視覺傳感儀，亦稱作電荷耦合器件圖形傳導儀。CCD傳感器具有分辨率高、檢測靈敏度高、低噪聲、低功耗和高可靠性等很多優(yōu)點，尤其在對噪聲的控制能力方面也具有很強的優(yōu)勢。而且CCD的輸出信號易于數(shù)字化處理，更容易與計算機連接，從而組成實時的自動化測量系統(tǒng)。它的主要性能指標包括：頻率：（水平）50Hz（豎直）；分辨率：480TV行；總像素單元數(shù)：768（水平）576（豎直）；信噪比：50dB以上；工作濕度：在90%RH范圍內(nèi)；工作溫度：10℃50℃。CCD相機鏡頭的優(yōu)劣，與機器視覺方法的測定效果息息相關(guān)，因此必須慎重選取適當?shù)溺R頭，這是該測定方式的過程中很關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。該測定方式中用到的是COMPUTAR企業(yè)的鏡頭。（2）圖像采集卡的選擇圖像采集卡是一種能夠插進電腦或者不依靠電腦也能夠使用的卡，可以作為圖形處理環(huán)節(jié)與圖形收集環(huán)節(jié)的連接媒介。在選用圖像采集卡的時候，應考慮攝像頭型號的相似性，還要考慮是否與電腦端口合適。在筆者所提出的測定方式中，不用得到大量的圖形信息，無須占用太多的內(nèi)存面積來保持圖形。圖形采集卡的產(chǎn)品規(guī)格一般包括下列內(nèi)容：圖像格式：圖形格式包括灰度和彩色2個部分。在圖形的灰度需要達到較高的精準度的情況下，就要用十位、十二位甚至十六位來體現(xiàn)。分辨率：圖形采集卡可以實現(xiàn)的點陣極限，代表了它的分辨能力的高低。圖像傳輸格式：該板卡要能夠識別測定系統(tǒng)中CCD攝相機所傳遞的訊息格式。（3）光源的選擇光源在以機器視覺為依托的規(guī)格測定方法中是不可或缺的一個部件，照明的好壞密切地干系到所傳遞訊息的質(zhì)量，還會決定圖形的處理成效和規(guī)格測定的可信度的高低。后一種類型主要有X光、超聲波等，它們在測定工作中可以達到很好的準確性，然而實際操作應用起來不是很方便，此外，其價格偏貴，會提高投資成本，所以在進行產(chǎn)品規(guī)格測定的過程中，大部分公司還是比較趨向于將前者作為選擇的對象。需要注意的是，LED產(chǎn)品具有速度快、節(jié)省空間、不易產(chǎn)熱、高度節(jié)能、質(zhì)量好等多項優(yōu)點，還能夠根據(jù)特定的測定要求，進行相應的操作變化使得光源呈現(xiàn)出各種各樣的形態(tài)。筆者從多次產(chǎn)品規(guī)格測定的實踐中認真總結(jié)經(jīng)驗，采用最終環(huán)形的LED光源充當照明。第一種類型中照明設備與攝像設備都安置在待測產(chǎn)品的同一面，實際操作起來比較容易。第三種類型中是利用特定的光導向儀將照明系統(tǒng)發(fā)出的光進行重重反射從而產(chǎn)生了擴散光，該儀器能夠自由切換為各種各樣的幾何圖形來滿足具體測定方式的要求，通過這種方式得到的圖形會有特別好的均勻性[6]。第二種照明類型的特別之處是得到的圖形會呈現(xiàn)出很好的對比度。背向照明需要將照明設備放置在需要測定產(chǎn)品的背面。被測產(chǎn)品所掩蓋部分的成像為黑色，沒有被遮住部分的成像為白色，這樣就形成高對比度的圖像。（4）支架支架主要是起到一個固定的作用，確保圖像傳導儀的空間位置不發(fā)生任何的變動。（1）軟件開發(fā)工具的介紹MATLAB也叫作矩陣實驗室，是Math works企業(yè)生產(chǎn)的一款高性能的可視化科學計算軟件，到目前為止，這個軟件已經(jīng)得到了業(yè)內(nèi)領(lǐng)域的普遍認可，并得到了廣泛的應用。此外，工具箱里的函數(shù)源程序都不是保密的，大部分為M類型的文件，用戶只需根據(jù)相應文件的代碼就可以進行更改。這次研究中充分發(fā)揮了MATLAB中的圖形處理、工程計算以及數(shù)據(jù)歸納等，通過該軟件強大的圖形處理能力對實際測定工作中得到的產(chǎn)品圖形加以處理，從而產(chǎn)生優(yōu)質(zhì)的圖像。（2）軟件總體結(jié)構(gòu)設計軟件一般是用來處理圖形，進而測定具體產(chǎn)品的規(guī)格。 本章小結(jié)在第一章中，主要介紹了以機器視覺為依托的規(guī)格測定方法的操作機理、硬件裝置以及軟件設施。然后結(jié)合Matlab軟件中的GUIDE界面編輯器編輯GUI建立了該測量系統(tǒng)的軟件平臺。在這個環(huán)節(jié)中，因為采集設備或者傳導媒介等方面存在的不足，會產(chǎn)生不同程度的噪音問題，使得所得的圖形丟掉了關(guān)鍵的信息，進而影響圖形的呈現(xiàn)效果。這項技術(shù)的大體流程為：Matlab將收到的產(chǎn)品圖形經(jīng)過灰度轉(zhuǎn)化、濾波去噪、圖形的二值化以及邊緣檢測4個步驟的加工。 圖像的灰度變換灰度的轉(zhuǎn)化是把初始圖形里的各個像素的灰度值，依據(jù)特定的轉(zhuǎn)換原理，變?yōu)椴煌幕叶戎祩魉?。用公式可以表示如下：式中，代表了初始的圖形，也就是顯化之前的圖形；是顯化之后的圖形，即處理后的數(shù)字圖像；T代表的是對f進行的具體操作。灰度轉(zhuǎn)化的操作結(jié)束后，圖形的對比度會明顯提高，與未處理的圖形相比會更加有識別度，呈現(xiàn)質(zhì)量會更好。（1）直方圖直方圖代表的是圖形的灰度級詳情，該圖具有顯著的統(tǒng)計學意義，它全面的呈現(xiàn)了特定圖形的灰度級布局趨勢。圖形灰度直方圖的轉(zhuǎn)化，能夠使圖形的對比度顯著地提高。圖形的灰度級跨度在，是第k級灰度，為第k級灰度的像素總數(shù)，為第k級灰度的頻數(shù)，N為圖像的像素總數(shù)。直方圖進行了優(yōu)化處理，圖形的像素值就會出現(xiàn)于每一級別中，使圖形的不同像素值的區(qū)別更加明顯，從而真實的反映圖形的情況。它的核心理念是對初始圖形的像素灰度值加以修整，把圖形上像素點偏多的灰度級加以強化，同時把圖形里像素點偏少的灰度級加以弱化，將初始的不規(guī)則的直方圖優(yōu)化為均勻的布局，實現(xiàn)任意灰度級都占據(jù)等量的像素點，進而提高圖形的對比度，使圖形呈現(xiàn)更好的視覺效果，具備更加全面細致的信息。以上所述就是直方圖均衡處理的基本原理。在進行具體操作時，某些情況下需要改變直方圖的原有形態(tài)，從而達到有針對性的提高特定灰度值跨度的對比度。它主要是利用特定的映射公式，把初始的直方圖轉(zhuǎn)化為人們想要的形式。為了確保以機器視覺為依據(jù)的測定方法的可信度，就應該嚴格的抵制噪音的影響。前者主要是因為外界不安定因素的綜合影響而導致的圖形噪音，這一類噪音的出現(xiàn)沒有任何的征兆，通常很難防范。在數(shù)字圖像中常見的噪聲有：椒鹽噪音、脈沖噪音以及高斯噪音等。因此，我們要把得到的產(chǎn)品圖形充分地濾波去噪，盡量消除噪音的影響，以保持初始圖形的特征性信息，從而可準確的提取產(chǎn)品圖像的邊緣。以機器視覺為依據(jù)的規(guī)格測定方法中提取產(chǎn)品圖像的過程中，會或多或少地受到噪音的影響，進而使圖形的質(zhì)量失去了真實性，這樣會導致測量系統(tǒng)的圖像預處理和邊緣檢測等過程變得很復雜甚至無法測量，所以要對采集到的灰度圖像進行濾波，以此最大程度的恢復初始圖像。鄰域平均法也叫作均值濾波法，能夠最大限度地削減高斯白噪音。如果產(chǎn)品圖形里某個像素點的坐標是，其所對應的灰度值是，那么通過這種方法處理之后所傳送的數(shù)值是：在這個公式里，N指的是以坐標為核心的鄰域的集合，M指的是鄰域N中包含的像素總量。鄰域平均法削減噪音的特點是操作效率高，計算過程簡明扼要。所以合理使用恰當?shù)哪０迨鞘种匾?，一般所用的模板包?3，55，77。掩膜去噪法能夠顯著地削減偶然性噪音。當然，如果實際應用中有要求，也可以采用55或者77等不同的作用域。中值濾波法能夠最大限度地削減脈沖噪音以及椒鹽噪音。如果圖形里像素點的坐標是，其所對應的灰度值是，那么經(jīng)過這種方法處理之后所傳送的數(shù)值是：在此公式里，N代表以為核心的鄰域的集合，Med代表了整個集合的數(shù)值所計算得到的中間值。需要注意的是，這種方法不適用于被處理圖像存在線、尖角等信息的情況。要根據(jù)具體的情況，選擇相應的窗口規(guī)格以及輪廓。這種方式對模板的尺寸有十分嚴格的要求，若是模板的規(guī)格過大，就很容易使圖形缺少部分的邊緣迅息，此外，運算復雜度的提高會嚴重影響工作的進度。常用的模板一般為33，55。如果方差值偏低，濾波儀的處理能力就很高反之如果方差偏高，那么濾波儀的處理能力就會降低。在圖像復原這個領(lǐng)域，由于自適應濾波法的計算量小和它使圖像復原效果好等特點，使這種方法被普遍地使用。所以，在具體的操作過程中，很少使用這種方法進行濾波處理。當加入低信噪比的椒鹽噪音時。對脈沖訊號、白噪音、非恒定過程信號而言，當信噪比值較小時，利用該方法處理之后，非但沒有出現(xiàn)任何改觀，初始圖形的很多特征性訊息也丟失掉了。小波之所以可以高效的削減噪音，很大程度上要依賴于小波轉(zhuǎn)化，特征一般包括：① 低熵性。② 多分辨率特性。③ 去相關(guān)性。④ 小波基函數(shù)的多樣性。以達到較好的處理效果。把基小波進行放縮以及移動后可得：叫作小波函數(shù)，亦稱小波。a代表的是函數(shù)的規(guī)格，b代表的是小波沿時間軸移動的距離。（2）連續(xù)小波變換設是基本小波，是由式（36）衍生的連續(xù)小波函數(shù),對于每個函數(shù)的連續(xù)小波變換為： 式中，為的共軛函數(shù)，b、t均為連續(xù)變量。其逆變換為：（3）離散小波變換進行具體操作時，對于一些連續(xù)小波轉(zhuǎn)化必須要先提高離散程度，因此，離散度的高低是必須要考慮的一個因素[12]。如果規(guī)定a必須大于零，那么允許性條件就是：假定2個正參數(shù)、都是恒定不變的，此外，代表恒定的放縮步長，其中，同時令，令，那么得到的離散小波函數(shù)就是：對于任意的函數(shù)的離散小波變換為：在式子（313）里，要使與的值盡量小，這樣才可以提高迅號重建的可信度。則的二進小波變換為：二進小波就是提高尺寸指標的離散程度，同時維護移動指標的非間斷轉(zhuǎn)化[13]。（5）小波轉(zhuǎn)化的多分辨率分析這一技術(shù)的發(fā)展是以函數(shù)為主要的支撐，不僅創(chuàng)建了小波分析理論，同時還綜合考慮了之前的全部正交小波基，極大地促進了該理論的深化。該理論從三維的視角描述了小波的多分辨率的特征，當規(guī)格逐漸縮小時，可以在相應的規(guī)格上由宏觀到微觀的發(fā)現(xiàn)圖形的各種特點。在該結(jié)構(gòu)中，分解關(guān)系為：。這種方法的加工意圖是建立一個盡量符合L^2(R)的正交小波基[15]。如果形成的一個規(guī)范正交基，就稱為正交尺度函數(shù)[16]，同時，也稱產(chǎn)生的一個正交多分辨率分析。進而通過小波逆轉(zhuǎn)化的機制實現(xiàn)信號的復現(xiàn)[16]。：（1）小波轉(zhuǎn)化和Lipschitz指數(shù)存在的關(guān)聯(lián)： 函數(shù)在的地方存在Lipschitz指數(shù)，如果只有一個常數(shù)滿足，使，則：函數(shù)在處的部分Lipschitz指數(shù)代表的是這個點的具體類型。此外，如果式（318）適用于全部的情況，那么就可以認為是在范圍內(nèi)的相同Lipschitz指數(shù)。此外，訊號異常位置的小波轉(zhuǎn)化模極大值也符合這種趨勢[17]。相反，若是函數(shù)的Lipschitz取值，那么小波轉(zhuǎn)化的模極大值就會與尺度變量呈負相關(guān)降低。一般情況下，迅號的Lipschitz指數(shù)取值都為正數(shù)，對于間斷性的非正常迅號，凡是滿足在特定的鄰域中有界，就認為。脈沖噪音的Lipschitz取值為。通過測定任意規(guī)格中的小波轉(zhuǎn)化模極大值的波動趨勢，以及對應點的排列方式，確定非正常點以及Lipschitz指數(shù)，從而實現(xiàn)正常訊號和噪音的區(qū)分[20]。而模極大值組成的集合是小波系數(shù)集的一個子集，它可以看作是小波系數(shù)在特定意義下的離散采樣。小波系數(shù)的含義就是訊號被小波處理分析之后，在任意規(guī)格上所存在的高通分量。那么小波系數(shù)在處就存在模極大值。相反，噪音的小波轉(zhuǎn)化模極大值會呈現(xiàn)與規(guī)格負相關(guān)的變化，在經(jīng)過了反復地小波轉(zhuǎn)化以后，或者說當規(guī)格十分接近某個數(shù)值的時候，其模極大值就達到了可以忽略的程度。 基于小波變換的模極大值去噪的步驟如下：1）把不純的迅息作離散二進小波轉(zhuǎn)化處理，使用的分析規(guī)格數(shù)要處于合適的范圍內(nèi)，選擇的規(guī)格如果太高，就會使初始訊號丟掉部分原有的信息，相反，若是選擇的規(guī)格太低