（测试计量技术及仪器专业论文）基于机器视觉的齿轮尺寸测量问题研究.pdf

o fd i m e n s i o no fg e a rb a s e d0 1 1 ev i s i o n b y d u h o n g r u b e ( x i a ns h i y o uu n i v e r s i t y ) 2 0 0 4 at h e s i ss u b m i t t e di np a r t i a ls a t i s f a c t i o no ft h e r e q u i r e m e n t sf o rt h ed e g r e eo f m a s t e ro fe n g i n e e r i n g m e a s u r e m e n tt e c h n o l o g i e sa n di n s t r u m e n t s i nt h e s c h o o lo fm e c h a n i c a la n de l e c t r o n i c a le n g i n e e r i n g o f l a n z h o uu n i v e r s i t yo f t e c h n o l o g y s u p e r v i s o r p r o f e s s o r ，j i nw i n y i n a p r i l ，2 0 1 1 乒”)0 、 兰州理工大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取 得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何 其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献 的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法 律后果由本人承担。 作者签名：夸名v 屯日期：山。，年6 月7 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学 校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被 查阅和借阅。本人授权兰州理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容 编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和 汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密 ( 请在以上相应方框内打“”) 日期：a 们1 年6 月7 日 日期：a 川年6 月7 日 a b s t r a c t i v 插图索引v 第1 章绪论l 1 1 课题背景及研究意义1 1 2 课题研究现状2 1 2 1 齿轮测量技术的发展状况2 1 2 2 机器视觉技术的研究现状4 1 3 本文的研究内容一6 1 4 课题来源7 第2 章测量系统的方法设计8 2 1 课题方案的指导思想一8 2 2 系统总体机构设计9 2 3 系统的硬件设计9 2 3 1c c d 和镜头的选择9 2 3 2 采集卡的选择1 0 2 3 3 光源的选择1 1 2 4 系统的软件设计1 3 2 4 1 软件开发工具介绍1 3 2 4 2 软件总体结构设计1 4 2 5 本章小结15 第3 章系统中应用的图像处理方法1 6 3 1 图像预处理概述1 6 3 2 灰度变换处理1 6 3 3 图像的增强处理1 7 3 4 图像噪声及其滤波处理一2 0 3 4 1 图像噪声2 0 3 4 2 图像的滤波2 1 3 5 图像分割一2 2 3 5 1 图像分割概述2 2 3 5 2 阈值法分割图像2 3 幂于机器视觉的齿轮尺寸测量问题研究 3 6 边缘检测2 5 3 6 1 边缘检测概述2 5 3 6 2 几种常见的边缘检测算子2 7 3 6 3 形态学中的细化方法2 9 3 7 边缘修复2 9 3 8 本章小结3 0 第4 章相机标定与图像矫正3 l 4 1 相机成像模型3 1 4 1 1 三种坐标系的定义3 1 4 1 2 针孔成像模型3 3 4 1 3 非线性模型3 4 4 2 相机标定一3 5 4 3 图像矫正一3 7 4 4 本章小结3 8 第5 章齿轮测量系统的实现3 9 5 1 齿轮的基本参数确定一3 9 5 1 1 中心点、齿项、齿根圆直径的确定3 9 5 1 2 齿数的确定4 1 5 1 3 模数的确定4 1 5 1 4 键槽深度和宽度的确定一4 2 5 2 系统标定4 2 5 3 齿轮参数实验4 3 5 3 1 实验前的准备工作4 3 5 3 2 系统的软件实现4 4 5 3 3 实验结果及误差分析4 5 5 4 本章小结4 7 总结4 8 参考文献5 0 致谢5 4 附录a 攻读硕士学位期间发表的论文一5 5 h 求，配置了硬件设备，并搭建了系统。 ( 3 ) 应用最大类间方差法作为检测系统的灰度阈值分割方法，分析和比较了典型 边缘检测算子的优缺点，采用数学形态学方法作为测量系统的边缘检测方法，并根据图 像的轮廓走向对边缘进行了修复； ( 4 ) 通过研究相机针孔成像模型和相机标定方法，利用m a t l a b 标定工具箱对 相机进行了标定，并用所得的内参数对图像进行矫正； ( 5 ) 设计了齿轮参数测量的算法，提出了一种基于搜索中心最远点的方法来确定 键槽深度和宽度并以尺寸图的形式给出了测量结果，通过分析影响测量精度的主要因 素，对测量系统做出了综合评价。 本文提出的基于机器视觉的齿轮尺寸测量技术具有重要的理论价值和应用前景，可 以极大地降低工人的劳动强度，大幅提高生产效率和产品合格率，有望取代传统的检测 手段，具有广泛的市场应用前景。 关键词：机器视觉；图像处理；边缘检测；最小二乘法；相机标定 本论文得到了甘肃省高校基本科研业务费项目的部分资助。 h i 基于机器视觉的齿轮尺寸测最问题研究 a b s 仃a c t b a s e do nt h et h e o r yo f m a c h i n ev i s i o n , c o m b i n e dw i t ht h er e l a t e dk n o w l e d g eo fi m a g e p r o c e s s i n gt e c h n o l o g y , t h em a i nf o c u so ft h i st h e s i sw a st od e s i g na n da p p l yi m a g ep r o c e s s i n g a l g o r i t h m , a n di n v e s t i g a t e dt h er e a l i z a t i o no ft h ea u t o m a t i cm e a s u r i n gm e t h o df o rg e a r d i m e n s i o nm e a s u r e m e n t t h em a i nc o n t e n ta n da c h i e v e m e n t sc a nb es u m m e d u pa sf o l l o w s ： ( 1 ) t h ed e v e l o p m e n to fm a c h i n ev i s i o n , t h et e c h n o l o g yo fg e a rm e a s u r e m e n tw a s s u m m a r i z e d , r e s p e c t i v e l y t h ei m p o r t a n ts c i e n t i f i cs i g n i f i c a n c ea n dp r a c t i c a lv a l u eo ft h i s t h e s i sw e r ei n t r o d u c e dt o o ( 2 ) an o n - c o n t a c tm e a s u r i n gp l a nb a s e do nm a c h i n ev i s i o nf o rs p u rg e a rw a sp r o p o s e d , a n dt h e nt h eh a r d w a r es y s t e mw a sb u i l tw i t hf u l f i l l i n gr e q u i r e m e n tf o rm e a s u r e m e n t ( 3 ) a d o p t i n gt h em e t h o do ft h em a x i m u mb e t w e e n c l u s t e rv a r i a n c et og i v et h eg r a y t h r e s h o l d ；a f t e rc o m p a r i n gt h ea d v a n t a g e sa n dd i s a d v a n t a g e so ft y p i c a le d g ed e t e c t i o n o p e r a t o r s ，t h em a t h e m a t i c a lm o r p h o l o g i c a lm e t h o dw a se m p l o y e dt od e t e c te d g e ，t h eo u t l i n e o ft b ee d g ew a sr e p a i r e da c c o r d i n gt ot h et o w a r do ft h ei m a g e ( 4 ) t h ec a l i b r a t i o no ft h ec a m e r aw a sc o m p l e t e db yt h em a t l a bc a l i b r a t i o nt o o l b o x t h r o u g ht h er e s e a r c ho nt h em o d e lo ft h ep i n h o l ec a m e r aa n dc a m e r ac a l i b r a t i o nm e t h o d a n d t h e nu s i n gt h ec a m e r ai n t r i n s i cp a r a m e t e r , t h ei m a g er e c t i f i c a t i o nt r a n s f o r m st h ei m a g et o c o m p e n s a t el e l l sd i s t o r t i o n ( 5 ) t h ea l g o r i t h mf o rt h eg e a rp a r a m e t e r sm e a s u r e m e n tw a sp u tf o r w a r d ，e s p e c i a l l y , t h e a l g o r i t h mo ft h ek e y w a yd e p t ha n dw i d t hi si n t r o d u c e d ，a n dt h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t sw e r e g i v e nb yt h ed i m e n s i o nd r a w i n g b ya n a l y z i n gt h em a i nf a c t o r sa f f e c t i n gt h em e a s u r e m e n t a c c u r a c yo fm e a s u r e m e n ts y s t e m ，m a k e st h ec o m p r e h e n s i v ee v a l u a t i o n t h e t e c h n i g u ep r o p o s e di nt h i st h e s i sh a ds i g n i f i c a n ts c i e n c ea n dv a l u eo fa p p l i c a t i o n ；i t c a ng r e a t l yr e d u c et h el a b o ri n t e n s i t y , i n c r e a s ep r o d u c t i o ne f f i c i e n c y t h er e s u l t so ft h i st h e s i s w e r ee x p e c t e dt or e p l a c et h et r a d i t i o n a ld e t e c t i o nt e c h n i q u ew i t hab r o a da p p l i c a t i o np r o s p e c t i nt 1 1 em a r k e t k e yw o r d s ：m a c h i n ev i s i o n ；i m a g ep r o c e s s i n g ；e d g ed i c t i o n ；l e a s ts q u a r em e t h o d ；c a m e r a c a l i b r a t i o n t h i st h e s i si sp a r t l ys u p p o r t e db yt h ep r o j e c to ft h eb a s i cr e s e a r c ha n do p e r a t i n ge x p e n s e s f o ru n i v e r s i t i e si ng a n s up r o v i n c e i v 硕，f ：学位论文 图2 1 图2 2 图2 3 图2 4 图3 1 图3 2 图3 3 图3 4 图3 5 图3 6 图3 7 图3 8 图3 9 图3 1 0 图3 1 1 图4 1 图4 2 图4 3 图4 4 图4 5 图4 6 图4 8 图4 9 图5 1 图5 2 图5 3 图5 4 图5 5 图5 6 图5 7 图5 8 图5 9 插图索引 系统结构示意图9 图像采集卡1 1 测量系统照明方式1 2 软件系统结构1 4 原始图像转化为灰度图像1 7 图像增强技术的体系结构1 8 图像增强后的效果图2 0 三种窗口中值滤波对比图2 2 分割后的二值图像_ 一2 5 灰度变化的几种类型2 5 数字边缘模型2 6 s o b l e 算子模板图2 7 四种边缘检测算子结果对比图2 8 形态学操作后的提取的边缘图像一2 9 修复后的边缘图像3 0 图像坐标系31 相机坐标系与世界坐标系3 2 径向畸变的两种形式3 4 8x8 黑白棋盘3 6 标定时使用的图片3 6 提取角点后的图像3 7 空间几何变化及矫正过程3 8 矫正结果3 8 齿轮外轮廓上的点到中心的距离图4 0 齿轮中心部分图形4 0 齿轮的图像4 1 键槽的深度和宽度示图4 2 标定量块的图像4 3 采集部分的界面4 4 实验结果g u i 界面4 5 程序流程图4 6 实验结果4 6 v 技术是学术界和企业界高度重视和致力研究的热点课题之一。 齿轮测量技术的发展已有近百年的历史。从上个世纪8 0 年代开始，齿轮测量技术 取得了飞速发展，出现了许多齿轮测量的智能化仪器，但是这些智能化仪器，其价格较 昂贵，使用和维修的技术性也较强，所以大多数企业还是沿用传统的齿轮测量仪器或使 用其它机械测量仪器进行齿轮测量 2 1 。然而传统的接触式机械测量方法，不仅操作不便， 效率低下，而且容易造成测试人员的主观误差。随着现代工业的发展，对于工业检测水 平的要求也有所提高，这种离线检测的方式速度慢、精度低、柔性差，越来越不能适应 现代生产方式，迫切需要新的检测方式来取而代之。 随着光电技术及计算机技术的应用，逐渐形成了一套齿轮误差的近代测量技术及 光、机、电结合的新型齿轮测量仪器，齿轮的各项参数均可被其测量。在利用这些仪器 对齿形误差进行测量时，或采用机械方法实现标准渐开线运动，不够快捷，或计算工作 量大，但伴着生产力的迸一步发展，人们对测量的精度、速度和效率提出了更高的要求， 希望在现有研究的基础上能有更加先进的方法和技术。 目前正在形成测量领域新热点的图像处理及机器视觉技术【3 4 】，迎合机电产品制造企 业信息化的要求，推动了它的迅速的发展，并以其具备的诸多优点可广泛应用于各种实 时、在线的精密测量，尤其适合于零件几何参数的动态实时精密测量，在国民经济、科 学研究及国防建设等领域得到了广泛应用1 5 j 。 由于近几年电子、计算机等新技术在机械制造行业中的广泛应用，促进了我国机械 制造业，尤其是作为机械制造业基础部件的齿轮工业的快速发展【6 】，特别是近几年汽车 行业的飞速发展，更加快了齿轮制造业的发展速度。而提高齿轮检测技术是提高齿轮产 品质量的必要条件，所以齿轮制造企业在扩大齿轮产量、品种的同时更加注重提高齿轮 制造的质量，强化并提高齿轮制造全过程的测量与监控技术水平获得了空前的重视。因 此开发具有自主知识产权的齿轮测量技术和仪器，满足齿轮制造质量检测的迫切需求， 是我国齿轮测量仪器制造业当前所面临的一项迫切任务f 7 1 。 根据现有齿轮行业的现状与发展要求，本文研究了机器视觉技术在齿轮测量中的应 用。鉴于目前计算机图像识别处理技术的发展水平及其在其它工业检测领域的成功应 基于机器视觉的齿轮尺寸测量问题研究 用，本文设想利用摄像头代替人的眼睛，让计算机代替人的大脑来进行齿轮参数的测量， 研制一套针对齿轮质量的自动图像测量系统。实验证明这种方法具有较好的理论研究价 值和应用意义，可以极大地降低工人的劳动强度，大幅提高生产效率和产品合格率，具 有较大的推广价值，为齿轮测量技术引入了一种新的具有较高测量精度的非接触式方 法，若能应用到工业现场，将会为企业创造更大的经济效益和社会效益，大大促进齿轮 检测行业的自动化、智能化，推动企业的长足发展。 1 2 课题研究现状 1 2 1 齿轮测量技术的发展状况 齿轮测量技术及其仪器的研究已有一百多年的历史，其发展也经历了从早期的“以 机械为主”到“机电结合”，直至当今的“光机电”与信息技术综合集成的演变【8 】。而在齿 轮测量技术的发展历程中，经历了6 个典型阶段【9 j ： ( 1 ) 1 9 2 3 年，德国z e i s s 公司在世界上首次研究成功一种称为“t o o t hs u r f a c et e s t e r 的仪器，实际上是机械展成式万能渐开线检查仪。在此基础上经过改进，该公司于1 9 2 5 年推出了实用性仪器，并投放市场。该仪器的长度基准采用了光学玻璃线纹尺，其线距 为1 微米。该仪器的问世，标志着齿轮精密测量的开始，在我国得到广泛使用的v g 4 5 0 就是该仪器的改进型产品。 ( 2 ) 1 9 5 0 年初，机械展成式万能螺旋线标准仪的出现标志着全面控制齿轮质量成 为现实。 ( 3 ) 1 9 6 5 年，英国的rm u n r o 博士研制成功光栅式单啮仪，标志着高精度测量齿 轮动态性能成为可能。 ( 4 ) 1 9 7 0 年，以黄潼年为主的中国工程技术人员研制开发的齿轮整体误差测量技 术，标志着运动几何法测量齿轮的开始。 ( 5 ) 1 9 7 0 年，美国f e l l o w 公司在芝加哥博览会展出m i c r o l 0 9 5 0 ，标志着数控齿轮 测量中心开始投入使用。 ( 6 ) 1 9 8 0 年末，日本大阪精机推出了基于光学全息原理的非接触齿面分析机p s 3 5 ， 标志着齿轮非接触测量法的开始。 从整体上考察过去一个世纪齿轮测量技术的发展，主要表现在以下几个方面：在测 量原理方面，实现了由“比较测量”到“啮合运动测量”，直至“模型化测量”的发展；在实 现测量原理的技术手段上，历经了“以机械为主”到“机电结合”，直至当今的“光一机一电” 与信息技术综合集成的演变【1 0 1 2 】；在测量结果的表述与利用方面，历经了“指示表加目 视读取”到“记录仪器记录加人工研判”，直至“计算机自动分析并将测量结果反馈到制造 系统”的飞跃。与此同时，齿轮测量仪器经历了从单品种单参数的仪器( 典型仪器有单盘 渐开线检查仪) 、单品种多参数的仪器( 典型仪器有齿形齿向检查仪) 到多品种多参数仪器 2 硕十学位论文 ( 典型仪器有齿轮测量中心) 的演变。 1 9 2 3 年以来，世界上已开发出了测量齿廓、螺旋线、齿距等基本参数的各种类型、 各种规格的机械展成式仪器l l 引。这些仪器借助于一些精密机构形成指定标准运动，之后 再与被测量进行比较，从而获得被测量误差的大小。世界上曾开发出多种机械式渐开线 展成机构，如单盘式、基圆杠杆式、靠模式等。其中以圆盘杠杆式应用最为广泛。对齿 廓误差测量而言，机械展成式测量技术仅限于渐开线齿廓误差测量。对非渐开线齿轮的 端面齿厚测量，采用展成法测量是很困难的，因为展成机构太复杂并缺乏通用性。对精 确的螺旋展成机构而言，主要采用正弦尺原理，只是如何将正弦尺的直线运动精确地转 换为被测工件的回转运动的方式各不相同，这种机构在滚刀螺旋线测量上应用最为典 型，如德国f e t t e 公司生产的u w m 型滚动测量仪、z e i s s 厂生产的万能滚动测量仪等。 1 9 7 0 年以前，机械展成式测量技术已经发展成熟，并在生产实践中经受了考验。尽管这 样，也存在一些不足之处：其测量精度仍依赖于展成机构的精度，机械结构复杂，柔性 较差，且测量一个齿轮需多台仪器。迄今，基于这些技术的仪器仍是我国一些工厂检验 齿轮的常用手段。 1 9 7 0 年是齿轮测量技术的转折点。齿轮整体误差测量技术和齿轮测量机( 中心) 的出 现解决了齿轮测量领域的一个难题，即在一台仪器上快速获取齿轮的全部误差信息。这 两项技术虽然都基于现代光、机、电、计算机等技术，但走上了不同的技术路线。齿轮 整体误差测量技术是从综合测量中提取单项误差和其它的有用信息。经过3 0 年的完善 与推广，齿轮整体误差测量方法在我国已发展成为传统元件的运动几何测量法，其基本 思想是将被测对象作为一个刚性的功能元件或传动元件与另一标准元件作啮合运动，通 过测量啮合运动误差来反求被测量的误差。运动几何测量法的鲜明特点是形象地反映了 齿轮啮合传动过程并精确地揭示了齿轮单项误差的变化规律以及误差间的关系，特别适 合齿轮工艺误差分析和动态性能预报。采用这种方法的仪器的优点是测量效率高，适用 于大批量生产中的零件检测。典型仪器是成都工具研究所生产的c z a 5 0 齿轮整体误差测 量仪、c s z 5 0 0 锥齿轮测量机和c q b 7 0 0 摆线齿轮测量仪【l ? ，1 5 1 。而齿轮测量中心采用坐 标测量原理，实际上是圆柱( 极) 坐标测量机，“坐标测量”实质是“模型化测量”。 对齿轮而言，模型化的坐标测量原理是将被测零件作为一个纯几何体( 相对“运动几 何法”而言) ，通过测量实际零件的坐标值( 直角坐标、柱坐标、极坐标等) ，并与理想形 体的数学模型作比较，从而确定被测量的误差。坐标测量法的特点是通用性强，主机结 构简单，测量精度很高。坐标法测量齿轮的思想很早就有了，如用万能工具显微镜与分 度头的组合也可用来测量齿轮。但是，这种静态测量方式不仅效率低，且无法保证测量 精度。现代光电技术、微电子技术、计算机技术、软件工程、精密机械等技术的发展才 真正为坐标测量法显示其优越性提供了坚实的技术基础。迄今已有美国、德国、日本、 瑞士、中国、意大利等几个国家生产c n c ( c o m p u t e rn t t r n e f i c f lc o n t r 0 1 ) 齿轮测量中心， 国外的典型产品是m & m 公司的3 0 0 0 系列、k l i n g e l b e r g 的p 系列；国产的典型产品是 3 基于机器视觉的齿轮尺寸测量f - i 题研究 成都工具研究所的c g w 3 0 0 卧式测量中心和哈尔滨量具刃具厂的3 9 0 3 型齿轮测量中心 u 6 - l8 】 o 1 9 9 0 年以来，在世界范围内，齿轮测量技术领域出现了几种值得注意的现象：( 1 ) 齿轮整体误差测量技术与齿轮坐标测量技术合二为一。成都工具研究所推出了既有标准 蜗杆又有测头的齿轮测量机c z n 4 5 0 ，而国外的c n c 齿轮测量中心也能给出“虚拟整体 误差”。( 2 ) 齿轮测量中心与三坐标测量机的合二为一，如美国t s k 公司的r d a i a n c e 和 p r o c e s se q u i p e m e n tc o m p a n y 的n d 4 3 0 。( 3 ) 功能测试与分试测试的合二为一。简化测量 是齿轮量仪的发展趋势之一，齿轮整体误差测量仪因能高效率地给出齿轮全信息而被齿 轮制造业所接受。 而未来，齿轮测量的相关研发重点是：齿轮网络化测量技术；基于实测结果的齿轮性 能虚拟分析技术；齿轮整体误差测量技术( 指标量化、性能优化等) ；齿轮误差的智能分 析技术；齿轮统计误差概念体系的建立及其相应的测量技术；生产现场的齿轮快速测量与 分析技术；精密机械、光电技术、微电子技术、软件工程等技术在齿轮上的应用。 1 2 2 机器视觉技术的研究现状 在人类的感觉器官中，视觉是最基本也是最重要的。据统计，人所感知的外界信息 有8 0 以上是通过视觉得到的。而在现代化工业大生产中，传统的人工视觉检测方法已 经不能适应生产自动化和高外观质量的要求，因而人们开始考虑把计算机的快速性、可 靠性和结果的一致性，与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视 觉技术【1 9 1 。 机器视觉是人工智能领域最热门的研究课题之一，它和专家系统、自然语言理解已 成为人工智能最活跃的三大领域。其定义为：机器视觉是通过光学的装置和非接触的传 感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的 装置。尽管它还是- - f - j 年轻的学科，还没有形成完整的理论体系，但它是实现工业高度 自动化、机器人智能化、自主车导航、目标跟踪以及工业检测的核心内容之一1 2 0 j 。 机器视觉是在2 0 世纪5 0 年代从统计模式识别开始的，当时的工作主要集中在二维 图像分析和识别上，如光学字符识别，工件表面、显微图片和航空图片的分析和解释等。 1 9 6 5 年，r o b e r t s 通过计算机程序从数字图像中提取出诸如立方体、楔形体、棱柱体等 多面体的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述。r o b e , s 的研究工作开 创了以理解三维场景为目的的三维机器视觉的研究，研究的范围也进一步深入，从边缘、 角点等特征提取，到线条、平面、曲面等几何要素分析，一直到图像明暗、纹理、运动 以及成像几何等，并建立了各种数据结构和推理规则。到了7 0 年代，已经出现了一些 视觉应用系统。7 0 年代以d a v i dm a r r 教授为首的研究小组提出了不同于“积木世界”分 析方法的计算视觉理论( c o m p u t a t i o n a lv i s i o n ) ，该理论在8 0 年代成为机器视觉研究领域 中的一个十分重要的理论框架。机器视觉的全球性研究热潮是从2 0 世纪8 0 年代开始的， 到了8 0 年代中期，机器视觉获得了蓬勃发展，新概念、新方法、新理论不断涌现，比 4 硕士学位论文 如，基于感知特征群的物体识别理论框架、主动视觉理论框架、视觉集成理论框架等【2 1 1 。 从2 0 世纪9 0 年代起，机器视觉逐渐发展成一个高科技信息技术领域。它采用最新 的光投影、取像、数据采集、计算机图像处理等技术，把机器“眼”( 即摄像及取像装置) 所“看到”的信息加以处理，抽取出关键数据作为生产过程控制、检验等的重要输入信息 2 2 1 。采用数字相机将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像 素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。而后图像系统对这些信号进行各种运 算来抽取目标的特征，如面积、长度、数量、位置等。最后，根据预设的容许度和其他 条件输出结果，如尺寸、角度、偏移量、个数、合格不合格、有无等。 随着现代科技的飞速发展，在工业企业生产中，对产品质量和生产效率的要求越来 越高，尤其对产品质量的在线自动检测要求更为强烈 2 3 1 。在现代工业的自动化生产中， 涉及到大量的各种各样的检验、生产监视以及识别应用，例如零件批量加工的尺寸检查、 自动装配的完整性检查、电子装配线的元件自动定位、i c 上的字符识别等。这些其中大 部分具有高度重复性的工作通常人眼无法连续、稳定地完成，而一般的物理量传感器也 难有用武之地。因此人们开始考虑利用光电成像系统采集被控目标的图像，然后经过计 算机或专用的图像处理模块进行数字化处理，而后根据图像的像素分布、亮度和颜色等 信息来进行尺寸、形状、颜色等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性与人眼 视觉的高度智能化和抽象能力有效地结合起来。 机器视觉技术应用的发展大致可以分为四个阶段：上世纪五十年代到六十年代是机 器视觉技术应用发展的第一个阶段，机器视觉技术应用尚处于研究阶段，新兴相关技术 的萌芽催生了机器视觉技术；上世纪七十年代到八十年代是机器视觉技术应用的第二个 阶段，也是起步的阶段，在这一时段当中，拥有相关技术的人们开始尝试将机器视觉技 术应用于工业现场；而现今可以称为机器视觉技术应用发展的第三个阶段，在这个阶段 当中已经有了许许多多的应用，并且人类也积累了相当多的关于机器视觉技术应用的经 验；第四个阶段也就是机器视觉技术被广泛应用的阶段，那时的机器视觉技术对人类将 不再神秘【2 4 五6 】。从应用上来说机器视觉具有独特的特点： ( 1 ) 实时性要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理理论中的许多 技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过了其在工业生产中的实际应 用速度。 ( 2 ) 实用性要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性能价格比，要有 通用的工业接口，能够由普通工人来操作，有较高的容错能力，有较高的安全性，不会 破坏工业产品，还必须有较强的通用性。 ( 3 ) 机器视觉更是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、 控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机 软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系，相互协调应用才能 构成一个成功的机器视觉应用系统。 5 基于机器视觉的齿轮尺寸测最问题研究 ( 4 ) 研究机器视觉，不光要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要 的是光、机、电一体化的综合能力。 而在现代工业大生产中，制造工业领域在提高生产率的同时也在致力于提高产品的 质量。目前工业产品的高速生产线上每分钟都有成百上千的产品或配件被生产出来，这 些飞速从生产线上穿过的产品及配件使人工检测越来越无法胜任，同时使用接触性传感 方式的自动检测受到检测速度的限制也不能应用于高速在线检测，要满足统计质量控制 的要求，必须使用机器自动检测的方法。因而利用机器视觉对产品进行在线高速检测已 经成为保证产品质量的一种最重要而有效的手段。 1 3 本文的研究内容 本文研究的主要内容是利用机器视觉和数字图像处理技术，探讨使用较低成本的设 备组成测量系统，实现对普通圆柱直齿齿轮图像实时处理和尺寸的非接触式动态测量。 内容包括：机器视觉测量系统的总体结构设计、硬件设备的选择、软件设计及实现、数 据处理和误差分析等。 本文的章节安排如下： 第一章绪论本章首先从齿轮的重要性和当前测量手段的弊端入手，介绍了课题 的背景和研究意义。再次详述了齿轮测量的发展概况和当前的技术以及未来齿轮测量的 研发重点。最后从机器视觉的发展、特点及在工业中的应用介绍了它的研究现状并引入 了本文的研究内容。 第二章测量系统的方案设计首先根据系统设计遵循的三个原则提出了机器视觉 测量的构想和系统设计的总体方案，阐明了视觉测量的原理。从硬件和软件两方面对系 统进行了研究，给出了硬件和软件部分实现的功能。针对系统要求对硬件设备进行了配 置，同时对软件部分的工作作以概述。 第三章系统中应用的图像处理算法本章主要针对测量系统采集图像的实际状 况，选择和设计相应的算法对图像进行处理。测量时最好选用黑白图像所以首先对图像 进行了灰度化处理，之后详述了图像增强的相关理论及本文所采用的增强方法。为得到 较好的二值化图像轮廓进行了图像去噪处理，阐述了图像分割方法及其难点，结合本文 实际，应用最大类间方差法获取阈值，最后介绍了边缘检测的过程并对获取的轮廓进行 了修补。 第四章相机标定与图像矫正本章首先介绍图像坐标系、相机坐标系和世界坐标 系的定义并描述了它们之间的关系。其次给出了相机的线性和非线性模型，详述了本文 的标定过程，得到了相机的内参数。最后针对镜头畸变，用所求得的内参数对图像完成 了矫正。 第五章齿轮测量系统的实现首先以一个标准的直齿圆柱齿轮为例，详细介绍了 其齿顶圆、齿根圆、中心点、齿数、模数等参数的获取过程，以一个长度为9 0 c m 的标准 6 坝士掌位论文 量块为例确定了该系统的定标值。其次介绍了本文的实验过程以及实验中的注意事项， 做出了g 界面并介绍了该界面的运行流程，给出了实验结果，最后分析了实验中误差 产生的原因。 结论本文的工作总结及研究展望。总结了本文所做的工作并对在此基础上的研究 给予展望，以求进一步完善系统的功能，提升研究的水平和价值。 1 4 课题来源 甘肃省高校基本科研业务费项目。 7 基于机器视觉的齿轮尺寸测量问题研究 第2 章测量系统的方法设计 本文基于对传统测量方法和测量技术的理解，提出机器视觉测量方法的课题构想。 根据设计思想，课题总体结构可分为图像采集，图像处理和图像测量三部分，最终获取 被测齿轮的几何尺寸。阐述了机器视觉法的测量原理，分析了测量方法中的优势以及需 要解决的难点问题。 2 1 课题方案的指导思想 随着科学技术的不断进步和新技术的应用，精密的测量仪器正朝着机械和电子一体 化的方向发展，特别是先进的计算机技术在测量仪器的设计和应用中起到了不可替代的 作用。基于飞速发展的c c d 成像技术、计算机技术和数字图像处理技术，设计利用图像 法测量齿轮参数，主要针对直齿圆柱齿轮的测量，探讨寻找一种代替传统的人工测量方 法以达到解放人工操作，提高测量效率的目的。设计中主要遵循以下原则【2 7 2 8 1 ： 1 测量效率： 系统设计的主要目的即为提高齿轮测量的效率。传统方法主要依靠人工测量，操作 过程中不仅工作量大，而且在数据处理过程中会产生主观误差。基于机器视觉的测量方 法，采用一些算法对测量点自动识别、自动判断，利用计算机和软件的强大功能对测量 结果进行计算和分析，效率会有明显的提高。在整个测量过程中，设计的算法会对系统 的效率产生较大的影响。 2 测量精度： 对于以测量为目的的精密仪器而言，精度要求是必须要达到的条件，没有了精度其 他的设计就无从谈起了。本系统通过测量方法的分析设计，考虑了引起误差的因素，尽 可能的提高测量精度。 3 经济性： 在现代工业系统中，经济性也是衡量系统优劣性的一个重要指标。本系统旨在对现 有测量仪器进行改造和替代，提高测量效率的同时降低测量成本，经济性得到了一定的 保证。在权衡了这三方面的要求后，最后确定了设计方案，尽可能的提高系统的性价比。 综上所述，通过对齿轮参数图像测量方法的研究探讨，代替传统测量中的人工操作， 减d , n 量器具自身误差及测试人员主观误差影响。计算机技术的应用使得测量效率得到 了极大的提高，降低了测试人员的工作量，尤其对尺寸较小的齿轮非接触式测量寻找突 破，不会受被测物体的限制，能够解决许多传统方法中不能解决的难题。 8 硕上学位论文 2 2 系统总体机构设计 本系统的主要目的是实现齿轮参数的无损、非接触检测。故系统采用c c d 及数据采 集卡获取待测齿轮图像，经图像采集卡将连续图像转换为数字图像，输入计算机存储然 后对待测物体图像进行预处理，对预处理后的图像提取轮廓后进行测量与分析，最后得 到齿轮的尺寸图。 本系统的组成分为两个部分：硬件系统和软件系统。硬件系统的主要任务是采集到 清晰的图像，并将图像信息转换为运算处理所需要的数字信号。软件部分主要完成图像 处理和图像测量。系统结构如图2 1 所示。 2 3 系统的硬件设计 图2 1 系统结构示意图 硬件部分主要完成图像采集，实验中采用c c d ( c h a r g ec o u p l ed e v i c e ) 摄像头及配套 的图像数据采集系统，用来采集反应齿轮表面特征信息的图像，获得所拍摄的齿廓图像， 是整个测量系统的输入环节。 此测量系统的硬件系统主要由摄像机、镜头、图像采集卡、光源组成下面对主要硬 件的参数以及选择做以简单介绍。 2 3 1c c d 和镜头的选择 c c d 即电荷藕合器件图像传感器是目前机器视觉中普遍采用的视觉传感器，它是 一种新型的固体成像器件，是在大规模硅集成电路工艺基础上研制而成的模拟集成电子 芯片。它既具有光电转换的功能，又具有信号电荷的存储、转移和读出的功能。由于c c d 传感器具有自扫描、高灵敏、低噪声、长寿命、低功耗和高可靠性等优点，因而一 9 基于机器视觉的齿轮尺寸测量l 司题研究 直受到人们的高度重视，发展十分迅速【2 9 】。c c d 的像元尺寸小，几何精度