自动检测系统毕业设计

1、 目录摘要3Abstract4第一章 绪论61.1 课题的背景61.2 国内外现有的大尺度三维几何尺寸测量方法71.3视觉测量技术的主要应用及发展趋势81.4 论文的主要研究内容及组织结构10第二章 视觉测量系统原理102.1 视觉测量基本原理102.2 系统的原理介绍112.3各部分硬件功能简介122.3.1硬件组成122.3.1 照明光源132.3.2 面阵CCD142.3.3 图像采集卡152.3.4 计算机162.3.5 传动装置162.3.6传感器的选择172.4软件功能模块介绍18第三章图像处理193.1数字图像的模型及其量化193.2图像去噪213.3边缘检测213.3.1边缘检

2、测梯度法233.3.1.1一阶微分边缘检测算子243.3.1.2二阶微分边缘检测算子253.3.2本检测系统的二值图像的Roberts快速边缘检测法273.3.2.1 FED算法273.4图像复原293.4.1图像复原的基本原理293.3.2图像退化的数学模型303.3.2匀速直线运动模糊图像的复原313.3.2.1逆滤波复原法323.3.3.2维纳滤波复原法323.3.4本检测系统的图像复原33第四章 图像拼接技术研究334.1图像拼接概述334.1.1图像拼接原理334.1.2图像拼接技术的内容及核心问题344.1.3图像拼接技术的步骤354.1.4图像拼接的一般流程354.2基于特征的图

3、像配准算法354.2.1特征选择与提取364.2.2特征匹配384.2.3 图像变换的估计404.3图像的融合43第五章 全文工作总结44摘要在我国，一直以来依靠人工的方法对装配工艺孔数目和位置进行检测，如今这种传统的检测手段已经无法满足生产柔性和自动化程度的需求。基于计算机视觉检测(AVI)技术在检测系统的智能化、柔性、快速性等方面较接触式检测方法具有更大的优越性。因此，开发基于图像处理的装配工艺孔自动检测系统具有很大的实际意义。本文针对工业现场对纵梁装配工艺孔检测的具体要求，设计了一套基于机器视觉的纵梁装配工艺孔自动检测系统。本文首先介绍了机器视觉的发展、现状、新趋势以及在各方面的应用。介

4、绍了利用机器视觉对纵梁装配工艺孔检测的一般方法和系统硬件和软件构成。在硬件上，选用了能LED面光源；设计一个自动化的传感器控制装置，检测汽车纵梁的到来。在软件上，详细论述和比较了图像处理和分析所用到的图像去噪、边缘检测、图像复原、图像拼接、特征提取以及模式识别等多种算法，在总结现有的算法的基础上，根据实际情况选择了一种最佳方法，根据纵梁装配工艺孔图像的实际情况采用了一些实用有效的算法。为了在滤除图像脉冲噪声的同时能很好地保持图像的细节，选择了基于噪声点检测的脉冲噪声滤波算法。研究了纵梁装配工艺孔的轮廓提取与边缘加强，提出了针对装配工艺孔图像快速边缘检测的Roberts算法，取得了良好的快速性和

5、较好的检测效果。仔细分析了匀速直线运动模糊图像，提出了维纳滤波的图像复原方法。本文针对检测系统在一定分辨率的情况下，CCD摄像机一次检测的范围受到限制，影响检测速度的问题，提出在检测系统中添加图像拼接技术。本文详细叙述了数字图像拼接的全部过程。重点阐述了特征点提取和匹配、图像间点变换的估计和图像融合这三项图像拼接过程中的关键技术。针对特征点提取和匹配采用了Harris角检测算子和特征点邻域灰度互相关法；针对图像间点变换的估计，采用了LM算法；对于图像融合，使用了多分辨率样条法进行颜色过渡，有效地进行了图像的平滑拼接。在已有的自带软件作基础，改进图像处理及识别软件系统，对图像进行特征提取和特征比

6、较，自动检测出装配孔数目、直径和位置，最终可以实现对不合格纵梁的自动标记和分拣。本文所设计的自动检测系统，较好的满足了生产的实际需要。实验证明，计算机检测具有更强的可行性和准确性，并取得比较满意的效果。关键词：机器视觉 光源 传感器 图像拼接AbstractIn China, Traditional inspection for technologic holes of crossbeam is by manual work now, which cant satisfy the requirement of industry automation and flexibilityAVI tak

7、es mole advantages in intelligence、flexibility and speed of inspection system than contacted inspectionTherefore，developing a software system based on image processing and analyses for automatic technologic holes of crossbeam test has great meaningsFor the concrete request for inspection On industry

8、 spot, the paper designed an automatic detection for the technologic holes of crossbeam based on machine vision technologyThe machine vision development course、actuality、new trend and the application for a variety of fields is presentedGeneral methods and the hardware and software construction of ma

9、chine vision of the holes of crossbeam is introducedOn hardware，selected array LED light that can provide stable lightDesigned that a automatic control device of sensor detected that the crossbeam arrivedOn software，it stressed on introducing many algorithms of image processing and analysis such as

10、image noising, edge detection, image Restoration, image stitching，feature extraction，pattern recognition and so forthWe use a lot of effective algorithms based on concrete problem for crossbeamIn order to achieve very good impulse noise cancellation as well as preserving image detailsAccording to th

11、e actual situation, a best algorithm method is chose for removal impulse noise based on detection of noise pointsThe contour extraction and edge enhancement of the technologic holes of crossbeam are investigatedThen a fast edge defection algorithm of binary image is proposed to improve the Roberts o

12、perator for coal gangue image processingThe experiment result reveals that the proposed algorithm is efficient and practicableCarefully analyze straight line motion with constant velocity, put forward a method to Wiener FilterWith the definite resolution radio, field of vision of CCD vision is limit

13、ed that affect the speed of detect，so image stitching is put forward to improve rate and precision of inspection systemIn the dissertation, the whole process of digital image mosaic is introduced, three key technologies fire emphatically elaborated in the procedure of image stitching which including

14、 extracting and matching feature points，and estimate the point transformation matrix between two images and image blendingOn extracting and matching feature points，this paper adopted Harris comer detector and local neighborhoods of features through intensity cross-correlation method, On estimate the

15、 point transformation matrix between two images，used LM algorithmAt last，the operator is used to make the images mosaic smoothA set of software system which is a original match with CCD was developed by VC+，which can extract the feature and inspect and recognize the holes，accordingly, inappropriate

16、crossbeam can be selected and be signedThe automatic detection system for the holes of crossbeam based On machine vision technology can meet the manufactureIt has been proved that computer automatic test is more feasible and more accurate by experimentationthe satisfactory results is achievedKeyword

17、s： Machine vision，Light Source，Sensor, Image stitching 第一章 绪论1.1 课题的背景 大尺度三维几何尺寸测量技术可以对外形不规则的大型物体进行几何量的精确测量,是现代测试技术中的一个重要分支。该技术己经广泛地应用于国民经济的各个领域,例如制造工业的在线检测、虚拟现实哪、逆向工程、文物保护等。所谓大尺度,传统意义上是指被测对象的尺寸超过500mm。然而随着制造业工艺水平的不断提高以及相关技术应用领域的不断扩展,许多情况下被测对象的尺寸远远超过了50Omm的范围。例如在汽车制造工业!重型机电设备制造与安装、古建筑与雕塑保护等应用中,被测对象的

18、尺寸往往达到几米甚至几十米。由于这些被测对象尺寸大、移动困难,传统的测量手段及设备很难对其进行高效率的全尺寸测量,这就对大尺度三维几何尺寸测量方法提出了新的要求,具体包括: 第一,测量系统的量程应具有较大的伸缩性以适应不同的应用场景,同时在全量程内又能够保证足够高的测量精度和测量效率。许多传统的测量方法往往无法同时兼顾量程、精度和测量效率。随着量程的增大,测量精度和测量效率迅速下降。 第二,测量系统应以被测物体为中心实现便携式测量。在传统的测量方法中为了实现全尺寸测量,常用的做法是将被测物固定在一个精密旋转台或平移台上,测量装置每次测量被测物体的局部三维形貌,最后将各个部分拼接起来。但是大型精

19、密旋转台或平移台价格昂贵,并目_在许多应用场景中缺乏安装的场地和条件。使用以被测物体为中心的测量方法,被测物体在测量过程中保持静止,由便携式测量设备围绕被测物体旋转和位移,在不同的视角对被测物体的各个部分进行测量,并最终将测量结果统一到全局坐标系之下。第三,测量系统对于环境应具有足够的鲁棒性。由于应用场景的环境多变,温度、湿度、光照以及机械震动均会对测量过程产生影响。测量系统必须能够对抗环境的影响,保证测量结果的精度和稳定性。第四,测量系统应采用非接触式的测量方法。接触式测量使用探针等装置与被测物体直接发生接触获得三维形貌,这就使得测量系统的应用受到限制,一方面尽管测量时探针与被测物之间的接触

20、压力很小,但在测量质地柔软的物品时仍可能产生测量误差,目探针顶端的半径不可能为零,因此无法测量某些复杂表面的细微特征;另一方面,接触式测量往往意味着逐点测量,从而限制了测量效率。为了满足上述要求,目前大尺度三维几何尺寸测量方法研究的热点主要集中于基于计算机视觉技术的非接触式三维测量方法。这种方法具有严谨的理论基础,量程具有较大的弹性,测量精度和效率较高,对测量装置与被测物体的空间关系无硬性要求,鲁棒性好,可实现非接触式测量,是解决大尺度三维几何尺寸测量最具可行性的方案。目前相关技术在国外的发展己经比较成熟并推出了种类众多的商用化产品。国内也有包括天津大学、哈尔滨工业大学、北京邮电大学、大连理工

21、大学、燕山大学、上海交通大学、四川大学、东南大学、南京航空航天大学等许多院校和研究机构对这一领域进行了研究,并在许多领域得到了应用,但总体的研究水平尤其是实际应用水平与国外仍有很大差距,特别是能够同时满足上述四个要求的相关技术尚未见报道。1.2 国内外现有的大尺度三维几何尺寸测量方法目前国内外的大尺度三维几何尺寸测量方法主要包括以下几个类别（1）三坐标测量机三坐标测量机属于传统的三维坐标测量仪器。它通过探针沿导轨的直线运动来实现精确的坐标测量。它的优点是测量准确、效率高、通用性好;但是这种技术属于接触式测量,不易准特征点。其对测量环境要求高,不适合便携应用。(2)经纬仪测量系统经纬仪测量系统是

22、由二台以上的高精度电子经纬仪构成的空间角度前方交会测量系统,是在大尺度测量领域应用最早和最多的一种系统。其优点是测量范围较大(几m至几十m),是光学、非接触式测量方式,测量精度比较高,在二十米范围内的坐标精度可达到10微米;其不足是一般采用手动照准目标,逐点测量,测量速度慢,自动化程度不高。(3)全站仪测量系统球坐标测量系统是一种兼有电子测角和电子测距的测量仪器。其测量原理是在经纬仪的基础上加上一个测距系统从而构成空间极(球)坐标测量系统。它是测绘行业应用最广和最通用的一种坐标测量机。典型的仪器如莱卡的TDA5005型全站仪,全站仪的局限之处在于需要在被测物体上安装标志物配合测量,因而属于接触

23、式测量。(4)关节式坐标测量机关节式坐标测量机是一种便携的接触式测量仪器,通过模拟人手臂的运动方式对空间不同位置待测点进行接触式测量。仪器由测量臂、码盘、测头等组成,各关节之间测量臂的长度是固定的,测量臂之间的转动角可通过光栅编码器实时得到。与三坐标测量机比较,关节式坐标测量机非常灵活,和其它光学测量系统比较,它不需要测点的通视条件,因此在一些测点通视条件较差的情况下非常有效,例如汽车车身内的测量等。但由于关节臂长的限制,它的测量范围有限。(5)室内GPS室内GPS是指利用室内的激光发射装器(基站)不停地向外发射单向的带有位置信息的红外激光,接收器接受到信号后,从中得到发射器与接受器间的两个角

24、度值,在己知了基站的位置和方位信息后,只要有两个以上的基站就可以通过角度交会的方法计算出接收器的三维坐标。一与GPS不同的是,室内GPS采用室内激光发射器来模拟卫星;它不是通过距离交会,而是用角度交会的方法。与经纬仪系统不同的是,它不是通过度盘来直接测量角度,而是通过接收红外激光来间接得到角度值,因而就不再需要人眼去瞄准待测点了。(6)激光跟踪测量系统激光跟踪测量系统是球坐标测量系统,其测量原理和全站仪一样,区别之处仅在于测距的方式(单频激光干涉测距)。实际测量时又可以分为单站距离、角度法和多站纯距离法。激光跟踪仪的整体测量性能和精度要优于全站仪,但测角精度比全站仪的要低,测量范围也比全站仪要

25、小。光跟踪仪的缺点类似全站仪,即需要标志物的配合。(7)声学测距系统声学测距法主要包括微波雷达和超声波测距,其测量原理基于声波在空气中传播速度近似为常数这一物理现象。由发射器向被测目标发射高频声波脉冲或经过调制的声波信号,声波到达目标后被发射回来,由探测器接收。由于声波在空气中的速度为常数,测出声波由发射到接收的时一间,便可知道发射器与目标之间的距离。声学测距己经有许多便携式的设备。但是声学测距属于单点测距,必须依靠特定的机械结构才能够实现对三维场景扫描式的测量,因此测量时间较长。同时受制于声波的频率,单纯的超声波测距范围为十数米,精度在1%左右,若采用复合型测距系统,先用绝对距离法粗测,再用

26、相对距离法高精度测量,可以提高系统测量精度。(8)激光测距系统类似于声学测距法,将测量手段从声波改为激光。主要包括激光相位测距和激光脉冲测距脚。其中相位测距的精度极高,例如美国MetricVision公司的LR200系列激光雷达扫描仪在10m距离上绝对距离测量精度可以达到0.lmm,测量范围从2m一6Om。基于脉冲法测距的激光扫描仪精度较低,一般为毫米级,但是其测量范围较相位测距要长。(9)计算机视觉测量计算机视觉技术是当今高新技术之一,在电子学!光电探测!图像处理和计算机技术不断成熟和完善的基础上得到了突飞猛进的发展,并且己经有广泛的应用。该技术具有架设方便、非接触、测量迅速、精度较高以及鲁

27、棒性好等优点。基于计算机视觉原理的德国GOM公司ATOSlll系列便携式三维扫描仪。该系统最大扫描范围为2mx2mx2m,测量精度lmm,测量时间25s。1.3视觉测量技术的主要应用及发展趋势 随着科学技术的快速发展与进步，视觉检测技术日益成熟，广泛应用于工业、农业、军事、医学等各个领域。 1. 在农业生产中的应用 目前，视觉检测技术被广泛应用于瓜果品质的无损检测中。国外，Taylor等 1984 年首先报道了分别利用线扫描和模拟摄像机检测苹果损伤的试验，结论为利用数字图像技术检测苹果损伤至少可以达到人工分级的精度。Rehkugler 和Krop 1986 年研究了利用视觉进行苹果表面碰压伤检

28、测并依据苹果标准进行了分组，研制成功了利用机器视觉进行缺陷检测和分级的苹果处理设备。国内应用视觉技术进行水果品质无损检测的研究也取得了一定成果文献探讨了应用计算机视觉技术进行芒果重量与其投影图像的相互关系。此外，视觉检测技术还广泛应用于对蔬菜、谷物、烟叶等的缺陷、类别及等级检测中。 2. 在工业中的应用 视觉检测在汽车工业中的应用已十分广泛。美国三大汽车公司相继与美国Michigan 大学和 Perceptron 公司合作，成功研制了用于对汽车零部件、分总成和总成产品进行尺寸控制的自动视觉检测系统。英国 ROVER 汽车公司 800 系列汽车车身轮廓尺寸精度的 100在线检测，也是视觉检测系统

29、用于工业检测中的一个较为典型的例子。国内天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室成功研制了 IVECO 白车身激光视觉检测站和一汽大众 Jieta 轿车白车身 100在线视觉检测站及一汽解放新型卡车在线检测站，实现了整车总成的三维尺寸自动在线测量。视觉技术在汽车零部件的尺寸检测上也得到了广泛的应用：通用汽车研究实验室开发了用于汽车零件检测的视觉原型系统，该系统对所有零件均使用相同的过程，通过对一个好零件与坏零件的比较结果来判断检测区域的指定缺陷；Tsatsoulis 描述了用于电力方向阀的 16 齿齿轮部件的检测，通过寻找图像的外部参数来初始化排列组件；Gregory 描述了一种使用知识库的方

30、法来检测汽车制动零件，主要基于在图像内的一些关键点上进行一维灰度图与已知的参考值来比较等。除此之外，视觉检测技术在工业的各个领域都有着广泛的应用，如电子工业中印刷电路板、集成电路和光掩膜等的生产工艺流程中，通过对所获得的图像进行处理和识别来判断制作线路的正误，从而来保证产品的生产质量；冶金工业中钢板表面的自动探伤、赤热钢板切割位置定位；玻璃制品行业中的产品检测，如产品外形检测（高度、直径、不规则程度等）、内部缺陷检测（裂纹、气泡等）；机械零件的自动识别及几何尺寸测量、表面粗糙度和表面缺陷检测；在现代制药工业中，对药品包装的检测及对药片颜色、尺寸、形状等的检测；对磁砖等建筑装饰材料的表面质量及颜

31、色的检测；用计算机视觉系统自动测量圆木的体积；基于计算机视觉的织物疵点的检测；利用视觉技术对皮革缺陷的检测等等。视觉测量技术是一种很有发展前途的自动检测技术，可以实现智能化、柔性、快速和低成本的检测。随着计算机视觉理论研究不断深入，视觉检测将很快在各行各业中广泛应用。视觉测量技术的发展趋势主要体现在以下几点： 1). 实现在线实时检测。 视觉检测系统大多用在工业现场及工业生产线中，对于在线实时检测，如何将视觉测量系统嵌入到生产线相应的工序中，使测量速度与生产线节拍相一致，是视觉测量走上实际应用的关键一步。视觉检测执行时间在很大程度上取决于底层图像处理（图像平滑、滤波、分割等）速度。因此，使用专

32、用硬件实现独立于环境的处理算法，可大大提高图像处理速度。 2). 实现智能化检测。 从 CAD 系统中提取零件视觉模型与检测信息（包括零件位置与方向、摄像机视角等），选定检测项目、检测点和检测路径，建立智能检测规划，并控制工业机器人抓取零件并放置到合适的位置进行检测。 3). 实现高精度检测。 与视觉系统相比，坐标测量机（Coordinate Measurement Machine，CMM ） 在检测精度和测量空间范围上占有很大优势，因此，基于 CMM 的视觉检测系统已经成为视觉检测技术的一种新趋势。集成化的 CMM 和视觉检测系统可以利用视觉系统迅速识别零件的形状及其在测量平台上的位置和状态

33、，完成机器坐标系、零件坐标系、摄像机坐标系之间的转换，帮助 CMM 实现检测路径自动形成与测量结果判断。同时深入研究亚像素定位技术，使之应用到实际的检测系统中，以提高检测精度和降低系统成本。 4). 计算机视觉柔性检测技术。 目前几乎所有的计算机视觉检测系统都只适用于解决特定的检测任务，建立一种较为通用的视觉检测系统，以适用于不同条件下的检测任务，进而实现对目标进行。完全检测。，是目前和将来视觉检测系统的一个发展方向。5). 研究开发彩色图像、灰度图像和多谱图像的处理算法，拓展视觉检测的应用。 视觉测量技术作为一种新兴的检测技术，现代工业为其提供了巨大的需求空间。工业检测的复杂性和多样性，也必

34、然使工业图像检测技术呈现出复杂性和多样性，这种复杂性和多样性为我们提供了广阔的研究领域。总之，随着计算机视觉技术自身的成熟和发展，计算机视觉测量技术必将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。1.4 论文的主要研究内容及组织结构 视觉测量技术是综合了机器视觉、人工智能、模式识别、计算机、控制论、电子电路等多学科的交叉而形成的高新技术，本文结合课题已有的理论知识，针对汽车底盘大梁的几何尺寸采用非接触的在线测量方法而进行的系统开发研究，通过确定汽车视觉测量的技术方案,分析检测系统的组成结构,设计运动控制系统,开发相应的运动控制软件，逐步建立并且完善系统的方案设计。同时利用试验样机，对底盘大梁试

35、样进行检测试验研究,分析运动速度对检测结果的影响关系,最终完成汽车底盘大梁在线视觉测量系统试验研究。 第一章为 引言部分。主要介绍了视觉测量技术的发展和研究现状，以及视觉测量的关键技术和应用。同时阐述了本文的主要研究内容和本文的文章结构。第二章 主要具体介绍本文采用的汽车底盘大梁视觉动态测量系统原理及选用的硬件和软件结构。第三章 主要是视觉测量系统采集得到图像后的图像处理。主要详细介绍了图像数字模型，图像的去噪，图像边缘检测的几种算法及图像复原的方法。第四章 主要是图像拼接技术，分为三部分：特征点的提取和匹配；图像间点变换的估计；图像融合及拼缝的消除。 第五章 全文工作总结。第二章 视觉测量系

36、统原理2.1 视觉测量基本原理人类的大部分信息是通过视觉系统来获取的,随着科学技术的不断进步,研究了利用计算机现代化工具来实现视觉功能,以增加对三维世界的理解,由此形成了一门崭新的学科技术,即计算机视觉。计算机视觉测量技术是计算机视觉理论在工业生产中的重要应用之一,视觉检测的大量程、大视场、非接触、高精度、无损检测等特点,使其发展前景广阔。它可用于机器人、在线检测和在线监控,更可用于大尺寸物体的尺寸检测,在一些场合是其他接触式测量方法无法比拟的。视觉检测系统的任务是由二维图像感知环境三维信息,视觉检测系统应该能从摄像机获取的图像信息出发,计算三维环境物体的位置、形状等几何信息,并由此识别环境中

37、的物体。图像上每一点的亮度反映了空间物体表面某点反射光的强度,而该点在图像上的位置和空间物体表面相应点的几何位置有关。视觉测量技术按照照明方式和几何结构关系的不同分为主动视觉检测和被动视觉检测两类。被动视觉采用非结构光照明,它是根据被测空间点在不同像面上的相关匹配关系,来获得空间点的三维坐标:主动视觉是采用结构光照明,通过结构光在被测物体上的精确定位来获取被测信息。在视觉测量中,用激光作光源可产生各种结构光:点结构光、线结构光、及多线结构光,用一个和多个CCD摄像机来接收,通过一定算法来获取结构光所携带的被测物体的三维信息。把由结构光和CDC摄像机组成的测量装置称为激光视觉传感器。按激光产生结

38、构光的形式,激光视觉传感器可分为点结构光传感器、线结构光传感器、及多线结构光传感器。(1)点结构光传感器:以半导体激光器作为光源,其产生的光束照射被测物体表面,经表面散射(或反射)后,用面阵CCD摄像机接收,光点在CCD敏感面上的位置将反映出表面在法线方向上的变化。(2)线结构光传感器:半导体激光器产生的激光经柱面镜变成线结构光,投射到被测区域形成一激光带,用面阵CDC摄像机接收散射光,从而获得被测表面区域的截面形状或轮廓。(3)多线结构光传感器:半导体激光器产生的激光扩束后照射到光栅上,便产生多条线结构光,投射到被测表面上形成多条亮带,用面阵CCD摄像机接收,可获得表面的三维信息。2.2 系

39、统的原理介绍根据测量的实际需要,本测量系统光源采用LED面光源。即测量时,移动CCD照相机到达指点位置（通过接近开关实现）,以一定的速度开始摄像通过数据线传入计算机进行图像处理、分析和测量等,最终获得大梁中孔的几何参数。到达结束位置后，CCD照相机再往回移动进行第二次测量保证精确度。底盘大梁尺寸和孔径CCD采集图像图像预处理图像去噪，还原，拼接等一系列操作数据采集卡图像传入PC大梁孔径提取 数据处理参数显示 如图所示,测量系统硬件包括LED光源,面阵CCD摄像机,标定板,图像采集卡,计算机等。由于要实现模拟动态测量的实验研究,所以硬件部分还包括传动装置。现场实际状况如图所示。2.3各部分硬件功

40、能简介有测量系统硬件的选择,主要针对从前端的图像信息传感组成到末端的计算机。由于计算机的通用性,这里不再说明,重点在于图像信息的形成、采集部分,对于动态测量模拟实验所需仪器也做一简单介绍。2.3.1硬件组成通常情况下，汽车纵梁尺寸机器视觉在线自动检测系统的硬件部分指的数字图像采集部分，主要由光源、光强传感器、接近开关传感器、工业CCD、计算机、图像采集卡、图像储存单元等设备出口组成。其硬件设计如下图2_4所示：本检测系统为了提高检测准确率和检测速度，采用了图像拼接技术；且对体积较大的纵梁进行在线检测。所以一方面为了减少拼接时的运算量，提高拼接速度，确保前后两幅图像序列有一定的重叠区域。另一方面

41、，为了实现本检测系统对纵梁工件的实时自动检测，需要获得连续检测图像。结合这种实际的应用需求和当前的技术发展状况，在前人工作的基础上设计了汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线自动检测系统，其主要的功能是通过输入设备(光学子系统、CCD摄像头、图像采集卡)对监控的对像进行图像采集，然后由主计算机控制存储到存储设备中，并且经过计算机软件处理系统的分析、处理之后，输出相应的信息到输出设备。2.3.1 照明光源光源是影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30的应用效果，合适的照明能够突出被测特征部分的对比度，克服现场经常出现的各种不定因素，提供高质量、高解析度的图像；不合适的照明，

42、会引起许多问题如花点和过度曝光会隐藏许多重要信息，阴影会引起边缘的误检，信噪比的降低以及不均匀会导致图像阀值选择的困难。没有一种通用照明系统能够适用于任何类型的工作模式，因此为了在有限条件下达到最大的稳定性，从现有的各种照明系统中，选择适合应用目的的最佳照明光源是系统设计的关键步骤之一。许多工业用的机器视觉检测系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。对于汽车装配工艺孔在线检测系统来说，因为光源以常亮照明方式连续工作，它必须具有很长的寿命，且发光稳定，功耗较低，因此需要选择LED(Light Emitting Dio

43、de)光源。照明方式选择在所述长槽内位于该导光板外侧位置还卡设有用以发散经导光板传出的光线扩散片。本实用新型具有结构简单、节约能源等多种优点。与传统的灯具相比，具有节能：省电55%；环保：光源无有害物质，且能回收；使用寿命长：达5万小时。 与目前用点光源做成的LED灯具相比，具有散热效果好，光衰低，真正达到5万小时以上的长寿；面光源做成的灯具，在二次配光时，能随意控制光照射的角度，避免光的浪费和污染；由于体积小，面光源能做成造型更美观的灯具。本检测系统中照明系统的选择应遵循的原则首先要使被测部分或特征清楚的周围的背景区分开来。例如，使两者的灰度值的差别尽可能地大，尽量增强被测部分或特征的边缘的

44、对比度等，如果可以把欲检测的物体和背景清楚的分开，那么就可以大大减少图像处理算法的复杂性，从而减少图像处理的运算时间，也可以减少软件开发的时间和难度。再者要减少反射，这样可以减少由于光照而给图像带来的额外的噪声，使汽车纵梁尽量以不失真的面貌成像，减少图像处理算法的步骤，并要尽量屏蔽环境光线的影响。在实验室中周围环境光线是基本恒定的，而在工业现场则是时变的噪声，例如，在白天和晚上环境光线就会发生很大的变化。采用封闭的照明方案或者增强光照强度就可以屏蔽周围环境光线的影响。本机器视觉检测对系统的稳定性要求很高，即要求每次拍摄的图像质量应该是保证的，只有这样，才能确保以后处理工作的有效性。如果认为不适

45、当的图像采设备、照明系统可以被后续的图像处理算法轻易的消除，那么就犯了一个十分严重的错误，其代价也是非常大的。因此照明光源的好坏直接影响着图像的成像质量、边缘提取及图像拼接的效果，以致影响最后的测量结果。光源的光强、光照稳定性及均匀性等都会对系统的精度和重复性带来很大的影响，有可能导致整个系统的设计失败。在此基础上，本检测系统选用LED面光源。如图所示：2.3.2 面阵CCDCCD(ChargeCoupledDeviee)即电荷藕合器件,是一种新型的固体成像器件,它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,它既具有光电转换功能,又具有信号电荷的存储!转移和读出功能。CCD器件本

46、身具有很多优点:(1)CCD器件是一种固体化的器件,体积小、重量轻、功耗低、可靠性高、寿命长；(2)图像畸变小,尺寸重现性好；(3)具有较高的空间分辨率,光敏元间距的几何尺寸精度高；(4)具有较高的光电灵敏度和较大的动态范围。根据光敏像素的排列方式,CDC摄像器件可分为面阵CCD和线阵CCD两大类。在计算机视觉测量技术中,CCD几乎是不可缺少的图像传感器。被测对象的光信息通过光学成像系统成像于CCD的光敏表面,CCD的光敏象元将光强度转换成电荷量,CCD在一定频率的时钟脉冲的驱动下,在其输出端可以获得被测对象的视频信号。而在本测量系统中,应用两个CCD进行采集,是为了拍摄到完整的大梁轮廓曲线。

47、系统中所用的CCD摄像机为台湾敏通公司生产的MTV一188lEX摄像机。该摄像机CCD像素为795(H)x596(V)(CCIR),照度)0.02Lux,自动快门1/25l/10,000se。(CCIR)。该摄像机使用的是SONY面阵CCD,ICX039DLA,它的光敏响应灵敏度曲线(如图),面阵CCD的光谱响应灵敏度的峰值约位于入二51snm处,与正常人眼的明视觉光谱光视效率峰值比较接近。2.3.3 图像采集卡图像采集是机器视觉系统最前端环节，这个环节的任务主要是计算机从图像采集硬件设各中得到图像。图像采集设备的分辨率决定了成像系统的分辨率。因此图像采集设备的选择是机器视觉系统的关键之一。图

48、像采集卡的作用就是把图像信号经过采样，量化为图像的数字信号，然后把数字式视频信号送到帧存储器或计算机存储器中以进行处理。图像采集卡是ALV视觉的一个重要环节。它一般具有以下功能模块。(1)图像信号的接收与AD转换模块，负责图像信号的放大与数字化。有用于彩色或黑白图像的采集卡，彩色输入信号可分为复合信号或RGB分量信号。同时，不同的采集卡有不同的采集精度，一般有8Bit和lOBit两种。(2)摄像机控制输入输出接口，主要负责协调摄像机进行同步或实现异步重置拍照、定时拍照等。(3)总线接口，负责通过Pc机内部总线高速输出数字数据，一般是PCI接口，传输速率可高达130Mbps，完全能胜任高精度图像

49、的实时传输，且占用较少的CPU时间。有的图像采集卡同时还包括显示模块，负责高质量的图像实时显示，通讯接口负责通讯。本检测系统采用维视数字图像技术有限公司的工业图像采集卡，是一款成熟稳定的高精度真彩色(黑白)实时工业图像采集卡，硬件结构和底层函数很稳定，硬件兼容性能好，并能在各种专用及较恶劣的工作环境中稳定地工作。它具有高清晰度、流畅的图像画面，运动图像软件处理，动态图像采集效果好。独特的视频输入滤波技术端口，极大地提高了图像采集的清晰度和显示速度；使用多片MY一200，可以做到多通道、多窗口同时实时地显示视频输入信号，无需分时进。2.3.4 计算机将CCD采集到的图像信息通过图像采集卡送入计算

50、机,在计算机上设计测量系统的软件部分,进行图像预处理,信息提取和轮廓重建以及参数计算等功能。考虑到软件对计算机性能要求比较高，本文采用inter I5 处理器 及 AMD Radeon HD 7640 显卡 PC机。2.3.5 传动装置 在实验室中对大梁进行动态测量,由于电动机在额定电压下只能输出固定转速,而实际实验中需要模拟大梁的不同速度传送下对测量精度的影响,所以采用变频器控制传动装置的工作速度,从而设定电动机的转速,带动传动装置以不同转速运动。找出最优速度。 2.3.6传感器的选择本检测系统中图像获取系统的工作过程是这样的，当流水线上的汽车纵梁到达传感器的位置时，传感器启动压下接触式行程

51、开关发出到位信号；计算机通过中断程序的运行读出该信号，启动照明及CCD摄像装置；设定一定的间隔时间，就开始对流水线上的纵梁进行序列图像采集。当整个纵梁都采集完毕后，摄像及照明装置返回，在此期间，由计算机对采集到的图像进行处理和拼接，由识别的结果发出合格与否的判断信号，完成一个工作循环。因此在本检测系统中就需要有二个传感器：其一，接近开关传感器，即设计一个自动化的传感器控制装置，检测汽车纵梁的到来；其二，CCD摄相机，用来采集汽车纵梁装配工艺孔的图像的。接近开关传感器在各类开关中，有一种对接近它的物件有。感知。能力的元件位移传感器。利用位移传感器对接近物体的敏感特性达到控制开关通或断的目的，这就

52、是接近开关。接近开关动作灵敏、稳定可靠。下面对几种接近开关传感器进行比较：1涡流式接近开关这种开关有时也叫电感式接近开关。它是利用导电物体在接近这个能产生电磁场的接近开关时，使物体内部产生涡流。这个涡流反作用到接近开关，使开关内部电路的参数发生变化，由此识别有无导电物体接近，进而控制开关的通或断。很显然，此类接近开关只适用于对导电物体的接近探测与控制。2电容式接近开关这种开关的测量头是构成电容器的一个极板，而另一个极板是开关的外壳。这个外壳在测量中通常是接地或与设备相连。当物体移向接近开关时，无论是否导体，由于它的接近，总要使电容的介电常数发生变化，从而使电容量发生变化，使得和测量头相连的电路

53、状态也发生变化，由此可控制开关的接通或断开。3霍尔接近开关霍尔元件是一种磁传感器元件。利用霍尔元件做成的开关，叫做霍尔开关。当磁性物体移近霍尔开关时，开关检测面上的霍尔效应而使开关内部电路状态发生变化，由此识别出附近有磁性物体存在，进而控制开关的通与断。根据以上比较，针对汽车纵梁缓慢移动通过流水线而来这一工业现场实际需要，我们选用涡流式接近开关来检测汽车纵梁的到来，它对环境的要求较低，响应频率高，抗环境干扰性能好，应用范围广，价格较低。涡流式接近开关属于一种有开关量输出的位置传感器，其工作原理由Lc高频振荡器和放大处理电路组成。当有金属物体进入一个以一定频率稳定振荡的高频振荡器的线圈磁场时，物

54、体内部产生涡流损耗，对于铁磁性金属物体有磁滞损耗，使振荡回路电阻增大，能量损耗增加，以致振荡减弱直至终止。因此，在振荡电路后而接上放大电路与输出电路，就能检测识别出有无金属物体接近，并能给出相应的控制信号去控制继电器或其他电器，进而控制开关的接通或断开，以达到控制目的。本检测系统的汽车纵梁到位通过实例图如下图36所示。2.4软件功能模块介绍本检测系统软件设计采用模块化的设计思想并在windows XP环境下用Visual C+6.0来开发，使得程序结构清晰，各模块均完成一个独立的功能，便于系统的功能扩展与维护。根据汽车纵梁装配工艺孔机器视觉在线自动检测系统的设计要求，在功能上可分为图像摄取、图

55、像处理、图像拼接及模式识别管理等四个模块：一图像摄取模块：实现检测汽车纵梁到来及图像采集功能。二图像处理模块：该模块为本软件的核心部分，完成图像的点运算功能(如缩放、灰度拉伸、图像反色、灰度均衡等)；图像增强功能(如图像平滑、中值滤波、梯度锐化、拉普拉斯锐化等)；图像分析功能(如图像的阈值分割等)、图像的边缘和轮廓检测功能(如四种常用的边缘检测方法、轮廓提取、轮廓跟踪等)，使图像得到最佳视角，方便观看，从而帮助用户更方便地完成测量工作，减小误差，使测量结果准确。三图像拼接模块：本检测系统中由于汽车纵梁面积比CCD摄像机视角要大，所采集的每幅图像都不能反映目标的全貌，在实际中可采集多幅图像，通过

56、图像拼接技术，将目标不同部分拼接到一幅图像中来反映目标的整体特征。四模式识别管理模块：该模块包括判定模块(合格品次品)、异常报警模块、记录存档查询模块和报表生成打印模块。1该模块包括判定模块：主要对纵梁装配工艺孔标准样本图像进行预处理，提取关键的特征，建立特征库。检测图像的相关特征是否和标准样本的特征值相符，系统做出纵梁是否符合要求的识别结果。2异常报警模块：当检测系统发生异常情况时发出报警。3记录存档查询模块：完成图像的存储、打开、关闭、重新加载、退出、编辑、打印、复制等功能。4报表生成打印模块：提供在线统计功能数据，可统计己检测产品和不合格产品的数目，并能够实时打印输出等。其框图如图2-5

57、所示：第三章图像处理图像在获取的过程中，受各种因素的影响，如光源中光线强弱；图像采集时，光电转换和模数转换过程中，受到各种外界干扰而形成的噪声；图像获取设备自身性能以及工作人员获取图像的熟练程度等，得到的图像质量在一定程度上不能尽如人意。为了不影响图像识别和理解等后续处理，必须对获取的图像进行一定的预处理，处理图像首先要去除图像中的噪声，减少噪声带来的干扰，然后提取出图像的特征信息。依据这些特征信息，完成对图像的识别理解，提取我们感兴趣的信息，所以图像的特征提取是图像理解识别的前提，预处理是为特征提取做准备，这两部分是计算机视觉技术的低层处理阶段。3.1数字图像的模型及其量化图像是对客观世界的一种映像。离散数学模型是数字图像的最一般形式，尽管实际的图像具有连续的形式，但它经过采样和量化后输入计算机的总是它的离散形式。采样，即在原始光学图像的每个像素点位置上测量灰度值，将每个像素处的亮度转换为与其成正比的电压值，使图像从空间位置连续的信号转换成空间位置离散的信号：量化，即经过AD转换将连续的灰度值用0-255之间的对应整数值来表示。一幅数字图像可以用矩阵形式表示为：f=f(x，y) (3-1)式中，x，y是平面的二维坐标