气缸套识别中表面螺纹趋势项消除技术研究

1、气缸套识别中的表面螺纹趋势项消除技术研究摘要：汽车时代的到来，彰显着汽车在人们日常生活中的地位逐渐的提升，气缸套是发动机最为核心的部分，因此气缸套的检测显得尤为重要，但由于现在多数的检测处于人工检测的阶段，并不能很精确的检测出内部缺陷，而且由于气缸套表面存在螺纹，螺纹的存在会对检测存在一定程度的影响，因此，本次课题研究的目的在于如何消除气缸套识别中的表面螺纹趋势项所带来的影响。机器视觉系统在很多领域内都属于一项必不可少的技术。虽然机器视觉检测技术能对图像进行目标特征的提取，将输出的结果和标准的数值进行对比以此来得出判定结果，但气缸套中表面螺纹所带来的趋势项影响还没没有办法消除。本文的主要采用图

2、像采集和图像增强技术对所需要的图像进行清晰处理，再通过边缘检测技术提取图像的边沿，然后通过轮廓跟踪技术追踪出螺纹的轮廓，在进行灰度值的提取，最终将螺纹部分的灰度值替换成非螺纹部分的灰度值，完成螺纹消除。关键词：螺纹；机器视觉检测技术；图像处理；边缘检测；轮廓跟踪；灰度值替换Abstract: the advent of the automobile age, shows a car in the people daily life status gradually improved, the cylinder sleeve is most the core part of the engine

3、, so detection of cylinder liner is particularly important, but because most of the detection is now in a stage of artificial detection, and can not be very precise detection of the internal defects, and due to the presence of thread on the surface of cylinder liner, the thread will have a certain d

4、egree of influence on the detection. Therefore, the purpose of the research is how to eliminate the recognition of cylinder liner surface thread trend item caused by the impact.Machine vision system in quality control, quality inspection, finished product inspection, condition monitoring, quality co

5、ntrol and other areas of extensive use, although the machine vision inspection technology of image target feature extraction, will output the result and the standard values were compared in order to come to determine the results, but the effect of cylinder sleeve thread surface caused by the trend o

6、f yet there is no way to eliminate. This paper mainly uses image acquisition and image enhancement technology to the image clearly, again by edge detection technique to extract the image edge. Then contour tracing technique to trace out the thread contour, extraction in gray value, will eventually s

7、piral Gray value of the gray value of the part of the gray value, complete the thread to eliminate.Key words: thread; machine vision inspection technology; image processing; edge detection; contour tracking; gray value replacement第一章引言11 研究的背景、目的及意义1.1.1研究背景随着时代的变迁，汽车正在逐渐的成为人类出行时最重要的交通工具之一。发动机之于汽车就如

8、心脏之于人一样，发动机为汽车供应能量，带动汽车前行，它影响着汽车的能动性、环保性和经济性。它的作用在于将热以能量的形式能转换为机械动能以此来推动活塞，使它做功来带动汽车行驶。由此可见，发动机是一个能量转换装置。因此作为发动机的其中一个部件的气缸套的质量检测则显得尤为重要。气缸套是一种筒形连接组件，与活塞环、汽缸盖共同组成燃烧室，经过气体压缩，气体燃烧，气体膨胀，完成内燃机的点燃。交通工具和机械方面等很多行业都有运用到气缸套。它的生产工艺并不复杂，但却有很高的参数指标要求。它主要起密封，导向和散热等重要作用。它还在汽车中起到传动的作用。1.1.2研究目的作为汽车发动机的重要部件其生产批量大,质量

9、要求高。然而在铸造、机械加工过程中，由于材料本身内应力、夹紧力等作用容易引起微观裂纹和铸造过程中形成的气孔、砂眼等内在缺陷，如果这些缺陷出现在高温高压工作条件下的发动机中，很容易引起发动机的失效并导致安全事故。所以，对大批量气缸套的快速、高效、无损检测就尤为重要。但气缸套表面存在螺纹，螺纹的存在会对检测存在一定程度的影响，因此，本次课题研究的目的在于如何消除气缸套识别中的表面螺纹趋势项所带来的影响。1.1.3研究意义传统的气缸套检测一般是由人工利用规格尺等工具来对零件逐个检测，在长时间的注视动态零件下工人的眼睛很容易产生疲劳，会降低检测效率，并且受检测人员的技术和经验差异，还会出现较大的误差，

10、这样并不能很精确的检测出内部缺陷。近年来，由于科技的不断发展，计算机的处理数据速度和能力不断提高,图像处理技术和识别技术也在不断完善。由于机器检测技术的不断普及，很多科研人员都在对机器检测代替人工检测这一方面进行进一步的研究。这样不仅可以将人为检测的误差降到最低而且对大量数据的存储和搜索方面也有了极大的帮助。虽然出现了很多智能检测技术，但仍有一些对检测影响的因素存在，这依旧会导致检测存在除人为误差之外的误差。如果能消除气缸套识别中的表面螺纹趋势项的影响，在缺陷检测时内部缺陷将更清晰的被检测到，更明确的识别出气缸套上的缺陷，消除各方面的安全隐患。更好的从根源上避免了安全事故的发生。12国内外研究

11、现状及技术应用国内的检测技术相较于国外起步较晚，从20世纪90年代起，国内才对基于图像处理的缺陷检测技术加以重视，而国外早在20世纪70年代起就将此项技术运用于工业产业中。在国外，20世纪60年代中期,美国学者L.R.罗伯兹从理解积木世界中的关于多面体组成开始对机器视觉进行研究。从最开始到现在，这方面的技术的都有运用到图像预处理，轮廓线构成，边缘检测，匹配，对象建模等。最开始的图像分析采用的是自底向上的方法，但实践表明自底向上的方法单独用起来太困难，必须和自顶向下的方法一起使用。1982年，Ellis和Hili提出对冷轧钢条表面缺陷检测可以应用图像分割以及边缘提取等图像处理技术。之后，sure

12、sh等人设计出检测热钢板的表面缺陷的系统是一套自动化实时的检测系统。heng通过图像处理、图像分析、图像识别等技术设计了PCB板缺陷视觉检测系统，它可以实现缺陷的识别与定位，并且能检测出多种类型的缺陷。在我国的其他的电子机械行业中检测技术也起着不可或缺的作用。在国内，此方面技术开始于90年代，但因为此行业属于新兴领域而且当时的技术方面还不太成熟，普及的不够广泛，因此在当时的应用方面绝大多数都处于空白阶段。到了21世纪由于大批量的海外，学者归来创业，此方面技术慢慢地开始成熟。在螺纹检测的实际应用上，周金山采用了机器视觉检测这一检测算法，该算法先提取图像的边界轮廓，再计算灰度值，通过灰度值跳变的个

13、数与标准值比较，以此作为判定缺陷依据。潘洪平等人进一步的在已研究好了的缺陷区域几何以及纹理特征的基础上计算出相关的特征量并设计出能够识别缺陷种类的分类器，采用的是模式识别的方法。在机械加工检测零件表面这方面也应用了基于图像处理的缺陷检测技术，黎明等研究出一种图像频域滤波器，它能够增强缺陷纹理以及消弱背景纹理，更有效的抑制了背景对缺陷所造成的干扰，使得之后对图像进行缺陷分割时能更容易。因为图像处理的缺陷检测技术可以很好的检测金属表面的缺陷，因此在金属表面检测领域方面这项技术得到迅速的研究与应用。到了2004年，随着国内视觉技术的慢慢成熟，配套设备慢慢地完善，技术和资金也不再处于短缺状态差，越来越

14、多的行业对图像处理和视觉检测技术所带来的智能化需求也在广泛的出现。国内有很多学院以及研究所更是对此技术领域做出了大胆的尝试。许多工业也在广泛的运用这一技术。主要应用有印刷色彩检测、瓶盖检测、药品检测分装等领域。由于此行业还在发展的状态，有些领域对此技术的应用还处于研究中，并未真正的应用到，但这些领域有着很好的发展空件。13机器视觉检测技术原理机器视觉检测技术是指对产品的测量以及判断由机器人来代替人眼进行。机器视觉系统是指通过CCD和CMOS照相机将被提取的目标转换成图像信号，然后用专用的图像处理系统进行处理，并根据像素点的分布，彩色强度以及图片的亮度等信息将图像转变为数字化信号。接着图像处理系

15、统再进行目标特征的提取，将输出的结果和标准的数值进行对比以此来得出判定结果。机器视觉有几个重要的研究分支：图像处理和分析的并行算法、视觉知识的表示、目标制导的图像处理、视觉系统的知识库、序列图像分析和运动参量求值、从二维图像提取三维信息等。机器视觉系统有些比较好的特点，为了拍摄到理想的图像，可以通过机器使摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配。机器视觉系统动态检测精度可以达到0.02mm，分辨率可以达到16001200，因此零件的厚度可以不同，尺寸的范围可以在2.4mm到12mm，系统可以调用相应的视觉程序对操作者选择的不同尺寸的工件进行尺寸检测，排序装置和输送装置为了使零件在固定路径上运动

16、可以针对不同尺寸的零件精确的调整料道的宽度，并进行视觉检测，并且得到输出结果。想要查看监测的结果，可以通过检测的数据动态来查看，也可以通过图像监视检测过程来查看。本系统废品漏检率为0，具有剔除废品的功能，因为它能准确地对错误的工件发出剔除控制信号，系统还配有状态指示灯，就是为了能够自主的检测设备是否处于正常工作状态。本系统不仅能够设置不同人员的不同操作权限还能实时的现实多种界面如：检测画面、中文界面等。还具备存储、实时查看错误工件。生成错误结果信息文件等功能，可以通过此功能来查看最近不合格的图像，并打印出包含对应错误的图片。机器视觉检测应用图像分割技术，目的是为了对所分析的图像用轮廓线和划分区

17、域来进行描述。可以用边缘检测来提取轮廓，还可以用用区域分析技术将区域划分为多个灰度相近的组成部分。这样与同机内所存储的模型能更方便进行比较匹配。机器视觉检测技术是为了满足在有危险或者不适合人工工作的环境下可以由机器视觉来取代人工视觉，以此来提高生产的效率以及降低危险度。尤其是在在大量的产品生产环境下为了提升产品质量和生产的速度，最适合采用机器视觉检测。信息的采集，信息的控制以及计算机集成制造都可以在机器视觉检测技术下完成。这是人工视觉检测所达不到的自动化程度。机器视觉检测技术有易于自动化处理这一特点，而且可以获取大量的信息并且是用极快的的速度。因此，机器视觉系统在缺陷检测、质量检测、信息控制等

18、多个领域都属于一项必不可少的技术。1.4本文研究的内容及结构气缸套作为汽车发动机的重要部件，生产批量大，质量要求高，然而在铸造、机械加工过程中，由于材料本身内应力、夹紧力等作用容易引起微观裂纹和铸造过程中形成的气孔、砂眼等内在缺陷，如果这些缺陷出现在高温高压工作条件下的发动机中，很容易引起发动机的失效并导致安全事故。因此，对大批量气缸套的快速、高效、无损检测就尤为重要。在实际检测中，由于气缸套外表面螺纹的存在直接影响检测效率，要求论文进行理论算法研究，去除气缸套识别过程中外螺纹在图像中的趋势项影响。由于气缸套外表面螺纹的存在直接影响检测效率，所以要先去除气缸套识别过程中外螺纹在图像中的趋势项影

19、响，再接着进行缺陷检测。本论文以气缸套表面螺纹为研究对象，采用基于数字图像处理的轮廓跟踪灰度处理来对螺纹进行研究与实验。机器视觉检测不仅能精确地检测出缺陷的位置以及缺陷的大小，而且自动化程度也很高，最重要的是这种检测技术适合各种缺陷检测。本检测系统包括图像采集、图像增强、图像分割、缺陷识别这些算法。通过这些算法对目标图像实行有效的处理得出最终的所要的结果。第2章 MATLAB介绍2.1 MATLAB的简介MATLAB最开始成为商品化软件是在1984年，它的第一个版本是由美国Mathworks公司推出的，随着时间的发展，版本的不断升级，内容的不断完善MATLAB的功能也越来越强大，它能够实现算法

20、设计建模等过程具有以下几个功能：程序借口功能、符号计算功能、动态仿真功能、文字处理功能、数值计算功能、和数据分析功能。现MATLAB在国际上已成为公认的最优秀的工程应用软件与数学应用软件。MATLAB是一种科学计算软件，还是一个科学计算平台，它包含专业仿真模块库和工具箱，它涵盖了偏微分方程，动态系统实时仿真，数字图像处理，神经网络，控制系统应用，小波理论分析，数字信号处理，优化与统计，通讯等多学科专业领域。它还是一种计算机语言，不仅直观而且很高效。MATLAB为MATLAB产品家族提供了基本的数学算法，例如数值分析算法、矩阵运算，是MATLAB系类产品的基础。MATLAB的基本编程单元是矩阵，

21、它将很多强大的功能集成在一起，放在视窗环境中，以便于方便的使用。这些功能包括矩阵计算、非线形动态系统的建模、数值分析、仿真、科学数据可视化等。MATLAB有以下几个主要的部分：矩阵语句、工具箱、数学函数库。MATLAB的简捷、高效为算法、数据分析、应用程序开发、数据可视化和众多领域提供了最核心的数学和强大的编程工具以及高级图形工具。自20世纪90年代，MATLAB进入中国更是拥有了众多用户，不光科研和工程师在使用该软件，各大高校更是将MATLAB设定为一门必修课，该软件俨然成为学生必要掌握的一种工具软件。在我们研究的内容中，需要用到matlab这个软件来设计相关的算法，所以要对matlab相关

22、知识进行一定的了解。现在这个软件在很多方面都发挥了很大的用处，尤其在对图像的处理、信号的分析以及时间序列的研究等方面，都有着突出贡献。Matlab相比其他编程软件不仅有传统的功能而且其编程和设计算法速度很快，因为其省去了很多不必要的低级步骤。2.2 matlab M文件将在matlab中编写的程序保存在M文件上，这样对于复杂的程序，尤其是不便于调试和改正的程序，统一在M文件中进行修改，使得复杂的程序能够很方便的实现。其语法与C语言有很大的相似性。在编完程序后要对其进行调试，以便对于出错和有缺陷的地方能够迅速，简便的改正，使得图像能够清晰，客观的反映出所要研究的结果，能够通过对图像的观察方便的得

23、出研究对象的结论。（1）在M文件中包含的内容有函数定义行，其主要含义是定义变量的顺序，数量，包含输入和输出。Functionout1,out2,out3.=funName(in1,in2,in3.)（2） H1行是作用是总结函数功能的用途，H1行文本显示为： Help filmname（3）Help文本，能够帮助建立文本，起到注释，解决问题的作用。（4）注释，标志是 %，在其后将程序所执行的意义表示出来，方便读者理解。（5）函数体，就是编程，处理算法的主体，通过其构成语句，使得处理结果得以体现。2.3程序调试和优化在编写MATLAB程序时，不可避免的会出现错误，在这时候，就可以通过对程序进行调

24、试发现错误，修改错误，提高编写过程中的效率。在程序出现错误时，一般是语法错误，可能在编写过程中对程序名，定义类型等写错，对于这种错误，通过调试过程很容易就解决了，而对于较为复杂的逻辑错误，就需要使用Debugger窗口或者在命令窗口进行调试。当在命令窗口调试时，要遵循的步骤有，对短点的设置与清除，恢复执行，工作空间的转换，堆栈的调用，列出所有断点，执行语句，将标号标在文件上，调试模式的结束退出。2.4 text文件读写导入text文件，根据数据使用的不同分隔符，以及每行元素数量的多少，如果每行一样，就可以使用load命令。Text文件能够通过多种方式导出数组，如save命令，dlmwrire命

25、令等2.5matlab编程基础在编写过程中要了解变量，常数，结构体，函数等构成程序的基础，而且要使其结构化，并掌握基本语句的用法，使得程序编写简便准确。第3章 图像的获取及预处理3.1图像的采集图像是通过一定的设备来进行采集的，图像采集是将这些设备工作是输入的客观场景转化为计算机加工图像，以此来反应场景的性质。图像不仅可以从客观场景中采集也可以从已有的数据中合成。对图像处理来说，两者都是为了获得可以输入到计算机并且进行后期处理的离散图像。图像采集设备有两种，一种是对电磁辐射的能量谱波段敏感的传感器，是一种物理器件，还有一种是数字化器件。前者能产生与所接受到的电磁能量成正比的信号，后者能将模拟信

26、号转化为数字信号。一般所采集的图像除了用幅度分辨率和空间分辨率来表示采集设备的性能，还用信噪比、像素形状、快门速度、线性响度、读取速度、灵敏度、频谱灵敏度这些指标来表示采集设备的性能。CCD器件和CMOS器件都属于固态采集器件，前者是一种电荷耦合器件是应用最为广泛的设备。主要元件是CCD传感器，尺寸小、抗振动、灵敏度高、强度高，具有精确和稳定的几何结构，可以制成许多分辨率和帧率，能对不可见的辐射成像。后者是一种互补的金属氧化半导体，主要包括增益放大器、控制寄存器、模数转换器、输出寄存器和传感器核心等。与CCD摄像机相比，CMOS摄像机减少了空间，降低了功耗，更降低了总体的成本。3.2图像的预处

27、理在图像的获取和输入的过程中往往会因为外界的噪声进入到图片中使得图像发生变化，传输后的图像和原始图像会有一些差别，还有的时候原图的清晰度不能满足对图像处理的要求，因此在对获取的图像进行处理前要进行图像预处理。图像预处理就是将图片中的噪声进行滤波，尽可能的还原图像，将图像的清晰度达到想要的效果。图像预处理有很多种方法，每一个都有不同于其他的优缺点。下面通过多种方法的对比我们可以从中选出一种效果好的方法。邻域平均用一个像素领域的领域平均值作为滤波结果是一种最为简单的平滑滤波，此时滤波模板的所有系数都取1。为了保证输出的图像的灰度值仍在原来的范围内，算的卷积值后要除以系数总个数后再进行赋值。领域平均

28、的一般表达式为： 其中N（x，y）对应f（x，y）中的（x，y）的nn邻域，与模板w所覆盖的范围对应。 邻域平均效果图中值滤波用于中值滤波的输出可写为： 对一个所用尺寸为nn的模板来说，它的输出值应该=模板中（n2-1)/2个像素值，中值滤波效果图线性锐化滤波线性锐化滤波的完成可借助模板卷积。平滑图像可以用对应积分运算的模板卷积，相反锐化图像可以用对应微分运算的模板卷积。拉普拉斯算子是一种二阶微分算子是线性锐化滤波中的一种比较典型的滤波方法。它锐化的模板系数的取值情况为中心为正，远离中心为负。根据定义： 两个分别沿X和Y方向的二阶偏导均可借助差分计算： 拉普拉斯效果图低通滤波器低通滤波器是要去

29、除图像中的噪声和边缘保留低频分量。傅里叶频谱中的高频分量对应的是图像中的噪声和边缘。所以说去除图像中噪声影响以及边缘轮廓可以通过频域中低通滤波。下面的函数是一个理想的低通滤波器所要满足的： 上式中是一个非负整数，也叫截断频率。D(u，v）是从点（u，v)到频率平面原点的距离，。低通滤波效果图直方均衡化直方图均衡化适用于对图像反差范围较小的图片进行增强。这个方法增加了像素灰度值得动态范围，也就是将原始直方图转变为均匀分布的形式。从而达到增强图像整体的对比度来实现图像增强。直方图均衡化的概率表达形式为： 式中，Sk为图像f（x，y）的第k级灰度值，N是图像中像素的总个数。通过用图像中像素的总个数进

30、行归一化，直方图各列表达了各级灰度值像素在图像中所占的比例。直方均衡化效果图第四章 螺纹消除4.1图像的边缘检测4.1图像边缘检测的定义当人们看到一个物体时，最先注意的就是他的边缘。如：因此在对图像进行分析时，大多都会采用图像边缘检测。边缘检测可以展现出这幅图的整体特征。所谓边缘就是指图像中纹理或灰度跳变呈现不连续性，边缘的特征就是将两个区域划分开。当给出一幅图和模板时，我们可以从中发现图片中存在明显的边界将图片划分为两个部分，通过对模板进行操作可以得到：。通过对比可以明显发现图像的第三四列的灰度值比起其他几列要高很多，这就是边缘检测起到的作用。4.2算法比较1. sobel算子Sobel算子

31、是一种常见的边缘检测算法，sobel算子可以分为两种：普通的sobel算子各项同性的sobel算子普通的sobel算子和各项同性的sobel算子的不同点普通的Sobel算子通过加权对图像中的像素点进行处理。各项同性的sobel算子也是运用加权对图像进行处理，但它的加权系数相比而言更为精准。普通的sobel算子和各项同性的sobel算子的不同点Sobel算子的这两种算子都能完成垂直边沿的检测和水平边沿的检测。原图普通Sobel算子结果图各向同性Sobel算子结果图2、canny算子canny算子比起其他算子，无论从视觉效果还是从处理效果来看在边缘检测这一领域内都具有较高的代表性。它提取的图像边缘

32、比较细腻，而且连接性较好。和其他算子相比边缘更为清晰。3. robert微分算子Robert微分算子比较适和对噪声较少并且边缘比较清晰的图像进行处理。但是由于Robert算子处理后的图像不如其他算子边缘那么平滑，所以在使用Robert算子后要做细化处理使得图像的边缘看起来平滑一些。导致图像不平滑的原因是Robert算子对图像边缘定位时利用的是一种对图像进行局部差分的方法。4. prewitt微分算子Prewitt算子和sobel算子一样都属于加权平均。不过prewitt算子能抑制图片中噪声。但是它抑制噪声所通过的像素平均效果和低通滤波差不多。所以最终导致边缘处理结果没有理想中的好。 虽然这几种

33、算法都有不同的优缺点，但他们却也有相同的特点：这几种算子都具有针对性，每种算法所对应的边缘都是最适合他们的，他们还具有完成特定任务的优越性。通过多方面的比较，可以发现其中只有Robert微风算子没有图像模板，模板运算也可以叫领域处理它可以完成很多图像增强效果的处理可以算是一种图像处理手段。它可以完成油画效果中值滤波图像的凹凸效果平滑效果等多种效果图。模板的大小有很多种33,55,77,或者更大，一般33的模板较为常见，模板运算的最终结果就是为了把图像中每个像素点的值计算出来。步骤为：定义模板把图像中的每一个像素位置与模板中心相对应进行数学计算。4.2轮廓跟踪 4.2.1轮廓跟踪原理轮廓跟踪在一个有闭合边界目标区域的图像中很好实现，它所实现的方法就是