具有清晰轮廓的复杂二维图像失量化处理及数控加工

绪论1.1数字图像处理的概括在我们的日常生活中，图像应该就是可以用肉眼看到的画面，它包括：纸上面的、胶卷上的、电脑屏幕上的等等。它们根据记录方式的不同可以分为模拟图像和数字图像这两大类，其中前者是通过某些物理量，比如说根据光、电的强弱的变化就可以来描述一张图片；而后者则是使用计算机收藏的数据来记录图像上各像素点的信息。目前图像存储在计算机中常用的格式有：BMP、PNG、PSD、JPG、PSD等。想要将这些图像应用于各领域，比如机械、电子、航空航天、纺织、轻工以及建筑等各个领域，这就需要进行图像进行基础的处理。析、加工和处理等。而数字图像处理（digitalimageprocessing）就是利用电脑对目标图像进行转换处理的的一种技术[1]。通过对数字图像进行处理可以使图像进行基础的修改，例如通过降噪，锐化等改善获得的图像质量，或是从整个图像中提取有效信息，并且还可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。通过数字处理后的图像目前主要可以分为图1.1常见位图（左）和矢量图（右）画制作软件3Dmax等这些都是目前比较出色的图像处理软件；另外AutoCAD、Pro/E、UG、MDT、CAXA电子图版等等，这些后面的也是使用率极高的软件，它们主要应用的领域是工程领域，均可以绘制矢量图形，用数字的形式描述了图像中各个像素所含的信息，可以单独地完整地对矢量图形及部元进行移动、缩放、旋转等处理转换，得到所需要的处理。1.1.纪六十年代。1964年美国喷气式推进实验室(JPL)运用数字技术对旅行者7号从月球获取的大量照片进行质量的修改之后，成功得获得了第一次案例。之后在1972年英国EMI公司的工程师Hounsfield推出了可以诊断头颅的X射线，并将其形成的断层图像呈现于计算机的装置，也就是我们目前我们都很熟悉的CT(ComputerTomographL)，这项研究的发明使数字图像处理在医学上展开了新的篇章。之后随着不断发展的脚步，于1975年该公司又成功研制出了可以鲜明清晰地查看全身图像的扫描CT装置。终于所有辛勤努力都是会有收获的，在1979年该技术获得了诺贝尔奖，代表它对人类做出了跨时代的贡献。从那以后人们建立了图像理解（计算机视觉)技术，也就是通过计算机构建数字化的人类视觉系统。其中具有代表性的，Marr在二十世纪七十年代末发表的视觉计算理论，它为后期计算机数字图像技术的理论发展提供了主导思想；在二十世纪八十年代末期，人们成功的将数字图像处理技术引用到了地理领域。二十世纪九十年代初，数字图像处理技术更加向着多领域发展，比如在1986年，S.Mallat和Y.Meyer在前人大量工作的基础上提出了小波变换的多分辨率分析(MultiresolutionAnalysis，MRA)，详细地讲述了在空间里小波的多分辨率特性，随着空间尺度由大到小变化，可以由粗略到细致的观察图像不同的特征。在大空间里只能看到图像的外围轮廓，在小空间里就可以清晰的查看到各个部位的细节[2]。之后在小波变换的多分辨率分析的基础上于1989年提出了马拉特(Mallat)算法，有效地将小波分析应用于图像分解和重构。从此图像处理技术与数控加工更加紧密的结合，在各方面都得到了广泛的应用。1.1.目前需要处理的图像大多为二维和三维的。每张图片中所含的信息量都很大,因此想要用计算机对它进行处理，这就需要计算机的运行速度相对快且存储容量足够；其次数字图像处理占用的频带较宽,所以在很多的处理环节的实现上所需很高的技术的支持,且需要支出较高的经费；最后数字图像中各个像素虽说是独立的，但其相关性大，所以图像处理中信息压缩是有很大的潜力的，需要不断的深入研究。数字图像处理的优点如下：较好的；应用的需求；计算机来处理，所以它使用的范围比较宽阔；其中的代码即可调整使得新的图像呈现。1.2矢量图的概括为基本单位对图像进行存储，想要将它进行计算机图像处理时对计算机的运行速度和内存都有很高的要求，并且即使计算机性能较好，但是对于各种变换处理，如缩放、旋转、修改等还是很困难的，这对图像的分析、处理、传输以及存储等带来了巨大的不便。矢量图也叫向量图，是记录点、线、面的位置和颜色信息描述的图形，它是由圆、圆弧、直线、折线等许多的图形元素组成的，想要对这种图像进行处理时只要对描述图形的参数进行修改就可以了，比如存储线段只要将该线段端点的坐标记录就可以了，而对于圆弧则记录其圆心坐标、半径、起点与终点。所以，矢量图比光栅点阵图像更方便的进行转换处理。矢量图形具体的有以下几个特点：第一，边缘显著，可以很清楚看到图像的轮廓；第二，因为是由简单的线条构成的，所以占的内存较小，转换的速度很快；第三，在某些需要使用光栅点阵图的情况下，矢量图形也可以很方便利用计算机图形学的基本方法较为快速的进行转换。对项目都投入了大量的精力，目前也取得了一些成效，如得到了许多的计算方法和处理系统，并且开发了很多的商业化软件，但是图像矢量化处理不是一步就可以操作完成的，仍然需要许多连续的图像处理环节，所以在各种不定的因素的影响下，会导致图像在矢量化处理的研究过程中任何环节都存在着不同的难点：a)在大量的图像研究的基础上我们逐步推导出对图像信息的矢量化处理，例如光栅点阵图是由多个独立的像素组成的，所以很难从整体进行分析，因此对其进行矢量化处理时很容易将原图像结构破坏，导致图片所表达的部分内容丢失。另外在图像矢量化处理的过程中，很多图像的基本信息也很容易受到外界环境的干扰，如噪音等会导致影响输出的结果；b)图片通过矢量处理为了在相对计算机中所占的存储空间较少，这就导致原来的位图其特征信息有可能不能全部转换，从而影响后面最终生成的图像的准确性；c)除此之外在绘制和提取图片等各个环节中，还都可能存在着人为造成的图像的不准确，如图样比较复杂，在绘制中线条画错了或者是直接扫描时不到位。1.3数控加工处理技术的概括数控机床是指通过编制数字程序使其机床自动控制零件和刀具位移，形成我们所要求步骤的装置，一般编程步骤如图1.3。从而数控加工指的就是在数控机床上进行零件加工的一种工艺方法。从总体上来说数机床加工与传统机床加工的工艺流程是一样的，但是数控加工明显整体的综合评价要好的多。数控加工是可以自动加工复杂的零件，不用人们守在旁边，节约了很多的时间，且可以保证准确性和速率的前提下满足大批量生产，这是一种现代化的加工手段。目前数控加工技术已经成为判定一个国家制造业水平的标志。制定工艺运动轨迹计算编写程序单制备控制介质程序校核试切制定工艺运动轨迹计算编写程序单制备控制介质程序校核试切图1.3数控编程的一般过程国外对于数控加工技术的研究比较先进，最早于20世纪50年代末，美国麻省理工学院(MIT)随着第一台数控机床的诞生，在MIT旋风I型电子计算机上实现了有关于APT(AutomaticallyProgrammingTool)的自动编程。在取得一定成功后，美国对其研究进行了深入的探索，组织一些工厂帮助进一步开发了APT语言。随着计算机辅助设计与制造一体化的发展，目前APT系统已经逐渐被研究出来的CAD/CAM系统所取代。美国洛克希德（LockheedCorporation）加里福尼亚飞机公司于1972年成功的第一次研制出首个关于CAD/CAM的软件系统。1975年，法国达索飞机公司引进了该系统，并在其基础上研究开发了将三维设计与数控编程合并为一体的图形数控编程系统CATIA。1983年，美国麦克唐纳-道格拉（McDonnell-Douglas

Corporation）公司研制出强大的UG系统，它是一套CAD/CAM集成化的系统，是目前应用最广泛的软件之一。之后相继出现了各种不同的集成数控编程软件，如:MasterCAM,Pro/Engineer,Cimatron等。应对数控化的不断发展，国内对该项研究也做出了大量的工作。最早是华东工学院的EAPT等系统，之后航空公司于70年代自行研制了SKC-1系统，可以自动的完成一系列数控编程。八十年代，我国与德国MBB公司在APTIV/SS的基础上又在合作开发了APTX系统，通过不断地推广该项目于各个工厂取得了非常不错的经济效益。看到前景之后，我国许多高校和企业联手在90年代研制了一系列具有实用性的CAD/CAM系统，其中具有代表性的有华中科技大学与开目集团有限公司开发的开目CAD系统。但是因为我国起步较晚且资金不足、技术有限等主客观因素的影响，与发达国家相比还是有一定的差距的，需要我们更加的努力研究，从而更好地提高我国整体的工业化的实力。1.4本文研究的内容1.4.1课题提出的意义通过对“清晰轮廓的复杂二维图像矢量化”课题的研究将使我们更加了解到数字图像处理的发展历史且可以学会一些有关数字图像处理的方法，对我们将来工作、生活都有一定的意义。另外“数控加工”的研究伴随着全球工业自动化的发展，对我国尤其是广大的中小企业有着重大的意义。两者相结合的开发打开了制造业新的篇章。本课题要求对有明显轮廓的数字图片能够利用现有软件（或自己编制的软件）提取出特征轮廓，并转换成CAM软件可以识别的向量模型，并利用CAM软件编制出用于数控线切割机床使用的数控程序。我的设计方案运用了多个软件将图像处理与数控加工相结合，弥补了当前CAD/CAM软件不能直接获取位图图像进行数控加工程序生成的不足，同时提高数控机床对复杂轨迹进行加工的效率，很好的解决实际生产问题。1.4.为绪论，简单的介绍了矢量图、数字图像处理和数控加工的历史研究发展进度以及其各项的特征，使初步的了解了目前发展的现状，明确本课题研究的意义。介绍了图像如何采集，从而选定本课题研究的对象，方便接下来的深入研究。主要描述了图像的预处理，里面主要包括了图像锐化、图像的灰度处理、图像的二值化处理以及图像的边缘检测，最后完整的呈现了矢量图，使其用于接下来的数控加工。将图像导入UG系统，使其自动生成加工程序进行试验校核。总结与感谢，对此次课题进行汇总并特别感谢参与这次指导的老师。本文研究的主要内容如下图1.4灰度处理图像增强灰度处理图像增强矢量图生成数控程序位图图像的数字预处理图像的提取与标定矢量图生成数控程序位图图像的数字预处理图像的提取与标定二值化处理边二值化处理边缘检测图1.4课题研究的主要内容图1.4课题研究的主要内容2图像的采集与确定图像采集指的是将所要获取的实物通过计算机扫描或拍照等方式，将目标信息由三维立体转换成二维平面数字图像，并将其存储起来用于后续图像处理。要想将把我们肉眼看到的数据转化为数字形式，完整的呈现一副数字图像，目前包含两种处理方式，一种是取样，将图像空间的各个坐标（x,y)数字化；另外一种是量化，将图像的函数值f（x,y)数字化。在我们图像取样的过程中，每一个采样点都对应着一个像素，因此需要确定每幅图垂直和水平方向上的像素的个数M和N,如图2.0为采样的间隔。图像量化是指将每一个像素的图像数值f(x,y)用一个离散的数字（灰度值）来表示，大部分的数字图像处理设备都采用K个等间隔的量化方式，对于灰度而言，每个像素由0到255之间的数值来组成，0代表着黑，255代表着白，中间的数值代表着灰度。我们日常经常见到的图片一般都是彩色的，它们是由则是由红（R)、绿(G)、蓝（B)三元组二维矩阵来表示，且也是由0到255来组成，但是可以组成256*256*256种颜色。图2.0采样的间隔在图像采集过程因为目标的有效度处理程度、图像采集的方式、采集设备分辨率的限制以及采集时外部的光线环境等都会影响最终获得图片的精度。因为涉及拍摄的器材有限，为了使得研究简便，本文直接选定了一个图像，如图2.1所示，进行了接下来的研究。图2.1研究的图像3图像的预处理因为直接采集的图像不能用来提取轮廓曲线，并且图像的处理的好坏直接会影响到后面数控加工的精度，所以我们必须得经过一系列的处理才能最终实现非标准曲线轨迹提取。其主要对采集图像进程预处理，主要包含图纸的平滑锐度处理、灰度处理、二值化处理、边缘检测、最后导入形成矢量图等，其流程如图3.0，该过程将采用AdobePhotoshopCS6和AdobeStreamline软件。图像灰度处理图像平滑处理图像获取图像灰度处理图像平滑处理图像获取图像二值化处理图像锐化处理图像二值化处理图像锐化处理图像边缘检测图像边缘检测图3.0图像预处理的研究过程3.1图像的增强当我们选取图像后，为了使其用于各类场合就需要对它进行处理，比如说复制、转换等，但过程中都会因为不同的因素而导致图像质量或多或少的下降。如复制扫描图纸时，由于许多污点、孔洞、毛刺和断线等噪声污染会造成图像质量的下降；在压缩图片、转换格式时同样也会遇到减损图像颜色的情况。所以为了保证图像的再现度高，这就需要我们不但要求从根源上防止这些外部的环境因素的影响，更要抓住重点，使我们将获得的图像进行筛选，将它着重增强处理，保留有用的部分进行利用。目前空间域和频率域处理为图像增强处理的两大方法。前者是通过操作修改像素的灰度级进行运算，后者是通过修改图像傅立叶变换基础之上处理。本研究中我们的图像增强主要采用图像平滑（去噪）、锐化等手段进行处理。声和假轮廓等，即将高频分量和低频分量调和到适中的状态，使其适应于计算机处理，提取图片中有用的信息。常用的消除噪声的方法有三种：领域平均、中值滤波和高斯平滑。该研究过程中我们将采用中值滤波的方式，也就是将图像中的每一点像素用其的中值来代替[3]。如一组数字包含为一直到。假如，则中值Y的计算方法如下式3-1（3-1）（3-1）例如一组数字为（7，8，9，10，11）则中值为9。中值滤波的窗口（把一个点的特定长度或形状的邻域）的设定对滤波的影响也很大，所以选定一个适当的窗口很重要。在研究中采用了3*3的方形窗口。在排除图像中的噪声之后，我们将对其图像进行锐化处理，即加强图片的对比度性，使其边缘轮廓明细，形成完整的物体形象，便于后期图像分割、区域形状提取等。这边我们将采用拉普拉斯微分的锐化方法。通过二阶微分求导，推导出一般模板算子和扩展模板算子如图3.1.0，再利用二阶微分的正峰值和负峰值之间的过零点来确定。图3.1.0锐化操作的模板算子（左）和扩展模板算子（右）通过图像增强即平滑，锐化后和原图的对比图如图3.1.1。图3.1.1所选原图（左）和锐化后的图像（右）3.2图像的灰度处理了方便后期的轮廓提取，在图像轮廓锐化后将图像灰度处理。灰度处理简单的就是说将一个彩色图像转换为只包含黑白两色的图像。所得的灰度图像只含有亮度信息，不含有色彩信息的图像，虽然看起来只有黑白两色，但是各个像素之间黑色的程度是不一样的，这就是灰度。一副图中每个像素由0到255之间的数值来组成，数字0代表着黑，数字255代表着白，中间的数值就是代表着灰度。一般咱们处理过的图像为256级灰度图，也就是说该种图像是由256种不同灰度级的颜色组成的。对于一副图像灰度处理一般有3种方法：加权平均法、平均值法、最大值法。最简单的如平均值法即将彩色图片中红（R）、绿（G）、蓝（B）三个分量的亮度求其平均值，将得到的均值作为灰度值输出而得到灰度图像[4]。其常用的公式如下式：（3-2）（3-2）目前但凡可以打开图片的软件均可以完成这项处理，但是为了方便后期我们使用AdobeStreamline软件，对图片格式有要求，因此我们将采用AdobePhotoshopCS6对图像进行了灰度处理，效果图如图3.2。图3.2增强处理后的图像（左）和灰度处理后的图像（右）3.3图像的二值化处理在我们采集图像的过程中，无可避免的就是将周围的信息一并提取，但是我们实际研究过程中着重只是需要物体本身，这就要求我们要把目标和背景分割出来，提取目标的边界轮廓线。图像分割最简单的方法就是将灰度图像进行二值化处理。它的中心思想就是区别图像所要研究的目标和后面背景在灰度上的差异，设立一个合适的阈值（Threshod），通过比较图像中各点的灰度值与阈值的大小，来判定该点到底是目标还是背景，从而达到图像分割的效果，而得到二值图像，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提。常见的图像二值化处理有很多种，在本研究中我们主要选择其中的固定阈值法。设f(x,y)为灰度处理后图像在点(x,y)处的的灰度值，当像素大于等于T时设置为目标，定为0，小于T时定为255即背景，其函数表达式如公式3-3：(3-3)(3-3)上式中T就是图像二值化时我们所选择的阈值(即灰度值)。二值化的阈值选取主要可以分为三大类：全局阈值、局部阈值、动态阈值[5]。其中动态阈值利用自身与周边邻域灰度变化不同，使目标的边界在图像整体背景中更好的突显，是这些阈值中分割效果最好的，大多的图像处理软件的编程都选择采用动态阈值。阈值的选择在我们的二值化处理中占有十分重要的地位，选择的过低或者是过高都会造成图像混乱，前者会缺失了很多的目标信息，而后者将遗留了许多背景的信息，将无法完成我们分割的初衷。因此必须根据图像灰度像素点的的实际分布情况，经过多次试验进行选择合适的阈值。我们通过AdobeStreamline软件自动将PS生成的灰度图像导入，自动生成了效果图如下图3.3。图3.3灰度处理后的图像（左）和二值化后的图像（右）3.4图像边缘检测边缘检测根据字面意思就可以知道是将目标物体的边缘轮廓轨迹进行提取。根据前面我们已经得到了原图的二值图像，掏空其中内部的点，得到的一个外围的轮廓即我们需要的边缘。具体的方法：在一副图像中像素的各个点以正方形的格式排布，选择一个点为起点，将其旋转45度，且与它相邻的8个点都是像素点，判定是否为边界点，否将其中内部的信息全部删除，最后在图框中的像素连接的整体即我们所需要保留的边缘。通过AdobeStreamline软件将可以自动提取图像的边缘轮廓，效果图如图3.4。图3.4边缘处理后的图像轮廓3.5矢量图的呈现通过上面的几步目前我们已经将图像的边缘轮廓提取，课题中因为是数控加工，处理的图像若为位图的话是无法进行接下来的处理的，而经过我们以上的软件（AdobeStreamline）提取的图像可以保存为DXF格式，将直接导入AutoCAD，从而对导入的图像轮廓进一步的细化完善，使其成为一条完整的曲线如图3.5，方便后期数控加工的处理。图3.5CAD软件中的图像轮廓呈现4数控加工程序的生成语言的基础上开发的交互式CAD/CAM(计算机辅助设计与计算机辅助制造）系统，它功能强大，可以轻松实现各种复杂实体及造型的建构。4.1CAM模块的介绍CAM模块主要是UG的计算机制造模块，该模块主要提供了对数控加工的建立与编辑。包含了铣加工、车削加工、线切割以及钣金等多种加工方式，且还有后置处理和机床数控文件的支持，同时又提供了切削仿真等加工[6]，如图4.1。图4.1UG加工模块部分功能截图4.2线切割加工生成刀具轨迹根据我们所选图像处理可以清晰的看出所处理的图像为非标准的曲线轮廓，其加工的轨迹在CAM模块中既可以选择平面轮廓铣的方式也可以运用线切割生成。但通过实验，我们可以看出在现实生活中我们的铣削时由于选择图像中有部分特别尖的地方是拿钻头加工不出来的，必须用钳工的锉磨加工。所以为了避免这个问题本次研究我们将采用线切割的方式来完成轮廓轨迹的生成。将我们之前处理好的图像导入UG系统，选择加工模块。通过我们的CAD软件的拟合目前该图像形成的就是一条连续的的曲线，然而线切割加工轨迹技术正好加工的也是轮廓，因此在选择时设定该图像的起点与结束点，按照一定的顺序将其连接，也就是按照图像的轮廓依次往下走绕回去，之后将其排好的顺序导入轨迹链表，在线切割编程模块备用。4.3二维轮廓等距算法前面生成的轮廓进行基本的排序处理后，生成的是没有偏移量的原始轨迹。要想将轨迹应用于正式的线切割加工过程中，这就需要在原始轨迹的基础上进行偏移量的计算。a)刀具半径补偿b)方向矢量方向矢量是指与加工中线切割运动方向相同的单位矢量，用v表示，目前分为两种，即直线与圆弧。对于直线，设直线的起始点为（X1，Y1），终点为（X2，Y2），则方向矢量如式为4-1，4-2。（4-2）（4-1）（4-2）（4-1）对于圆弧来说又将分为顺弧和逆弧，顺弧的计算方法为式4-3，逆弧的计算方法为式4-4。（4-3）（4-3）（4-4）（4-4）c)转接矢量最后算出编好的轨迹交点同刀具中心轨迹交点之前的位移距离根据以上计算后就可以得出整个图形轮廓的刀补后轨迹。具体的线切割编程程序如图4.1所示。4.4生成数控加工程序G92X0Y0G91G46G42D100G01X10000G01X10268Y-5134G03X1353Y-626I939J254G01X13573Y-14247G03X13134Y-4644I11142J10615G01X16950Y-5984G01X9540Y-8695G01X1663Y-433G01X-10665Y9720G01X-15926Y5679G03X2461Y808I3554J14973G00X13868Y-4896G01X1663Y-433G01X-10665Y9720G01X-13397Y4777G03X2615Y1697I-7025J13692G01X8150Y485G01X-3540Y745G01X4005Y372G01X-1860Y358G01X2875Y747G01X-2968Y-163G01X4841Y1664G01X-5075Y-940G01X2150Y1028G01X3772Y4428G01X-3806Y-2668G02X-8490Y1736I-2704J8753G01X3267Y1206G01X-2595Y676……%直线加工G01X-23004Y-11198G03X-550Y-1054I438J-899G02X-6084Y-6459I-5547J-870G01X1848Y5617%直线加工G01X0Y-13657G03X258Y-670I1000J0G02X1976Y-14344I-9551J-8624G02X-1513Y-342I-896J444G01X-10651Y8005G03X-1657Y853I-957J176G01X-10436Y4372G01X-71Y169G01-10000M024.5验证与校核通过图像处理以及UG系统的模拟仿真我们成功的生成了数控加工代码，但是毕竟该程序需要应用于现实生活中，这就需要我们对此代码进行验证。将该程序输入到现实生活中的数控机床上，把工件的位置确定看是否可以生成我们之前预定的图像轮廓轨迹，若可以加工生成，代表着我们该项研究圆满成功的完成。数据库数据库提取零件提取零件程序编号程序编号选择加工方式选择加工方式加工过程定义加工过程定义拾取数控几何定义、选择刀具设置加工参数选择走刀路线加工模拟加工模拟后处理后处理机床代码机床代码图4.1线切割编程程序流程图5总结本文主要研究了图像数字处理技术与数控加工技术相结合。弥补了目前CAD/CAM软件不能直接提取位图图像进行数控加工程序生成的缺点，同时提高数控机床对复杂轨迹进行加工的效率，很好的解决实际生产问题，通过本次毕业设计使我对图像的处理以及数控加工有了更加深此次的理解。以下为本文主要的工作内容和方法：a)图像的采集与确定，因为采集的装置不足以及外界环境的影响，我主要选用了一个现成的图像进行处理；b)通过使用AdobePhotoshopCS6和AdobeStreamline软件对图像进行了预处理，包含图像平滑锐化、灰度处理、二值化处理以及边界轮廓的提取，从而形成矢量化图像导入AutoCAD软件细化拟合；c)将处理好的图像转入UG软件进行仿真处理，生成数控加工程序。本次实验目前只是研究阶段，因为设备有限，采集的图像和后期应用无法实现，只是利用了现成的图像和电脑仿真，在后续的研究过程中将会不断的完善。且利用了好几个软件合成，还是需要来回的转换，无法设计一个统一软件操作生成，这个还需继续努力。目前全球已经是数字化的趋势，我相信在我们年轻人的的不断加油下视觉信息处理系统将广泛的应用于机械领域，我国的工业数字化一定会名列各国前茅。

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