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1、2006年9月农业机械学报第37卷第9期*计算机视觉技术在微小尺寸测量中的应用陈廉清袁红彬王龙山【摘要】应用计算机视觉技术快速测量微小零件的尺寸,研究了CCD图像预处理、图像二值化、边缘处理、标定等技术,发现中值滤波平滑处理图像的精度更高,轮廓跟踪能使图像边缘确定时的运算更简单。图像检测结果与工具显微镜测量进行了比较,结果表明该测量方法可以快速、准确地实现大批量同类零件的尺寸测量及合格度的检验,并可满足100%在线检测要求,检测误差不超过0.0119mm,每件检测时间不超过2s。关键词:计算机视觉尺寸测量轮廓跟踪中值滤波中图分类号:TP391.41;
2、TG806文献标识码:AStudyonMeasurementofMicroSizeBasedonComputerVisionTechnology122ChenLianqingYuanHongbinWangLongshan(1.NingboUniversityofTechnology2.JilinUniversity)AbstractInthispaperthecomputervisiontechnologywasappliedtotherapidmeasurement.BasedonthestudyofCCDimagesadvanceprocessi
3、ngtechnology,themethodsofbinaryimage,edgepro-cessingaswellascalibrationwerestudied.Itispointedoutthattheprecisionofimageinmedianfiltersmoothingalgorithmsishigherandthedetectionofimageedgeincontourfollowingalgo-rithmsismoreconvenient.Thepaperalsocomparedtheresultofimagemeasureme
4、ntwithmicro-scopemeasurement.Theresultsshowedthattheformercancompletethesizemeasurementrapidlyandaccurately,anditalsocangetonehundredpercenton-linedetection.Themeasure-menterrorwillnotexceed0.0119mm,andthemeasuringtimeisnotmorethan2sforeachpart.KeywordsComputervision,Sizemeasur
5、ement,Contourtracking,Medianfilter边AB13.919mm处的卡槽间隙CD不大于引言0.2032mm,在距离AB10.744mm处的间隙EF目前工业领域中对微小零件尺寸的测量精度及不小于0.0254mm。为确保采集到高质量的图像信速度等要求越来越高,普通测量手段难以或无法达息,便于后续图像特征量的提取,本测量系统使用德到测量要求,采用基于图像处理的计算机视觉技术国Basler公司的A102f型面阵CCD来采集数字图[1~2]可以大大提高检测精度、速度、自动化程度。本像。该CCD的像素数为1392×1040,每像素尺寸文
6、研究利用计算机视觉技术检测微小零件尺寸的方为6.7Lm,帧速率最高可达15帧/s,采用法。IEEE1394数字接口卡将采集到的数字图像传输到计算机内存。光源是计算机视觉检测中的重要组成1图像采集部分,随着光源光谱成分的变化,以及光源强度分布图1线卡为了能剥开电线外套,要求在距离底随时间等的变化,CCD输出的图像信号也要发生变收稿日期:20051220*宁波市工业科研攻关项目(项目编号:2005B100014)陈廉清宁波工程学院机械工程学院副教授,315016宁波市袁红彬吉林大学机械科学与工程学院硕士生,130025长春市王龙山吉林大学机械科学与工程学
7、院教授博士生导师第9期陈廉清等:计算机视觉技术在微小尺寸测量中的应用175化。因此,恰当地选择光源是获得理想图像信号的关[3]键,本项目采用白色背光光源。图2为CCD采集的原始灰度图像,它是BMP格式的256灰度级文件。图2原始灰度图像图3灰度直方图输出界面Fig.2PrimordialFig.3Outputinterface图1线卡检测原理图grayimageofgrayhistogramFig.1Inspectiondiagramofclip可以使用下面的跟踪准则从第一个边界点开始,定2图像二值化和边缘检测义初始的搜索方向为沿左上方;如果左上方的
8、点是黑点,则为边界点,否则搜索方向顺时针旋转45°。为了测量零件尺寸,需要提取该零件的外部轮这样一直到找到第