高精度零件尺寸测量系统

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1、第5卷第20期2005年10月科学技术与工程Vol.5No.20Oct.20051671-1815(2005)20-1506-04S科cienc学eTec技hnolo术gyan与dEng工ineer程ingc2005Sci.Tech.Engng5.卷高精度零件尺寸测量系统夏若安朱理胡双炎(湖南大学软件学院,长沙410082)摘要提出了一种零件尺寸高精度测量的图像测量系统。为了提高测量系统的精度,先在Sobel算子的基础上去掉局部非极大值点获得象素级边缘,进而在梯度方向上进行高斯曲线拟合插值,进一步提高图像边缘定位的精度,从而使测量系统的精度大大提高。实验证明是可行的。

2、关键词边缘检测亚象素曲线拟合中图分类号TP751;文献标识码A图像测量是一种采用CCD(电荷耦合器件)进行软件等组成,再加上相应的照明系统、接口硬件,结摄像测量的新型光电测量技术,它是将CCD器件与构框图如图1所示。其工作过程为:将被测零件置于光学仪器联用,应用于测量领域而形成的。图像测尽可能均匀照明的可控背景前,CCD和图像卡将被量技术是以现代光学为基础,融计算机图像学、信测零件图像采集到计算机里,计算机按一定的算法息处理、计算机视觉、光电子学等科学技术为一体计算出被测物体的几何参数,最后,计算机对这些的现代测量技术,它把被测对象的图像当作检测和数据进行各种处理并将

3、结果按一定的要求予以显传递信息的手段,从中提取有用的信号来获得待测示和存储。的参数。近年,图像测量技术在国内外发展很快,已广泛应用于几何量的尺寸测量、航空遥感测量、精密复杂零件微尺寸测量和外观监测、光波干涉图、应力应变场状态分布图等和图像有关的技术领域。本文将图像测量技术用到零件尺寸参数的测量之中,并为了提高测量系统的精度,提出了一种先在Sobel算子的基础上去掉局部非极大值点获得象素级边图1图像测量系统结构框图缘,进而在梯度方向上进行高斯曲线拟合插值,进2测量算法一步提高图像边缘定位精度,从而使测量系统精度大大提高的方法。在图像测量系统中,图像边缘的检测是整个测量的

4、基础和关键。图像边缘检测精度高,整个测量1测量系统的构成系统的精度就可大大提高。零件的轮廓通常产生阶图像测量系统是集光学、光电子学、精密机械跃型边缘,因为零件的图像强度不同于背景的图像及计算机技术为一体的综合系统。高精度零件尺寸强度。对于阶跃型边缘的检测,Canny算子边缘检测测量系统由CCD摄像机、图像卡、计算机及图像处理效果比较好,但算法复杂;Marr提出用二维高斯加权函数对原始图像作平滑,然后检测二阶方向导数作2005年5月27日收到为边缘点,过滤了噪声,但可能将原有的边缘也给第一作者简介:夏若安(1973出生)湖南益阳人,硕士研究生,研究方过滤掉了[1];利用

5、Sobel算子检测边缘方法简单,处理向:图形图像处理。20期夏若安,等:高精度零件尺寸测量系统1507速度快,得到的边缘光滑、连续。虽然得到的边缘较宽,但在其梯度图像中去除非局部最大值点,就可以检测出更精确的边缘。为满足图像测量的需要,本文先在Sobel算子的基础上去掉局部非极大值点获得象素级边缘,进而在梯度方向上进行高斯曲线拟合插值,进一步提高图像边缘定位精度到亚象素级,从而大大提高测量系统的精度。2.1象素级边缘提取象素级边缘提取是指用象素级的边缘检测算子对目标初步定位,得到象素级精度的定位过程。本文利用Sobel算子,在梯度方向上去除非局部最大值点,成功地获得了

6、象素级边缘,取得了较好的效图2改进前后边缘对比图果。具体的步骤如下。(1)用Sobel算子对去噪后的图像g(i,j)进行卷统计细分方法来提高CCD尺寸测量分辨率,文献积,得到卷积图像。[3]提出了解调测量方法来提高CCD尺寸测量分辨(2)计算图像中每一点的梯度方向值θ,其计算率,文献[4]提出应用概率论方法来提高CCD尺寸公式为:θ(i,j)=tan-1测量分辨率,文献[5]提出应用多项式插值函数来(f′y/f′x),这样就可以得到图像中每一点的梯度方向值。根据离散数字图像的特提高CCD尺寸测量分辨率等等。本文提出在梯度方点,将θ分成四个方向范围:0(水平方向):0°

7、—22.5°向上进行高斯曲线拟合插值进一步提高图像边缘以及157.5°—180°;45(45方向):22.5°—67.5°;90(竖定位的精度,从而使测量系统的精度大大提高的直方向):67.5°—112.5°;135(135方向):112.5°—方法。157.5°。2.2.1高斯曲线拟合原理分析(3)对梯度图像中的所有边缘点,在每一点的在图像边缘梯度方向上,灰度梯度呈一个高3×3邻域中,将中心象素梯度值与沿梯度方向的两斯曲线分布。若用边缘检测算子直接提取图像边个象素梯度值进行比较,若在邻域中心处的幅值比缘,则只需找出灰度变化最大的象素的坐标就可沿梯度