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關(guān)于基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的數(shù)字圖像刀具測(cè)量系統(tǒng)研究

電子工程師 ? 來(lái)源:電子技術(shù)應(yīng)用 ? 作者:田國(guó)富,高 峰,劉 ? 2021-05-02 17:20 ? 次閱讀
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摘要: 刀具的幾何參數(shù)是影響數(shù)控機(jī)床加工精度和生產(chǎn)效率的重要因素。研究了基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的高精度刀具測(cè)量系統(tǒng),分析了運(yùn)行原理和功能模塊,對(duì)關(guān)鍵技術(shù)做了論述。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)刀具的刀尖切削特征點(diǎn)、圓弧半徑和切削角參數(shù)的自動(dòng)精確測(cè)量,并將數(shù)值反饋到數(shù)控機(jī)床刀具數(shù)據(jù)庫(kù),具有較高的效率、精度和自動(dòng)化程度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,系統(tǒng)測(cè)量重復(fù)性精度可達(dá)3 μm。

0 引言

數(shù)控機(jī)床的加工精度和生產(chǎn)效率與所用刀具有著直接影響。為了提高數(shù)控機(jī)床的加工效能,在使用前應(yīng)該知道刀具的精確尺寸數(shù)據(jù)。目前,國(guó)內(nèi)生產(chǎn)和使用的刀具測(cè)量系統(tǒng)多是光學(xué)投影式測(cè)量?jī)x,它是將刀具輪廓放大成像在投影屏上,通過(guò)人眼瞄準(zhǔn)測(cè)量刀具的幾何參數(shù),容易帶來(lái)主觀誤差,測(cè)量精度低,不能適應(yīng)現(xiàn)代化數(shù)控加工的要求。

本文研究了基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的數(shù)字圖像刀具測(cè)量系統(tǒng),采用CCD數(shù)碼相機(jī)攝取刀具圖像并轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)進(jìn)行傳輸,通過(guò)自主開(kāi)發(fā)的圖像處理軟件對(duì)刀具圖像進(jìn)行分析、測(cè)量和計(jì)算,實(shí)時(shí)顯示刀具參數(shù)值并存儲(chǔ)到刀具數(shù)據(jù)庫(kù)以便實(shí)時(shí)管理,具有較高的精度、效率和自動(dòng)化水平,提高了數(shù)控機(jī)床的有效工作時(shí)間,保證了數(shù)控機(jī)床的加工效能。

1 系統(tǒng)測(cè)量原理

從宏觀上看,刀具與工件接觸的切削部分是一個(gè)尖銳的點(diǎn),稱(chēng)為切削點(diǎn);從微觀上看,切削點(diǎn)是具有一定曲率的圓弧,在進(jìn)行機(jī)械加工時(shí),針對(duì)不同外形的切削工件,兩者的接觸點(diǎn)總是變化的。如圖1所示,端面加工時(shí),接觸點(diǎn)是A;圓柱面加工時(shí),接觸點(diǎn)是B;球面加工時(shí),接觸點(diǎn)由A沿圓弧到B。因此必須對(duì)接觸點(diǎn)A、B的精確坐標(biāo)和圓弧AB段的半徑值進(jìn)行測(cè)量,以便實(shí)現(xiàn)刀具預(yù)調(diào)和實(shí)時(shí)補(bǔ)償[1]。

在刀具測(cè)量系統(tǒng)中,光源垂直向上照射刀具,然后在導(dǎo)軌水平面內(nèi)移動(dòng)CCD相機(jī)鏡頭進(jìn)行對(duì)刀,通過(guò)調(diào)焦的方法確定刀具位置并拍攝刀具圖像,經(jīng)圖像采集卡將圖像的數(shù)字信號(hào)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中,利用圖像處理軟件測(cè)得刀具在圖像坐標(biāo)系中的參數(shù),再根據(jù)相機(jī)標(biāo)的定參數(shù)進(jìn)行計(jì)算,將圖像坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到儀器坐標(biāo)系中,從而得到刀具精確的實(shí)際尺寸,最后將刀具數(shù)據(jù)顯示到屏幕上或存儲(chǔ)到數(shù)控機(jī)床刀具數(shù)據(jù)庫(kù)中以便日后管理和隨時(shí)調(diào)用,這就是系統(tǒng)測(cè)量原理。

2 刀具測(cè)量系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能模塊

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數(shù)字圖像刀具測(cè)量系統(tǒng)整體的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如圖2所示。該系統(tǒng)由CCD數(shù)碼相機(jī)、圖像采集卡、計(jì)算機(jī)及其外設(shè)等硬件設(shè)備和數(shù)字圖像處理軟件共同組成[2]。

2.1 機(jī)械移動(dòng)定位系統(tǒng)

刀具測(cè)量系統(tǒng)屬于精密測(cè)量?jī)x器,因此,導(dǎo)軌要具有較高的導(dǎo)向精度、較好的運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性、良好的耐磨性和對(duì)溫度波動(dòng)的惰性等。此次結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)采用滾動(dòng)導(dǎo)軌,減小了滑塊與導(dǎo)軌間的摩擦系數(shù),提高了瞄準(zhǔn)精度。

為了確定視覺(jué)系統(tǒng)的具體位置,在X、Z兩個(gè)方向的導(dǎo)軌上分別附有光柵尺。移動(dòng)視覺(jué)系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)刀時(shí),光柵尺產(chǎn)生響應(yīng)信號(hào),該信號(hào)經(jīng)過(guò)濾波,辨向與細(xì)分等處理后通過(guò)USB接口傳入計(jì)算機(jī)。

2.2 視覺(jué)系統(tǒng)

視覺(jué)系統(tǒng)主要由光源和成像系統(tǒng)組成。LED光源是一種冷光源,具有可見(jiàn)光強(qiáng)度高、無(wú)熱量、無(wú)陰影、可無(wú)極調(diào)節(jié)等優(yōu)點(diǎn),儀器和刀具不會(huì)產(chǎn)生熱變形而影響測(cè)量精度,且能耗低、體積小、壽命長(zhǎng),因此選取波長(zhǎng)為0.68 μm的紅色LED作為照明光源[3]。

欲獲得較好的成像質(zhì)量和較高的精度要求,成像系統(tǒng)中常采用柯拉照明方式??吕彰鞣ú捎枚嘟M透鏡,可以克服光源照明的不均勻性,獲得穩(wěn)定、均勻的視場(chǎng)強(qiáng)度,提高測(cè)量精度。如圖3所示,光源經(jīng)聚光鏡1成像于聚光鏡2的物方焦面,再成像于無(wú)限遠(yuǎn)處,與成像物鏡的入瞳重合。

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2.3 軟件系統(tǒng)

系統(tǒng)測(cè)量軟件是在Windows平臺(tái)下,利用Visual C++6.0語(yǔ)言編制,為操作人員提供實(shí)用的操作窗口。如圖4所示,系統(tǒng)軟件界面分為4部分:區(qū)域1顯示原圖像,區(qū)域2顯示處理后的標(biāo)注圖,區(qū)域3顯示快捷命令按鈕,區(qū)域4顯示精確的幾何參數(shù)。

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依據(jù)操作過(guò)程,軟件主要完成以下功能:

(1)系統(tǒng)標(biāo)定功能:軟件啟動(dòng)后自動(dòng)進(jìn)入缺省狀態(tài),CCD相機(jī)標(biāo)定參數(shù)。

(2)圖像顯示與采集功能:將CCD攝取的圖像傳輸?shù)焦た貦C(jī)中,并顯示到顯示器上,以便觀察刀具是否成像在CCD像面上。

(3)圖像預(yù)處理功能:對(duì)傳輸?shù)焦た貦C(jī)中的刀具圖像進(jìn)行去噪、濾波、灰度化和分割。

(4)圖像邊緣檢測(cè)功能:運(yùn)用亞像素算法對(duì)刀具圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)并跟蹤。

(5)邊緣特征點(diǎn)識(shí)別:搜索刀具圖像的特殊點(diǎn),識(shí)別圓弧段和直線段。

(6)刀具數(shù)據(jù)處理:將刀具數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示到顯示屏上,實(shí)時(shí)監(jiān)控測(cè)量過(guò)程以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題;或?qū)?shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中,以便能及時(shí)獲取相關(guān)參數(shù)調(diào)整加工軌跡;或通過(guò)使用前、后的數(shù)據(jù)計(jì)算刀具的磨損情況。

2.4 硬件接口電路

硬件接口電路主要包括MTC12C5A60S2單片機(jī)、硬件控制RS-232接口等。

MTC12C5A60S2單片機(jī)是高速、低功耗、超強(qiáng)抗干擾的新一代8051單片機(jī),內(nèi)部集成MAX810專(zhuān)用復(fù)位電路,2路PWM,8路高速10位A/D轉(zhuǎn)換(250 K/S)。該單片機(jī)單元模塊齊全,精度高,性價(jià)比高,適合用于高精度數(shù)據(jù)采集,能夠滿足系統(tǒng)要求[4]。

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RS-232接口是一種串行總線接口,其串行通信接口如圖5所示。由MAX232E執(zhí)行電平的轉(zhuǎn)換。MTC12C5A60S2單片機(jī)串行數(shù)據(jù)接收端RXD與MAX232E的輸出端R2out相連接,串行數(shù)據(jù)發(fā)送端TXD與輸入端T2in相連接。

3 系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究

3.1 系統(tǒng)標(biāo)定技術(shù)研究

系統(tǒng)標(biāo)定選用的標(biāo)準(zhǔn)量塊AB長(zhǎng)為R,已知:標(biāo)準(zhǔn)量塊在CCD上的成像為ab,長(zhǎng)為r,可直接測(cè)量指導(dǎo);標(biāo)準(zhǔn)量塊AB與透鏡的距離為D,已知;CCD與透鏡的距離為d,已知。系統(tǒng)標(biāo)定原理圖如圖6所示[5]。

量塊的成像ab的長(zhǎng)度以像素為單位,由幾何三角形相似定理可計(jì)算出標(biāo)定參數(shù)C:

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求出的系統(tǒng)標(biāo)定參數(shù)C作為已知數(shù)值。當(dāng)測(cè)量出被測(cè)刀具在圖像坐標(biāo)系中的參數(shù)(設(shè)為e)后,可計(jì)算得到刀具的實(shí)際尺寸E:

E=C*e

3.2 系統(tǒng)調(diào)焦技術(shù)研究

圖像測(cè)量系統(tǒng)調(diào)焦一般采用調(diào)焦評(píng)價(jià)函數(shù),給出圖像的調(diào)焦評(píng)價(jià)值,當(dāng)其達(dá)到最值時(shí)調(diào)焦效果最好。較好的調(diào)教評(píng)價(jià)函數(shù)應(yīng)具有以下特性:(1)無(wú)偏性;(2)單峰性;(3)較高的信噪比;(4)較小的計(jì)算量[6]。系統(tǒng)采用基于像素?cái)?shù)評(píng)價(jià)函數(shù)。在圖像處理中,對(duì)整幅圖像的有效像素進(jìn)行統(tǒng)計(jì),可評(píng)價(jià)系統(tǒng)調(diào)焦性能。其表現(xiàn)形式為:

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當(dāng)像素灰度值在域值時(shí),n(x,y)值取1,否則其值取0。圖7為實(shí)驗(yàn)函數(shù)曲線,可以看出,該函數(shù)具有處理速度快、單調(diào)性好、峰值明顯的優(yōu)點(diǎn),適合本系統(tǒng)的應(yīng)用。

3.3 亞像素邊緣檢測(cè)算法研究

Sobel算子既能確定邊緣點(diǎn)的位置和方向,還能根據(jù)像素點(diǎn)上下、左右鄰點(diǎn)的灰度加權(quán)差,對(duì)噪聲進(jìn)行平滑,能提供較好的圖像邊緣信息,因此在邊緣主體區(qū)域粗定位時(shí)選用Sobel算子。過(guò)粗定位所得邊緣點(diǎn),沿邊緣法線方向拓展像素,得到一系列過(guò)邊緣線的像素點(diǎn),求得這些點(diǎn)的灰度值,然后根據(jù)這些點(diǎn)的灰度分布的數(shù)學(xué)特征,利用五次正交多項(xiàng)式最小二乘法擬合原理求得擬合函數(shù),再根據(jù)擬合曲線確定圖像邊緣亞像素點(diǎn)的位置,從而實(shí)現(xiàn)邊緣的亞像素精確定位,這就是改進(jìn)的亞像素邊緣檢測(cè)算法。

本課題選取5個(gè)像素點(diǎn),橫坐標(biāo)x代表像素值,其取值分別設(shè)為-2、-1、0、1、2,其縱坐標(biāo)y代表各點(diǎn)對(duì)應(yīng)的灰度值,依據(jù)施密特正交化法與正交多項(xiàng)式最小二乘法擬合原理求得擬合方程表達(dá)式F5(x):

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依據(jù)最值極值求解條件,將函數(shù)F5(x)對(duì)x求二階微分并令其等于零,求得x的數(shù)值即是亞像素點(diǎn)的位置。

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4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及分析

刀具測(cè)量系統(tǒng)的精度主要取決于系統(tǒng)調(diào)焦精度與亞像素邊緣檢測(cè)算法的精度。

(1)調(diào)焦精度研究

在刀具測(cè)量系統(tǒng)中,對(duì)選取的同一刀具依據(jù)調(diào)焦、離焦、調(diào)焦的過(guò)程進(jìn)行多次測(cè)量,提取刀具測(cè)量數(shù)據(jù)如表1所示。

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根據(jù)誤差評(píng)定原則,系統(tǒng)調(diào)焦重復(fù)性精度約為

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(2)亞像素邊緣檢測(cè)算法精度研究

保持被測(cè)刀具的位置不變,有系統(tǒng)對(duì)其進(jìn)行多次測(cè)量,并提取邊緣點(diǎn)的亞像素坐標(biāo),如表2所示。

以單個(gè)像素點(diǎn)坐標(biāo)理論值與檢測(cè)值的坐標(biāo)差作為算法偏差,經(jīng)計(jì)算得其標(biāo)準(zhǔn)偏差約為0.1 pixels。

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5 結(jié)論

數(shù)字刀具測(cè)量系統(tǒng)以視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)為基礎(chǔ),以圖像處理為主要手段,測(cè)量精度達(dá)到3 μm,運(yùn)行效率快,自動(dòng)化程度高,操作簡(jiǎn)便,提高了機(jī)床的效能,有效減少了操作人員的工作量。

參考文獻(xiàn)

[1] 韓永杰,佟永祥。多功能車(chē)刀幾何角度測(cè)量?jī)x的研制[J]。中國(guó)現(xiàn)代教育裝備,2011(1):47-50.

[2] 呂黎黎。基于液晶顯示模塊與單片機(jī)的數(shù)字化角度測(cè)量裝置[J]?,F(xiàn)代制造技術(shù)與與裝備,2010(6):15-17.

[3] 劉力雙。電子攝像式刀具預(yù)調(diào)測(cè)量?jī)x的研究[D]。天津:天津大學(xué),2006.

[4] 張學(xué)峰,陳瑾,翟從鴻,等?;?1單片機(jī)和PDIUSB12的USB接口設(shè)計(jì)[J]。微型機(jī)與應(yīng)用,2015,34(6):16-18,22.

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    STM32<b class='flag-5'>計(jì)算機(jī)</b><b class='flag-5'>視覺(jué)</b>開(kāi)發(fā)套件:B-CAMS-IMX攝像頭模塊<b class='flag-5'>技術(shù)</b>解析

    【作品合集】賽昉科技VisionFive 2單板計(jì)算機(jī)開(kāi)發(fā)板測(cè)評(píng)

    單板計(jì)算機(jī)試用體驗(yàn)】驅(qū)動(dòng)LED點(diǎn)陣屏【VisionFive 2單板計(jì)算機(jī)試用體驗(yàn)】二維碼檢測(cè)與解碼【VisionFive 2單板計(jì)算機(jī)試用體驗(yàn)】人臉及物體識(shí)別、
    發(fā)表于 09-04 09:08

    圖像采集卡:機(jī)器視覺(jué)與專(zhuān)業(yè)成像的關(guān)鍵橋梁

    在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代,從工業(yè)自動(dòng)化檢測(cè)到醫(yī)療影像診斷,從科學(xué)研究到高清視頻制作,圖像信息的實(shí)時(shí)獲取和處理變得至關(guān)重要。而將現(xiàn)實(shí)世界的光信號(hào)(通過(guò)攝像頭或相機(jī))高效、準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)換為
    的頭像 發(fā)表于 06-19 12:25 ?882次閱讀
    <b class='flag-5'>圖像</b>采集卡:機(jī)器<b class='flag-5'>視覺(jué)</b>與專(zhuān)業(yè)成像的關(guān)鍵橋梁

    工業(yè)相機(jī)圖像采集卡:技術(shù)剖析、應(yīng)用場(chǎng)景與未來(lái)發(fā)展

    工業(yè)相機(jī)圖像采集卡,作為連接工業(yè)相機(jī)與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的橋梁,在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域扮演著至關(guān)重要的角色。它將工業(yè)相機(jī)采集的模擬或數(shù)字圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)
    的頭像 發(fā)表于 05-28 13:49 ?709次閱讀
    工業(yè)相機(jī)<b class='flag-5'>圖像</b>采集卡:<b class='flag-5'>技術(shù)</b>剖析、應(yīng)用場(chǎng)景與未來(lái)發(fā)展

    工業(yè)相機(jī)圖像采集卡:機(jī)器視覺(jué)的核心樞紐

    工業(yè)相機(jī)圖像采集卡是用于連接工業(yè)相機(jī)與計(jì)算機(jī)的關(guān)鍵硬件設(shè)備,主要負(fù)責(zé)將相機(jī)輸出的圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可處理的數(shù)字信號(hào),并實(shí)現(xiàn)高速、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)
    的頭像 發(fā)表于 05-21 12:13 ?718次閱讀
    工業(yè)相機(jī)<b class='flag-5'>圖像</b>采集卡:機(jī)器<b class='flag-5'>視覺(jué)</b>的核心樞紐

    工業(yè)相機(jī)采集卡:機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的關(guān)鍵樞紐

    工業(yè)相機(jī)采集卡,作為機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中的核心組成部分,扮演著將圖像傳感器捕捉到的模擬或數(shù)字圖像數(shù)據(jù)高效、可靠地傳輸至計(jì)算機(jī)進(jìn)行后續(xù)處理的關(guān)鍵角色。其性能直接影響到整個(gè)
    的頭像 發(fā)表于 03-17 16:04 ?1110次閱讀
    工業(yè)相機(jī)采集卡:機(jī)器<b class='flag-5'>視覺(jué)系統(tǒng)</b>的關(guān)鍵樞紐

    Arm KleidiCV與OpenCV集成助力移動(dòng)端計(jì)算機(jī)視覺(jué)性能優(yōu)化

    生成式及多模態(tài)人工智能 (AI) 工作負(fù)載的廣泛增長(zhǎng),推動(dòng)了對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué) (CV) 技術(shù)日益高漲的需求。此類(lèi)技術(shù)能夠解釋并分析源自現(xiàn)實(shí)世界的視覺(jué)
    的頭像 發(fā)表于 02-24 10:15 ?1024次閱讀

    AR和VR中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)

    ):計(jì)算機(jī)視覺(jué)引領(lǐng)混合現(xiàn)實(shí)體驗(yàn)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)和虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)正在徹底改變我們與外部世界的互動(dòng)方式。即便是在引人入勝的沉浸式
    的頭像 發(fā)表于 02-08 14:29 ?2349次閱讀
    AR和VR中的<b class='flag-5'>計(jì)算機(jī)</b><b class='flag-5'>視覺(jué)</b>