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自动化机器视觉的零件影像测量技术研究

文:天津津亚电子有限公司 作者:刘瑞海 | 2018年第三期 (0) | (0)

摘要

    基于图像处理的高精密视觉测量系统,具有非接触性、实时性、灵活性、精确性等优点。本系统由机台、光源、CCD摄像机、图像采集卡、光栅尺、光栅尺读数卡、电机、运动制卡、PC等组成,首先通过光源的控制为获得好的图像质量打下良好的基础,CCD把获得的光信号转变成电信号,然后通过图像采集卡来把被测物体的图像采集到PC里,完成被测对象的图像采集工作,然后通过图像处理技术,空间几何运算、运动控制以及对光栅数据的采集与运算来获得被测物体的几何尺寸和对要检测的物理量的检测。整个测量系统仅仅通过简单的鼠标操作就能物体的高精密测量,简单、有效,把人们从繁琐、复杂、繁重的工作中解脱出来。

    本文主要研究了影像测量仪的工作原理,以及系统的总体方案设计和测量原理及过程。而且对影像测量用到的关键技术也有一定的介绍。最后分析了影像测量的主要误差源,并说明了多种误差的起因及消除方法。

    关键词:影像测量,系统组成,测量技术,误差分析

    1绪论

    1.影像测量系统的研究目的和意义

    现代科学技术正迅速向微小、超精密领域发展,由毫米级、微米级进入纳米级阶段。工业制造技术和加工工艺的提高和改进,对检测手段、检测速度和精度提出了更高的要求,高精度测量技术是工业发展的基础和先决条件,测量的精度和效率在一定程度上决定了制造业乃至科学技术发展的水平。然而,现有的检测手段(如卡尺、显微镜等)均难以兼顾速度、精度两者之间的矛盾,必须寻找一种新的检测技术解决这个难题,由此产生了计算机视觉检测技术。随着对高精度测量仪器的需求不断扩大,高精度测量仪器在国内也得到很大的发展。但是,在图像测量行业中,国内的发展仅仅限于硬件的生产,其核心软件都采用国外的。

    2基于机器视觉影像测量仪的工作原理

    2.1机器视觉的定义

    计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像[1]。

    2.2影像测量仪的工作原理

    影像测量仪就是测量被测对象时,把图像当作检测和传递信息的手段的测量方法,其目的是从图像中提取有用的信号,而基于图像分析的图像测量,顾名思义,系统的重点在于图像分析。在此先将图像和数字图像的基本概念叙述如下。对于图像一词,并没有一个统一精确的定义。一般而言,图像是指对物体的发光以及反射的视觉印象。因为计算机只能处理数字信息,所以图像并不能直接由计算机进行处理,这样,一幅图像在计算机进行处理之前必须先转化数字形式,成为数字图像,即进行图像的数字化。

    一个典型的图像测量系统主要由光源、机台、CCD摄像机、图像采集卡、运动控制系统、PC机6个部分组成,如图2-1所示。通过各个部分的组合来完成各种不同环境高精密影像检测任务。

图2-1 影像测量仪的测量过程

    首先将待测工件放于工作台上,启动运动控制程序通过运动控制卡来控制x、y、z三轴的运动使得它们达到合适的位置。并使待测工件的图像能够清晰的呈现到CCD中,CCD把获得的光信号转变成为电信号,然后通过图像采集卡把被测物体的图像采集到PC机里。然后通过图像处理技术,空间几何运算,运动控制以及对光栅数据的采集与运算来获得被测物体的几何尺寸和对要检测物理量的检测,最后通过测量软件完成测量工作,得到所想要得到的参数,完成测量工作。测量过程如图2-2所示。

图2-2 影像测量仪的测量过程

形状尺寸视觉检测是视觉检测技术在测量领域中新的应用,同传统的形状尺寸检测技术相比,基于机器视觉检测技术具有以下优点:

提高图像质量。利用数字图像处理技术可以对图像进行各种处理。

提高测量精度,提高摄像机等图像采集设备的分辨率,或调整光学镜头的放大倍数,可以使获得的图像信息更多、更精确。

可以测量传统方法不易测量的几何量。

可以对成像系统高精度标定和误差修正。

自动化程度高。

    3.机器视觉影像测量仪的总体方案设计

    3.1系统概述

    本课题所设计的检测系统主要由五部分组成,机架平台、图像采集系统、光源控制系统、运动控制系统、图像处理系统。通过各系统的有机结合来完成各种环境下的高精密影像检测任务。系统的结构图如图3-1。

图3-1整体系统原理图

    本检测系统是基于图像处理的高精密视觉检测系统,系统首先通过六扇12环分别和综合控制来控制上下光源,通过对光源的分环控制来获得最好的成像条件,CCD把物体放射回来的光信号转换成模拟的电信号输入到图像采集卡中,图像采集对模拟电信号进行A/D转换,把图像信号采集动态地采集到电脑主机的内存中,然后把PC内存中的被测物体的图像显示在测量系统的视频区,通过结合机台的XYZ三轴移动、光栅数据的读数变化、鼠标点击点的变化以及几何运算来实现微小物体的高精密测量。

    3.2影像测量系统的组成

    3.2.1机台

    机台是由大理石底座、运动平台、竖直支撑梁构成。沉重的大理石底座在运动平台或镜头移动时,起到了很好的防震作用,有效保证了工件在移动平台的位置的一致性;运动平台中间是玻璃层,下面用于放置下光源,平台XY方向运动,平台其中两侧安装了光栅尺,用于对运动位置的读数;镜头、CCD和上光源安装在竖直支撑梁上,可作Z轴上下运动。

    3.2.2图像采集系统

    图像采集系统是由CCD摄像机和图像采集卡组成。CCD的工作原理是通过光学成像系统将景物图像成在CCD的像敏面上,像敏面将照在每个像敏单元上的图像照度信号通过光电效应,将物体的反射光线按亮度强弱转变成相应数目的载流子,在某一个时钟周期内,CCD器件在转移脉冲的作用下将门极上收集到的电子量转移到C的移位寄存器中,在图像采集卡作中,通过放大电路对信号进行放大,再经过A/D转换将模拟信号的一系列有目的性的处理转变成为数字信号。数字信号保存到计算机或者其他处理器进行图像或图形的处理,从而获取相关的信息和数据。图3-2是基于CCD与镜头的视觉系统成像原理图。CCD与图像采集卡工作流程如图3-3所示

图3-2:基于CCD与镜头的视觉系统成像原理图

图3-3  CCD与图像采集卡工作流程

    对于图像采集卡,视频图像信号经多路切换器、解码器、A/Q变换器,将数字化的图像数据送到数据缓冲器,经裁剪、比例压缩及数据格式转换后,由内部控制图形覆盖与数据传输,数据传输目标位置由软件确定,可以是显存,也可以是计算机内存。

    3.2.3光源控制系统

    光照环境对采集图像的效果有着非常重要的影响。工作环境的不同,有室内,室外,阳光灯光等,光照也不同;即使在相同光照环境下,CCD与被测物的距离不同,镜头的倍率不同,曝光的效果也会不同。

    光源控制系统由上下光源和光源控制卡组成。光源控制系统的作用是通过对光源的控制,使被测物体的光照条件达到最理想状态。光源控制系统的原理是通过光源对被测物体的效果通过图像采集系统反应在显示系统,再人为对光源控制系统进行调节,使显示图像达到最佳状态。在全自动测量过程中,可随测量物体位置的不同,根据保存的脚本,图3-4为光源控制系统原理图。   

图3-4:光源控制系统原理图

    3.2.4运动控制系统

    运动控制系统由光栅,电机,光栅读数卡和运动控制卡组成,被测物体在水平面的运动是由载物平台的X和Y两个方向合成的;而CCD和上光源的垂直方向的运动是由垂直方向的电机带动。在XYZ方向都安装了光栅尺,通过光栅读数卡获取机台三个方向上的位置。运动控制系统目的就是满足检测平台的三维运动控制。运动控制系统是通过光栅尺读数卡对光栅位置的确定并把数据发给计算机进行处理,再通过运动控制卡对电机的控制,实现对机台的运动。运动控制系统的原理图如图3-5所示。

图3-5 运动控制系统原理图

    3.2.2数据处理系统

    数据处理系统主要是由计算机。CCD摄像机和图像采集卡采集的图像数字信号传到计算机内存,根据不同的需求,对图像信息进行处理,如进行清晰度评价,光照环境评价,图形的产生和分析等处理,再根据处理的反馈,进行如光源控制,运动控制,自动对焦,图形处理等操作。数据处理的原理图如图3-6所示:

图3-6 数据处理系统

    3.3影像测量的关键技术

    影像测量系统的关键技术主要包括:图像采集、高精度系统标定、图像特征提取、高精度边缘定位技术等。有许多关键技术影响视觉测量系统的最终结果,在此简单讨论一下影像测量系统中的图像采集、图像处理、系统标定、自动调焦和边缘检测技术。

    3.3.1图像采集

    眼睛看到的视觉图像时连续的,而计算机仅能处理离散的数据,所以影像测量仪首先将连续的图像函数转换为离散的数据集,这一过程叫做图像的数字化[28]。将一幅图像进行数字化的过程就是在计算机内生产一个二维矩阵的过程。数字化过程包括两个步骤:扫描、采样和量化。扫描时按照一定的先后顺序对图像进行遍历的过程,如按照优先的顺序进行遍历扫描,像素是遍历过程最小的寻址单元。所以上述网格又叫做矩阵扫描网格。采样是指遍历过程,在图像的每个最小寻址单元即像素位置上量测灰度值,采样的结果是得到每一单元的灰度值,采样通常由光电传感器件来完成。量化则是将采样得到的灰度值通过模数传感器件转化为离散的整数值。数字图像采集是由图像采集系统完成,经过成像、采样和量化,得到数字图像。图像的采集实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转化成能被计算机处理的一系列离散数据,它主要有三部分组成:照明、图像聚焦形成、图像确定和形成摄像机输出信号。对一幅图像依照矩形扫描网格进行扫描的结果是生成一个与图像相对应的二维整数矩阵,矩阵中每一个元素的位置由扫描的顺序决定,每一个像素的灰度值由采样生成,经过量化得到每一像素灰度值的整数表示。因此图像采集的结果是将一幅自然界的连续图像进行数字化并最终获得数字图像。

    3.3.2图像处理

    影像测量系统中,影像信息的处理技术主要依赖于图像处理方法,它包括图像滤波、图像增强、边缘提取、细化、特征提取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后,输出图像的质量得到相当程度的改善,图像边缘更为直观,既改善了图像的视觉效果,又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。图像处理部分是整个测量软件的核心内容,它在很大程度上决定着测量的精度。随着工业检测等应用对精度要求的不断提高,像素级精度已经不能满足实际的测量要求,因此需要更高精度的边缘细分算法,即亚像素算法[2]。研究表明,通过不同的亚像素细分计算,边缘位置可以达到0.1像素或0.01像素。由此表明利用软件来提高测量的精度具有方法简单、有效地优点。因此,图像测量的软件算法越来越受到人们的重视。

    3.3.3系统标定

    影像测量系统的标定十分重要。摄像机标定是一个确定三维物体空间坐标系与摄像机图像二维坐标系之间变换关系以及摄像机内部参数和外部参数的过程,高精度的测量系统需要高精度的标定参数。由于成像中的镜头不可避免地产生畸变,小孔投影模型的假设也存在成像误差,寻找简单而且足够精度的摄像机标定方法,是视觉测量精度的关键因素。因此,高精度、高效率是对标定方法的基本要求。

    3.3.4自动调焦

    在影像测量系统中,获得的图像质量对测量和检测结果产生很多的影响。在光源条件和外在的工作环境确定的条件下,如何使镜头和受检物体保持最好的成像距离是极其重要的[30]。精确的自动调焦系统是后续影像测量非常关键的一部分。

    3.3.5亚像素边缘检测技术

    随着工业检测等应用对精度要求的不断提高,像素级精度已经不能满足实际测量的要求,因此需要更高精度的边缘提取算法,这就是亚像素边缘检测算法。近二十年来,在光测数字图像处理领域,许多研究者试图利用软件处理的方法来解决图像中目标的高精度定位问题。如果能有软件方法将图像上的特征目标定位在亚像素级别,就相当于提高了测量系统精度。例如,当算法的精度为0.1个像素,则相当于测量系统的硬件分辨率提高了十倍。因此,对图像中目标进行高精度的定位就成为提高光测测量精度的最重要的环节之一。这种亚像素定位技术具有十分重要的理论意义和实践意义,是光测数字图像分析中的重要特色技术之一。

    4影像测量仪系统误差分析

    4.1误差源的综合分析

    影像测量仪的误差是指影像测量仪本身固有的误差。在此仪器制成之前,在规定的使用条件下,此仪器的误差就基本固定了。

    为了有效地进行此台影像测量仪精度的分析,必须首先对影像此仪器精度的各种误差源,特别是影响此台测量仪的精度的主要误差进行分析、归纳,进而掌握其变化规律,最终设法加以控制并进一步减小其对此仪器测量精度的影响。

    造成此仪器的误差是多方面的,在仪器的设计、制造和使用的各个阶段都有可能产生误差,在此,分别把它们称为影像测量仪的原理误差、制造误差和运行误差。由于它们产生不同的阶段,故使得它们的运动规律各不相同。从数学特征上看,原理误差多为系统误差,而制造误差和运行误差多为随即误差。

    通过对影像测量过程的细致研究、分析,我们知道产生的误差源有:CCD摄像头畸变产生的误差;导向机构产生的误差;测量环境引起的误差,主要是温度的影响;测量方法上不同而产生误差大小的变化,主要是指图像处理算法上的不同选择;以及动态误差。影像测量仪的总体误差分类如图4-1所示。

    而上述的各种误差对影像测量仪最大的毫无疑问是原理误差(包括CCD摄像头畸变产生的误差,测量方法上的不同产生的误差大小的变化),这一误差是影响测量仪精度的关键因素,因此是本文分析研究的重点。

图4-1 影像测量仪的误差分类

    4.2影像测量仪的原理误差

    原理误差是由于再仪器设计中采用了近似的理论、近似的数学模型、近似的机构和近似的测量控制电路造成的。它只与仪器的设计有关,而与制造和使用无关。根据仪器的设计原则,分析影像测量仪的原理误差的途径是:将仪器的各个组成环节之间的实际关系也设计、计算时采用的理论关系进行比较,如有差异,则存在原理误差。

    影像测量仪的原理误差主要有三个:一是采用不同的图像处理算法而对影像测量仪精度的影响。二是CCD摄像头的光学误差,主要是指影响影像几何精度的CCD摄像头的光学镜头所产生的镜头畸变。三是测量方法上的不同而产生的误差。

    4.2.1图像处理算法对精度的影响

    三维景物呈现在视网膜上,形成了各种各样的图像,它们是连续的模拟图像。由于计算机仅能处理离散的数据,必须将模拟图像函数转化为离散的数据集合,才能用计算机来处理。CCD摄像机由许多感光像素组成,它们在接受输入光后,会产生一定的电荷转移,从而形成和输入光强成正比的输出电压,这就是模拟电信号。数字化设备是将模拟信号转化为数字信号的电路元器件。影像测量仪中数字化设备就是图像采集卡,图像采集卡将模拟信号转化为视频信号,再将视频图像转化为数字图像。图像采集卡采集到的目标图像,被送到计算机内存或者保存到硬盘上,为了便于后续的处理,必须对采集的图像进行预处理。但是在成像过程中不可避免地存在各种噪声,这些噪声对我们的结果会产生一定的影响,从而影响测量仪的精度,因此在图像处理的过程中去除噪声是必须的。图像的边缘检测是图像的基本特征,是物体的轮廓或物体不同表面之间的交界在图像中的反映。边缘轮廓是人类识别物体形状的重要因素,也是图像处理中重要的处理对象(处理流程如图4-1)。在图像处理的过程中需要进行边缘提取,而数字图像处理技术中边缘提取有很多不同的方法,选用不同的提取方法会对同一个被测件的边缘位置产生不小的变化,因此会对最后的测量结果产生影响。

图:4-1 图像处理工作流程

1) 数字量化:对原始的视频图像进行转化后变成计算机能够识别出来的数字信号也就是灰度。

2) 像素平滑:目的是消除图像在传输和量化过程中可能产生的各种寄生效应,同时还要尽量减少图像边缘轮廓和线条的模糊程度,为后续的处理提供方便。

3) 统计灰度:对图像知道范围内各种灰度值的像素个数进行统计,直到寻找到高灰度值的像素为止,为以后的工作提供原始的数据。

4) 设定阀值:根据统计的灰度值信息设定合适的图像灰度值,以保留轮廓光带上的灰度值点并去掉其余的低灰度值点;阀值的确定应随着光带的宽度和照度正常进行。

5) 剔除杂质:消除轮廓光带以外的其它高灰度值杂质,以确保图像处理工作正常进行。

6) 轮廓线提取:此部分是图像处理过程中的非常关键的环节,关系着测量仪的精度,其目的是正确的提取待测工件的轮廓线得到想要的测量数据提供有效地支持。比如为了测量长方形工件的长度和宽度,有效地提取轮廓线才能得到相对准确的长度和宽度值。

    4.2.2 CCD摄像头光学误差

    在计算机视觉的研究和应用中,所使用的仪器或设备一般都为由多片透镜组成的光学镜头。分析时,将这些光学系统按理想化的小孔成像原理工作,存在着模型误差,因此二维图像存在着不同程度的非线性变形,通常把这种非线性变形称为几何畸变。除了几何畸变之外,还有摄像机成像过程不稳定,以及图像分辨率低引起的量化误差等其他因素的影响,因此物体点在摄像机像面上实际所成的像与空间点之间存在着复杂的非线性关系。主要的畸变误差分为三类:径向畸变、偏心畸变和薄棱镜畸变[31]。第一类只产生径向位置的偏差,后两类则既产生径向偏差,又产生切向偏差,图4-1为无畸变理想图像点位置与有畸变实际图像点位置之间的关系。

图4-1理想图像点与实际图像点                    图4-2径向畸变

1) 径向变形(径向畸变):光学镜头径向曲率的变化是引起径向变形的主要原因。这种变形会引起图像点沿径向移动,离中心点越远,其变形量越大。正的径向变形量会引起点向远离图像中心的方向移动,其比例系数增大;负的径向变形量会引起点向靠近图像中心的方向移动,其比例系数减小,分别成枕形畸变和桶形畸变,如图4-2所示,数学模型由公式(4-1)表示。

             

2)偏心畸变:由于装配误差,组成光学系统的多个光学镜头的光轴不可能完全共线,从而引起偏心变形,这种变形是由径向变形分量和切向变形分量共同构成,其数学模型由公式(4-2 )表示。

 

3)薄校镜变形:薄棱镜变形是指由光学镜头制造误差和成像敏阵列制造误差引起的图像变形,如镜头与摄像机像面有很小的倾角等,这类畸变相当于在光学系统中附加了一个薄棱镜,其变形包括径向变形分量和切向变形分量,数学模型由公式(4-3)表示。

         

    上述三种类型的非线性畸变都存在于光学镜头拍摄的图像中,图像的非线性畸变是这三种畸变的叠加,由此可以建立图像坐标系中的非线性畸变模型。图像平面理想图像点坐标(Xu,Yu)等于实际图像点坐标(Xd,Xd)差之和,即

            

在所有的畸变当中一般来说径向畸变对测量的结果影像较大,其它两个相对来说影响较小。

    4.2.3测量方法不同而产生误差

    测量方法不同而产生的误差主要指不同图像处理技术带来的识别、量化误差。图像的边缘是图像的基本特征,是物体的轮廓或物体不同表面之间的交界在图像中的反映。边缘轮廓是人类识别物体形状的重要因素,也是图像处理中重要的处理对象。在图像处理的过程中需要进行边缘提取,而数字图像处理技术中边缘提取有很多不同的方法,选用不同的提取方法会对同一个被测件的边缘位置产生不小的变化,因此会对最后的测量结果产生影响,如测量某一圆形工件的半径和圆心的时候,当圆的轮廓发生变化时,它的半径值和圆心位置就会相应的发生变化[32]。由此可知,在图像处理的过程中图像处理算法对仪器的测量精度有着十分重要的影响,是影像测量所关注的焦点问题。

    4.3 影像测量仪的制造误差

    仪器的制造误差是指由仪器的零件、元件、部件和其它各个环节所在尺寸、形状、相互位置以及其它参量等方面的制造及装调的不完整所引起的误差。制造误差都是由于制造工艺不完善造成的,影像测量仪各个环节在制造过程中总是会产生许多误差,因此会影响其精度。例如由于内外尺寸的配合间隙,对直线运动造成歪斜误差,对回转运动造成径向跳动误差;轴与套的圆度会引起轴系的回转误差;表面波度和粗糙度会影响运动的平稳性误差。

    所以,在仪器的所有误差中,制造误差会占有不小的比重。但是需要注意的是并不是所有的制造误差对仪器的精度都有影响,人们一般只研究与仪器精度有关的制造误差,它又被称为原始误差。

    对影像测量仪来说影响它精度的制造误差主要包括机构误差中的直线运动定位误差。影像测量仪是正交坐标系测量仪器。正交坐标系测量仪有3根名义上相互垂直的轴系即XYZ三轴,有三个运动部件沿着这三根轴线运动,使CCD相对于被测工件作三维直线运动,其运动的位移量可以通过沿三根周放置的光栅尺上读出来。由于机构制造和装配不完善,不可避免地会使各个运动部件的实际位移偏离它的名义值,这一误差常常被称为直线运动定位误差。在小工件的影像测量时,从CCD的标定到最后数据的输出整个测量过程都是在静止的状态下完成的,由于没有牵扯到运动所以机构误差对我们的测量结果没有影响,这时可以不考虑此误差。在大一些工件的影响测量时,可能存在CCD的视野满足不了我们测量的要求的情况。比如要测得两点间距过大,这时候需要控制测量台进行X、Y两方向的运动后,得到我们需要的测量结果。由于在这个过程中涉及到了运动轴的运动,因此机构误差对最后的结果会产生一定的影响。

    另外由于影响测量仪的测量平台是由一块大的方形毛玻璃板构成,在测量时需要将被测工件放于台上,并在CCD摄像机的视野之内,完成测量。因此测量平台的水平性能以及CCD摄像机安装时其镜头与水平是否平行也都对测量结果产生影响,同时CCD摄像机的镜头也于水平面存有夹角(如图4-3),此时将待测工件放于测量平台上时,二者成一定的夹角,使得呈现出的图像与真实的物体存在偏差。因此要在制造安装的时候要尽量避免此种情况的发生,首先我们在选择毛玻璃的时候要采用平整性能突出的毛玻璃作为我们的测量平台,并将其支架的水平性作为我们选择支架的重点性能需求,其次在安装CCD摄像机的时候要把其镜头的水平性作为一项十分重要的工作来看待,要反复的调整,使得误差减小。

图4-3 摄像机安装误差示意图

    下面我们来简单的分析一下此误差的大小:当测量平台与CCD摄像机的镜头呈现出一定的θ角度时,根据几何的知识我们可以得到误差计算公式如下:

                

    如果影像测量仪的测量平台水平性能以及CCD摄像机的安装十分出色,它们之间的夹角都在0.5°以内,此误差 非常小。

    仪器的制造误差是难以避免的,除了在制造过程中提高加工精度和装配外,在设计过程中也应采取适当的措施对其进行控制。具体方法如下:

1) 合理地分配误差和确定制造误差。根据仪器总精度指标,在仪器的测量过程与控制等各个大的环节之间进行正确的误差分配,在结构设计中合理地确定各个环节的制造误差对于保证和提高仪器精度具有重要意义。

2) 正确应用仪器设计原理和设计原则。如误差平均原则、补偿原则、阿贝原则、变形最小原则,使得制造误差对仪器的精度影响达到最小。

3) 合理地确定仪器的结构参数。在保证仪器功能和性能的前提下以减小制造误差对仪器精度影响为目标来选择仪器的结构参数。

4) 合理的结构工艺性。好的结构工艺性可以为加工和装调提供方便,使制造精度易于保证。在结构设计中要遵循基面统一原则,设计过程中所选择的设计基准应该充分考虑到加工和装配的可行性与可靠性。

5) 设置适当的调整和补偿环节。适当的调整和补偿环节可以有效地减小制造误差对仪器精度的影响。

    4.4影像测量仪的运行误差

    仪器在使用过程中所产生的误差称为运行误差。如力变形误差、磨损和间隙造成的误差,温度变形引起的误差,以及振动和干扰。

    影响影像测量仪精度的运行误差是温度引起的误差、干扰和环节波动引起的误差以及磨损等。

1) 温度引起的误差,是由于温度的改变,使得影像测量仪的零部件尺寸、形状、相互位置关系以及一些重要的特性参数发生变化,从而影响我们这台仪器的精度。温度的变化可能引起电器参数的变化以及仪器特性的改变,引起温度灵敏度漂移和温度零点漂移。

2) 干扰与环境波动引起的误差,所谓干扰,一方面是外部设备电磁场、电火花等的干扰,另一发面是由于各级电流之间电磁场干扰以及通过地线、电源等相互耦合造成的干扰。环境波动指的是仪器在使用过程中环境温度、适度、大气压力的波动、汽源压力波动以及仪器电器设备的供电电压的波动等。它们都可以使仪器产生测量误差。

    在影像测量仪的使用时,由于CCD摄像机中的光学元件折射、散射、衍射使杂射光进入主光路影响了被测物体的成像,最后产生误差。但这个误差也是微乎其微,因此也不在我们研究的范围之内,可以忽略不计。

    还有一种情况是:当完成标定工作之后却发生了电压变化以及人为操作时的疏忽大意,此时会影响影像测量仪的上、下光源灯的亮度,造成系统光照不均从而使得在CCD摄像机采集图像后,在沿图像边缘留下阴影造成的图像边缘提取误差。因此我们在测量的时候会尽量选取电压稳定的地点并且一定要保证上、下光源的亮度来完成我们对待测工件各种参数的测量。即使发生了大的电压变化的情况,测量人员只需要等电压稳定后在进行测量工件,也可以避免此误差的发生。

3) 磨损。磨损使影像测量仪的零件产生尺寸、形状、位置误差,配合间隙增加,降低此仪器的工作精度的稳定性。磨损与摩擦密切相关,零件断面轮廓是不是有规则的,不同的加工方式留下的断面轮廓形状不同。由于长时间的运行,影像测量仪的x、y、z三个轴配合间隙会增加,从而降低工作精度,特别是放置在z轴上的CCD摄像机,当z轴出现配合间隙的时候,会影响它的角度,对最后获得的图像信息产生一定的影响。

    虽然运行误差对最后的测量结果影响很小但它们都是在影像测量仪使用过程中产生的,仪器操作者要对这部分误差产生的条件了如指掌,只要这样才能有效地减小这部分误差。

    消除这一误差的一个有效地方法就是增加影像测量仪标定的次数,毕竟测量就是一个比对的过程。如果经常标定的话,有有效地消除运行误差,提高此仪器的精度。

    5结论与展望

    5.1 工作总结

    对产品精度的要求越来越高是现代工业发展的必然趋势。传统和现代的检测方法具有效率低、精度差或者成本高、灵活性不高的缺点。因此,开发一种效率高,精度高,成本低而且灵活方便的检测系统成为了迫切期待。

    本文研究了影像测量仪的组成及其测量原理和测量过程,并系统的分析了影像其精度的各种因素。本文的主要结论及创造工作如下:

1) 本文论述了计算机视觉检测技术的国内外动态,以及计算机视觉检测的特点。

2) 系统的概述了计算机视觉检测在实际生活中各方领域的应用,并阐明了计算机检测在未来的伟大前景。

3) 分析了视觉检测的基本原理及其结构、特点和优越性,并系统的阐述了机台,图像采集系统、运动控制系统、数据处理系统等系统的具体工作原理以及视觉检测和关键技术研究的必要性。

4) 系统的对影像测量仪可能产生的所有误差源进行了系统的分析,并根据各个误差产生的不同阶段分为:原理误差、制造误差、运行误差,并提出了消除或减小误差的具体措施。

参考文献

[1] 崔屹.计算机视觉[M].电子工业出版社.1997:11-12

[2] 贺岳平.计算机边缘检测[J].计算机应用,2008,3(1):78-80

[3] 鲍歌堂,赵辉,陶卫.图像测量技术中几种自动调焦算法的对比分析[[J].上海交通大学学报,2005,39(1):121-128

[4] 姜大志,郁倩.计算机机视觉成像的非线性畸变的研究与综述[J].计算机工程,2001,2(27):108-110

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