基于機器視覺的自動定位系統(tǒng)的研究

基于機器視覺的自動定位系統(tǒng)的研究

0動態(tài)彈性點技術隨著現(xiàn)代社會科學技術的發(fā)展和進步，手機已經(jīng)成為大多數(shù)人日常生活中不可或缺的工具。人們使用手機進行通信、娛樂和購物，這增加了人們對手機及其部件的質(zhì)量要求。耳機插孔是手機外部極其重要的零件之一,用于接電話、聽音樂、看電影等,這促使智能手機生產(chǎn)企業(yè)提高耳機插孔的制造質(zhì)量,在智能手機日趨同質(zhì)化的今天,給終端用戶提供獨特并且最佳的耳機功能享受,是每個智能手機制造商都必須考慮的事情。耳機插孔系圓筒形零件,與其配合使用的即耳機插頭。當插頭與插孔配合使用時,插頭上的金屬觸面與插孔內(nèi)凸起的彈性觸點配合接觸,完成耳機與手機之間的聯(lián)接。耳機孔壁上彈性觸點的高度決定著耳機插頭在與其配合時的松緊度與電接觸優(yōu)劣度,所以彈性觸點的高度檢測成為現(xiàn)代智能手機生產(chǎn)商越來越重視的環(huán)節(jié)。機器視覺作為工業(yè)自動化領域的一項新型技術,涉及計算機科學、人工智能、圖像處理、神經(jīng)生物學、模式識別等領域,已廣泛參與到生產(chǎn)監(jiān)視、物料定位、零件檢驗、表面缺陷檢測等具體應用中,近年來得到人們廣泛關注。本文所述系統(tǒng)要求檢測耳機孔壁彈性觸點的高度,其藏于孔壁內(nèi)側(cè)且尺寸微小,工業(yè)上常利用萬能工具顯微鏡(例如德國OPTON生產(chǎn)的UMM型工顯)進行耳機孔壁彈性觸點高度的檢測,測量過程復雜,且用人眼根本無法連續(xù)穩(wěn)定的進行測量,反而會帶入人為誤差,本文構(gòu)建一套基于視覺軟件Sherlock的非接觸測量系統(tǒng)來進行耳機孔壁彈性觸點的高度檢測。1視覺系統(tǒng)的工作原則和硬件組成1.1數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)機器視覺是用機器代替人眼來做測量和判斷,機器視覺系統(tǒng)是指通過機器視覺產(chǎn)品將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號,傳送給專用的圖像處理系統(tǒng),根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息,轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號;圖像處理軟件對這些信號進行各種運算來抽取目標特征,如位置、面積、數(shù)量、長度等,再根據(jù)預設的公允值和其他條件輸出結(jié)果,例如尺寸、角度、數(shù)量、合格/不合格、有/無等,進而根據(jù)判別結(jié)果來控制現(xiàn)場設備動作。機器視覺系統(tǒng)的基本組成與信息傳遞過程可概括為:光源、目標工件、鏡頭、CCD相機、采集卡、PC、圖像處理軟件、信號輸出裝置及機械構(gòu)件運動處理,如圖1所示。1.2組成和結(jié)果分析本視覺檢測系統(tǒng)主要由圖像采集、圖像處理、測量計算及結(jié)果分析幾部分組成,如圖2所示。硬件包括工業(yè)計算機、CCD、工業(yè)鏡頭、GigE網(wǎng)卡及網(wǎng)線、機器視覺光源、光源控制器、工作臺等,如圖3所示。2軟件和測試結(jié)果2.1圖像特征邊緣點提取系統(tǒng)軟件為自編程序,主要是圖像處理及測量部分。本套檢測軟件的設計思想是在模塊化的基礎上,利用完善的Windows系統(tǒng)操作平臺,采用VisualC++語言編制而成。主要包括圖像采集、參數(shù)設置、預處理(降噪)、特征邊緣點提取及數(shù)據(jù)計算。測量步驟:1硬件初始化;2工件機械定位;3打開光源;4CCD拍照;5圖像處理;6數(shù)據(jù)分析。由于耳機插孔內(nèi)觸點位置逐漸向內(nèi)共3個,機械結(jié)構(gòu)保持耳機插孔位置不變,由伺服電機帶動CCD前后移動,在第一個觸點位置拍照,記錄圓筒軸心點及觸點弧頂點位置,并計算兩者間距離后,CCD移至第二觸點位置處,拍得其截面弧線,得特征點并計算距離,以此類推求得第三個觸點弧面頂點到軸心線的距離。2.2a.系統(tǒng)遠心外來電路本視覺系統(tǒng)圖像采集CCD采用加拿大TeledyneDALSA公司研制的GenieM1600-1/1.8智能相機,該工業(yè)相機的像素個數(shù)為1600×1200,像元尺寸為4.4μm,采用GigE/GigEVision接口與PC聯(lián)接通訊。鏡頭采用日本OPTART遠心鏡頭MP-1M-65/MP-1F-65,光源采用OPT-PI0805紅外點光源。利用上述圖像采集硬件系統(tǒng),配合PLC發(fā)送低電平指令給智能相機,控制快門觸發(fā)拍照,采集圖像如圖4所示。2.3圖像的二值化、資本性及微分化對圖像進行預處理的方法有中值濾波、二值化和圖像銳化。中值濾波器是將濾波器所含鄰域內(nèi)的所有像素的灰度值排序,取中值后再替換掉鄰域的中心像素灰度值。中值ξ通過樣本的概率分布,其中排序后的像素灰度值50%要小于ξ,而另外的50%要大于ξ,ξ的計算如公式(1),圖像二值化是選取一個灰度分割閾值T,將圖像中灰度值大于T的像素點認為是純白色點,灰度值小于T的像素點認為是純黑色點,設圖像表示為f(x,y),則二值化的數(shù)學表達式如公式(2),圖像銳化是對圖像進行微分運算,使圖像能夠突出灰度的過渡部分,以一維函數(shù)f(x)為例,其一階微分如公式(3),對圖像進行上述三種預處理后,得到的圖像如圖5a所示。當圖像進行預處理后,需要對圖像的目標特征進行匹配定位,目的是在每次檢測時,都能夠通過模板匹配準確得找到目標物。利用灰度值的相關性搜索方法,對圖像凸起的彈性觸點進行匹配,并擴大搜索框,使目標特征落在搜索框內(nèi)實現(xiàn)定位,如圖5b所示。最后對圖像的邊緣點進行提取和計算,最常用的方法是利用微分類梯度算子,對圖像進行邊緣像素突變點的提取,如圖5c所示。3零件實際測量數(shù)據(jù)對采集到的圖像進行預處理和特征提取之后,可得到外、中、內(nèi)部三個彈性觸點的弧面頂點到耳機插孔中軸線之間的距離,距離的尺寸范圍是1.40~1.55mm。測量12個零件所得數(shù)據(jù)如表1所示,表1中各觸點高度的測得值左邊為利用視覺測量系統(tǒng)測得的值,右邊值為利用萬能工具顯微鏡測量所得值。萬能工具顯微鏡的測量精度可以精確到0.001mm,可作為測量結(jié)果的衡量標準。由表1數(shù)據(jù)可知,本套視覺測量系統(tǒng)的精度在±0.006mm之內(nèi),公差的最大差值0.150mm,故測量精度能夠滿足耳機插孔彈性觸點的測量標準。4動態(tài)高精度插孔檢測精度的提高(1)提出一種基于機器視覺的自動檢測系統(tǒng)的原理及方法,該方法有效解決了耳機插孔內(nèi)部彈性觸點的難測量問題,更為有效的提高耳機插孔的制造工藝質(zhì)量。(2)實現(xiàn)對耳機插孔內(nèi)壁彈性觸點