目前，在新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)和新型技術(shù)不斷崛起的背景下，生產(chǎn)出高品質(zhì)且價(jià)格低廉的產(chǎn)品是企業(yè)發(fā)展的急切需求，然而近些年來(lái)在國(guó)內(nèi)現(xiàn)有生產(chǎn)條件下生產(chǎn)出的產(chǎn)品存在著很大的問題。傳統(tǒng)意義上的生產(chǎn)需要設(shè)備處于時(shí)常工作狀態(tài)以便于隨時(shí)檢測(cè)，然而這樣的工作方式導(dǎo)致了設(shè)備在一定的時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)設(shè)備閑置的現(xiàn)象，大大的浪費(fèi)了生產(chǎn)資源并無(wú)法實(shí)現(xiàn)可靠的自動(dòng)化生產(chǎn)；還有一個(gè)更為重要的原因在于工業(yè)生產(chǎn)線上生產(chǎn)出的零部件尺寸檢測(cè)系統(tǒng)，對(duì)于其尺寸精度的測(cè)量人們大多數(shù)都通過自己的主觀意識(shí)或者粗淺的測(cè)試方法去判別零部件尺寸是否合格，這樣的判斷方式檢測(cè)出的精度根本滿足不了客戶的需求。

基于上述諸多問題的提出，一種基于機(jī)器視覺的檢測(cè)方法應(yīng)運(yùn)而生，此概念的提出為生產(chǎn)加工業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化帶來(lái)了新的變革。隨著機(jī)器視覺的應(yīng)用，機(jī)器視覺的應(yīng)用大大的提高了產(chǎn)品的質(zhì)量、降低了人口紅利并能在一定程度上降低生產(chǎn)成本，帶動(dòng)生產(chǎn)加工業(yè)走向自動(dòng)化、智能化的道路。

1、零部件尺寸檢測(cè)系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)

本研究是基于工業(yè)生產(chǎn)線上對(duì)不同零部件尺寸的檢測(cè)，機(jī)器視覺的零部件尺寸檢測(cè)主要分為圖像采集、圖像分析處理、顯示結(jié)果及控制三個(gè)部分。系統(tǒng)主要由計(jì)算機(jī)主機(jī)、工業(yè)相機(jī)、LED光源和光電傳感器、PLC可編程控制器以及單片機(jī)控制器、暗箱等。其工作過程是：首先初始化設(shè)備并自檢設(shè)備，然后計(jì)算機(jī)主機(jī)通過軟件驅(qū)動(dòng)工業(yè)相機(jī)(面陣式CCD傳感器)，但是工業(yè)相機(jī)在此時(shí)只是處于一個(gè)等待采集圖像信號(hào)的狀態(tài)，當(dāng)光電傳感器沒有檢測(cè)到物體時(shí)，此時(shí)工業(yè)相機(jī)繼續(xù)等待采集圖像信號(hào)；當(dāng)光電傳感器檢測(cè)到產(chǎn)品經(jīng)過時(shí)，打開LED光源并觸發(fā)工業(yè)相機(jī)采集零部件數(shù)字圖像信號(hào)，然后關(guān)閉LED光源，單片機(jī)控制器經(jīng)過USB串口通信方式將數(shù)據(jù)傳輸給計(jì)算機(jī)主機(jī)進(jìn)行圖像處理，圖像處理后判斷物體是否合格，不合格就放入不合格產(chǎn)品收集箱，合格就檢測(cè)下一個(gè)產(chǎn)品。

2、圖像的處理及分析

① . 標(biāo)定文件的生成

在圖像處理過程中，更值得說明的是標(biāo)定文件的生成是有嚴(yán)格要求的，其處理的步驟依次為創(chuàng)建標(biāo)定模板、初始化內(nèi)參、指定描述文件、收集標(biāo)定數(shù)據(jù)、配置校正、標(biāo)定計(jì)算、獲得標(biāo)定參數(shù)、生成標(biāo)定文件等步驟。在標(biāo)定的過程中運(yùn)用到了標(biāo)定板，在這里我們規(guī)定其大小需為視野圖像的1／4。系統(tǒng)以二十幅不同位姿的標(biāo)定板圖像進(jìn)行標(biāo)定并設(shè)置好標(biāo)定圖像的原始位姿，從而生成標(biāo)定文件目。

② . 灰度轉(zhuǎn)換

在實(shí)際的生產(chǎn)加工中，由于復(fù)雜的環(huán)境因素的影響很多零部件并不是像我們想象中的那么容易區(qū)分。因此，為了快速準(zhǔn)確的識(shí)別我們須對(duì)其進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換。RGB圖像每個(gè)像素顏色都對(duì)應(yīng)三維空間上的一個(gè)點(diǎn)，而灰度圖像像素的顏色可以對(duì)應(yīng)于一條直線來(lái)表示。因而，很容易得出彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像實(shí)質(zhì)是尋求一個(gè)在三維空間上的映射。

③ . 濾波降噪

在圖像采集過程中由于零部件結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度不一，因而圖像中的噪聲是不可避免的，噪聲會(huì)影響系統(tǒng)對(duì)檢測(cè)區(qū)域的識(shí)別與判定。所以降噪濾波在整個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)中起到了不可替代的作用。對(duì)于噪聲的處理有線性的濾波方法和非線性的濾波方法，如均值濾波為線性方法，采用mean_image算子對(duì)圖像灰度值進(jìn)行平均處理從而達(dá)到降噪平滑圖像的效果。中值濾波為非線性的方法。然而對(duì)于精度要求比較高的零部件尺寸檢測(cè)，這兩種濾波方法都不能達(dá)到我們預(yù)期的效果。所以本文采用另一種可靠的濾波方法——高斯濾波。使用高斯濾波器，可以完成高精度的測(cè)量任務(wù)。

④ . 圖像匹配

在工業(yè)生產(chǎn)加工中，我們所檢測(cè)的零部件往往不是單一的，有時(shí)候會(huì)涉及各種各樣的零部件，通過模板匹配技術(shù)就可以實(shí)現(xiàn)。模板匹配可以用來(lái)做完整性檢測(cè)、區(qū)分不同類型的物體和得到目標(biāo)物體在圖像中的位姿。模板的匹配有幾種不同的匹配方式：基于灰度值的匹配、使用圖形金字塔進(jìn)行的匹配、基于灰度值的亞像素精度的匹配、帶旋轉(zhuǎn)和縮放的模板匹配。在應(yīng)用匹配的時(shí)候我們主要是用來(lái)區(qū)分不同類型的物體，很多其他的技術(shù)都能分別出不同的物體，但對(duì)某種特殊類型的物體來(lái)說，實(shí)現(xiàn)一個(gè)可靠的識(shí)別算法是很復(fù)雜的。另外如果被識(shí)別物體經(jīng)常發(fā)生變化。就須為每種物體開發(fā)一個(gè)新的識(shí)別算法。通過模板匹配技術(shù)就可以實(shí)現(xiàn)上述功能。

基于機(jī)器的零部件尺寸檢測(cè)系統(tǒng)，在工業(yè)生產(chǎn)中起著舉足輕重的作用。隨著機(jī)器視覺的應(yīng)用，我們不難發(fā)現(xiàn)，機(jī)器視覺的應(yīng)用大大的提高了產(chǎn)品的質(zhì)量、降低了人口紅利并能在一定程度上降低生產(chǎn)成本，帶動(dòng)生產(chǎn)加工業(yè)走向自動(dòng)化、智能化的道路。在機(jī)器視覺的應(yīng)用中，物體特征的提取和尺寸的精確定位及測(cè)量是生產(chǎn)線上不可替代的環(huán)節(jié)。我們?cè)跈C(jī)器視覺檢測(cè)方面有多年的經(jīng)驗(yàn)，如果您在零部件尺寸檢測(cè)系統(tǒng)這方面有需求，可以直接來(lái)問我們。