基于双目视觉的零件多尺寸在线测量系统

一２０１８年一第１０期仪表技术与传感器Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ一Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ一ａｎｄ一Ｓｅｎｓｏｒ２０１８一Ｎｏ １０一

基金项目：国家自然科学基金项目（６１３７１１９０）

收稿日期：２０１７－０９－１３基于双目视觉的零件多尺寸在线测量系统

张俊勇１，伍世虔１，陈一彬２，张一琴１，廖龙兴３

（１．武汉科技大学，冶金装备及其控制教育部重点实验室，湖北武汉一４３００８１；２．武汉科技大学信息科学与工程学院，湖北武汉一４３００８１；３．泉州华中科技大学智能制造研究院，福建泉州一３６２０００）一一摘要：针对零件的自动化测量环节，搭建了一套可用于工业流水线生产的零件多尺寸在线测量系统三首先，对经典的张正友相机标定方法进行了改进；其次，把边缘聚焦思想用于Ｃａｎｎｙ算子实现了高精度的零件轮廓提取；然后根据相机的极线对齐理论，提出了基于极线阈值约束的灰度相关边缘匹配算法，获得零件轮廓点云图；最后，对目标点云数据拟合得到零件关键尺寸三整个过程基于高斯金字塔多分辨率技术来实现，在满足测量精度的前提下进一步提高了检测速度三经过多次实验测试，该系统具有测量精度较高二重复性误差小的优点，可以较好地完成零件的在线检测任务三

关键词：双目视觉；在线测量；相机标定；边缘聚焦；高斯金字塔；流水线

中图分类号：ＴＰ３９１一一一文献标识码：Ａ一一一文章编号：１００２－１８４１（２０１８）１０－００７５－０６

ＢｉｎｏｃｕｌａｒＶｉｓｉｏｎＢａｓｅｄＭｕｌｔｉ?ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓＯｎ?ｌｉｎｅＭｅａｓｕｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍｆｏｒＷｏｒｋｐｉｅｃｅｓ

ＺＨＡＮＧＪｕｎ?ｙｏｎｇ１，ＷＵＳｈｉ?ｑｉａｎ１，ＣＨＥＮＢｉｎ２，ＺＨＡＮＧＱｉｎ１，ＬＩＡＯＬｏｎｇ?ｘｉｎｇ３

（１．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＭｅｔａｌｌｕｒｇｉｃａｌＥｑｕｉｐｍｅｎｔａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ４３００８１，Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｎｅｅｒｉｎｇ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ４３００８１，Ｃｈｉｎａ；３．ＱｕａｎｚｈｏｕＨｕａｚｈｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ

ＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｑｕａｎｚｈｏｕ３６２０００，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔａｕｔｏｍａｔｉｃｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｗｏｒｋｐｉｅｃｅｓ，ａｂｉｎｏｃｕｌａｒｖｉｓｉｏｎｂａｓｅｄｍｕｌｔｉ?ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓｏｎ?ｌｉｎｅｍｅａｓｕｒｉｎｇｓｙｓ?ｔｅｍｕｓｅｄｉｎｔｈｅｉｎｄｕｓｔｒｉａｌａｓｓｅｍｂｌｙｌｉｎｅｆｏｒｗｏｒｋｐｉｅｃｅｓｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｗａｓｍａｄｅｏｎｔｈｅｃｌａｓｓｉｃＺｈａｎｇ ｓｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅｅｄｇｅｆｏｃｕｓｉｎｇｗａｓｅｍｐｌｏｙｅｄｉｎＣａｎｎｙｄｅｔｅｃｔｏｒｔｏａｃｃｕｒａｔｅｌｙｅｘｔｒａｃｔｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｂｏｕｎｄａｒｉｅｓ．Ｆｕｒ?ｔｈｅｒｍｏｒｅ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｅｐｉｐｏｌａｒａｌｉｇｎｍｅｎｔｔｈｅｏｒｙ，ｔｈｅｇｒａｙｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｐｉｐｏｌａｒａｎｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｃｏｎ?ｓｔｒａｉｎｔｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｏｆｃｏｎｔｏｕｒｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｔａｒｇｅｔｐｏｉｎｔｃｌｏｕｄｗａｓｐｒｏｃｅｓｓｅｄａｎｄｆｉｔｔｅｄｔｏｙｉｅｌｄｔｈｅｋｅｙｗｏｒｋｐｉｅｃｅｓｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ．ＴｈｅｗｈｏｌｅｐｒｏｃｅｓｓｗａｓｂａｓｅｄｏｎＧａｕｓｓｉａｎｐｙｒａｍｉｄｍｕｌｔｉ?ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｎｄｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｐｅｅｄｗａｓｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｄｕｎｄｅｒｔｈｅｐｒｅｍｉｓｅｏｆｓａｔｉｓｆｙｉｎｇｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔａｃｃｕｒａｃｙ．Ａｆｔｅｒｓｅｖｅｒａｌｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｈａｓｔｈｅａｄ?ｖａｎｔａｇｅｓｏｆｈｉｇｈｍｅａｓｕｒｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｓｍａｌｌｒｅｐｅａｔａｂｉｌｉｔｙｅｒｒｏｒ，ａｎｄｃａｎｃｏｍｐｌｅｔｅｔｈｅｏｎ?ｌｉｎｅｔｅｓｔｉｎｇｏｆｐａｒｔｓｗｅｌｌ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｉｎｏｃｕｌａｒｖｉｓｉｏｎ；ｏｎ?ｌｉｎｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ；ｃａｍｅｒａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ；ｅｄｇｅｆｏｃｕｓｉｎｇ；Ｇａｕｓｓｉａｎｐｙｒａｍｉｄ；ａｓｓｅｍｂｌｙｌｉｎｅ０一引言

随着中国制造２０２５的推进，工业上对产品的加

工二检测等自动化程度提出了更高的要求，特别是面

对零件连续大批量生产时，传统的人工测量方法已不

能满足目前工业自动化的需要三因此，基于视觉传感

测量的方式应运而生三

国内学者对视觉测量方法研究较多，孙军华等介

绍了一种采用双目相机结合编码结构光的三维测量

系统，通过移动测量仪获得三维点云矩阵，并使用点

云拼接方法完成大型曲面的测量［１］三张瑞峰等设计了一种基于虚拟双目视觉的测量系统，由线激光器和工业相机构成，由导轨带动激光器做一维平移扫描，实现了圆形工件的轴线测量［１］三全燕鸣等搭建了一套用于车间数控机床上的双目测量系统，通过移动相机对工件不同部位进行拍照处理，实现了对简单工件的几何尺寸测量［３］三夏瑞雪等提出了一种利用工件ＣＡＤ模型，通过人工点击方式引导视觉测量仪进行测量［４］三这些方法仅适用于单个静态物体的尺寸检测，测量效率较低三本文使用被动式双目测量方式，结合光电传感器和光源控制器，搭建了一套面向工业大批量生产的零件在线测量系统，并从影响视觉测量精度

双目视觉成像原理

双目视觉成像原理 1.引言 双目立体视觉(BiｎoculａｒStereo Viｓｉoｎ)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像,通过计算图像对应点间的位置偏差,来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别,使我们可以获得明显的深度感,建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Dｉｓpａrity)图。 双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点,非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体(包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的,因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一,获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。 2.双目立体视觉系统 立体视觉系统由左右两部摄像机组成。如图一所示，图中分别以下标L和r标注左、右摄像机的相应参数。世界空间中一点Ａ（X,Y,Z)在左右摄像机的成像面ＣL和CＲ上的像点分别为ａl(ｕl,vl)和ａr(ur,vr)。这两个像点是世界空间中同一个对象点A的像，称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点，分别作它们与各自相机的光心Ol和Oｒ的连线，即投影线ａlOl和arＯr,它们的交点即为世界空间中的对象点A(X,Y,Z)。这就是立体视觉的基本原理。 图1:立体视觉系统 ３.双目立体视觉相关基本理论说明 3．1双目立体视觉原理 双目立体视觉三维测量是基于视差原理,图2所示为简单的平视双目立体成像原理图,两摄像机的投影中心的连线的距离,即基线距为b。摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处,坐标系如图２所示。事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后,图２中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f处,这个虚拟的图像平面坐标系O1uｖ的u轴和v轴与和摄像机坐标系的x轴和ｙ轴方向一致,这样可以简化计算过程。左右图像坐标系的原

视觉测量系统技术及应用

视觉测量系统技术及应用 1 引言 基于计算机的视觉检测系统是指通过计算机视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，图像处理系统再根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，计算机图像系统对这些信号进行复杂运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制设备动作。它具有非接触、速度快等优点，是一种先进的检测手段，非常适合现代制造业。可用于视觉检测的试验原理很多，如纹理梯度法、莫尔条纹法、飞行时间法等，然而诸多测试原理中，尤其基于三角法的主动和被动视觉测量原理具有抗干扰能力强、效率高、精度合适等优点，非常适合在线非接触测量。本文主要从视觉测量系统在实际中应用出发，展示视觉检测技术在制造业中的广阔应用[1-4]。 2 视觉测量系统技术的应用 2.1 汽车车身视觉检测系统 在汽车制造过程中，车身上总有很多关键的三维尺寸进行测量，采用传统的三坐标测量机只能离线抽样检测，效率低，更不能满足现代汽车制造在线检测的需要，而视觉检测系统能很好的适应该需要，典型的汽车车身视觉检测系统如图1所示[5]。 图1 车身视觉检测系统 车身检测系统主要依靠的是数个视觉传感器，其中还包括传送机构、定位机构，计算机图像采集、网络控制部分。每个传感器对应一个被测区域，然后通过传输总线传至计算机，通过计算机对每个视觉传感器进行过程控制。 汽车车身检测系统的测量效率很高，精度式中，并且可以在完全自动情况下完成，这个包含几十个测点的系统都能再几分钟内测量完成，因此可以适应汽车制造的在线检测。而且传感器的布置可以根据不同车型来布置，增加了应用要求，

因此减少了车身视觉系统的维护费用。 2.2 拔丝模孔形视觉检测系统 使用计算机视觉检测技术开发出的拔丝模孔形检测系统由光学成像系统、工业用摄像机图像采集卡、计算机及监视器组成，可以解决生产实际中的模具孔形检测问题．工作原理如下：先采用注入硅胶方法获得反映待检拔丝模尺寸及形状的硅胶凸模，然后把硅胶凸模放在光学系统的载物台上．硅胶凸模经光学成像放大，成像于CCD像面上，然后用图像采集卡采集CCD图像信息，最后由计算机视觉检测软件完成对孔形尺寸的自动计算，此时图像采集时需要配置特殊的光照系统．系统实现了自动数据采集、处理，实现采样、进样、结果一条龙，形成检测的自动化． 2.3 无缝钢管直线度和截面在线视觉检测 无缝钢管是一类重要的工业产品，在反应无缝钢管质量中，钢管直线度及截面尺寸是主要的几何参数。现代工业已经可以实现无缝钢管的大批量大规模生产，并且并无成熟的直线度、截面尺寸高效率的检测系统，主要原因为：无缝钢管空间尺寸大，需要很大的测量空间，一般的检测手段很难实现如此大尺度的检测。然而视觉检测却非常适合无缝钢管及截面尺寸的测量，其测量原理图如图2所示。 多个传感器组成了视觉检测系统，传感器的结构光所投射的光平面与被测钢管相交，从而得到钢管的部分圆周，传感器测量圆周在传感器三维空间位置，每一个传感器实现一个截面圆周测测量，然后通过拟合得到截面的圆心和其空间位置，从而实现对无缝钢管截面和直径的测量。 图2 无缝钢管在线检测 2.4 视觉测量在逆向工程中的应用 逆向工程是针对现有的工件，利用3D数字化测量仪准确快速地测量出轮廓坐标值，并建构曲面，经过编辑、修改后，将图形存档形成一般的CAD/CAM系统，再由CAM所产生刀具的NC加工路径送至CNC加工机制所需模具，或者以快速成型将物品模型制作出来。视觉测量一般使用三种激光光源：点结构光、线结构光、面结构光，图3为使用线结构光测量物体表面轮廓的结构示意图[6]。

大尺寸物体测量方法国内外研究现状

大尺寸物体测量方法国内外研究现状 随着现代工业的发展，对测量要求越来越高，尤其是大尺寸的目标测量，一般要求其测量范围大、测量精度高或者需要实现动态测量。文章针对大尺寸物体的尺寸测量问题，研究了国内外的发展现状，对如今接触式测量和非接触式测量的技术做了简单介绍，较详尽地描述了非接触式测量中的视觉测量。 标签：大尺寸；尺寸测量；视觉测量 1 概述 由于经济的迅猛发展，现代化工业对大尺寸物体测量需求日益升高，例如铸造行业、钢铁企业、船舶与航天企业等，大尺寸物体的测量逐渐成为国内外研究的热点。如今国内外较传统成熟的测量方法主要分为两类，接触式测量和非接触式测量。主要包括计算机视觉测量技术、超声波测量、激光测量、室内全球定位系统等测量技术。 2 国内外研究现状 首先接触式测量中，超声波测量中接触式测厚仪由主机和探头两部分组成，在被测物体内应用超声波脉冲的反射原理进行[1]。该方法虽然成本较低但精度容易受影响，例如测量物体表面不光滑、环境温度偏高等都容易影响测量精度。典型的接触式测量还有三坐标测量机，测量时测量机的测头接触被测工件，系统自动记录被测量点的三围坐标信息，进而根据多个空间点坐标信息计算出被测物体几何尺寸或者位置等[2]。该方法虽然精度较高但满足不了实时性无法实现动态测量。激光跟踪测量系统根据目镜返回的光束来实现动态测量目标的距离[3]。该方法效率及成本都较高，并且激光也极易受周围大气温度等的影响。 非接触式测量有很多种，例如射线法、激光法、结构光测量法、视觉测量法、漏磁法等。文献[4]应用了漏磁法，漏磁法对被测物体的材质要求较高，一般要求物体能够被磁化。X射线本质上其实是一种电磁波，其对环境有较高的适应能力，文献[5]便将射线法应用于钢板尺寸的测量。国外研究领域，法国Mensi公司生产的扫描仪可以轻松实现被测物的三维重构，Mensi S25利用了平面三角法[6]。结构光三维测量方面如德国GOM公司的ATOS三维扫描仪为工业测量提供了一种非接触式的三维光学测量。文献[7]基于结构光光栅投影，利用傅里叶变换轮廓测定法来实现三维物体形状的自动测量。测厚仪器的研究方面如德国IMS 公司提供的X射线测厚仪是一种以X射线为载体的非接触式厚度测量系统，在未接触条件下对带钢的厚度完成测量，测量精度高达1‰。并且在全世界第一次成功地把轧机的厚度测量和速度测量系统紧凑地装在一个测量框架上，厚度测量系统采用IMS公司单一通道X光测厚装置，速度测量采用VLM 200 SD 装置，在许多轧机上成功使用[8]。CCD测宽方面如加拿大KELK公司的ACCUBAND系列测宽仪[9]性能较好，该仪表用两个线阵CCD的摄像头看带钢。带钢的每个边缘都能被两个摄像头从不同的角度看到。用带钢边缘在CCD阵列

大尺寸测量检测设计方案

大尺寸测量检测设计方案 设计方案案例 本方案为某轨道交通行业工艺研究所，大零部件尺寸测量检测，基于接触式测量及精密机械技术。 1.内径测量原理 1)量具校准 百分表(或者千分表)和加长杆安装好，放在标准件校准，使百分表读数为零。示意图如下： 2）内径测量 将百分表和加长杆放在待测工件上，观察百分表读数，该读数就是待测工件尺寸同标准件的差值，由此得出待测尺寸，示意图如下： 2. 外径尺寸测量 1）量具校准：将百分表和加长杆安装好，放在标准件校准，使百分表读数为零，示意图如下： 2）外径尺寸测 将百分表和加长杆放在待测工件上，观察百分表读数，该读数就是待测工件尺寸同标准件的差值，待测尺寸由此测得，示意图如下： 3. 测量技术原理： 大尺寸精密检测是机械行业的难题，我们采用一个经过精密校准的基准尺寸（标准件或量块）同待测尺寸比较。用百分表和加长杆测量待测尺寸，当待测尺寸同基准值差值为零时，则待测尺寸等于基准值，从而精密地测出了待测尺寸。如待测尺寸同基准值差值不为零，该差值就是待测尺寸实际偏差。 此方案的优点： 1）高精度，例如2000mm的尺寸，可以达到±0.01mm 2）可以长时间保持高精度 龙霖公司简介 龙霖科技有限公司是一家工业产品快速自动化检测、光电检测及图像影像测量解决方案提供商。公司总成光、机、电、计算机一体化等多种复合测量检测技术，业务范围涉及：自动化检测设备及项目研发，光电检测设备及项目研发，机器视觉系统集成及项目研发，专用三维测量设备开发，自动化及机电一体化设备及项目研发，高精度计量、检测设备及工具设计与制造等等。应用领域遍及轨道交通、军工、航空航天、重工船舶、汽车制造、机床模具、加工设备等装备制造业。 龙霖科技以强大技术优势引领中国自动化检测设备，测量仪器和专用测量设备的高端市场，研发技术支持来源于资深行业专家及高级工程师、国内的大学和研究所设计院。我们拥有自己在自动化技术和光电学技术领域整合能力，完善的工业检测解决方案设计能力及快速检测能力。打造为客户定向开发及个性化需求定制的新模式。提供机械设计、生产制造、品质控制等制造业的计量检测解决方案。 公司将最先进测量检测技术为中国的制造业服务，解决计量测量检测难题；致力于发展轻、精、快计量检测设备而奋斗。 服务范围 自动化检测设备及项目研发 现代计量检测行业，传统接触式已远远不能满足测量检测要求，会越来越多采用非接触式光电检测技术等综合检测技术手段，配置在装配组装过程控制生产线从而实现现场在线快速自动化，朝着快速、精准、有效的高端测量检测方向发展。 公司承接以下业务： 1．光学，声学快速测量检测技术 1)基于机器视觉检测技术设备项目研发 2)基于CCD成像检测技术设备及项目研发 3)基于影像检测技术设备及项目研发

基于机器视觉的轴承内外径尺寸检测系统_雷良育

2005年3月 农业机械学报 第36卷第3期 基于机器视觉的轴承内外径尺寸检测系统 雷良育　周晓军　潘明清 【摘要】　开发了适应大批量流水线生产和检测需要的轴承内外径机器视觉检测系统。对系统的机械及运动控制部分以及光学成像系统等进行了设计,提出了一种利用多项式插值精确测量轴承边缘点位置的方法,分析提出了将锐化图像进行再滤波的技术,优化了轴承图像内外径尺寸的边缘获取的技术路线。检测结果表明,系统具有非接触、在线实时、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等优点,能实现产品的零废品生产的目标。 关键词:轴承　直径　自动检测　机器视觉中图分类号:T P 391;TH 13313 文献标识码:A M ach i ne V ision System for I nner and Outer D i am eters I n spection of a Bear i ng L ei L iangyu Zhou X iao jun Pan M ingqing (Z hej iang U n iversity ) Abstract A m ach ine visi on system fo r in specti on of inner and ou ter diam eters of bearings w as developed fo r a p i peline p roducti on and in sp ecti on .T he m echan ical and m ovem en t con tro l un its ,as w ell as its op tical i m aging system ,w ere designed .A p recisi on m easu ring m ethod w ith po lynom ial in terpo lati on w as develop ed to m easu re bearing edges . B esides ,a re 2filtering techn ique w as adop ted to op ti m ize the techn ical rou te .T he m easu ring resu lts show ed that the system had advan tages of non 2con tact ,on 2line ,real ti m e and rap id speed ,as w ell as app rop riate p recisi on and strong an ti 2jamm ing . Key words B earing ,D iam eter ,A u tom atic m easu ring ,M ach ine visi on 收稿日期:20030922 雷良育　浙江大学现代制造工程研究所　博士生　副教授(江苏技术师范学院),310027　杭州市周晓军　浙江大学现代制造工程研究所　教授　博士生导师潘明清　浙江大学现代制造工程研究所　博士生 引言 目前,我国大多数轴承生产厂家在轴承尺寸精度的检测方面还是依靠机械式、光学式等测量仪器,手段比较落后。这种依靠人力的随机抽样检测方法检测效率低、精度低、易于引进人为误差。随着现代制造业的发展,传统的检测技术已不能满足其需要,现代制造强调实时、在线、非接触检测,因而对轴承尤其是精密轴承的测量提出了越来越高的要求。为了适应轴承制造业生产批量大、质量要求严格、检测任务繁重的特点以及自动化流水线作业、实现产品100%检测目标的要求,需要研究新型的产品检测技 术。机器视觉检测技术具有非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点,能很好地满足现代制造业的需求,在实际中显示出广阔的应用前景。应用机器视觉检测技术,研制了基于机器视觉的轴承内外径尺寸检测系统[1～4]。 1　系统工作原理与设计 111　工作原理 轴承内外径机器视觉检测系统由线阵CCD 传感器、光学系统、计算机图像采集和处理系统、机械运动工作平台等部分组成,其系统结构框图如图1所示。 系统的工作原理:被测轴承在机械运动工作平

基于hancon双目立体视觉焊缝检测

基于halcon的双目立体视觉焊缝检测

基于halcon的双目立体视觉焊缝检测 1 前言 现代焊接生产中，对焊接技术和质量的要求愈来愈高。自动化和智能化在焊接生产上的应用日趋广泛。 近年来图像处理技术和机器视觉技术得到空前的发展，如果把机器视觉技术用在焊缝成形质量评判中，可以提高评判效率，为焊接质量评判的智能化打下基础。机器视觉是运用计算机来模拟人的视觉，从不同事物的图像中获取信息，进行相应处理并加以分析、理解，最终应用于实际的检测与测量等。机器视觉检测和测量方法不但可以有效提高生产效率与自动化程度，且易于实现信息的集成，从而满足数字化自动化生产的要求。 机器视觉中的立体视觉技术把二维景物的分析推广到了三维景物，该项技术可方便实现从图像获取到三维景物表面重建的完整体系，对于整个机器视觉的发展具有重要意义。双目立体视觉是立体视觉中的一个重要的分支，它直接模拟人视觉处理景物的方式，可以在各种条件下灵活地测量景的立体信息。

2 双目视觉检测 2.1 基本理论 如图1 所示，设点P为空间焊缝某一特征点，该点在两相机平面O1和O2的投影点依次为P1和P2。 图1 双目视觉原理 根据空间解析几何理论，很显然，式( 3) 中的4个方程均具有平面解析式的形式，前2 方程代表2平面相交，得到的是直线O1P1P 的方程，同理直线O2P2P 的方程由后2 个方程得出。两直线方程相交，即可求出P 点的空间三维坐标。 可见，若采用单相机模型，则理论上仅能解出一条直线的空间方程，无法得出空间点的准确三维坐标，而双目视觉理论则能够克服这个缺陷，从而使焊缝的精确测量有了可能。 2.2图像处理 为实现准确测量的目的，必须对采集到的图像进行数字化处理。首先，经过相机采集到的焊缝图像不可避免地存在一些污染痕迹，这

基于OpenCV的双目立体视觉测距

基于OpenCV的双目立体视觉测距 基于OpenCV的双目立体视觉测距 论文导读:: 双目立体视觉模型。摄像机标定。立体匹配采用OpenCV库中的块匹配立体算法。目前的测距方法主要有主动测距和被动测距两种方法。论文 关键词: 双目立体视觉，摄像机标定，立体匹配，测距 (一)引言基于计算机视觉理论的视觉测距技术是今后发展的一个重要方向，它在机器人壁障系统、汽车导航防撞系统等领域有着广泛的应用前景。目前的测距方法主要有主动测距和被动测距两种方法。论文采用的是被动测距法。被动测距法是在自然光照条件下，根据被测物体本身发出的信号来测量距离，主要包括立体视觉测距法、单目测距法、测角被动测距法等。立体视觉测距法是仿照人类利用双目感知距离信息的一种测距方法，直接模拟人的双眼处理景物，简便可靠，但该方法的难点是选择合理的匹配特征和匹配准则。双目立体视觉系统采用两台摄像机同时从两个不同视点获取同一景物的多幅图像，即立体图像对，通过测量景物在立体图像对中的视差，再利用双目视觉成像原理就可以计算出目标到摄像机的距离。立体匹配采用OpenCV库中的块匹配立体算法，在得到摄像机参数和匹配点后再利用最小二乘法即可算出三维信息。 (二)双目立体视觉模型首先介绍双目视觉所涉及到三个坐标系: 世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系。世界坐标系中的点坐标记为，摄像机坐标系用表示。图像坐标为摄像机所拍摄到的图像的二维坐标，一般有两种表示方法:

是以像素为单位的图像坐标，是以毫米为单位的图像坐标。建立以毫米为单位的图像坐标是因为坐标只表示了像素在数字图像中的行数和列数，并没有表示出该像素在数字图像中的物理位置论文范文。图1为平行双目视觉模型，即参数相同的两个摄像机平行放置，两光 轴互相平行且都平行于z 轴，x 轴共线摄像机标定，两摄像机光心的距离为 B(即基线距)。图中O 1、O2为左右两摄像机的焦点，I1 、I2为左右摄像机的像平面，P1 、P2 分 别是空间点P在左右像平面上的成像点，f是摄像机的焦距。若视差d 定义为?P1- P2?,则点P到立体视觉系统的距离为: 图1 平行双目视觉模型 (三)摄像机标定摄像机标定是为了建立三维世界坐标与二维图像坐标之间的 一种对应关系。系统采用两个摄像机进行图像采集，设定好两个摄像机之间的距离(即基线距)，用摄像机同时采集放在摄像机前的标定物。摄像机标定采用的是张正友的标定方法，棋盘格大小为30mm30mm，角点数为117。标定板的规格如图2所示。图2 平面标定板规格张正友的标定方法需要摄像机从不同角度拍摄标定板 的多幅图像。由于两个摄像机是向前平行放置的，且基线距固定，所以只需摆放标定板的位置变化即可。摄像机为针孔成像模型，则空间点与图像点之间的映射关系为: 为方便计算，使标定板所在平面的Z坐标均为0，即Z=0的平面，则上式可变为: 其中，A为摄像机的内参矩阵，为摄像机外参矩阵，s为尺度因子。令,,则上 式可写为: 其中，为透视投影矩阵，它是标定板上的点和其像点之间的映射。在已知空 间点和其对应像点后，可根据最小二乘方程，采用Levenberg-Marquardt算法求解

电子元器件外形尺寸机器视觉测量系统设计

Optoelectronics 光电子, 2020, 10(3), 84-89 Published Online September 2020 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/d514294679.html,/journal/oe https://https://www.wendangku.net/doc/d514294679.html,/10.12677/oe.2020.103011 电子元器件外形尺寸机器视觉测量系统 设计 李超，许杰 盐城市计量测试所，江苏盐城 收稿日期：2020年8月24日；录用日期：2020年9月4日；发布日期：2020年9月11日 摘要 电子元器件是电路的基本组成部分，有着广泛的应用。传统的人工检测存在很多不足，机器视觉尺寸测量技术由此应运而生，机器视觉由于自身具备高灵敏度、高精度及高耐用性的特性，对于提高工业自动化水平和工业生产效率有极大助力。根据课题要求，以单片机芯片为研究对象，以检测单片机芯片二维平面上的长度与宽度为研究目标，设计了基于机器视觉的单片机芯片检测系统的硬件方案，硬件组成包括光源与照明方式的选择，以及相机与镜头的选择。完成硬件平台搭建后，同时制作了应用于相机标定的标定板并在调试完成的硬件平台上拍摄了三十张左右的标定图片。利用MATLABR2016A作为系统的软件处理平台，一方面应用MATLAB标定箱对标定图做相机标定，另一方面编写用于单片机芯片尺寸测量的图像处理代码及测量代码。其中，在图像处理环节主要包括图像滤波、二值化处理和边缘提取等步骤。单片机芯片的尺寸测量实验完成后将实验结果与真实尺寸的对比，可以看出构建的基于机器视觉的电子元器件外形尺寸测量系统满足了课题设定目标。 关键词 机器视觉，图像处理，相机标定，尺寸测量 The Design of Machine Vision Measurement System for the Dimension of Electronic Components Chao Li, Jie Xu Yancheng Institute of Measurement and Testing, Yancheng Jiangsu Received: Aug. 24th, 2020; accepted: Sep. 4th, 2020; published: Sep. 11th, 2020

双目视觉原理

Bumblebee 双目测量基本原理 一．双目视觉原理： 双目立体视觉三维测量是基于视差原理。 图 双目立体成像原理 其中基线距B=两摄像机的投影中心连线的距离；相机焦距为f 。 设两摄像机在同一时刻观看空间物体的同一特征点(,,)c c c P x y z ，分别在“左眼”和“右眼”上获取了点P 的图像，它们的图像坐标分别为(,)left left left p X Y =，(,)right right right p X Y =。 现两摄像机的图像在同一个平面上，则特征点P 的图像坐标Y 坐标相同，即 left right Y Y Y ==，则由三角几何关系得到： () c left c c rig h t c c c x X f z x B X f z y Y f z ?=???-=???=? ? (1-1) 则视差为：left right D isparity X X =-。由此可计算出特征点P 在相机坐标系下的三维坐标为： left c c c B X x D isp a rity B Y y D isp a rity B f z D isp a rity ? =???= ?? ?= ?? (1-2) 因此，左相机像面上的任意一点只要能在右相机像面上找到对应的匹配点，就可以确定出该点的三维坐标。这种方法是完全的点对点运算，像面上所有点只要存在相应的匹配点，

就可以参与上述运算，从而获取其对应的三维坐标。 二．立体视觉测量过程 1．图像获取 (1) 单台相机移动获取 (2) 双台相机获取：可有不同位置关系（一直线上、一平面上、立体分布） 2．相机标定：确定空间坐标系中物体点同它在图像平面上像点之间的对应关系。 (1)内部参数：相机内部几何、光学参数 (2)外部参数：相机坐标系与世界坐标系的转换 3．图像预处理和特征提取 预处理：主要包括图像对比度的增强、随机噪声的去除、滤波和图像的增强、伪彩色处理等； 特征提取：常用的匹配特征主要有点状特征、线状特征和区域特征等 4．立体匹配：根据对所选特征的计算，建立特征之间的对应关系，将同一个空间物理点在不同图像中的映像点对应起来。 立体匹配有三个基本的步骤组成：1)从立体图像对中的一幅图像如左图上选择与实际物理结构相应的图像特征；2)在另一幅图像如右图中确定出同一物理结构的对应图像特征；3)确定这两个特征之间的相对位置，得到视差。其中的步骤2是实现匹配的关键。 5．深度确定 通过立体匹配得到视差图像之后，便可以确定深度图像，并恢复场景3－D信息。 三．Triclops库中的数据流程 Triclops库中的数据流程如下图所示。系统首先从相机模型中获得raw格式的图像，最终将其处理成深度图像。在系统中有两个主要的处理模块。第一个处理模块是一个应用了低通滤波、图像校正和边缘检测的预处理模块。第二个处理模块用来做立体匹配、结果确认和亚像素插值。最后的处理结果就是一幅深度图像。 1．预处理（Pre-processing）

三维尺寸视觉测量系统

现代计量测试1999年第1期 三维尺寸视觉测量系统 邾继贵　王 王　仲　叶声华 (天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津　300072) 摘要:视觉测量技术是一种先进的非接触测量手段,具有系统组成灵活、工作空间大、精度合适、自动化程度高等特点,非常适合工业现场的在线测量与质量监控。本文分析视觉测量的原理及视觉测量系统的组成,研究了一个实际的视觉测量系统。 关键词:三维尺寸　视觉测量 0　引言 视觉测量是采用摄像机作为传感器件,借助计算机强大的数据处理能力实现对物体(物点)空间位置的测量。较大规模的视觉测量系统一般由多个视觉传感器组成,以完成大空间范围内的测量,要解决的主要问题有视觉传感器的设计、传感器的局部标定和系统全局标定等。如果被测空间较小,一个传感器应可以组成视觉测量系统,此时局部标定和全局标定是统一的。 视觉传感器的具体结构很灵活,由被测对象来决定,但它们的测量原理是一致的。 1　视觉测量原理 111　视觉传感器测量原理 本质上讲,视觉传感器是基于三角测量原理的,图1示出了光条传感器的测量原理。 图1　光条传感器测量原理由投射器投射出一个光平面,它与被测物体表 面相交形成光条,将物体表面与光条相交的某点记 为P w ,该点在摄像机象面上象点为P i 。设摄像机坐 标系为OXYZ ,P i 在象面上的坐标为(x i ,y i ),P w 在 OXYZ 中的坐标为(x w ,y w ,z w ),图1中存在下列关 系x i =f x (x w ,y w ,z w )y i =f y (x w ,y w ,z w )(1)式中f x ,f y 是由摄象机成像模型所决定的函数。如 果选择透视成像模型,则 f x =x w z w f f y =y w z w f 其中,f 为摄像机焦距。 此外,因为P w 在光平面内,所以存在如下约束

双目视觉传感器系统

双目视觉传感器系统 视觉检测广泛地应用于工件的完整性、表面平整度的测量:微电子器件(IC芯片、PC板、BGA)等的自动检测;软质、易脆零部件的检测;各种模具三维形状的检测;机器人的视觉导引等。最具有吸引力的是由视觉传感器阵列组成的大型物体(如白车身)空间三维尺寸多传感器视觉检测系统。 双目视觉传感器由两台性能相同的面阵CCD摄像机组成,基于立体视差的原理,可完成视场内的所有特征点的三维测量,尤其是其它类型的视觉传感器所不能完成的测量任务,如圆孔的中心、三棱顶点位置的测量等。因此,双目视觉传感器是多传感器视觉检测系统的主要传感器之一。要实现双目视觉传感器直接测量大型物体关键点的三维测量,就必须知道传感器的内部参数(摄像机的参数)、结构参数(两摄像机间的位置关系)及传感器坐标系与检测系统的整体坐标系的关系(即全局标定)。因此,在实际测量之前,先要对摄像机进行参数标定。一般方法是,传感器被提供给整个系统使用前,就离线完成传感器的内部参数及结构参数的标定,采用一标准二维精密靶标及一维精密导轨,通过移动导轨来确定坐标系的一个坐标,通过摄像机的像面坐标及三个世界坐标的对应关系求得这些参数。 这种方法的缺点是:标定过程中,需要精确调整靶标与导轨的垂直关系,而且需多次准确移动导轨;同时标定过程的环境与实际测量的情形有差异;传感器在安装的过程中,易引起部分参数的变化,需多次的拆卸;摄像机还需进行全局标定。由此可知标定的劳动强度大,精度难以保证。本文提出了一种现场双目传感器的标定方法,只需先确定摄像机的部分不易变化的参数,其它参数在摄像机安装到整个系统后进行标定。该方法大大地减少了上述因素的影响,能得到满意的标定精度。 双目视觉测量探头由2个CCD摄像机和1个半导体激光器组成，如下图所示。

新的大尺寸截面配对式视觉测量方法的研究

文章编号：１６７１—４５９８１２００９）０２—０２８９—０３中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ｂ 新的大尺寸截面配对式视觉测量方法的研究 韩庆龙，曲共华，张福民 （天津大学精密测试技术及仪器国家实验室，天津３０００７２） 摘窦：根据大尺寸测量系统的现状，从分析线结构光人手．提出了组建传感器对测量方法。使每对传感器具备差动测量能力，提高单点测量精度；利用坐标测量臂和激光跟踪仪的大尺寸测景能力，对传感器坐标系进行全局校准，提高校准的精度和效率；研究椭圆检测算法，提出利用椭嘲平行弦中点连线必过椭圆中心基本定理．求出椭圆中心坐标，拟合出椭圆形状；通过理论分析，该方法切实可行。 关键词：大尺寸截面Ｉ视觉测量；传感器对；校准；坐标测量臂 ＳｔｕｄｙｏｆＰａｉｒｉｎｇＶｉｓｉｏｎＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｉｎＩａｒｇｅ－－ｓｃａｌｅＳｅｃｔｉｏｎ ＨａｎＱｉｎｇｌｏｎｇ，ＱｕＸｉｎｇｈｕａ，ＺｈａｎｇＦｕｍｉｎ （ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＰｒｅｃｉｓｉｏｎＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔ， ＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３０００７２，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｖｉｅｗｏｆｐｒｅｓｅｎｔｌａｒｇｅ—ｓｃａｌｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｓｓｅｍｂｌｅｄｓｅｎｓｏｒｐａｉｒｓｂｙａｎａｌｙｚｉｎｇｌｉｎｅａｒｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｌｉｇｈｔ，ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｉｄｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌａｂｉｌｉｔｙｆｏｒｅａｃｈｓｅｎｓｏｒｐａｉｒｔＯｉｍｐｒｏｖｅｓｉｎｇｌｅｐｏｉｎｔｍｅａｓｕｒｉｎｇｐｒｅｃｉｓｉｏｎ．Ｔｈｅｇｌｏｂａｌｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｏｆ ｓｅｎｓｏｒｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｉｓａｃｃｏｍｐｌｉｓｈｅｄｂｙｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｍｅａｓｕｒｉｎｇａｇｌｎａｎｄｌａｓｅｒｔｒａｃｋｅｒｆｏｒｂｅｔｔｅｒｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．Ｔｈｅｂａｓｉｃｔｈｅｏｒｅｍｔｈａｔｔｈｅｌｉｎｅｊｏｉｎｅｄｂｙｍｉｄｐｏｉｎｔｓｏｆｐａｒａｌｌｅｌｃｈｏｒｄｓｍｕｓｔｃｒｏｓｓｃｅｎｔｅｒｏｆｅｌｌｉｐｓｅｉｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｅｌｌｉｐｓｅｔｅｓｔａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ。ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｃｅｎｔｅｒｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓｏｆｅｌｌｉｐｓｅｉｓｃａｌ—ｃｕｌａｔｅｄｆｏｒｆｉｔｔｉｎｇｔｈｅｆｉｇｕｒｅｏｆｅｌｌｉｐｓｅ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌａｒｇｅ—ｓｃａｌｅｓｅｃｔｉｏｎ；ｖｉｓｉｏｎｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ；ｓｅｎｓｏｒｐａｉｒｓ；ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｔｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｍｅａｓｕｒｉｎｇ ａｒｎｉ； Ｏ引言 随着国家经济的发展和先进制造水平的提高，航空、航天、造船、石油天然气储运、钢铁、涡轮机、发电机等领域［１］大量需要进行大尺寸几何量的测量。目前，大尺寸几何量测量还主要以坐标测量技术为主，通过软件评定获取大尺寸工件的几何参数。由于大尺寸工件测量要求范围大、准确度高、现场测量，甚至动态测量和全姿态测量，现有的测量方法往往无法满足要求。本文借鉴分布式测量和工程测量中建立测量网的概念，与视觉检测技术相结合，建立大尺寸截面几何形状视觉测量模型。利用配对式视觉传感器组和高精度分布式并行测量，提高测量分辨率、单点测量精度；利用高精度集中校准，建立测量网系统；提高大尺寸几何形状整体测量精度。 １目前主要大尺寸测量系统 三坐标测量机［２］是一种高精度、高效率的大型测量仪器，其不足是属于接触式测量，对测量环境要求高、不便携、测量范围小。经纬仪测量系统［３］是由两台或两台以上的高精度电子经纬仪构成的空问角度前方交会测量系统，它的优点是测量范围较大、是光学、非接触式测量方式，测量精度比较高，在二十米范围内的坐标精度可达到１０弘ｍｌｍ；其不足是一般采用手动照准目标，逐点测量，自动化程度不高。全站仪坐标测量原理最为简单，是空间极坐标测量的原理。全站仪坐标测晕系统只需单台仪器即可测量，其优点是仪器设站非常方便和灵 收稿日期：２００８—０５—３１；修回日期：２００８一０６—２８。 基金项目：国家自然科学基金项目（５０５７５１５８），天津市自然科学基金项目（０６０３５００）。 作者简介：韩庆龙（１９８１一），男，黑龙江省同江市人，硕士研究生，主要从事精密浏试技术方向的研究．活，测程较远，特别适合于测量范围大的情况，且精度较高；缺点是它无法直接测量目标点测距同定误差的存在，使其在短距离（＜２０ｍ）测量时相对精度较低。 通过以上的多种大尺寸测量系统的介绍，可以看出视觉测试技术具有检测精度高、检测可在线、检测柔性好、使用方便、成本低等优点。 ２椭圆形大尺寸截面的测量系统及原理 ２．１基本原理 椭圆形大尺寸工件测量方法模型如图１所示。在研究车身视觉检测系统的基础上，提出使两个视觉传感器组成一对，用多对配对式（差分）传感器组对大尺寸工件截面进行投射，由ＣＣＤ摄像机接收大尺寸工件截面的特征点的图像，经过图像采集卡和网络送入计算机，经计算和处理求得每个特征点在自身传感器下的三维坐标，再把所有传感器坐标系都统一到一个基准坐标系中，进而计算椭圆一组平行弦的中点三维坐标值，根据一组平行弦中点连线必经过椭圆中心［４－ｓ３的基本原理得到椭圆的中心坐标，再通过最小二乘法拟合出大尺寸工件截面的几何形状。 图１多传感器视觉检测系统模型 中华测控网 ｃｈｉｎａｍｃａ．ｃｏｍ 　万方数据

基于机器视觉的零件尺寸测量系统设计

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/d514294679.html, 基于机器视觉的零件尺寸测量系统设计 作者：王保军 来源：《电子技术与软件工程》2017年第04期 摘要设计了一套基于机器视觉的零件尺寸在线测量系统。完成了硬件设备的选型和平台的搭建；采用Matlab语言实现了图像处理算法；采用Matlab GUI完成了测量系统软件的设计。实验结果表明：测量系统的测量精度可以达到2um以下，满足零件尺寸在线检测要求， 具有很好的应用前景。 【关键词】机器视觉 Matlab 图像处理尺寸测量 在工业生产中，测量是进行质量管理的手段，是贯彻质量标准的技术保证。机械零件的尺寸检测作为产品加工的一个关键环节，其检测结果不仅影响产品的质量，而且对后续零件的再加工和装配产生决定性的作用。目前，常规的零件尺寸测量手段主要采用游标卡尺、激光测量仪和轮廓仪等完成检测环节。以上零件尺寸测量方法要么受测量工具限制，其测量精度有限；要么检测仪器过于昂贵且操作复杂，同时其准确率往往受人为因素的影响。 鉴于当前机器视觉技术的快速发展以及其在工业检测方面的成功应用，论文构想利用摄像机替代人眼，让计算机替代人脑，从而研制出一套针对零件常规尺寸的自动化测量系统。 1 系统概述 在充分遵循系统的完整性、可靠性、经济性和实时性等原则的基础上，本文设计出了一套基于机器视觉的零件常规尺寸测量系统。该测量系统主要由图像摄取、图像处理、图像特征提取和分析、图像常规尺寸测量和结果输出几部分组成。其工作原理图如图1所示。 2 硬件设计 基于机器视觉的零件常规尺寸测量系统的硬件主要包括：照明装置、摄像机、计算机和透明工作台。各部件的主要功能是：照明装置主要为零件图像采集提供合适的光照环境；摄像机用来采集零件数字图像并传送到计算机，然后保存为相应图片格式；计算机通过系统软件实现对零件图像的预处理、边界提取、特征提取、相机标定和常规尺寸计算；透明工作台用来承载被测零件。 3 算法设计 图像处理算法对机器视觉测量系统会产生决定性的影响。为了能满足零件尺寸测量的要求，针对零件产品图像的特点，我们设计了一套合理的图像处理算法流程。其流程图如图2所示。

双目立体视觉技术简介

双目立体视觉技术简介 1. 什么是视觉 视觉是一个古老的研究课题，同时又是人类观察世界、认知世界的重要功能和手段。人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统，用机器模拟人类的视觉功能是人们多年的梦想。视觉神经生理学，视觉心里学，特别是计算机技术、数字图像处理、计算机图形学、人工智能等学科的发展，为利用计算机实现模拟人类的视觉成为可能。在现代工业自动化生产过程中，计算机视觉正成为一种提高生产效率和检验产品质量的关键技术之一，如机器零件的自动检测、智能机器人控制、生产线的自动监控等;在国防和航天等领域，计算机视觉也具有较重要的意义，如运动目标的自动跟踪与识别、自主车导航及空间机器人的视觉控制等。人类视觉过程可以看作是一个从感觉到知觉的复杂过程，从狭义上来说视觉的最终目的是要对场景作出对观察者有意义的解释和描述；从广义上说，是根据周围的环境和观察者的意愿，在解释和描述的基础上做出行为规划或行为决策。计算机视觉研究的目的使计算机具有通过二维图像信息来认知三维环境信息的能力，这种能力不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息(如形状、位置、姿态运动等)，而且能进一步对它们进行描述、存储、识别与理解，计算机视觉己经发展起一套独立的计算理论与算法。 2. 什么是计算机双目立体视觉 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图像，如图一。 图一、视差（Disparity）图像 双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。 双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。 双目立体视觉的开创性工作始于上世纪的60年代中期。美国MIT的Roberts通过从数字图像中提取立方体、楔形体和棱柱体等简单规则多面体的三维结构，并对物体的形状和空间关系

机器视觉之尺寸测量基础

上海嘉肯光电科技有限公司:机器视觉光源的研发https://www.wendangku.net/doc/d514294679.html, 机器视觉之尺寸测量基础 在传统的自动化生产尺寸测量中，典型的方法是利用卡尺或千分尺在被测工件上针对某个参数进行多次测量后取平均值。这些检测设备或检测手段测量精度低、测量速度慢，测量数据无法及时处理，无法满足大规模自动化生产的需要。 工件检测的基本流程图 图像传感器可以将检查对象在平面上表现出来，通过边缘检测，测算位置、宽度、角度等。所谓边缘是指图像内明亮部位与阴暗部分的边缘。 如何进行边缘检测 （1）投影处理 投影处理是相对于检查方向进行垂直扫描，然后计算各投影线的平均浓度。 （2）微分处理 根据投影波形进行微分处理。可能成为边缘的、浓淡变化较大的部位，其微分值也较大。可以消除区域内浓度绝对值的变化所导致的影响。例：没有浓淡变化的部位的微分值是0，白色（255）→黑色（0）时的值是-255。 （3）通过校正使微分最大值达到100% 在实际生产线上，为了使边缘达到稳定的状态，通常会进行适当的调整以使微分绝对值达到100%。将超过预先设置的“边缘感度（%）”的微分波形的峰值作为边缘位置。根据浓淡变化峰值的检测原理，在照度经常发生变化的生产线上也可以稳定的检测出边缘。

上海嘉肯光电科技有限公司:机器视觉光源的研发https://www.wendangku.net/doc/d514294679.html, （4）亚像素处理 对于微分波形中最大部分的中心附近的3个像素，根据这3个像素形成的波形，进行修正演算。以1/100像素为单位测算边界位置（次像素处理）。 边缘检测的代表性检测应用 （1）利用边缘位置的各种检查 在多个部位设置边缘位置模式，测量检测对象的X座标或Y 座标。 （2）利用边缘宽度的各种检查 利用边缘宽度的“外部尺寸”模式，检测金属板的宽度、孔洞的X方向/Y 方向孔径等。 （3）利用边缘位置圆周区域的各种检查 以圆周作为检测区域，检测切缺部位的角度（相位）。 （4）利用趋势边缘宽度的各种检查 利用“圆周”区域的“趋势边缘宽度”模式，扫描环状工件的内径、评价扁平度等。 上海嘉肯光电科技有限公司是一家专业从事机器视觉光源的研发、生产和销售为一体的高新技术企业。以工业检测、机器视觉、图像处理、科学研究等领域为主要研发及经营方向。此外，公司还代理工业镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件和各类视觉附件。??上海嘉肯光电科技有限公司?将坚持“用心，创造未来”的企业经营理念，并持续不断地把最优秀、性价比最高的视觉产品提供给广大用户，以不断满足客户日益增长的要求。

基于机器视觉的非接触尺寸测量技术研究

基于机器视觉的非接触尺寸测量技术研究 摘要 伴随着科学的快速腾飞，以机器视觉为基础的非接触性尺寸测量发法在工业领域里实现了十分普遍的运用用，该方法非接触、时效性强、效率高、受外界影响小，并且精确性特别好。机械零件的尺寸测量在工业生产的过程里属于十分重要的部分，测定结果的迅速程度和可信度直接关系到产品的效果以及工作的进度。但是先前的测量技术早就无法达到工业生产中对产品规格检测的迅速程度和可信度的规定，因此作者提出了以机器视觉为基础的非接触尺寸测定的方法，从而达到产品规格的快速及准确的测定。 首先，通过研究各个硬件的性能参数，选择了合适的硬件，并搭建了测量系统的硬件平台。这个测定系统的基础设施一般包括图像收集设备、实验操作区、CCD摄影仪、镜头、和电脑等部件。 然后，灰度转变、图像滤波、二值化、边缘测定等预先处理方法也被用于这种测定技术。图片的预先处理部分，对比剖析了多种多样的滤波方法，总结出以小波转变为基础的模极大值去噪方式，同时还一一描述介绍了多种的图片边缘测定方法，总结出以小波转变为基础的多尺度边缘测定方式。此外，作者还详细描述和剖析Hough方式，同时还给出了自己的优化建议。作者通过Matlab里所带有的GUIDE界面编辑功能，以GUI 为基础构造出该检测系统的软件设施，使其具备了处理图片所用到的多个计算方式以及规格鉴定的能力。 之后，作者通过对该系统的多次实践检验，研究了具体的调查数据，剖析了测定结果的误差原因，进而总结出尽量消除误差的策略。研究结果显示，以机器视觉为依据的非接触尺寸测的方法完全达到了理想的效果，在工业领域可以做到对产品规格测定的高效性和可信度的规定。 关键词：机器视觉，非接触测定，尺寸测定，图像处理