基于机器视觉的机械测量及识别技术研究

摘要 随着科学技术的不断发展，测量技术在自动化生产中的应用越来越受到人们的重视，测量技术无论是在产品的检查，还是在产品的装配上都占有着相当关键的地位。其中应用最广的视觉系统是测量工具中最普遍的一种。本文结合视觉系统的优点和特点进行了分析和探讨，并就视觉系统的识别技术和测量技术也做了一定的阐述和分析。

关键词 模糊聚类；模板匹配；OpenCV

中图分类号TM7 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2011）43-0183-01

现在我们使用的视觉测量系统主要是利用运动控制、机械、图像处理和图像采集等技术，进行的识别和测量的一种手段。视觉测量和老式的测量工具有着本质的区别，视觉测量是通过先进的技术，利用高科技手段进行的非接触式的一种测量方式，不但能够大大提升测量的效率，而且还能对工件的特征进行实时的测量，还可以根据实际需要，结合工件的大小和尺寸，通过调整测量摄像机的焦距等一些相关参数，逐步实现交大范围识别以及对尺寸大小的测量。通过计算机视觉理论，采用模板匹配所提取出的有效区域图像，之后将图像输入到模糊聚类模块当中，对所输入的形状特征经过进一步的聚类。最后结合形状的判别参数，调用所需模块的测量参数。之后结合计算机所提取的结果控制，实现了原所定位的具体目的。

1 定位识别及测量系统总体设计

1.1 系统硬件设计

整个系统主要包括图像处理模块、图像采集模块、运动控制模1块。构成运动控制模块的部件主要是运动控制卡、步进电机、PC机、驱动器和控制程序。

1.2 二维平面工作台

二维平台控制系统采用GT-400-SG运动控制卡，它的优点就是能够同步控制这4个运动轴，实现了多轴协调的复杂运动， FPGA和ADSP2181数字信号处理器属于其核心结构，从而实现了高性能、高质量的控制计算，通过运动控制器可以顺利完成脉冲输出控制、实时轨迹规划、控制I/O管理和主机命令处理。

研究工程中我们可以在工作台上任取一个点，在此点建立一个系统工作时用的绝对坐标系，然后再在工件上取出不同的一个点，建立一个系统工作时的相对坐标系，如图2所示。其中0′XY是相对坐标系，Oxy为绝对坐标系，（TX，TY）表示为相对坐标系中原点的绝对坐标，这两个坐标系有着如下的关系式：

2 系统软件设计与算法

软件设计包括图像处理模块、数据显示模块、图像采集模块、识别测量模块、运动控制模块。

2.1 图像采集校正模块

系统采用MV400型号图像采集卡，利用针孔式摄像机的模型，把他可以定义为s・m′ =A[RIt]・M。

由于OpenCV所采用的张氏标定法和角点提取算法标定结果准确而且运算效率高。所以考虑在Matlab上实现调用OpenCV的算法程序以实现摄像机的标定。

2.2 图像预处理和分割

参考视觉技术在矫正前后的效果图进行了二值化处理和分割，具体的处理方法和过程有，首先，要用灰化处理技术进行处理；其次，通过准确的定位和分析，准认其相互匹配的位置坐标；第三，依据位置所分割出来的有效图像区域；第四，用二值化技术对灰色图像进行处理。使用模板匹配确定具体标志符号的相应位置坐标，系统中所有的算法使用相关的测度匹配算法，具体计算公式如下：

3 参数测量及模糊聚类识别实验

计算出定标参数为0.610 56。现参考图形上方的编号，将坐标参数整理，可得出max颉L外接=0.53mm，max颉Xc=0.43mm，max颉W外接=0.81mm, max颉Yc=1．22mm。

4 结论

实验表明，本系统的测试中，运动相对稳定，系统的可行度比较高，有很好的可利用性，在日常生产中具有相当可观的利用价值，尤其是关于一些大量的相似度比较高的工作，能够大大减少人工所干预而完成的具体特征形状的全部测量，同时还能比较快速地完成其位置的准确定位，从而进一步地提升了测量的效率。

参考文献

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注：“本文中所涉及到的图表、公式、注解等请以PDF格式阅读”