摘 要： 為了檢測汽車一些需鉚接的零部件在生產(chǎn)中的合格情況,，提出了一種基于圖像檢測技術(shù)的高精度鉚接縫隙的測量方法,。通過ＣＣＤ工業(yè)相機采集圖像，利用圖像處理算法對圖像進行預處理,，對圖像縫隙特征進行提取和參數(shù)計算,。將該方法用于實際塑料鉚接的圖像檢測中，獲得了較好的檢測效果,。實驗結(jié)果表明,，該方法能夠有效提高檢測精度，具有一定的實用價值,。
關(guān)鍵詞： 塑料鉚接,；精確測量；圖像檢測
近些年,，在塑料鉚接的實際生產(chǎn)過程中,，利用圖像處理對鉚接的合格程度進行判斷得到了廣泛關(guān)注。隨著計算機視覺技術(shù)的發(fā)展,，視覺傳感器技術(shù)也應(yīng)用到了鉚接縫隙的檢測過程中,。利用視覺傳感器技術(shù)來獲得鉚接結(jié)果的特征信息，獲取的結(jié)果具有信息量大,、不需與被檢測物接觸,、精度高和靈敏度高等特點，可適用于各種塑料鉚接的檢測場合,，具有發(fā)展前途,。
視覺傳感器由于可以遠離被檢測物體，采集信息量豐富,，得到廣泛應(yīng)用,。采用CCD光學器件組成塑料鉚縫的圖像信息采集傳感系統(tǒng)，然后將獲取的鉚縫圖形信息進行圖像處理和縫隙寬度的計算,，獲得塑料鉚接中鉚接縫隙的寬度,。根據(jù)這個結(jié)果控制執(zhí)行機構(gòu)，判斷此被檢測產(chǎn)品是否已經(jīng)鉚接或者是否鉚接合格,，提高產(chǎn)品鉚合格率,。
1 塑料鉚接縫隙圖像檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
塑料錨機縫隙圖像檢測系統(tǒng)主要由視覺傳感,、圖像處理和縫隙寬度的計算3部分組成。在塑料鉚接縫隙的圖像檢測過程中,，首先由視覺傳感器獲取塑料鉚接縫隙的圖像信息,，并將信息傳輸?shù)絇C；然后PC對所獲取的圖像信息進行處理,，減少圖像中的噪聲污染,，并加強塑料鉚接縫隙圖像的特征信息；再通過所設(shè)計的算法來提取鉚接縫隙的特征點,，獲取鉚接縫隙的寬度,。計算機把此寬度與系統(tǒng)中所存的標準寬度范圍進行對比，如果在未鉚的范圍,，則說明此被測物沒有進行鉚接,；如果在不合格的范圍，則說明此被測物鉚接不合格,，從而實現(xiàn)系統(tǒng)實時檢測的目的,。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的功能框圖如圖1所示。塑料錨接縫隙圖像檢測系統(tǒng)主要是在VS2010開發(fā)平臺上進行的,，開發(fā)界面如圖2所示,。
將均值濾波和中值濾波放在此設(shè)計中進行比較，鉚接縫隙濾波前后比較如圖3所示,。
從圖3可以看出,，中值濾波克服了均值濾波所帶來的圖像模糊，更好地去除了孤立點,、線的噪聲以及二值噪聲的同時很好地保留了圖像的邊緣,。圖像二值化在圖像處理中同樣起著重要的作用，因為對于圖像來說,，過多的灰度值信息將會影響圖像檢測和識別的速度,。為了減少灰度冗余信息，需要將不同灰度級的目標圖像與背景圖像進行分離,，即進行圖像二值化,。本文所采用的圖像二值化方法是迭代閾值法，其算法如下：
顯然,，圖像空間中圓上的點映射到參數(shù)空間中的一族圓錐的交點正好對應(yīng)于圓的圓心坐標和圓的半徑,。對參數(shù)空間適當量化,，得到一個三維的累加器陣列,，陣列中的每一個立方小格對應(yīng)（a，b,，r）的參數(shù)離散值,。對圖像空間所存在的圓邊界形狀檢測時,，先計算圖像每點強度的梯度信息，然后根據(jù)適當閾值求出邊緣,，再計算與邊緣上的每一點像素距離為r的所有點（a,，b），同時將對應(yīng)（a,，b,，r）立方小格的累加器加。改變r值（可以根據(jù)先驗知識確定其變化范圍,，減少計算量）再重復上述過程,，當對全部邊緣點變換完成后，對三維陣列的所有累加器的值進行檢驗,，其峰值小格的坐標就對應(yīng)著圖像空間中圓的圓心,。數(shù)字圖像式可寫為：
表1所示1.10為沒有鉚接的閾值，即當D≥1.10時,，此產(chǎn)品沒有鉚接,。對于鉚接不合格的也是如此判斷，即當D≥0.31時為鉚接不合格,。
圖像處理技術(shù)是隨著計算機的發(fā)展而新興的一門學科,，圖像處理技術(shù)至今仍處在發(fā)展階段。現(xiàn)在已經(jīng)提出的鉚接縫隙圖像處理方法大都是針對具體問題提出的,，因此對一幅鉚接縫隙圖像沒有通用的處理方法,。本文運用了圖像處理技術(shù)對鉚接縫隙圖像進行處理，識別出縫隙的內(nèi)外邊緣,，再通過縫隙的寬度計算法求出了縫隙的寬度,，并與標準寬度閾值進行比較得到具體的錨接結(jié)果，最終得到比較理想的效果,。
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