Labview毕设论文.docx
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Labview毕设论文
2014届毕业设计
题目非接触式物体尺寸光学检测装置设计
学院自动化与电气工程学院
专业测控技术与仪器
班级测控技术与仪器103班
学号110034084
学生卓永俊
指导教师曙光
完成日期2014年5月24日
浙江科技学院
本科毕业设计
（2014届）
题目非接触式物体尺寸光学检测装置设计
学院自动化与电气工程学院
专业测控技术与仪器
班级测控技术与仪器103班
学号110034084
学生卓永俊
指导教师曙光
完成日期2014年5月24日
科技学院毕业设计（论文）、学位论文
使用授权书
本人卓永俊学号110034084声明所呈交的毕业设计（论文）、学位论文《非接触式物体尺寸光学检测装置设计》，是在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
除了文中特别加以标注和致的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，与我一同工作的人员对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示意。
本毕业设计（论文）、学位论文作者愿意遵守科技学院关于保留、使用学位论文的管理办法及规定，允许毕业设计（论文）、学位论文被查阅。
本人授权科技学院可以将毕业设计（论文）、学位论文的全部或部分容编入有关数据库在校园网传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编毕业设计（论文）、学位论文。
（的学位论文在解密后适用本授权书）
论文作者签名：
卓永俊导师签名：
曙光
签字日期：
2014年5月24日签字日期：
2014年5月24日
摘要
尺寸测量属于检测技术，检测技术的高低决定了生产精度、进度、可靠性等一系列生产指标，是影响产品生产效率的关键因素，检测技术的高低是整个工业技术水平的重要评定标准。
目前世界上尺寸检测已日益趋于自动化，集成一体化，然而国尺寸检测水平还普遍偏低，根本不能满足国工业快速发展对高水平尺寸检测的要求。
现在国高精度高自动化集成化的尺寸检测主要靠进口，有鉴于此开发出虚拟式物体尺寸检测仪以适应国尺寸检测领域的需求。
而基于labview图像处理技术的物体尺寸的检测是非常实用的一种无损检测技术，它是基于虚拟仪器的测量技术，克服了接触式测量的弊端。
图像检测技术采用的是图形化处理算法，以获取目标物体的图像信息。
本设计采用的图像处理技术主要包括：
灰度变换、阈值处理、图像去噪、边缘检测等。
图像检测技术在物体尺寸检测方面的应用使尺寸测量能快速准确的进行，且成本低，能灵活的加入工业生产的过程中。
关键词：
Labview；图像处理；边缘检测；尺寸检测；虚拟仪器
ABSTRACT
Thesizedetectionbelongstothedetectiontechnology，levelofthedetectiontechnologydecidesdetectionprecision，speed，reliableandsoon，aseriesofindustrialproductiontarget，thatisthekeyaspectwhichaffectstheproductproductionefficiency，andthatistheveryimportantlinkintheproductlifecycle.thelevelofdetectiontechnologyisanimportanttechnicallevelthroughouttheindustryassessmentstandards.Theworldhasincreasinglybecomeautomaticsizedetection，integratedintegration，butalsodomesticsizedetectionlevelisgenerallylow，cannotmeettherapiddevelopmentofthedomesticindustryrequirementforahighlevelofdimensionalinspection.Chinaisnowhighlyautomatedintegratedprecisiondimensionalinspectionmainlyrelyonimports，avirtualviewofthedevelopmentoftypeobjectsizetofittheneedsofthedomesticdetectortodetectthesizeofthefield.
Theimageprocessingtechnologybasedonlabviewobjectsizedetectionisveryusefulasanondestructivetestingtechnique，whichisbasedonvirtualinstrumentmeasurementtechnology，Thedrawbacksofcontactmeasurementareovercomed.Imagedetectiontechnologyisusedgraphicalprocessingalgorithmstoobtaintheimageinformationofthetargetobject.Thisdesignusesimageprocessingtechniquesinclude:
gray-scaletransformation，thethresholdprocessing，imagede-noising，edgedetection.Imagedetectiontechnologyinobjectsizedetectionallowsaccuratesizemeasurementcanbefast，andlowcost，flexibilityofaddingindustrialproductionprocess.
Keyword:
labview；imageprocessing；edgedetection；sizedetection；VirtualInstrument
摘要I
ABSTRACTII
1绪论1
1.1选题的背景与意义1
1.1.1背景1
1.1.2意义2
1.2基于图像处理的物体尺寸检测技术的应用发展2
1.2.1图像测量技术的优缺点2
1.2.2国外研究现状3
1.3课题研究的主要容4
2系统设计方案5
2.1图像处理及其数学分析5
2.2图像测量系统6
2.2.1数字图像的采集8
2.2.2边缘检测处理及主要IMAQ功能模块10
2.3测量系统方案的实现19
2.3.1物体尺寸检测实例19
2.3.2物体尺寸测量的实现21
2.3.3系统测距实际操作29
2.4系统评价31
3结论33
3.1课题的主要工作成果33
3.2课题的不足与展望33
致34
参考文献：
35
1绪论
1.1选题的背景与意义
1.1.1背景
传统的测量方法开始于接触式测量，这种测量方法检测效率低，劳动强度大，而且会使测量仪器的检测头发生磨损，从而造成仪器的测量精度下降。
毋庸置疑，科技的发展和社会的进步还没达到一个高度。
因此，在现代很多材料生产中，不论是轧制过程中还是最终产品的调整中，为获得较高的板材命中率和最佳的轧制过程及剪切效果，物体尺寸测量系统已成为生产线上不可缺少的设备之一。
第一台接触式速续测厚仪大约出现在1930年。
操作者用这台侧厚仪器去侧量铜材的厚度时，必须把它推向待侧的钢带，用机械的方法来测量距带材边沿几寸围的金属材料的厚度。
这种测量方法使用极其不便，而且测量精度也很低。
在我们看来，一般的物体尺寸的测量，无非长、宽、高（厚），三个方面，而厚度测量是生产中最常见的测量容之一，常用量具是游标卡尺或千分尺，这些量具在使用时都必须和工件接触，虽然接触压力不大，但对一些特殊工件，在测量时不允许量具和工件接触，否则会在工件表面上留下压印或划痕，甚至有些测量环境环境下很难或无法进行接触式测量，那么，这就需要有一种新的方法来代替接触式测量.随着科技大发展和生产力的要求，非接触式的测量方法出现了。
第一台成功的非接触式自动测厚仪应用了X射线吸收技术。
从此，非接触式测量方法开始了迅猛发展，其强大的功能和优点无法使传统的接触式测量望其项背，也为人类社会的发展，工业文明的进步做出了巨大的贡献。
激光测厚仪是近年来开发出的高科技实用型设备，是用于热轧生产线上时在线式连续测量成材厚度的非接触式测量设备。
它有效地改善了工作环境，具有测量准确、精度高、实用性好、安全可靠、无辐射、非接触式测量等人工测量及其它测量方法无法比拟的优点，并为轧制钢材厚度控制提供了准确的信息，从而提高了生产效率和产品质量，降低了劳动强度度。
激光测厚仪使用两年多以来，具不完全统计，因板厚误差造成的废品率下降了50%以上，创经济效益上亿元，广泛地受到人们的肯定与赞赏。
我们有理由相信，在未来的发展过程中，激光测厚仪作为非接触测量领域的一个重要分支将更能发挥其作用。
1.1.2意义
光学检测是光学测量是光电技术与机械测量结合的高科技。
借用计算机技术，可以实现快速，准确的测量。
方便记录，存储，打印，查询等等功能。
在机械制造行业中，为了使机加工的产品能达到设计精度和质量要求，除了传统的物理计量与检测实现方法，可以运用高性能计算机及软件技术、光学、光学成像、声学与机器动作多种混合技术实现的逻辑计量与检测，我们习惯将这些复杂的计量与检测技术称之为非接触计量与检测技术。
我公司将这些非接触计量与检测技术应用到为客户定制的计量与检测工具和设备之中，在实际项目中取得了满意的预期效果。
我们的技术实现方式主要是光电检测技术应用，而光学测量主要应用在现代工业检测，主要检测产品的形位公差以及数值孔径等是否合格等。
光学检测技术主要应用的行业领域有：
金属制品加工业、模具、塑胶、五金、齿轮、手机等行业的检测，以及工业界的产品开发、模具设计、手扳制作、原版雕刻、RP快速成型、电路检测等领域。
主要仪器表现为：
二次元、工具显微镜、光学影像测量仪、光学影像投影仪、三次元、三坐标测量机、三维激光抄数机等。
目前非接触式测试已从人工目测发展到自动光学检查（AutomaticOpticsInspector，简称AOI）、自动射线检测（AutomaticX-rayinspector，简称AXI）等。
1.2基于图像处理的物体尺寸检测技术的应用发展
人类所获得的信息中有80%是来自于眼睛。
图像作为一种重要的信息表达方式和信息存储形式，有着广泛的应用价值。
图像处理技术是一门应社会需求而产生并予以实现而利用的技术，目前已在许多行业得到广泛的应用。
图像处理技术是与支持这一技术的计算机技术紧密相连、相互促进的。
随着计算机技术的迅速发展，尤其数据传输速度、CPU处理器速度、存储容量的快速提升都扩展了以图像为信息载体的图像检测技术的应用围。
基于计算机的图像检测技术不仅有非接触式测量的优势，同时它具有很好的数据处理能力，因此被广泛应用于工业自动化检测系统中。
1.2.1图像测量技术的优缺点
图像检测技术具有速度快、精度高、成本低、自动化程度高等优点，是一种非接触式的无损检测技术。
数字图像检测技术使用扫描仪、数码相机、录像机等图像采集设备以获得包括目标物体的位置、运动、几何参数、表观物理参数（如色彩和纹理）等数据信息，再将获得的有关图像的数据信息经过图像处理技术，以获得有用的目标物体的数据信息。
不同于以胶片为存储介质的摄影技术，需要专业的测量人员及测量设备人工进行测量，测量效率低、精度有限，不利于图像测量技术的应用。
虽然以激光测量为代表的无损测量技术有极高的精度，但是其成本高。
相对而言，将所采集的被测目标的图像信息转换为数字信息之后，图像的信息可以使用矩阵来表示，这样就可以在计算机上对被测目标物体的图形信息进行分析处理，那么对图像的处理就转化为矩阵的数字运算，而这在计算机上能有效高速的完成。
基于计算机的数字图像处理技术不仅成本低，而且其速度指标和精度指标能达到实际应用的要求。
图像数据采集及处理的速度和精度是图像测量的两项重要性能指标，如果没有可靠的精度和可用的速度，那么图像处理技术的使用价值将很低，更不用说广泛应用。
只有提高了测量的速度与精度，才能可能被广泛应用。
为了获得更快的图像处理速度或者更高的检测精度，国外大批的学者还在不断地探索研究，目前已取得了很多不错的成果。
但是，由于图像采集环境的影响，使得采集的图像信息带有或多或少的干扰信号，极影响了图像测量的准确度，而目前尚没有通用的最优算法可以去除无用的干扰信息，需要根据实际问题针对性地选择最优的算法系统，这使得基于计算机的图像检测系统的通用性不足。
1.2.2国外研究现状
当今世界，检测技术已作为衡量一国工业水平高低的重要标志。
尺寸检测属于检测技术的一个子类，测试技术的整体发展必然带动尺寸检测技术的提高，而检测技术是一门综合性极强的科学技术，纵横多学科的容，尤其是随着当代计算机，通讯，材料等各门学科的高速发展以及各相关行业的快速发展壮大，测试技术得到了前所未有的发展和提高，测试仪器作为测试行业发展不可或缺的工具，在测试行业的发展中起到了巨大的作用。
中国”十一五”期间，由于国家不断增加基础建设的投入力度，在旺盛市场需求的带动下，对仪器需求不断增加，同时检测仪器市场也正在快速发展。
欧美日等国家都把”发展一流的科学仪器支撑一流的科研工作”作为国家战略确保在世界科学仪器产业的领先地位，日本于2002年制定了高精度科学仪器振兴计划，在岛津公司的田中耕一因为在仪器方面的杰出贡献获得2002年诺贝尔奖后，日本文部科学省决定，从2004年起斥巨资（100亿日元）开发世界顶尖的分析计算测量仪器，以催生更多诺贝尔奖级的科研成果。
由此可见，未来的科学竞争中测试测量技术必然扮演着一个相当重要的角色。
然而国传统的检测方法主要还是以人工为主，利用简单粗糙的设备进行零件尺寸与形位公差的测量。
不仅费时费力，而且容易产生人为误差，导致检测的不精确性，传统的检测主要是事后检测，这样即使检测出问题，废次品已经产生，造成了损失，大规模生产对快速精确的检测仪器的迫切需求，主要还是依靠进口国外成品检测仪，不仅价格昂贵而且可移植性不高，可再生性不强，本着科学技术知识自主创新的原则，国虚拟仪器领域资深科学家树人教授提供了测试仪器领域广阔发展创造空间，国的高性能高精度高效率的测试技术已经取得了相当的进步，但较发达国家还存在不可避免的差距，许多测试技术还只是在实验阶段，有待于发展到更适用，甚至通用。
1.3课题研究的主要容
本课题是一些物体的非接触式尺寸测量系统的设计，主要对象也是一些较为简单规则的尺寸测量。
大致目标是设计一个虚拟仪器化的视觉检测系统，使其能自动的检测出物体的尺寸（长、宽或者物体的高度），并尽可能的提高系统的测量精度。
主要可分为两个方面的研究:
一是图像采集模型的建立；另一方面是对系统所采集图象进行处理，找出尺寸测量的有效方法。
具体可分为理论部分（包括程序编制）和实验操作两部分。
理论部分:
1、分析和研究立体视觉的基本原理及常用的算法；
2、研究分析图像采集的各种方法，并从中选出合适的方案；
3、研究视觉检测系统中需要使用的各种图象处理方法；
4、建立虚拟仪器化视觉检测系统的模型，进行软硬件设计；
5、熟悉和掌握LabVIEW（LboratoryVirtualInstrumentEngineeringworkbench）开发平台和IMAQVision软件包，并使用其进行系统软件的编制，包括各种图像处理方法的实现以及整个检测系统的操作界面。
实验操作部分：
1、了解分析研究课题，构建具体实验系统方案；
2、编写程序框图，完成图像采集（或图像输入）、图像预处理（边缘检测处理）、图像边缘的尺寸检测（横向以及纵向的检测，即长、宽）；
3、用实验系统测量方体的几何尺寸（这里指方体的长，宽，高）；
4、计算测量误差，分析影响测量精度的原因并提出改进方法。
2系统设计方案
2.1图像处理及其数学分析
图像处理（imageprocessing），用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。
又称影像处理。
基本容图像处理一般指数字图像处理。
数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。
图像处理技术的主要容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。
图像处理一般指数字图像处理。
数字化图像被视为M×N个元素的矩阵。
数字化的图像（像素）的每个元素具有对应于所捕获的场景中的点的亮度值。
其分辨率在强度为8比特的图像，可以取的值从0到255，在黑白影响的图像的情况下，它可以采取0和1的值。
在一般情况下，一个图像被表示在一个二维矩阵。
因为大多数的设备获取具有深度为8位时，典型围的灰度级的一个图像是从0到255，使得图像的矩阵元素由表示∈[0...255]的图像。
在这一点上是很方便的说，即使将图像在RGB格式获得的，它被频繁变换的灰度矩阵和用于从RGB类型实现变换为灰度电平格拉斯曼（Wyszecki与斯蒂尔斯，1982）采用：
在该示例示于图2-1展示了如何使用IMAQ工具箱收购的RGB数字图像和灰度格式。
在这种情况下，有两个重要的模块：
第一个是IMAQ创建块位于视觉和运动/远景公用事业/图像管理，此块创建一个具有指定的图像类型（RGB，灰度，HSL等）的新形象，第二块是IMAQ读取图像，位于视觉和运动/远景实用程序/文件/，这个区块的功能是打开该块的文件路径前面指定的图像文件，并把所有的信息这个由IMAQ创建创建新的图像打开的图像。
换句话说，在该实例如图2-1（a）该文件picture4.png由IMAQ读取图像打开，这个信息图像被保存在对应于RGB（U32）图像类型称为imageColor一个新的形象。
这是非常简单的修改系统的图像类型，在图2-1（b）的图像类型更改为灰度（U8）和图像被放置在imageGray。
a）b）
图2-1.RGB和灰度图像采集
图2-2.邻域的一个像素
图像清晰度的另一个重要特性是像素的邻域，可归入中（图2-2）中所述3个组，如果该邻域是在四个相邻像素被命名为通话-4-邻域，一个由符合不限对角线像素为D-邻域和8个周边像素为8邻域，最后一个包4-和像素的D-附近。
2.2图像测量系统
这里我们以HVDevice视频控件为例，以资料显示为例：
所编制的LabVIEW程序如图2-3所示，添加了HVDevice控件的ActiveX容器通过自动化打开（AtuomationOpen），调用了五种方法分别得到了系统中的设备数、分辨率、快门速度、相机增益和黑电平值的取值围，此围是硬件（DH-HV2002UC-T摄像机）的规定围。
图2-3是在LabVIEW中后面板的程序截图，其流程是按照控件说明书进行的，首先得到设备号，然后分别读出该设备视频模式、快门速度、增益调节、以及黑电平值的最大和最小值。
然后调用MaximizeAOI方法使摄像机的视频输出达到当前分辨率大小，随后调用GrabContinuous方法启动图像采集后，当每帧图像数据采集完毕后控件自动激活事件。
在该事件响应函数中进入while循环中，调用Draw方法在控件中进行绘图显示，流程图中显示的大小为600×600的图像区域，最后进入LabVIEW中的事件结构（EventStructure），在此结构中调用相应的控件属性对其赋值。
需要注意的是在赋值的同时需要对摄像机进行取消抓取动作，然后进行赋值，最后再次启动设备进行图像的处理测量等。
图2-3摄像机控件调用流程图（摘）
在程序编制的时候应该注意一下几点：
1）调用LabVIEW中的事件结构（EventStructure）时，需要注意当没有任何事件发生时，就会处于睡眠状态，直到有一个或多个预先设定的事件发生时，事件结构才会自带醒，并根据发生的事件执行用户预先设定的动作。
本文将事件结构和DRAW方法放在一个While循环里面，将会出现不能连续在控件中画图的错误，解决方法主要是在事件结构上加上超时循环等待的时间，然后根据需要设置的时间间隔，如果事件结构在一次循环中的时间间隔无动作，则While循环进入下一次循环。
2）在对设备控件赋值时，需要先停止设备赋值后再启动设备。
3）对控件自动化打开后，需要关闭引用，对控件的事件注册后需要对事件进行取消事件注册，如图3-3所示。
4）编程时必需遵守控件的使用思想严格按照设备的操作流程进行编程，否则容易引起设备无法关闭，程序非法退出或计算机死机。
2.2.1数字图像的采集
从使用的NI视觉采集Express中的摄像头采集视频。
该地块位于视觉/快速视觉的工具箱，它是配置在相机的所有特点的最简单方法。
这个区块里面有四个部分：
第一个对应于”选择采集源”，它会显示所有连接在电脑的摄像头的选项。
下一个选项是所谓的”选择采集类型”，这决定了模式显示图像，并有四种模式：
与处理，连续采集与在线处理有限采集与在线处理和有限采集与处理后的单次采集。
第三部分对应于”配置采集设置”表示的大小，亮度，对比度，伽玛值，饱和度等的图像，最后在最后一个选项，可以选择控件和指示器来控制最后的不同参数过程中的部分。
在该示例图2-4中它被选定的连续采集与在线处理，直到用户按下停止按钮此选项将显示获取的图像在连续模式。
图2-4视频采集使用IMAQ视觉快速采集
而本方案采取的是基于LabVIEW平台机器视觉的图像采集系统模块对要测量的物体进行图像采集，本方案可选择两种调用方式如下所示：
①选择调用摄像头或视频设备控件，可用电脑自带置摄像头也可外插一个CCD摄像头进行图像采集信息；
②修改图像采集路径，设置为可手动选择输入图片和默认路径的图片交替，来完成图像的采集工作。
其中第一种调用方法的数字图像采集的基于机器视觉进行处理的
图2-5基于机器视觉模块采集图像的程序框图
上图中采用的是条件结构CaseStructure（包括一个或多个子程序框图、分支、结构执行时，仅有一个子程序框图或分支执行。
连线至选择器接线端的值可以是布尔、字符串、整数、枚举类型或错误簇，用于确定要执行的分支。
右键单击结构边框，可添加或删除分支。
通过标签工具可输入条件选择器标签的值，并配置每个分支处理的值。
），即要判定选择测量图像为默认路径下时满足该条件结构才能进行图像的采集，反之就不会得出想要的结果或出现错误输出。
如上图所示框图中的ActiveX容器控件是由在VI前面板上导入的关联机器视觉设备控件模块。
LabVIEW的调用节点可访问XML方法、.NET方法和ActiveX方法。
其中我们就用调用节点来访问ActiveX方法，而调用节点则是引用与调用方法或实现动作的对象关联的引用句柄。
这里是采用vbVidCap._ezVidCap类调用方式进行，选择类选定ActiveX类，
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