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毕业设计

摘要

在我国，一直以来依靠人工的方法对装配工艺孔数目和位置进行检测，如今这种传统的检测手段已经无法满足生产柔性和自动化程度的需求。

基于计算机视觉检测（AVI）技术在检测系统的智能化、柔性、快速性等方面较接触式检测方法具有更大的优越性。

因此，开发基于图像处理的装配工艺孔自动检测系统具有很大的实际意义。

本文针对工业现场对纵梁装配工艺孔检测的具体要求，设计了一套基于机器视觉的纵梁装配工艺孔自动检测系统。

本文首先介绍了机器视觉的发展、现状、新趋势以及在各方面的应用。

介绍了利用机器视觉对纵梁装配工艺孔检测的一般方法和系统硬件和软件构成。

在硬件上，选用了能LED面光源；设计一个自动化的传感器控制装置，检测汽车纵梁的到来。

在软件上，详细论述和比较了图像处理和分析所用到的图像去噪、边缘检测、图像复原、图像拼接、特征提取以及模式识别等多种算法，在总结现有的算法的基础上，根据实际情况选择了一种最佳方法，根据纵梁装配工艺孔图像的实际情况采用了一些实用有效的算法。

为了在滤除图像脉冲噪声的同时能很好地保持图像的细节，选择了基于噪声点检测的脉冲噪声滤波算法。

研究了纵梁装配工艺孔的轮廓提取与边缘加强，提出了针对装配工艺孔图像快速边缘检测的Roberts算法，取得了良好的快速性和较好的检测效果。

仔细分析了匀速直线运动模糊图像，提出了维纳滤波的图像复原方法。

本文针对检测系统在一定分辨率的情况下，CCD摄像机一次检测的范围受到限制，影响检测速度的问题，提出在检测系统中添加图像拼接技术。

本文详细叙述了数字图像拼接的全部过程。

重点阐述了特征点提取和匹配、图像间点变换的估计和图像融合这三项图像拼接过程中的关键技术。

针对特征点提取和匹配采用了Harris角检测算子和特征点邻域灰度互相关法；针对图像间点变换的估计，采用了LM算法；对于图像融合，使用了多分辨率样条法进行颜色过渡，有效地进行了图像的平滑拼接。

在已有的自带软件作基础，改进图像处理及识别软件系统，对图像进行特征提取和特征比较，自动检测出装配孔数目、直径和位置，最终可以实现对不合格纵梁的自动标记和分拣。

本文所设计的自动检测系统，较好的满足了生产的实际需要。

实验证明，计算机检测具有更强的可行性和准确性，并取得比较满意的效果。

关键词：

机器视觉光源传感器图像拼接

Abstract

InChina,Traditionalinspectionfortechnologicholesofcrossbeamisbymanualworknow,whichcan’tsatisfytherequirementofindustryautomationandflexibility．AVItakesmoleadvantagesinintelligence、flexibilityandspeedofinspectionsystemthancontactedinspection．Therefore，developingasoftwaresystembasedonimageprocessingandanalysesforautomatictechnologicholesofcrossbeamtesthasgreatmeanings．FortheconcreterequestforinspectionOnindustryspot,thepaperdesignedanautomaticdetectionforthetechnologicholesofcrossbeambasedonmachinevisiontechnology．Themachinevisiondevelopmentcourse、actuality、newtrendandtheapplicationforavarietyoffieldsispresented．Generalmethodsandthehardwareandsoftwareconstructionofmachinevisionoftheholesofcrossbeamisintroduced．Onhardware，selectedarrayLEDlightthatcanprovidestablelight．Designedthataautomaticcontroldeviceofsensordetectedthatthecrossbeamarrived．Onsoftware，itstressedonintroducingmanyalgorithmsofimageprocessingandanalysissuchasimagenoising,edgedetection,imageRestoration,imagestitching，featureextraction，patternrecognitionandsoforth．Weusealotofeffectivealgorithmsbasedonconcreteproblemforcrossbeam．Inordertoachieveverygoodimpulsenoisecancellationaswellaspreservingimagedetails．Accordingtotheactualsituation,abestalgorithmmethodischoseforremovalimpulsenoisebasedondetectionofnoisepoints．Thecontourextractionandedgeenhancementofthetechnologicholesofcrossbeamareinvestigated．ThenafastedgedefectionalgorithmofbinaryimageisproposedtoimprovetheRobertsoperatorforcoalgangueimageprocessing．Theexperimentresultrevealsthattheproposedalgorithmisefficientandpracticable．Carefullyanalyzestraightlinemotionwithconstantvelocity,putforwardamethodtoWienerFilter．

Withthedefiniteresolutionradio,fieldofvisionofCCDvisionislimitedthataffectthespeedofdetect，soimagestitchingisputforwardtoimproverateandprecisionofinspectionsystem．Inthedissertation,thewholeprocessofdigitalimagemosaicisintroduced,threekeytechnologiesfireemphaticallyelaboratedintheprocedureofimagestitchingwhichincludingextractingandmatchingfeaturepoints，andestimatethepointtransformationmatrixbetweentwoimagesandimageblending．Onextractingandmatchingfeaturepoints，thispaperadoptedHarriscomerdetectorandlocalneighborhoodsoffeaturesthroughintensitycross-correlationmethod,Onestimatethepointtransformationmatrixbetweentwoimages，usedLMalgorithm．Atlast，theoperatorisusedtomaketheimagesmosaicsmooth．

AsetofsoftwaresystemwhichisaoriginalmatchwithCCDwasdevelopedbyVC++，whichcanextractthefeatureandinspectandrecognizetheholes，accordingly,inappropriatecrossbeamcanbeselectedandbesigned．TheautomaticdetectionsystemfortheholesofcrossbeambasedOnmachinevisiontechnologycanmeetthemanufacture．

Ithasbeenprovedthatcomputerautomatictestismorefeasibleandmoreaccuratebyexperimentation．thesatisfactoryresultsisachieved．

Keywords：

Machinevision，LightSource，Sensor,Imagestitching

第一章绪论

1.1课题的背景

大尺度三维几何尺寸测量技术可以对外形不规则的大型物体进行几何量的精确测量,是现代测试技术中的一个重要分支。

该技术己经广泛地应用于国民经济的各个领域,例如制造工业的在线检测、虚拟现实哪、逆向工程、文物保护等。

所谓大尺度,传统意义上是指被测对象的尺寸超过500mm。

然而随着制造业工艺水平的不断提高以及相关技术应用领域的不断扩展,许多情况下被测对象的尺寸远远超过了50Omm的范围。

例如在汽车制造工业!

重型机电设备制造与安装、古建筑与雕塑保护等应用中,被测对象的尺寸往往达到几米甚至几十米。

由于这些被测对象尺寸大、移动困难,传统的测量手段及设备很难对其进行高效率的全尺寸测量,这就对大尺度三维几何尺寸测量方法提出了新的要求,具体包括:

第一,测量系统的量程应具有较大的伸缩性以适应不同的应用场景,同时在全量程内又能够保证足够高的测量精度和测量效率。

许多传统的测量方法往往无法同时兼顾量程、精度和测量效率。

随着量程的增大,测量精度和测量效率迅速下降。

第二,测量系统应以被测物体为中心实现便携式测量。

在传统的测量方法中为了实现全尺寸测量,常用的做法是将被测物固定在一个精密旋转台或平移台上,测量装置每次测量被测物体的局部三维形貌,最后将各个部分拼接起来。

但是大型精密旋转台或平移台价格昂贵,并目_在许多应用场景中缺乏安装的场地和条件。

使用以被测物体为中心的测量方法,被测物体在测量过程中保持静止,由便携式测量设备围绕被测物体旋转和位移,在不同的视角对被测物体的各个部分进行测量,并最终将测量结果统一到全局坐标系之下。

第三,测量系统对于环境应具有足够的鲁棒性。

由于应用场景的环境多变,温度、湿度、光照以及机械震动均会对测量过程产生影响。

测量系统必须能够对抗环境的影响,保证测量结果的精度和稳定性。

第四,测量系统应采用非接触式的测量方法。

接触式测量使用探针等装置与被测物体直接发生接触获得三维形貌,这就使得测量系统的应用受到限制,一方面尽管测量时探针与被测物之间的接触压力很小,但在测量质地柔软的物品时仍可能产生测量误差,目探针顶端的半径不可能为零,因此无法测量某些复杂表面的细微特征;另一方面,接触式测量往往意味着逐点测量,从而限制了测量效率。

为了满足上述要求,目前大尺度三维几何尺寸测量方法研究的热点主要集中于基于计算机视觉技术的非接触式三维测量方法。

这种方法具有严谨的理论基础,量程具有较大的弹性,测量精度和效率较高,对测量装置与被测物体的空间关系无硬性要求,鲁棒性好,可实现非接触式测量,是解决大尺度三维几何尺寸测量最具可行性的方案。

目前相关技术在国外的发展己经比较成熟并推出了种类众多的商用化产品。

国内也有包括天津大学、哈尔滨工业大学、北京邮电大学、大连理工大学、燕山大学、上海交通大学、四川大学、东南大学、南京航空航天大学等许多院校和研究机构对这一领域进行了研究,并在许多领域得到了应用,但总体的研究水平尤其是实际应用水平与国外仍有很大差距,特别是能够同时满足上述四个要求的相关技术尚未见报道。

1.2国内外现有的大尺度三维几何尺寸测量方法

目前国内外的大尺度三维几何尺寸测量方法主要包括以下几个类别

（1）三坐标测量机

三坐标测量机属于传统的三维坐标测量仪器。

它通过探针沿导轨的直线运动来实现精确的坐标测量。

它的优点是测量准确、效率高、通用性好;但是这种技术属于接触式测量,不易准特征点。

其对测量环境要求高,不适合便携应用。

（2）经纬仪测量系统

经纬仪测量系统是由二台以上的高精度电子经纬仪构成的空间角度前方交会测量系统,是在大尺度测量领域应用最早和最多的一种系统。

其优点是测量范围较大（几m至几十m）,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微米;其不足是一般采用手动照准目标,逐点测量,测量速度慢,自动化程度不高。

（3）全站仪测量系统

球坐标测量系统是一种兼有电子测角和电子测距的测量仪器。

其测量原理是在经纬仪的基础上加上一个测距系统从而构成空间极（球）坐标测量系统。

它是测绘行业应用最广和最通用的一种坐标测量机。

典型的仪器如莱卡的TDA5005型全站仪,全站仪的局限之处在于需要在被测物体上安装标志物配合测量,因而属于接触式测量。

（4）关节式坐标测量机

关节式坐标测量机是一种便携的接触式测量仪器,通过模拟人手臂的运动方式对空间不同位置待测点进行接触式测量。

仪器由测量臂、码盘、测头等组成,各关节之间测量臂的长度是固定的,测量臂之间的转动角可通过光栅编码器实时得到。

与三坐标测量机比较,关节式坐标测量机非常灵活,和其它光学测量系统比较,它不需要测点的通视条件,因此在一些测点通视条件较差的情况下非常有效,例如汽车车身内的测量等。

但由于关节臂长的限制,它的测量范围有限。

（5）室内GPS

室内GPS是指利用室内的激光发射装器（基站）不停地向外发射单向的带有位置信息的红外激光,接收器接受到信号后,从中得到发射器与接受器间的两个角度值,在己知了基站的位置和方位信息后,只要有两个以上的基站就可以通过角度交会的方法计算出接收器的三维坐标。

一与GPS不同的是,室内GPS采用室内激光发射器来模拟卫星;它不是通过距离交会,而是用角度交会的方法。

与经纬仪系统不同的是,它不是通过度盘来直接测量角度,而是通过接收红外激光来间接得到角度值,因而就不再需要人眼去瞄准待测点了。

（6）激光跟踪测量系统

激光跟踪测量系统是球坐标测量系统,其测量原理和全站仪一样,区别之处仅在于测距的方式（单频激光干涉测距）。

实际测量时又可以分为单站距离、角度法和多站纯距离法。

激光跟踪仪的整体测量性能和精度要优于全站仪,但测角精度比全站仪的要低,测量范围也比全站仪要小。

光跟踪仪的缺点类似全站仪,即需要标志物的配合。

（7）声学测距系统

声学测距法主要包括微波雷达和超声波测距,其测量原理基于声波在空气中传播速度近似为常数这一物理现象。

由发射器向被测目标发射高频声波脉冲或经过调制的声波信号,声波到达目标后被发射回来,由探测器接收。

由于声波在空气中的速度为常数,测出声波由发射到接收的时一间,便可知道发射器与目标之间的距离。

声学测距己经有许多便携式的设备。

但是声学测距属于单点测距,必须依靠特定的机械结构才能够实现对三维场景扫描式的测量,因此测量时间较长。

同时受制于声波的频率,单纯的超声波测距范围为十数米,精度在1%左右,若采用复合型测距系统,先用绝对距离法粗测,再用相对距离法高精度测量,可以提高系统测量精度。

（8）激光测距系统

类似于声学测距法,将测量手段从声波改为激光。

主要包括激光相位测距和激光脉冲测距脚。

其中相位测距的精度极高,例如美国MetricVision公司的LR200系列激光雷达扫描仪在10m距离上绝对距离测量精度可以达到0.lmm,测量范围从2m一6Om。

基于脉冲法测距的激光扫描仪精度较低,一般为毫米级,但是其测量范围较相位测距要长。

（9）计算机视觉测量

计算机视觉技术是当今高新技术之一,在电子学!

光电探测!

图像处理和计算机技术不断成熟和完善的基础上得到了突飞猛进的发展,并且己经有广泛的应用。

该技术具有架设方便、非接触、测量迅速、精度较高以及鲁棒性好等优点。

基于计算机视觉原理的德国GOM公司ATOSlll系列便携式三维扫描仪。

该系统最大扫描范围为2mx2mx2m,测量精度lmm,测量时间25s。

1.3视觉测量技术的主要应用及发展趋势

随着科学技术的快速发展与进步，视觉检测技术日益成熟，广泛应用于工业、农业、军事、医学等各个领域。

1.在农业生产中的应用

目前，视觉检测技术被广泛应用于瓜果品质的无损检测中。

国外，Taylor等1984年首先报道了分别利用线扫描和模拟摄像机检测苹果损伤的试验，结论为利用数字图像技术检测苹果损伤至少可以达到人工分级的精度。

Rehkugler和Krop1986年研究了利用视觉进行苹果表面碰压伤检测并依据苹果标准进行了分组，研制成功了利用机器视觉进行缺陷检测和分级的苹果处理设备。

国内应用视觉技术进行水果品质无损检测的研究也取得了一定成果文献探讨了应用计算机视觉技术进行芒果重量与其投影图像的相互关系。

此外，视觉检测技术还广泛应用于对蔬菜、谷物、烟叶等的缺陷、类别及等级检测中。

2.在工业中的应用

视觉检测在汽车工业中的应用已十分广泛。

美国三大汽车公司相继与美国Michigan大学和Perceptron公司合作，成功研制了用于对汽车零部件、分总成和总成产品进行尺寸控制的自动视觉检测系统。

英国ROVER汽车公司800系列汽车车身轮廓尺寸精度的100％在线检测，也是视觉检测系统用于工业检测中的一个较为典型的例子。

国内天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室成功研制了IVECO白车身激光视觉检测站和一汽大众Jieta轿车白车身100％在线视觉检测站及一汽解放新型卡车在线检测站，实现了整车总成的三维尺寸自动在线测量。

视觉技术在汽车零部件的尺寸检测上也得到了广泛的应用：

通用汽车研究实验室开发了用于汽车零件检测的视觉原型系统，该系统对所有零件均使用相同的过程，通过对一个好零件与坏零件的比较结果来判断检测区域的指定缺陷；Tsatsoulis描述了用于电力方向阀的16齿齿轮部件的检测，通过寻找图像的外部参数来初始化排列组件；Gregory描述了一种使用知识库的方法来检测汽车制动零件，主要基于在图像内的一些关键点上进行一维灰度图与已知的参考值来比较等。

除此之外，视觉检测技术在工业的各个领域都有着广泛的应用，如电子工业中印刷电路板、集成电路和光掩膜等的生产工艺流程中，通过对所获得的图像进行处理和识别来判断制作线路的正误，从而来保证产品的生产质量；冶金工业中钢板表面的自动探伤、赤热钢板切割位置定位；玻璃制品行业中的产品检测，如产品外形检测（高度、直径、不规则程度等）、内部缺陷检测（裂纹、气泡等）；机械零件的自动识别及几何尺寸测量、表面粗糙度和表面缺陷检测；在现代制药工业中，对药品包装的检测及对药片颜色、尺寸、形状等的检测；对磁砖等建筑装饰材料的表面质量及颜色的检测；用计算机视觉系统自动测量圆木的体积；基于计算机视觉的织物疵点的检测；利用视觉技术对皮革缺陷的检测等等。

视觉测量技术是一种很有发展前途的自动检测技术，可以实现智能化、柔性、快速和低成本的检测。

随着计算机视觉理论研究不断深入，视觉检测将很快在各行各业中广泛应用。

视觉测量技术的发展趋势主要体现在以下几点：

1）.实现在线实时检测。

视觉检测系统大多用在工业现场及工业生产线中，对于在线实时检测，如何将视觉测量系统嵌入到生产线相应的工序中，使测量速度与生产线节拍相一致，是视觉测量走上实际应用的关键一步。

视觉检测执行时间在很大程度上取决于底层图像处理（图像平滑、滤波、分割等）速度。

因此，使用专用硬件实现独立于环境的处理算法，可大大提高图像处理速度。

2）.实现智能化检测。

从CAD系统中提取零件视觉模型与检测信息（包括零件位置与方向、摄像机视角等），选定检测项目、检测点和检测路径，建立智能检测规划，并控制工业机器人抓取零件并放置到合适的位置进行检测。

3）.实现高精度检测。

与视觉系统相比，坐标测量机（CoordinateMeasurementMachine，CMM）在检测精度和测量空间范围上占有很大优势，因此，基于CMM的视觉检测系统已经成为视觉检测技术的一种新趋势。

集成化的CMM和视觉检测系统可以利用视觉系统迅速识别零件的形状及其在测量平台上的位置和状态，完成机器坐标系、零件坐标系、摄像机坐标系之间的转换，帮助CMM实现检测路径自动形成与测量结果判断。

同时深入研究亚像素定位技术，使之应用到实际的检测系统中，以提高检测精度和降低系统成本。

4）.计算机视觉柔性检测技术。

目前几乎所有的计算机视觉检测系统都只适用于解决特定的检测任务，建立一种较为通用的视觉检测系统，以适用于不同条件下的检测任务，进而实现对目标进行。

完全检测。

，是目前和将来视觉检测系统的一个发展方向。

5）.研究开发彩色图像、灰度图像和多谱图像的处理算法，拓展视觉检测的应用。

视觉测量技术作为一种新兴的检测技术，现代工业为其提供了巨大的需求空间。

工业检测的复杂性和多样性，也必然使工业图像检测技术呈现出复杂性和多样性，这种复杂性和多样性为我们提供了广阔的研究领域。

总之，随着计算机视觉技术自身的成熟和发展，计算机视觉测量技术必将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。

1.4论文的主要研究内容及组织结构

视觉测量技术是综合了机器视觉、人工智能、模式识别、计算机、控制论、电子电路等多学科的交叉而形成的高新技术，本文结合课题已有的理论知识，针对汽车底盘大梁的几何尺寸采用非接触的在线测量方法而进行的系统开发研究，通过确定汽车视觉测量的技术方案,分析检测系统的组成结构,设计运动控制系统,开发相应的运动控制软件，逐步建立并且完善系统的方案设计。

同时利用试验样机，对底盘大梁试样进行检测试验研究,分析运动速度对检测结果的影响关系,最终完成汽车底盘大梁在线视觉测量系统试验研究。

第一章为引言部分。

主要介绍了视觉测量技术的发展和研究现状，以及视觉测量的关键技术和应用。

同时阐述了本文的主要研究内容和本文的文章结构。

第二章主要具体介绍本文采用的汽车底盘大梁视觉动态测量系统原理及选用的硬件和软件结构。

第三章主要是视觉测量系统采集得到图像后的图像处理。

主要详细介绍了图像数字模型，图像的去噪，图像边缘检测的几种算法及图像复原的方法。

第四章主要是图像拼接技术，分为三部分：

特征点的提取和匹配；图像间点变换的估计；图像融合及拼缝的消