针对锯片缺陷检测的机器视觉系统设计.doc
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1、基于机器视觉的锯片缺陷检测设计 摘要:机器视觉检测技术具有非接触、高效、准确等优点,它符合现代工业生产的 发展需要,本文相对于传统方法提出了针对锯片缺陷的机器视觉检测技术,并在现 有的实验条件下进行研究和分析。首先阐述了此课题的背景和意义以及机器视觉技 术在国内外的发展和应用现状,介绍了机器视觉检测系统的各硬件和软件的主要构 成部分及其作用,系统主要通过镜头、摄像机,图像采集卡等完成图像的采集,再 借助比较成熟的图像处理算法,包括亚像素精度阀值分割、几何基元的分割、轮廓 特征提取、线段拟合等,以 Halcon 为实验软件平台实现图像的处理并输出结果。通 过软硬件的合理搭配完成对锯片缺陷检测的机
2、器视觉系统设计,提高工业生产检测 效率。 关键词:机器视觉; 图像处理; 锯片检测; HALCON 目 录 第 1 章 绪 论1 1.1 机器视觉概述1 1.2 机器视觉的国内外发展现状2 1.3 本文主要研究内容3 第 2 章 锯片缺陷检测系统的硬件设计4 2.1 引言4 2.2 检测原理4 2.3 采集方案设计5 2.3.1 选择光源.5 2.3.2 选择照明方式.6 2.3.3 选择照明环境.10 2.3.4 选择相机.11 2.3.5 选择镜头.12 2.3.6 选择图像采集卡.12 第 3 章 软件算法研究及实验设计15 3.1 机器视觉软件 HALCON 15 3.1.1 HALC
3、ON 概述.15 3.1.2 HALCON 的体系和数据结构.16 3.2 图像处理算法17 3.2.1 图像分割.17 3.2.2 特征提取.21 3.2.3 几何基元的分割和拟合.24 3.3 实验设计28 3.3.1 锯片检测算法流程.28 3.3.2 算法编程实现.28 3.3.3 实验结果分析.31 3.4 本章小结32 结论与展望33 参考文献35 附录附录36 0 第 1 章 绪 论 1.1 机器视觉概述 机器视觉技术是指利用各种成像系统来代替人的视觉功能,将摄取的客观事物 转变为图像信号,并由计算机对图像信息进行处理和理解,进而产生数字信号来用 于实际检测、测量和控制,也就是用
4、计算机来实现对客观三维世界的感知和认识。 主要包括图像的获取、处理、分析、输出和显示等方面的研究。 机器视觉是一项综合技术,包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、 电光源照明技术,光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬 件技术、人机接口技术等。因此,机器视觉技术具有提高生产的柔性和自动化程度 的特点。常用其来替代人工在一些艰苦且危险工作环境或人工视觉难以满足要求的 场合中进行作业,同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低 且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。 机器视觉技术作为计算机科学的一个重要分支,在近 30 年中得
5、到迅猛的发展, 己被应用到许多领域,如遥感、生物医学、通信、工业、航空航天、军事、安全保 卫等。通过计算机技术向无损检测技术的交叉和渗透,机器视觉技术已成为无损检 测技术中的主力军。 1.2 机器视觉的国内外发展现状 1973 年,美国自然科学基金会(NFS)制定了发展视觉系统和机器人的计划,并 在普度、斯坦福等大学率先展开研究1。在日本,同期也展开了研究,并成功的将 计算机视觉系统用于印刷电路板的质量检测。20 世纪 80 年代机器视觉系统进入发 展正轨,20 世纪 90 年代发展趋于成熟,20 世纪 90 年代后高速发展,目前正广泛应 用于工业、农业、科学研究、军事等各个领域。 国内的机器
6、视觉起步比较晚,真正开始是在 20 世纪 80 年代。最近几十年,伴 随着全球经济一体化进程的加速, “中国制造”已经在世界范围内发挥着越来越重要 的作用。面对着用户们对产品更高的要求和期待,中国制造业在不遗余力的完善自 己的技术和设备。在这种大背景下,机器视觉技术在中国进入了一个快速发展的时 期。更多的公司在寻求利用机器视觉技术来提高生产效率,改善产品质量并降低生 产成本。但是,由于基础薄弱,中国的机器视觉技术水平与发达国家还有不小差距。 1 应该说,机器视觉作为一种应用系统,其功能特点是随着工业自动化的发展而 逐渐完善和发展的。其技术与应用也随着自动化行业的发展而日益成熟。据悉, 2007
7、 年全球机器视觉硬件市场预计总价值超过 15 亿美元,而 2012 年这一数字估计 将达到 21 亿。按照每年 8.8%的增长速度,目前全球整个视觉市场总量大概在 60 70 亿美元。而在中国,这个数字目前看来似乎有些庞大,但是随着加工制造业的发 展,中国对于机器视觉的需求将成上升趋势。 1.3 本文主要研究内容 本文主要研究机器视觉检测系统中各硬件的作用和选型、图像的处理算法及软 件程序代码分析等方面关键技术,以 halcon 软件为实验平台,利用机器视觉检测技 术,实现锯片尺寸缺陷的提取和检测。论文具体研究工作可以概括为以下几个部分: 1概述机器视觉检测技术的发展和前景,以及在实际生产应用
8、中的特点和优势。 2研究机器视觉检测系统中各关键部分硬件设备的作用和设备型号的选用,包 括相机、镜头、图像采集卡以及照明模块。通过各部分硬件设备的合理搭配,保证 了系统能采集到优质目标初始图像,从而简化后续图像处理过程,提高检测效率和 质量。 3实现锯片缺陷的检测。以锯片锯齿两侧的坡口角度缺陷的检测做为机器视觉 锯片缺陷检测的一个应用,借助比较成熟的图象处理技术和算法,包括亚像素精度 阀值分割、几何基元的分割、轮廓特征提取、线段拟合,以 Halcon 软件为实验平台, 编写程序代码,对采集的初始图象进行处理,提取出锯片锯齿两侧的坡口特征,实 现坡口角度的测量。 2 第 2 章 锯片缺陷检测系统
9、的硬件设计 2.1 引言 机器视觉检测系统要求在生产线正常运行的情况下能实时地、无遗漏地检测出 锯片上主要的缺陷类型,在参照产品质量等级评定标准的基础上通过统计分析,评 价出产品的质量状况,并将产品质量等级提供给质量控制部门,作为其决策的依据。 形状和尺寸检测用于检测产品的几何参数来保障其在允许的公差范围。这种检 测可用于生产过程中;也可以用于产品使用一段时间之后,通过检测来确认产品经 磨损后是否仍然满足要求。 2.2 检测原理 机器视觉检测系统构成如图 2-1 所示,系统主要分为两大部分即图像采集部分 和图像处理部分。图像采集系统一般由光源组成的照明系统、镜头、CCD 摄像机等 组成,而图像
10、处理系统则通过编写软件算法实现。在一定的光照(包括可见光,红外 线等各类光源)条件下,成像设备将物体成像并放大,然后由图像采集系统将数字图 像信号送入计算机内,形成二维灰度矩阵(即原始图像),图像处理单元首先对采集 到的原始图像进行预处理以改善图像的质量,然后通过边缘检测进行边缘定位,再 进行缺陷的特征提取,最后构建分类器进行特征的识别完成对图像的分析,达到所 要求的测试任务。 照明系统 被测对象 图像处理系统 计算机 图像 成像设备 结果存储 图图 2-1 机器视觉的系统构成机器视觉的系统构成 3 整个系统由两部分组成:硬件系统和软件系统。其中硬件系统的主要任务是要 实时采集锯片图像,并将图
11、像信息转变为计算机所能识别的数字信号。软件系统的 主要任务是对采集到的图像进行相应的处理、缺陷识别和数据存储。其核心部分是 图像处理系统。 为搭建出用于本课题研究的锯片缺陷检测系统,首先必须根据系统分辨率和检测 精度的要求合理地选择检测系统的图像成像、图像采集及图像处理等硬件单元。 2.3 采集方案设计 2.3.1 选择光源 (1)光源的分类 光源主要包括自然光源和人工光源2。自然光源是指太阳、月亮等自然界存在 的发光体,这些光源对地面辐射不稳定,难以控制。人工光源是人为将其他形式的 能量(热能、电能、化学能)转换成光能,从而提供光通量的器件设备。按照发光 原理的不同,人工光源一般可分为热致发
12、光光源、气体放电光源、固体照明光源和 激光光源等不同类型。 (2)机器视觉检测常用光源 机器视觉工业检测中常用的光源主要有白炽灯、荧光灯、金卤灯、LED 光源以 及其他特殊光源(如激光、紫外光光源)等,综合机器视觉工业检测中典型光源各自 特点,可将其归纳如表 2-1 所示。 表表 2-1 人工光源的分类人工光源的分类 典型光源特点 钨光源采用交流电源存在工频问题:照度不均匀;产热多 荧光灯需配合高频电路,产生很大均匀照度场,热量不多:光谱分布存在极限 卤钨灯光强可达稳定;光强的角度分布可调,但光强会因为散射和反射损失; 价格昂贵 放电灯较高的发光强度,发光度在时间上恒定;光谱可能连续或离散,取
13、决于 照明气体;可用于频闪观测照明;价格昂贵 LED 灯及时起作用;具有单色特点;价格合理,体积小,重量轻,寿命长,热 量少,没有噪声和振动;可作供给光源 激光较高的光强,单色性好,想干性好、准直度高 4 (3)选择光源 实际上,在机器视觉工业检测中选择照明光源环节,必须综合考虑不同应用场 合各自的特点以及工作条件影响。只有这样才能选择出合适的照明光源,而这个过 程往往需要大量经验和实验数据分析结果作为选择依据。 通过总结大量文献中锯片缺陷检测光源选择的经验,并结合课题中锯片的表面 缺陷特点以及 LED 光源特点的综合考虑,本文确定选用 LED 光源作为照明光源, 光源的选择直接影响到采集到的
14、图像质量以及缺陷是否能在图像中明显表露出来。 系统选用白色高亮 LED 光源作为照明光源,这是因为, 响应时间短,发光效率高,光强稳定分布均匀; 形状可以根据需要进行改变; 光源颜色丰富,有红、蓝、绿、白。不同的颜色对应不同的波长,所以 LED 光源与相机匹配的峰值响应范围广; 寿命长,可靠耐用。 2.3.2 选择照明方式 除照明光源外,照明系统考虑的另一个重要因素就是照明方式。不同的照明方 式针对特定的检测场合往往有不同的成像效果,也就是说对于不同的工业检测场合, 不同的照明方式对于检测效果的影响是不同的,应该选择恰当的照明方式用于检测。 因此,首先需要明白照明方式的种类以及不同种类照明方法
15、的使用范围,然后结合 课题检测对象的需要选择可能的照明方式配合光源确定出合适的照明方法。 根据相机、光源、被测对象之间的位置关系不同,照明方式主要分为背景光照 明、前景光照明、同轴光照明三种不同方式。 (1)背景光照明 背景光照明方式是指将被测物置于相机和光源之间,如图 2-2 所示。 5 图图 2-2 背景光照明示意图背景光照明示意图 这种照明方式的优点在于它可将被测对象的边缘轮廓清晰地勾勒出来。因此, 这种照明方式常常被用于检测工件的整体轮廓和加工尺寸以及模板匹配,Blob 分析 等方面的应用。利用背景光照明检测的图像中,被测对象所遮挡的部分呈现为暗色, 而未被遮挡的部分呈现为亮色,容易形
16、成“明暗分明”的图像,这对利用机器视觉 系统检测分析十分有利。 (2)前景光照明 前景光照明方式是指将灯源置于被测物与相机之前。根据光源与被测物待测表 面夹角大小的不同可以将其分为“高角度照明”和“低角度照明”两种方式。根据 经验,这个夹角的分界线一般为 45,小于 45为低角度照明,大于 45为高角 度照明。根据光源、摄像机及待检测物三者的相对位置,可以将其分为明域照明和 暗域照明。 高角度和低角度照明示意图如图 2-3 所示。低角度照明方式主要用于检测被测 对象表面凹凸部分,如:轮廓、边界、表面刻字、划伤等;高角度照明方式常用于检测 工件上丝印、商标、条码、字符等。高、低角度照明实例如图
17、2-4 所示。 高角度照明 低角度照明 图图 2-3 高、低角度照明示意图高、低角度照明示意图 高角度照明 低角度照明 图图 2-4 高、低角度照明实例高、低角度照明实例 6 明域照明方式是指相机放置在光源反射光路上的照明方式;暗域照明方式是指 相机放置在与光源入射光几乎平行方向上的照明方式。明、暗域照明方式的示意图 如图 2-5 所示 明域照明 暗域照明 图图 2-5 明、暗域照明方式示意图口明、暗域照明方式示意图口 明域照明主要用于散射和吸收光线缺陷类型的检测,在大多数明域照明图像中, 背景亮,缺陷暗。暗域照明主要用于光滑工件表面上含有散射光的缺陷类型检测3。 在大多数暗域照明采集的图像中
18、,背景暗,仅仅缺陷可见。暗域照明常被用于检测 表面污垢和表面突起的特征。 经过前人的实验研究总结得出,一般情况下,翘边、结合不良、掉角、麻坑等 为明域照明能够检测出的缺陷;裂纹、折印、孔洞、砂眼、划痕、刀纹等为暗域照 明能够检测出的缺陷。明、暗域照明实例如图 2-6 所示。 明域照明 暗域照明 图图 2-6 明暗域照明实例明暗域照明实例 (3)同轴光照明 同轴光照明方式是指光源置于被测物与相机之间的照明方式,照明示意图如图 2-7 所示。同轴光照明主要用来检测表面光滑的平面物体,能够清楚的显现出表面特 征或是减少阴影。同轴光照明实例如图 2-8 所示, 7 图图 2-7 同轴光照明示意图同轴光
19、照明示意图 光盘反光表面上的细微划痕 透明表面上的凹痕 图图 2-8 同轴光照明实例同轴光照明实例 通过以上分析可知,针对锯片缺陷的检测,在 LED 灯作为照明光源条件下,从 锯片轮廓中可以得到基本信息,锯片厚度很薄,可以采用漫反射背光照明方式对锯 片进行照明,这种照明方式,是将被测物置于相机与光源之间(如图 2-9 所示)。采用 这种照明方法可以获得比较清晰精确的边缘。 图图 2-9 背光方式背光方式 图 2-10 显示的就是通过这种照明方式采集到的锯片图像。 相机 被测物 光源 8 图图 2-10 背光照明方式采集到的锯片图像背光照明方式采集到的锯片图像 2.3.3 选择照明环境 现在工业
20、上一般用的比较多的有两种不同的照明方式:明室照明和暗室照明。 (1)明室照明 明室照明也有两种情况:平行光源照明和漫射光源照明4。平行光源照明的原 理是当平行光照射到没有缺陷的光滑表面上时,只产生少部分的漫反射光进入相机, 在像敏面上成像。而当平行光照射在有缺陷的地方,将产生大量的反射光在相机的 像敏面上成像。漫射光源照明的原理是利用半透明磨砂玻璃灯罩、乳白罩或特制的 格栅,使光线向多个方向的漫射。这样产生的光线柔和,可以有效的消除阴影,减 少镜面反射的影响,得到一个均匀照明的区域。同时,这样还可以扩大照明光线的 覆盖范围。这两种照明方式相比,采用平行光源照明所得的图像的灰度级差别较大、 图像
21、清晰,明暗对比度也比较高,这是它的优点。但是,由于平行光良好的方向性, 它的辐射亮度在各个方向上并不对称,因此,缺陷是否清晰与它们自身的方向有很 大的关系。通常情况下,当它们的方向与平行光方向互相垂直时,缺陷最为清晰。 而当它们的方向与平行光互相平行时,就几乎看不到这种缺陷。这是采用平行光源 照明的缺点。 (2)暗室照明 暗室照明理论最初来自于摄影胶片的冲印室。所谓暗室,就是在特殊的光线条 件下的工作室。暗室一般设计成一个半封闭的空间,这样可以有效的阻挡杂散光和 外来光线的干扰。针对不同的被拍摄物体,特别是透明半透明的玻璃状物体,在暗 室的不同位置放置合适的光源或者开个小孔,能够制造出合适的照
22、明环境,排除外 界杂散光源的干扰,获得高质量的图片。暗室照明比较适合用于透明物体的缺陷检 9 测,如折印、刮痕等等。 显然,经过上面的分析可知,锯片缺陷的检测照明宜采用暗室照明环境。 2.3.4 选择相机 机器视觉系统获取图像的主要部件是摄像机。摄像机的作用是将通过镜头聚焦 光线,生成图像。下面我们对摄像机进行详细的分析和选择。 (1)相机的分类 相机作为机器视觉检测中图像获取关键设备,它作用的重要性不一言而喻。而 市面上相机的品种繁多,只有根据需要选择合适的相机才能更好的完成机器视觉检 测。 摄像机按照拍摄出的照片的颜色可以分为彩色摄像机和黑白摄像机。同等价位 的情况下,黑白摄像机具有分辨率
23、较高、信噪比较高,对原物体的亮度信息的反映 更好的优点。而且一般来说,选用黑白摄像机就足以胜任大部分的应用场合。按图 像传感器的不同又可分为 CCD 摄像机和 CMOS 摄像机。两者的图像传感器均采用 相同的光敏材料,光电转换的原理相同。不同的是从芯片中读出数据的方式,即读 出结构不同。CCD 技术已发展的较为成熟,采用二氧化硅隔离层或者 PN 结来隔离 噪声。相对 CMOS 来说,在成像质量上有一定优势。 综合工业应用图像传感器研究的发展趋势以及 CCD 图像传感器的自身优势,课 题选择应用基于 CCD 图像传感器的面阵相机进行机器视觉锯片缺陷检测技术的研究。 (2)CCD 相机的选用 CC
24、D(电荷耦合器件)是由具有光电效应的半导体器件组成的一个面阵单元5。通 过 CCD 图像传感器采集图像,把目标的三维图像采集为二维图像,通过光信号转换 成电信号,即所谓的模拟信号,再由图像采集卡把电信号转化成数字信号,供计算 机处理。 CCD 根据图像颜色来分有单色 CCD 和彩色 CCD。单色 CCD 输出图像是单色 的,彩色 CCD 输出图像是彩色的。 CCD 根据传感器格式来分,可以分为线阵和面阵两种。线阵 CCD 每次只能得 到一条线上的光学信息,其分辨率高。面阵 CCD 由排成方阵的感光像元组成,可直 接得到二维图像。一般应用于成像速度要求不高,一次成像的场合。面阵 CCD 可同 时
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