全自动影像测量仪零件尺寸测量方法研究

摘要

本文针对传统影像测量仪对薄板类零件在超视野情况下的检测周期长、效率低等问题提出了一种全自动影像测量仪零件尺寸测量方法。本文主要研究内容如下: 针对超视场零件尺寸测量，对传统影像测量仪结构进行改进，采用双相机用于解决传统影像测量仪在待测零件几何尺寸较大、批量检测等超视场情况下测量周期长、效率低的问题。其中，“大视野”相机用于零件识别，“小视野”相机用于零件的测量。 在零件识别过程中，待测零件相对于零件模板具有任意位姿，采用经典的匹配方法如灰度匹配或基于轮廓等特征的匹配需要创建多角度模板，导致计算量较大，匹配时间较长。针对匹配耗时问题，本文对匹配方法进行改进，由于大视野成像时采用背照光的照明方法，图像中各零件边缘具有较好的对比度，零件形状特征明显。因此本文选择形状不变矩特征，用于零件识别。针对位姿变化情况，本文根据图像的一二阶中心距分别计算目标零件与模板的重心差及主轴角度差，从而得出目标零件相对于零件模板的位姿变化量。本文通过重复性实验验证了所述方法的有效性。实验结果表明，以二值轮廓图像Hu矩作为特征向量在零件识别过程中对待测零件的旋转、平移具有良好的适应性，具有较高的准确率且检测所耗时间较短，单幅图像检测时间在0.05s以内。 在零件尺寸测量中，受加工精度影响，零件边缘通常存在毛刺、凸块及噪声等干扰特征，影响测量精度。为获得对待测零件的高精度测量，对零件测量方法进行了相关研究。在对零件进行边缘检测时，通过对比各亚像素边缘检测方法的效果，选择了径向基函数插值的方法提取待测零件的亚像素边缘实现对零件几何特征的高精度检测。在特征拟合方面，本文对传统最小二乘拟合算法进行改进，去除离群值的干扰以提高零件特征的拟合精度，并通过实验验证两种算法在含有离群值干扰时直线、圆特征拟合时的精度。实验结果表明，传统最小二乘拟合待测圆的半径偏差约为0.008mm，圆心误差约为0.006mm;采用改进的最小二乘拟合待测圆的半径偏差约为0.34μm，圆心坐标偏差约为0.11μm。在直线特征检测中。传统最小二乘拟合受离群值影响拟合标准差为26187，去除离群值后，拟合偏差的标准差为0.1147，具有更高的拟合精度。 在此研究基础上对传统的影像测量仪结构进行了改进，搭建了一套全自动影像测量仪的原理样机，设计了一套针对超视场、大批量零件多尺寸手动及自动测量系统。最后通过实验进行方法验证。实验结果表明该测量系统针对超视场零件的尺寸测量精度在0.005mm以内，且与传统影像测量仪相比，全自动影像测量仪对零件特征进行自动定位，具有更高的测量效率，对超视场情况下的零件高精度测量提供了很好的解决方法。