導(dǎo)讀

作者：楊云濤1 關(guān)貞珍2 ( 1． 河北工業(yè)職業(yè)技術(shù)大學(xué); 2． 陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū))

來(lái)源：《計(jì)量與測(cè)試技術(shù)》2022年1月

摘要：針對(duì)螺紋幾何參數(shù)測(cè)量過(guò)程中，傳統(tǒng)人工測(cè)量效率低、儀器昂貴、耗時(shí)費(fèi)力、偶伴有人為誤差等不足。本研究采用非接觸測(cè)量的方法， 利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像處理技術(shù)，通過(guò)系統(tǒng)標(biāo)定、圖像采集、圖像預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、幾何參數(shù)計(jì)算等步驟，實(shí)現(xiàn)了對(duì)螺紋幾何參數(shù)的自動(dòng)測(cè)量。通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)證明，該系統(tǒng)具有快捷高效、數(shù)據(jù)可靠、易于操作、替代傳統(tǒng)人工操作的優(yōu)點(diǎn)，有效提高了批量工件檢測(cè)的自動(dòng)化水平，具有重要 的研究意義和實(shí)用價(jià)值。

0 引言

螺紋件是機(jī)械制造業(yè)中重要的緊固、連接和傳 動(dòng)組件之一，是一種互換性和標(biāo)準(zhǔn)化程度要求很高 的機(jī)械零件，在生產(chǎn)制造過(guò)程中，合格檢驗(yàn)是一項(xiàng)至 關(guān)重要的工作。然而，傳統(tǒng)的螺紋參數(shù)測(cè)量主要 以人工測(cè)量為主，耗時(shí)費(fèi)力，且偶伴有人為誤差，不 能滿足工業(yè)化生產(chǎn)快速發(fā)展的迫切要求。機(jī)器視覺(jué) 技術(shù)是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展起來(lái)的新型學(xué)科，快速高效、精準(zhǔn)科學(xué)、應(yīng)用廣泛，本研究將計(jì)算機(jī)圖 像處理技術(shù)應(yīng)用于螺紋參數(shù)的測(cè)量，從技術(shù)方法和 測(cè)量原理上，徹底改變傳統(tǒng)螺紋參數(shù)的測(cè)量模式，最終 實(shí)現(xiàn)高效便捷、準(zhǔn)確可靠、非接觸自動(dòng)化測(cè)量的目的。

1 測(cè)量系統(tǒng)工作原理

測(cè)量系統(tǒng)的基本工作原理是利用相機(jī)對(duì)螺紋工 件進(jìn)行拍照，將獲得的螺紋圖像輸入到計(jì)算機(jī)中進(jìn) 行灰度化、圖像增強(qiáng)、邊緣檢測(cè)等圖像處理，得出被測(cè)工件的中徑、螺距、牙型角三種參數(shù)。系統(tǒng)硬 件組成如圖 1 所示。相機(jī)采用 SONY 品牌的 DSC －TX100 型號(hào)，采集的圖像參數(shù)尺寸: ( 3648 × 2736) mm; 寬度: 3648 像 素; 高 度: 2736 像 素; 水 平 分 辨 率: 72dpi; 垂直分辨率: 72dpi。

軟件系統(tǒng)以 Matlab 為開(kāi)發(fā)平臺(tái)，將采集的彩色 圖像灰度化、二維化處理，提取螺紋邊沿圖像的幾何 特征點(diǎn)，計(jì)算幾何特征參數(shù)。

2 系統(tǒng)測(cè)量的步驟方法

測(cè)量按照測(cè)量系統(tǒng)標(biāo)定、采集螺紋照片圖 像、軟件對(duì)圖像預(yù)處理、螺紋邊緣檢測(cè)、提出邊緣圖 像特征點(diǎn)、計(jì)算螺紋幾何參數(shù)的步驟進(jìn)行。

2. 1 系統(tǒng)標(biāo)定

系統(tǒng)采集的螺紋圖像以像素圖的形式存儲(chǔ)于計(jì) 算機(jī)中，像素圖是以像素點(diǎn)為單位，由大量像素點(diǎn)有 序組合而成的圖像，若根據(jù)像素點(diǎn)計(jì)算出螺紋的參 數(shù)尺寸，需要有一個(gè)類似刻度尺的參照標(biāo)準(zhǔn)，所以， 在采集螺紋圖像時(shí)，需要同時(shí)采集一個(gè)預(yù)先知道具 體尺寸的標(biāo)準(zhǔn)量塊，根據(jù)量塊長(zhǎng)度的像素點(diǎn)數(shù)量，計(jì) 算出單位像素點(diǎn)代表的實(shí)際尺寸，進(jìn)而得到螺紋圖 像像素和實(shí)際尺寸之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。因此，在系統(tǒng) 采集圖像前，需要對(duì)量塊及螺紋進(jìn)行尺寸標(biāo)定。本 系統(tǒng)中的標(biāo)準(zhǔn)量塊標(biāo)稱長(zhǎng)度為 40mm。同時(shí)，為了 增強(qiáng)螺紋工件與背景的對(duì)比度，采用純白色擋板作 為圖像采集的背景，如圖 2 所示。

2. 2 圖像采集與存儲(chǔ)

在用相機(jī)采集螺紋工件和量塊的圖像時(shí)，應(yīng)注 意光源的選取，在大量實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，自然光條件下， 螺紋件表面容易形成鏡面反射，出現(xiàn)若干條明亮的 光線，對(duì)圖像的后續(xù)處理產(chǎn)生較大的干擾，有條件 的實(shí)驗(yàn)室，可采用平行光照明，會(huì)取得較好的實(shí)驗(yàn)圖 像。本研究選擇在遮光的室內(nèi)對(duì)螺紋件進(jìn)行拍照， 調(diào)整固定光源和相機(jī)拍攝的角度，從而獲得較為理想 的螺紋圖像，并將圖像存儲(chǔ)于計(jì)算機(jī)中，如圖3 所示。

2. 3 圖像預(yù)處理

圖像獲取后，需要根據(jù)采集的圖像進(jìn)行參數(shù)檢 測(cè)前的處理，包括圖像灰度化處理、濾波、邊緣檢測(cè)、 線性擬合等。

( 1) 灰度化處理

相機(jī)采集的圖像是彩色的，即三維圖像，每個(gè)像 素的顏色有 Ｒ、G、B 三個(gè)分量決定，而每個(gè)分量有 255 個(gè)值可取，這樣一個(gè)像素點(diǎn)可以有 1600 多萬(wàn) ( 255* 255* 255) 的顏色變化范圍。在 matlab 軟件 中，處理這么龐大的數(shù)據(jù)非常不便。而灰度圖像是 Ｒ、G、B 三個(gè)分量相同的一種特殊的圖像，其一個(gè)像 素點(diǎn)的變化范圍為 255 種，如果將采集的彩色圖像 轉(zhuǎn)變成灰度圖像，可以大大降低后續(xù)圖像處理的計(jì) 算量，而灰度圖像的描述同樣能夠反映整幅彩色圖 像的整體和局部特征，以及色度和亮度等級(jí)的分布。所以，需要先將采集的彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰色圖像，亦 稱為圖像的灰度化處理。

( 2) 圖像濾波

采集圖像時(shí)，由于受環(huán)境等因素的影響，會(huì)在圖 像中出現(xiàn)許多噪聲，影響后續(xù)圖像處理及參數(shù)的讀 取。因此，在圖像預(yù)處理過(guò)程中，應(yīng)對(duì)采集的圖像進(jìn)行濾波處理。目前，圖像濾波技術(shù)有多種，形態(tài)濾波技術(shù)以幾何學(xué)為基礎(chǔ)對(duì)圖像進(jìn)行分析，將結(jié)構(gòu) 元素輸入圖像，從而創(chuàng)造與輸入圖像同等大小的輸 出圖像，具有較好的優(yōu)越性。因此，研究采用形態(tài)濾 波方法進(jìn)行圖像濾波處理。

膨脹和腐蝕是形態(tài)濾波最重要的運(yùn)算。膨脹是 對(duì)像素增加; 腐蝕是對(duì)圖像中的目標(biāo)去除。增加或 去除取決于結(jié)構(gòu)元素的大小和形狀。

結(jié)構(gòu)元素是膨脹和腐蝕的基本組成部分，用于 測(cè)試輸入圖像。研究采用 Strel 函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)圓形 的結(jié)構(gòu)元素對(duì)象。

其作用是創(chuàng)建一個(gè)非平面的結(jié)構(gòu)元素( 實(shí)際是 一個(gè)橢圓) 。在 x － y 平面內(nèi)半徑是 Ｒ，高度是 H( Ｒ 為一個(gè)非負(fù)整數(shù)，H 必須為一個(gè)實(shí)數(shù)，N 為非負(fù)偶 數(shù)，默認(rèn)值為 8) 。

( 3) 像素尺寸計(jì)算

為了能夠方便計(jì)算出采集螺紋圖像的尺寸，首 先根據(jù)量塊的實(shí)際尺寸及像素值計(jì)算出單個(gè)像素值 的尺寸，如圖 4 所示，在量塊標(biāo)稱長(zhǎng)度方向上選取 A、B 兩點(diǎn)。其中 A、B 兩點(diǎn)的橫坐標(biāo)相等，即:

此時(shí) A、B 兩點(diǎn)對(duì)應(yīng)的縱坐標(biāo)分別為: Ya = 404， Yb = 739。因此，40mm 量塊長(zhǎng)度對(duì)應(yīng)的像素值為:

由此，可得采集圖像預(yù)處理后，每一像素值對(duì)應(yīng) 的實(shí)際長(zhǎng)度為 0. 1194mm。

2. 4 邊緣檢測(cè)

基本思想是先檢測(cè)圖像中的邊緣點(diǎn)，再按照某種策略 將 邊 緣 點(diǎn) 連 接 成 輪 廓，從而構(gòu)成分割區(qū) 域。邊緣檢測(cè)包含兩個(gè)內(nèi)容: 一是用邊緣算子 提取邊緣點(diǎn)集; 二是在邊緣點(diǎn)集中去除某些邊緣點(diǎn)， 填充一些邊緣點(diǎn)，再將得到的邊緣點(diǎn)集連接成線。常用的檢測(cè)算子有微分算子、Log 算子和 Canny 算 子。本研究采用的是 Canny 算子，Canny 算子的梯 度是用高斯濾波器的導(dǎo)數(shù)計(jì)算，邊緣檢測(cè)的方法是 尋找圖像梯度的局部極大值。Canny 方法是使用兩 個(gè)閾值分別檢測(cè)強(qiáng)邊緣和弱邊緣，而且僅當(dāng)強(qiáng)邊緣 與弱邊緣相連時(shí)，弱邊緣才會(huì)包含在輸出中，此方法 不易受到噪聲的干擾，能夠檢測(cè)到弱邊緣。

2. 5 幾何參數(shù)計(jì)算

螺紋的幾何參數(shù)計(jì)算，需要在圖像上尋找特征 點(diǎn)或輪廓。

( 1) 螺紋中徑測(cè)量

設(shè)用最小二乘法 擬 合 得 到 的 螺 紋 軸 心 線 為 OO'，在螺紋左側(cè)輪廓線上做 OO'的平行線 L，如圖 5 所示。

設(shè) L 與螺紋左輪廓的交點(diǎn)分別為 A、B…F 點(diǎn)。此時(shí)螺紋左輪廓有一系列離散的點(diǎn)列組成。由螺紋 中徑定義知: 當(dāng) lAB = lCD = … = lEF時(shí)，直線 L 為螺紋 的一條中徑線。同理，可得螺紋的另一條中徑線 L'，直 線 L 與 L'之間的距離為螺紋的中徑 d2的大小，即:

(2) 螺紋中徑測(cè)量

設(shè)螺紋螺距為 P，由螺距定義知，當(dāng) lAB = lBC = … = lEF時(shí)，螺距 P = lAB + lBC = … = lDE + lEF，在實(shí)際 測(cè)量中，各交點(diǎn)間的線段長(zhǎng)度不能完全取得相等，只 能在 li相差最小時(shí)，測(cè)得 P 為被測(cè)螺紋的螺距測(cè)量值。

( 3) 螺紋牙型角測(cè)量

測(cè)量螺紋的牙型角時(shí)，需要得出經(jīng)過(guò)螺紋牙型 輪廓的兩條直線的斜率，再根據(jù)反三角函數(shù)關(guān)系求出螺紋的牙型角。如圖 6 所示，由于采集的圖像經(jīng) 過(guò)前期的處理后，螺紋牙邊緣圖像由一些離散的像 素點(diǎn)組成，因此，需要對(duì)離散點(diǎn)進(jìn)行直線擬合后再進(jìn) 行計(jì)算，研究采用最小二乘法進(jìn)行直線擬合，取表達(dá) 式 y( x) = kx + b 作為它的擬合直線，可以求得 1 個(gè) 牙型 2 個(gè)邊緣的斜率分別為 k1 和 k2，最后利用反正 切函數(shù)求出螺紋牙型角 α。

3 測(cè)量實(shí)驗(yàn)

根據(jù)上述方法步驟，在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，測(cè)量 螺紋工件的中徑、螺距、牙型角、牙型半角。為了提 高測(cè)量精度，每個(gè)螺紋幾何參數(shù)均測(cè)量 5 次，然后取 其平均值作為測(cè)量結(jié)果，如表 1 所示。

根據(jù)量塊的像素值與其標(biāo)稱長(zhǎng)度的比例關(guān)系， 計(jì)算得出螺紋中徑的平均值為 23. 1636mm，螺紋螺 距的平均值為 3. 89mm。牙型角值為 61°48'，牙型 半角值為 30°54'。

4 測(cè)量誤差分析

為了驗(yàn)證本研究算法的精度，運(yùn)用小型工具顯 微鏡人工測(cè)量的方法，對(duì)同一螺紋工件進(jìn)行幾何參 數(shù)測(cè)量，并將人工測(cè)量結(jié)果與表 1 圖像處理方法測(cè) 得的參數(shù)進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如表 2 所示。

由表 2 可知，雖然系統(tǒng)測(cè)量與人工測(cè)量結(jié)果存 在一定的誤差，但整體來(lái)看，誤差很小，基本能夠滿 足實(shí)際測(cè)量的需要。同時(shí)，基于圖像處理技術(shù)的螺 紋幾何參數(shù)測(cè)量方法大大提高了測(cè)量效率，驗(yàn)證了 系統(tǒng)測(cè)量的可靠性和優(yōu)越性。

5 結(jié)論

本研究采用非接觸測(cè)量的方法，利用計(jì)算機(jī)視 覺(jué)的圖像處理技術(shù)，通過(guò)系統(tǒng)標(biāo)定、圖像采集、圖像 預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、幾何參數(shù)計(jì)算等步驟，實(shí)現(xiàn)了對(duì) 螺紋幾何參數(shù)的自動(dòng)測(cè)量，并通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)證明，該 系統(tǒng)能夠快捷高效地完成螺紋工件幾何參數(shù)的測(cè) 量，數(shù)據(jù)可靠、易于操作，有效提高了批量工件檢測(cè) 的自動(dòng)化水平，具有重要的研究前景和實(shí)用價(jià)值。

審核編輯：湯梓紅