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序言連接板在常規(guī)機械設備中應用廣泛，常用于設備中不同構(gòu)件之間的連接。目前大部分的連接板尺寸檢測仍以人工檢測為主，通常是質(zhì)檢人員通過眼睛觀測，找出明顯不符合尺寸要求的零件，并輔以抽檢的方式。但這種方式不但效率低，而且容易出現(xiàn)漏檢、誤檢的現(xiàn)象。

隨著機器視覺的發(fā)展，其在工業(yè)生產(chǎn)中的應用越來越廣泛，對工業(yè)生產(chǎn)的加工與檢測都產(chǎn)生了巨大的影響。機器視覺可弱化人工檢測的主觀判斷，通過高分辨的視覺成像，對圖像特征進行分析提取，可有效提高檢測的精度及效率。

本文結(jié)合實際生產(chǎn)需要，針對120Y型連接板（見圖1）設計了一種基于機器視覺的尺寸檢測系統(tǒng)。圖1120Y型連接板2

檢測系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)設計系統(tǒng)總體框架如圖2所示，包含上位機、工業(yè)相機、光源、標定圓、位置檢測傳感器、分揀裝置、輸送帶、不合格品區(qū)和合格品區(qū)等，其中上位機以樹莓派為控制核心，包含26個IO引腳及豐富的通信接口（如IIC、SPI、UART等），可讀取并發(fā)出控制信號，在控制系統(tǒng)復雜程度不高時，可身兼上位機與下位機的所有功能，取代下位機。圖2系統(tǒng)總體框架系統(tǒng)工作流程如圖3所示，在工作時，被測零件由輸送帶傳輸，當其被運送至位置檢測傳感器處時，位置檢測傳感器立即向上位機發(fā)送被測零件到位信號；上位機控制工業(yè)相機、光源，拍照并獲取圖像信息；在對圖像信息進行視覺識別并分析后，若被測零件滿足圖樣要求，零件被傳輸?shù)胶细衿穮^(qū)，否則，上位機便控制分揀裝置將其傳輸至不合格品區(qū)。圖3系統(tǒng)工作流3

系統(tǒng)軟件設計根據(jù)連接板尺寸檢測系統(tǒng)需要，軟件部分由信號輸入模塊、圖像采集模塊、機器視覺處理模塊和執(zhí)行模塊組成，軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4所示。其中信號輸入模塊用于采集位置檢測傳感器發(fā)出的被測零件到位信號；圖像采集模塊用于通過工業(yè)相機獲取被測零件及標定圓的圖像信息；機器視覺處理模塊為本系統(tǒng)的核心組成部分，用于對輸入圖像的前期處理、分割及識別，由濾波模塊、二值化模塊、邊緣檢測模塊、輪廓檢測模塊、分割處理模塊、圖像標定模塊、零件識別模塊和分析模塊組成；執(zhí)行模塊根據(jù)機器視覺處理模塊的分析結(jié)果，將被測零件分揀到不合格品區(qū)或合格品區(qū)。圖4軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)4

機器視覺處理模塊關鍵技術分析4.1工業(yè)相機分辨率的選擇由圖1中120Y型連接板尺寸可知，尺寸精度要求為±0.3mm，故機器視覺檢測精度應至少比其高一個層級，取±0.1mm。對于機器視覺來說，至少需要兩個像素來代表檢測目標中的最小特征。因此工業(yè)相機應具備的最小像素分辨率為式中，Rmin是工業(yè)相機的最小分辨率（px）；Lmax是檢測目標的最大尺寸（mm），綜合考慮連接板零件尺寸及標定圓，取值為175mm；Lmin是檢測目標的最小特征長度（mm），取值0.1mm；pmin是最小特征的像素數(shù)（px），取值為2px。根據(jù)式（1）計算結(jié)果，選用?？倒I(yè)相機MV-CE200-10GM/GC，分辨率為5472px×3648px，滿足系統(tǒng)需求。4.2圖像濾波處理原圖與不同濾波效果對比如圖5所示。盡量保留圖像細節(jié)特征，并對目標圖像進行噪聲抑制，是圖像進行視覺識別時不可缺少的操作，其處理效果的好壞將直接影響到后續(xù)圖像處理和分析的有效性和可靠性。在本系統(tǒng)設計時，應用OpenCV對圖像分別進行中值濾波、高斯濾波和均值濾波處理（濾波內(nèi)核大小均為3），由圖5可知，對圖像進行高斯濾波與均值濾波后，噪點去除效果不理想，而中值濾波則達到了較好的效果，故本系統(tǒng)選用中值濾波作為圖像濾波處理方式。a）原圖

b）中值濾波

c）高斯濾波

d）均值濾波圖5原圖與不同濾波效果對比4.3圖像預處理、分割及標定（1）圖像預處理如圖6所示，在對圖像進行二值化處理、邊緣檢測后，即可應用外部輪廓檢測的方式獲取輪廓區(qū)域，外部輪廓檢測后可應用函數(shù)cv::drawContours將檢測到的輪廓繪制展示。a）二值化處理b）邊緣檢測c）外部輪廓檢測圖6圖像預處理（2）圖像分割為標定圓區(qū)域及零件區(qū)域由圖1、圖5可知，零件外輪廓為矩形，標定圓外輪廓為圓，因此對兩者按不同的輪廓特征進行區(qū)分。對檢測到的外部輪廓通過函數(shù)cv::minAreaRect計算出每個輪廓的最小邊界矩形，并計算邊界特征式中，height是輪廓的最小邊界矩形的高度（px）；width是輪廓的最小邊界矩形的寬度（px）。式中，area是輪廓面積（px2），perimeter是輪廓周長（px）。根據(jù)式（2）、式（3）的計算結(jié)果，當Δ1、Δ2滿足設定值時，即可確定所計算輪廓為圓形，即標定圓區(qū)域，否則為零件區(qū)域，從而完成圖像的分割。（3）圖像尺寸標定計算圖像中兩個標定圓的中心距Lc，并以此建立像素與尺寸測量之間的對應關系。式中，x1、x2、y1、y2分別為兩個標定圓在圖像中的橫、縱坐標值。則，每毫米的像素值Tm為式中，Lm是標定圓的實際中心距（mm）。4.4零件尺寸檢測根據(jù)分割出的零件區(qū)域，通過計算其最小邊界矩形，可計算出零件最大寬、高尺寸式中，mw

、mh分別為零件寬、高的檢測值（mm），可通過與圖1中尺寸進行對比，來判斷是否滿足要求；pw

、ph分別為零件寬、高的檢測像素值（px）。對于零件內(nèi)部3個孔的尺寸檢測，可分別應用式（2）、式（3）對是否為圓孔進行判斷，并得到半徑的像素值，再根據(jù)輪廓中心的像素值坐標，參照式（6）、式（7）轉(zhuǎn)換至毫米尺寸值，根據(jù)圖1對尺寸值進行判斷。零件內(nèi)圓孔尺寸檢測結(jié)果如圖7所示，其中True表示尺寸符合要求，F(xiàn)alse表示尺寸不符合尺寸要求，x、y、r分別表示寬度、高度及半徑尺寸。a）實測零件1b）實測零件2圖7零件內(nèi)圓孔尺寸檢測結(jié)果5

結(jié)束語本系統(tǒng)應