對(duì)于圓度儀器的實(shí)驗(yàn)分析與探索
CCD圖像采集CCD（Charge－CoupledDevices）傳感器在測(cè)試領(lǐng)域的應(yīng)用，產(chǎn)生了一門新的測(cè)量技術(shù)―――圖像測(cè)量技術(shù)。圖像測(cè)量技術(shù)是測(cè)量被測(cè)對(duì)象時(shí)，從圖像中提取有用的信號(hào)，把圖像當(dāng)作檢測(cè)和傳遞信息的手段或載體加以利用的方法［2］。實(shí)驗(yàn)表明本虛擬圓度儀，非接觸測(cè)量，速度快，準(zhǔn)確度高對(duì)已知標(biāo)準(zhǔn)件進(jìn)行測(cè)量標(biāo)定比例系數(shù)K，在以后的測(cè)量中就可以測(cè)定像素值乘以比例系數(shù)K，從而得到零件的實(shí)際邊長(zhǎng)或直徑。
圖像處理3.1平滑處理由CCD實(shí)際獲得的圖像一般都因?yàn)槭艿礁蓴_而含有噪聲。平滑技術(shù)就是用于平滑圖像中的噪聲。鄰域平均法是空間平滑噪聲技術(shù)，對(duì)圖像進(jìn)行初步的平滑去噪。
邊緣檢測(cè)我們使用LaplacianofGaussian（LOG）算子作為邊緣檢測(cè)算子。LOG算子為墨西哥草帽形，其一維與二維函數(shù)圖形如。
LOG算子是Marr－Hildreth提出的基于信噪比求得的最優(yōu)邊緣檢測(cè)算子，因此也稱為M－H算子。
對(duì)人眼視覺機(jī)理的研究表明，視網(wǎng)膜神經(jīng)節(jié)中有一類細(xì)胞其輸出與LOG算子的特性相似。
為L(zhǎng)OG算子邊緣提取過(guò)程，上圖為零件原始灰度圖，中圖為經(jīng)平滑處理后采用LOG算子進(jìn)行邊緣提取后的二值圖像，下圖為將感興趣的邊緣單獨(dú)提取出來(lái)的圖像。
亞像素邊緣提取由于像素級(jí)邊緣常常不能滿足精度的要求，所以在得到像素級(jí)精度的目標(biāo)邊緣后，還需亞像素邊緣提取以獲得更高的精度。
本文采用的是基于曲面擬合的亞像素邊緣檢測(cè)方法。這種方法是用一個(gè)參數(shù)多項(xiàng)式方程將每一邊緣點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的平滑濾波圖像的8個(gè)鄰域，擬合成一個(gè)空間曲面；再按所需分辨率重采樣這一曲面得到了更高分辨率的圖像，然后對(duì)此圖像再用一遍L(zhǎng)OG算子進(jìn)行過(guò)零點(diǎn)檢測(cè)，即實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)圖像目標(biāo)的亞像素級(jí)邊緣提取。
此外還可以采用基于灰度矩亞像素級(jí)邊緣檢測(cè)法，利用一階微分期望值的亞像素邊緣檢測(cè)算法等，這里就不再贅述。
對(duì)機(jī)械零部件圓度的傳統(tǒng)檢測(cè)方法已越來(lái)越不適應(yīng)現(xiàn)代生產(chǎn)的需要，因此廠家對(duì)非接觸式快速檢測(cè)圓度儀的需求十分強(qiáng)烈。
基于虛擬儀器的虛擬圓度儀利用了PC的強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，采用CCD圖像測(cè)量方法，既能滿足非接觸式的要求，又能保證了快速性和精確性，檢測(cè)精度可以達(dá)到0.10mm，單件檢測(cè)時(shí)間小于2min，能夠大大提高廠家的檢測(cè)精度，大大降低檢測(cè)成本。
【中國(guó)糧油儀器在線】部分信息來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)，力求安全及時(shí)、準(zhǔn)確無(wú)誤，目的在于傳遞更多信息，并不代表本網(wǎng)對(duì)其觀點(diǎn)贊同或?qū)ζ湔鎸?shí)性負(fù)責(zé)。
