CN101251368A - 基于图像识别的轮毂安装孔形位参数的检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于图像识别的轮毂形位参数检测方法，包括以下步骤：拍取带有标定模板的轮毂的数字图像，获取数字图像的畸变校正系数；将轮毂数字图像依次进行灰度转换、图像压缩和图像二值化处理；将二值化图像进行基于连通区域查找的区域分割，得到轮毂各个安装孔的有效区域；在轮毂各个安装孔的有效区域上进行边缘检测，提取安装孔的边缘信息，定位安装孔边界，同时对安装孔边界进行几何畸变校正；将安装孔边界上的随机点进行亚像素插值细分，得到更加精确的安装孔边界；根据安装孔边界的随机点拟合各个安装孔的圆心和直径，根据各个螺栓孔的圆心位置拟合轮毂的节圆参数。本发明方法使得轮毂检测过程的效率和精度大大提高，同时也减轻了工人的劳动强度。
Description
技术领域
本发明涉及一种车辆轮毂的检测方法，尤其涉及一种基于图像识别的轮毂安装孔形位参数检测方法。
背景技术
图像识别是从图像中自动提取相关信息的一种先进技术，其基本内容包括灰度变换、图像分割、边缘检测等等。对于开发基于输入图像处理分析的智能检测系统来说，图像识别是一个十分关键的环节。
轮毂又叫轮圈，是汽车、摩托车等机动车辆的重要形势部件之一。作为一种要求较高的保安件，轮毂与车辆的行驶性能有着很大联系。在行驶过程中，轮毂除了承受正压力之外，还承受着因车辆启动、制动时扭矩的交互作用，以及行驶中转弯、冲击等来自各个方向的不规则受力。高速旋转中的轮毂，对于车辆的安全性、平稳性、操作性等有着直接影响。
近年来，铝合金轮毂以其质轻、节能、散热好、耐腐蚀性强、加工性能好、外形美观的优点，正逐步成为取代传统钢制轮毂的最佳选择，尤其是现代轿车已经普遍采用各式各样的铝合金轮毂。
在生产工艺上，铝合金轮毂是一种非常美观的曲面孔系零件。轮毂的安装孔包括一个中心孔和均匀分布在中心孔周边的多个螺栓孔。轮毂利用数控加工的4～10个螺栓孔来实现安装定位，这些螺栓孔的数目、尺寸与排列方式关系到轮毂的多项指标性能，并且在质量控制、产品检测等方面有着重要的表征意义，是轮毂设计制造的关键所在。各个螺栓孔(包括中心孔)的圆心位置及直径尺寸，统称为轮毂的形位参数；由周边螺栓孔圆心所构成的圆的直径尺寸，称为轮毂的“节圆直径(PCD，Pitch CircleDiameter)”，它是质量检测中一项非常关键的指标参数。
随着社会经济的发展，人们对汽车性能的要求也越来越高，这就带动了轮毂加工过程和检测过程的智能化、高标准化。为了适应国内外汽车厂商对铝合金轮毂生产的严格要求，研发一种高精度、高效率、智能化的在线式检测设备，对汽车的产业化生产有着重大意义。
目前，欧美市场对高档轿车铝合金轮毂的形位公差和尺寸精度要求已达到微米级，而一些发达国家也由轮毂生产逐步转向高精度高价值的轮毂检测仪器生产上来，但是这些检测仪器的价格往往极其昂贵。而国内汽车生产企业针对轮毂形位参数的检测方法，大都依靠半手工方式测量获得，精度和效率低下，无法满足大规模、高标准生产的需要。因此，迫切需要一种高效、快速、精确的检测方法，能够一次性、自动的获取多个轮毂参数。另一方面，随着消费者对于汽车外形的日益关注，同一款轮毂设计产品的生命周期越来越短，不断推陈出新的轮毂款式势必要求新一代的检测设备对不同型号的轮毂都具有良好的适应性。
根据权威机构查新表明，轮毂节圆参数检测设备作为一种智能化的专用设备，国内外对其研究并不多。国内轮毂厂一般采用三坐标测量机来完成轮毂螺栓孔直径、相邻螺栓孔距等参数的测量，但该设备昂贵的价格、以及对操作人员和环境的高要求使其难以普及。另一方面，尽管现在国内市场上也有其他功能较为单一的自动化、半自动化轮毂检测仪器，但是这些仪器在市场上仍处于兴起阶段还未普及，并且多数不具备数据自动处理能力。智能化的轮毂形位参数检测仪器以及这方面的研究成果仍然很少。
中国专利申请200610132358.5公开了一种基于图像理解的轮毂铸造缺陷自动检测方法及装置，利用PLC控制系统精确控制轮毂的移动、转动以及X光管的移动，PLC控制系统的参数由PC机中的轮毂铸造缺陷检测软件设定。X光拍摄轮毂的各个位置的图像，所述位置由PC机中的轮毂铸造缺陷检测软件设定，轮毂铸造缺陷检测软件通过检测算法自动识别轮毂中的铸造缺陷。
发明内容
本发明提供了一种检测效率、检测精度高的基于图像识别的轮毂安装孔形位参数检测方法。
一种基于图像识别的轮毂安装孔形位参数的检测方法，包括以下步骤：
(1)获取带有标定模板的轮毂的数字图像，提取数字图像中标定模板的亚像素级角点坐标，标定数字图像坐标系的主点以及CMOS像素的间距，根据主点位置及CMOS像素间距计算得到数字图像的畸变校正系数；
提取数字图像中标定模板的亚像素级角点坐标的方法为基于Radon变换以及改进的Harris算法的角点检测方法。
(2)获取被检测轮毂安装孔所在侧面的轮毂数字图象；
轮毂数字图像为24位彩色位图。
(3)将轮毂数字图象依次进行灰度转换、图像压缩和图像二值化处理；
灰度转换采用标准亮度转换公式Y＝0.299R+0.587G+0.114B。Y表示白光亮度，R、G、B分别代表红、绿、蓝三色光的亮度。
图像压缩率为1∶1024～1∶2048。
(4)将二值化图像进行基于连通区域查找的区域分割，得到轮毂各个安装孔的有效区域；
(5)在轮毂各个安装孔的有效区域上进行边缘检测，提取安装孔的边缘信息，定位安装孔边界，同时根据畸变校正系数对安装孔边界进行几何畸变校正；
(6)将安装孔边界上的随机点进行基于多项式的亚像素插值细分，得到更加精确的安装孔边界；
(7)根据安装孔边界的随机点拟合各个安装孔的圆心和直径，根据各个螺栓孔的圆心位置拟合轮毂的节圆参数。
根据标定的CMOS像素间距，可将轮毂安装孔各形位参数从图像坐标系下的像素单位换算至物理坐标系下的毫米单位。
本发明提供的基于图像识别的轮毂节圆参数检测方法，使得轮毂检测过程的效率和精度大大提高，同时也减轻了工人的劳动强度，能广泛适合于工业检测的多种场合，为进一步实现轮毂的在线质量监控、质量分析和统计提供了很好的基础，在实际生产中有着重要意义。
附图说明
图1为本发明车辆轮毂检测装置的结构示意图。
具体实施方式
如图1所示，一种车辆轮毂检测装置，包括底座1，底座1上设有带提升机构的轮毂托盘4和夹具3，所述的提升机构为汽缸2，汽缸2至少两只，汽缸2的一端垂直固定于底座1上，另一端垂直固定于轮毂托盘4的下端面，使轮毂托盘平行于水平面。
底座1的下端面设有若干个平衡脚，平衡脚至少3个以上，方便平稳摆放检测装置。
轮毂托盘4以夹具3为中心布置，轮毂托盘4上设有距离可调的定位块14，用于检测时预定位轮毂。
夹具3一端垂直固定于底座1上，另一端为一截顶圆锥体，圆锥体内设有多爪伸缩机构，顶部设有气动夹紧件，其下部与顶部的气动夹紧件配合以夹紧或松开轮毂中心孔。
底座1上设有垂直固定于底座1的顶梁9，顶梁9通过连杆固定有环形光源5，环形光源5位于夹具3的正上方，环形光源5采用精心挑选的LED灯，发出均匀光线。
顶梁9的上部设有电机11，电机11下方的顶梁9上固定有竖直的丝杆10和滑杆8，电机11下方与丝杆10相连，滑杆8上套有水平横梁7，横梁7一端的设有螺孔，丝杆10穿过螺孔并驱动横梁7上下移动。
横梁7另一端固定有摄像头6(杭州奥泰图像系统集成有限公司，AT-MVC3000)，摄像头6位于环形光源6的正上方。当电机11工作时，带动丝杆10转动，从而丝杆10驱动横梁7一端，横梁7沿着滑杆8上下移动，从而调整摄像头6的高度。
摄像头6通过数据线与数据控制器13相连接，数据控制器13主要用于分析处理摄像头6采集的数据。
上述实施例的车辆轮毂检测装置工作过程如下：
1.接通电源，启动轮毂检测装置。
2.在对某一型号的铝合金轮毂进行检测前，先对该型号的轮毂进行标定，具体标定步骤如下：
a)将棋盘标定模板紧贴固定在标定轮毂的中心安装孔下端面，将带有标定模板的轮毂水平放置在检测装置的轮毂托盘4上，轮毂外圆周面紧贴距离可调的定位块14上，完成预定位；
b)通过提升机构使轮毂下降，轮毂中心孔无限接近夹具3，夹具3顶部的截顶圆锥体引导铝合金轮毂，完成在检测装置上的精确定位，再用气动夹紧件夹紧被测铝合金轮毂；
c)摄像头6通过电机11驱动不断调整高度，得到最佳清晰的轮毂安装孔成像图后进行拍摄，得到中心区域为标定模板的轮毂数字图像；
d)操作者通过数据控制器13发出“标定计算”指令，通过基于改进Harris算法的角点检测方法提取数字图像中标定模板的亚像素级角点坐标，标定数字图像坐标系的主点以及CMOS像素的间距，根据主点位置及CMOS像素间距计算得到数字图像的畸变校正系数。
3.完成标定后的检测装置进入待检测状态，被检测铝合金轮毂15下线后，将其水平放置在检测装置的轮毂托盘4上，轮毂外圆周面紧贴距离可调的定位块14上，完成预定位；
4.操作者通过数据控制器13发出指令，可以选择“自动”和“手动”两种不同的检测模式，其对轮毂安装孔形位参数的检测方法如下：
(1)操作者通过数据控制器13发出“开始测量”指令，提升机构使轮毂下降，轮毂中心孔无限接近夹具3，夹具3顶部的截顶圆锥体引导铝合金轮毂，完成在检测装置上的精确定位，再用气动夹紧件夹紧被测铝合金轮毂，摄像头6拍取被检测轮毂安装孔所在侧面的轮毂24位彩色位图；
(2)将拍取的轮毂24位彩色位图依次进行基于标准亮度转换公式Y＝0.299R+0.587G+0.114B的灰度转换、图像压缩(压缩率为1∶1024～1∶2048。)和图像二值化处理；
(3)将二值化图像进行基于连通区域查找的区域分割，得到轮毂各个安装孔的有效区域；
(4)在轮毂各个安装孔的有效区域上进行边缘检测，利用3*3非线性中值滤波以及改进的八方向Sobel梯度算法提取安装孔图像的边缘信息，定位安装孔边界；
(5)对安装孔边界上的随机点进行基于多项式的亚像素插值细分，得到更加精确的边界，同时根据畸变校正系数对安装孔边界进行几何畸变校正；
(7)根据安装孔边界的随机点，利用最小二乘法拟合各个安装孔的圆心和直径，再根据各个螺栓孔的圆心位置，进一步拟合轮毂的节圆参数。根据标定的CMOS像素间距，将轮毂参数从图像坐标系下的像素单位换算至物理坐标系下的毫米单位。
5.检测完毕后，将铝合金轮毂15从轮毂托盘4上卸下，准备检测下一个同型号的铝合金轮毂；
6.当所有的同型号轮毂检测完毕后，操作者通过数据控制器13发出“检测结束”的指令，使电机11驱动调整高度，复位摄像头6的位置；
7.关闭轮毂检测装置，切断电源。
Claims (5)
1. 一种基于图像识别的轮毂安装孔形位参数的检测方法，包括以下步骤：
(1)获取带有标定模板的轮毂的数字图像，提取数字图像中标定模板的亚像素级角点坐标，标定数字图像坐标系的主点以及CMOS像素的间距，根据主点位置及CMOS像素间距计算得到数字图像的畸变校正系数；
(2)获取被检测轮毂安装孔所在侧面的轮毂数字图象；
(3)将轮毂数字图象依次进行灰度转换、图像压缩和图像二值化处理；
(4)将二值化图像进行基于连通区域查找的区域分割，得到轮毂各个安装孔的有效区域；
(5)在轮毂各个安装孔的有效区域上进行边缘检测，提取安装孔的边缘信息，定位安装孔边界，同时根据畸变校正系数对安装孔边界进行几何畸变校正；
(6)对安装孔边界上的随机点进行基于多项式的亚像素插值细分，得到更加精确的安装孔边界；
(7)根据安装孔边界的随机点拟合各个安装孔的圆心和直径，根据各个螺栓孔的圆心位置拟合轮毂的节圆参数。
2. 根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述的步骤(1)中提取数字图像中标定模板的亚像素级角点坐标的方法为基于Radon变换以及改进的Harris算法的角点检测方法。
3. 根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述的步骤(2)中的轮毂数字图像为24位彩色位图。
4. 根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述的步骤(3)中的灰度转换采用标准亮度转换公式Y＝0.299R+0.587G+0.114B，Y表示白光亮度，R、G、B分别代表红、绿、蓝三色光的亮度。。
5. 根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述的步骤(3)中的图像压缩率为1∶1024～1∶2048。
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