CN103197599A

CN103197599A - 基于机器视觉的数控工作台误差自校正系统及方法

Info

Publication number: CN103197599A
Application number: CN2013100963550A
Authority: CN
Inventors: 周虎; 谈高超; 李月; 林夕腾
Original assignee: Donghua University
Current assignee: Donghua University
Priority date: 2013-03-25
Filing date: 2013-03-25
Publication date: 2013-07-10

Abstract

本发明提供了一种基于机器视觉的数控工作台误差自校正系统，包括X、Y、Z三坐标运动工作台，三坐标运动工作台上的运动体上设有图像采集系统，三坐标运动工作台的载物台上设有标定板，工业计算机连接图像采集系统。本发明还提供了一种基于机器视觉的数控工作台误差自校正方法，控制运动体及高分辨率工业相机运动，采集序列图像；根据运动体在不同位置的成像数据获取当前的绝对坐标，并与运动指令和伺服电机的编码器反馈值对比，得到定位误差补偿值；连续在不同位置进行定位检测并将各位置的定位误差补偿值存入数据库。本发明提供的系统和方法克服了现有技术的不足，能对整个工作台面的X-Y定位偏差进行自标定和补偿，显著提高了定位精度。

Description

基于机器视觉的数控工作台误差自校正系统及方法

技术领域

本发明涉及一种基于机器视觉的数控工作台X-Y平面定位误差的自校正系统及方法，属于三坐标运动工作台技术领域。

背景技术

现代制造业普遍采用了三坐标运动工作台作为自动化装置，其X-Y平面运动的定位精度决定了装置的性能和加工检测的精度。传统的保证定位精度的方法是采用旋转编码器作为定位反馈装置，但其不能补偿由于丝杠导程的不均匀和反向间隙等误差。采用直线光栅反馈可以从一定程度上弥补这种精度损失，但由于工作台或光栅受温度影响发生膨胀或收缩，或者安装时X轴和Y轴的垂直度问题等都会将定位误差引入系统，这靠光栅或编码器无法进行有效补偿。

校正上述误差的传统方法为采用激光干涉仪进行修正，修正工作非常繁琐，且由于系统搬运或者其他原因需要重复校正，精度也难以保证。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种能对整个工作台面的X-Y定位偏差进行自标定和补偿的系统及方法。

为了解决上述第一个技术问题，本发明的技术方案是提供一种基于机器视觉的数控工作台误差自校正系统，包括X、Y、Z三坐标运动工作台，运动体设于X、Y、Z三坐标运动工作台上，伺服电机通过运动控制卡与X、Y、Z三坐标运动工作台上的X、Y、Z轴连接，运动控制卡连接工业计算机，其特征在于：所述运动体上设有图像采集系统，所述X、Y、Z三坐标运动工作台的载物台上设有大小覆盖X、Y、Z三坐标运动工作台整个工作区域的标定板，所述工业计算机连接图像采集系统。

优选地，所述X、Y、Z三坐标运动工作台的载物台两侧平行设有Y向滑动导轨，X向滑动导轨垂直设于Y向滑动导轨上部且与Y向滑动导轨可滑动式连接，Z向滑动导轨垂直设于X向滑动导轨上且与X向滑动导轨可滑动式连接，所述运动体设于Z向滑动导轨上。

优选地，所述图像采集系统包括设于所述运动体上的向下的镜头，光源设于镜头下方，高分辨率工业相机设于镜头上方，高分辨率工业相机连接所述工业计算机。

优选地，所述光源为均匀分布的LED前环形光源。

为了解决上述第二个技术问题，本发明的技术方案是提供一种基于机器视觉的数控工作台误差自校正方法，特征在于：该方法由以下4个步骤组成：

步骤1：首先使伺服电机带动X、Y、Z三坐标运动工作台上的Z轴运动，使镜头对焦以保证高分辨率工业相机采集到最清晰的图像；一旦对焦，Z轴的位置在后面的运动中将保持不变；

步骤2：通过伺服电机带动X、Y轴运动，从而使得运动体及高分辨率工业相机进行平面运动，采集标定板的序列图像；

步骤3：根据运动体在不同位置所采集的序列图像数据，通过图像处理算法获取当前的绝对坐标，并与运动指令和伺服电机的编码器反馈值进行对比，得到定位误差补偿值；

步骤4：连续在X-Y平面的不同位置进行定位检测并将各位置的定位误差补偿值数据存入数据库，作为工作时定位误差的修正值。

优选地，所述步骤3中图像处理算法为：保持X、Y中某根轴静止，使所述运动体沿另一个轴从位置A运动到位置B，运动距离需能保证在位置A和位置B处获取的两幅图像Ia和Ib保持30％～40％的重叠，分别记录运动前后的光栅或编码器的反馈值(Xa，Ya)和(Xb，Yb)；在图像Ib的重叠区选取一子区域作为模板，在图像Ia中进行灰度相关匹配算法求取模板在Ia中的对应像素坐标，该像素坐标映射的空间距离即为所述运动体从位置A到位置B运动位移的绝对值。

优选地，所述灰度相关匹配算法为互信息测度计算准则或归一化互相关测度计算准则。

本发明提供的一种基于机器视觉的数控工作台X-Y平面定位误差的自校正系统及方法通过在三座标工作台的运动体上安装高分辨率相机、定倍定焦镜头和光源，构成一个高质量且稳定的图像采集系统；在工作台放置具有丰富特征的标定板或零件，标定板或零件的尺寸应覆盖整个台面；采用传统定位方法控制相机运动，以获取序列图像；通过检测相邻图像之间的像素关系获取相机的相对运动量，与编码器的反馈值作比较获取其运动误差；把不同位置的运动误差记录进系统数据库，以作为后续定位误差补偿用。采用机器视觉技术对工作台不同位置进行成像检测，采用合理的运动步长控制和图像处理方法，可以获得不同位置的全局补偿参数，以提高系统的定位精度。

与现有的技术相比，本发明提供的一种基于机器视觉的数控工作台X-Y平面定位误差的自校正系统及方法可减小由于系统安装误差、光栅和机台热变形系数不一致、轴间垂直度等带来的定位误差。由于各位置的误差修正值保存在系统数据库中，系统仅需一次标定，以后就能重复进行定位误差的自校正，效率很高，特别是对重复定位精度高的系统能显著提高其定位精度。

本发明提供的系统和方法克服了现有技术的不足，采用机器视觉技术对工作台不同位置进行成像检测，能对整个工作台面的X-Y定位偏差进行自标定和补偿，显著提高了系统定位精度。

附图说明

图1为本发明提供的一种基于机器视觉的数控工作台误差自校正系统示意图；

图2为系统运动控制框架；

图3为相机运动路径示意图；

图4为基于模板匹配的定位误差检测方法示意图；

图5a为实验标定物示意图；

图5b为实验标定物位置A成像图；

图5c为实验标定物位置B成像图；

图6a为互相关测度曲线；

图6b为归一化互相关测度曲线；

图7a为试验物体示意图；

图7b为试验物体各位置成像图；

图8a没有进行定位误差校正时横向部分拼接效果图；

图8b没有进行定位误差校正时纵向部分拼接效果图；

图9a进行定位误差校正后横向部分拼接效果图；

图9b进行定位误差校正后纵向部分拼接效果图；

附图标记说明

1-Y向滑动导轨；2-标定板；3-载物台；4-光源；5-镜头；6-Z向滑动导轨；7-高分辨率工业相机；8-X向滑动导轨；9-工业计算机；10-运动体。

具体实施方式

为使本发明更明显易懂，兹以一优选实施例，并配合附图作详细说明如下。

图1为本发明提供的一种基于机器视觉的数控工作台误差自校正系统示意图，所述的一种基于机器视觉的数控工作台误差自校正系统包括X、Y、Z三坐标运动工作台，运动体10置于X、Y、Z三坐标运动工作台上，运动体10上安装有图像采集系统，X、Y、Z三坐标运动工作台的载物台3上放置有具有丰富表面或轮廓特征的标定板2，由工业计算机9对图像采集系统采集到的序列图像进行分析计算获得X-Y平面各坐标的定位误差。

X、Y、Z三坐标运动工作台包括载物台3，载物台3两侧平行设有Y向滑动导轨1，X向滑动导轨8垂直设于Y向滑动导轨1上部且可沿Y向滑动导轨1滑动，Z向滑动导轨6垂直设于X向滑动导轨8上且可沿X向滑动导轨8滑动。运动体10置于Z向滑动导轨6上。

图像采集系统包括设于运动体10上的镜头5，光源4设于镜头5下方，高分辨率工业相机7设于镜头5上方，高分辨率工业相机7连接工业计算机9。

图2是系统运动控制框架，由于本发明只限定于X-Y平面定位误差校正，故这里只画出X-Y两轴运动控制示意图。通常，高精度的定位系统均采用伺服电机驱动和在负载侧安装光栅尺来反馈运动位置，以减小误差。伺服电机及其驱动器通过运动控制卡与X、Y、Z三坐标运动工作台连接。但由于光栅本身安装误差、变形等均导致定位精度受损，通常用户会采用激光干涉仪等对运动定位误差进行校正，但这种方法十分费时费力。本发明的目标即在于通过高精度图像分析法进行高效率的定位误差检测，提高检测精度和速度。

为了检测定位误差，需要在载物台3上放置具有丰富表面和轮廓特征的标定物，通常可制作一标定板2以重复使用。标定板2的大小宜覆盖整个工作区域，以一次性对整个工作区进行定位标定。特别指出的是所谓标定板应具有丰富特征，目的是提高光学检测精度，通过对相机当前位置的成像区域进行图像采集后，可以通过计算图像的信息熵和灰度梯度来评价特征丰富度。由于信息熵无法衡量各方向灰度的变化，宜采用灰度梯度法(Prewitt算子或Sobel算子)作为评价因子，以Sobel算子评价为例：

\begin{matrix} Sx = [\begin{matrix} - 1 & 0 & 1 \\ - 2 & 0 & 2 \\ - 1 & 0 & 1 \end{matrix}] & Sy = [\begin{matrix} 1 & 2 & 1 \\ 0 & 0 & 0 \\ - 1 & - 2 & - 1 \end{matrix}] \end{matrix}

可以发现，Sx即为图像X方向梯度，Sy为图像Y方向梯度。当标定物是一块无任何表面特征的光板时，Sobel梯度为零，这种情况是无法进行定位误差标定的；当标定板具有丰富的表面特征时，Sobel梯度将为一个较大的数值，故可以设定一个阈值来判定该标定板是否具有足够的特征。当运动只是沿X轴进行时，应采用Sx来评价，当运动沿Y轴进行时，应采用Sy来评价。

为了保证精度，系统一般采用远心定焦镜头5和高分辨率工业相机7，具有一个特定的视野范围。这个特定空间视野尺寸范围内的物体将在图像中以高分辨率的像素灰度反映，应安装光强稳定的LED前环形光源，以使成像物体或标定板的表面特征得到最佳反映，且LED光源在环内均匀分布，使不同位置成像效果稳定，采集到的图像可通过图像采集卡输入控制器进行运算。为了检测工作台各个位置的定位误差，相机须根据命令，由伺服系统执行运动到各成像位置，通过图像分析方法检测实际位置，从而获得其定位误差。

如图3所示，为了提高自校正系统的效率，可设计相机运动路线从原点开始先从左到右，再从上到下，再从右到左，最后向下，如此循环运动，直到遍历整个工作台。应注意，运动距离增量的设定应保证相邻成像图像之间具有30％～40％的重叠。

下面以图4为例说明定位误差的检测方法，这里假设当前相机在位置点A，其坐标为(a₀，b)，现通过伺服运动控制命令使相机沿X轴运动Δx，同时保持Y轴静止，理论上相机应运动到位置B，其坐标为(a₁，b)，这里a₁＝a0+Δx。如前所述，由于软硬件系统问题，相机实际到达的位置将可能偏离这个理论位置，本发明将通过特殊检测方法来获得这个定位偏差，其具体方法如下：

命名相机在位置A获得的图像为F1，在位置B获得的图像为F2。如前所述，由于是相邻位置成像，F2与F1保持了一定区域的重合。以F2左上角为原点，在点(p，q)处选择一固定长度和宽度的区域作为子图像模板(必须确保该子图像模板在重叠区域中)，这里点(p，q)的单位均为像素。由于采用定焦定倍相机，伺服运动的距离与图像上反映出来的像素距离是确定的比例关系，通过这种比例关系可以计算出该子图像模板在图像F1中的理论位置P(g，h)。

在F1上通过模板搜索算法寻找最佳匹配点P’(g’，h’)，这个最佳匹配点P’与理论位置P之间的相对增量Δx＝g’-g和Δy＝h’-h所映射的实际空间距离即为系统定位误差。在上例中，由于在运动过程中我们保持了Y轴静止，理论上Δy＝0，如果检测出的h’-h不等于零，则表明相机在沿X轴移动的过程中，Y方向也发生了若干像素的偏移。尽管机电伺服系统认为相机在Y方向保持静止，但实际上却发生了该方向的位移，这种情况极有可能是X轴与Y轴存在垂直度误差引起的。同样，X方向的运动定位偏差也可能通过这种方法检测出来。

在检测过程中，使相机沿设定路径运动，沿不同方向运动的距离增量固定不变，检测出不同位置的相对定位偏差，从而获得全局定位误差，并把这些数据记录下来，存入数据表中。数据表具有如下基本信息：

X坐标	Y坐标	偏差Δx	偏差Δy
				X1	Y1	Δx1	Δy1
X2	Y2	Δx2	Δy2
				...	...	...	...
Xn	Yn	Δxn	Δyn

定位误差表记录了不同位置的位移偏差，由于不可能记录所有可能的位置，在实际误差补偿过程中，可以通过从数据表中搜索与当前定位点最近的空间坐标，获得其定位偏差。

下面具体说明模板匹配搜索算法：在F1上遍历模板T，计算F1不同位置映射下子图像与模板的相似度，相似度最大的对应坐标即是最佳匹配点。相似性度量有许多方法，如归一化互相关测度、互信息测度、AM测度等，尽管这些算法都能计算出最佳匹配点，但不同算法的鲁棒性有差异。为了说明问题，现采用如图5a所示的简单标定物件，在相邻两成像位置获得的图像如图5b和图5c所示，在检测位移偏差时分别使用归一化互相关测度和互信息测度，为了突出显示其不同性能，仅以X方向为例说明其相似度，图6a和图6b分别为两相似度曲线的鲁棒性比较。显然，尽管两方法均找到了正确的匹配位置，但互信息测度曲线在极值附件区域形成了更“尖锐”的峰值，说明采用互信息测度作为匹配相似度比归一化互相关测度具有更好的鲁棒性。

最后为了说明本发明对提高定位精度所起的效果，进行如下实验验证：在某三座标载物台上放置如图7a所示的物件，采用如本发明所述的方法移动相机到不同位置(保持设定的重合区域)并成像，图7b中展示了其子图像。在没有进行定位误差补偿时，仅以伺服运动给出的位置精度进行图像拼接试验，图8a和图8b为其部分拼接效果图，从中可以发现明显的“断痕”，说明工作台的定位系统存在误差。根据本发明所述方法进行定位误差补偿校正再进行拼接后的效果图如9a和9b所示，可以发现“断痕”消失了，说明了本方法的有效性。

Claims

1.一种基于机器视觉的数控工作台误差自校正系统，包括X、Y、Z三坐标运动工作台，运动体(10)设于X、Y、Z三坐标运动工作台上，伺服电机通过运动控制卡与X、Y、Z三坐标运动工作台上的X、Y、Z轴连接，运动控制卡连接工业计算机(9)，其特征在于：所述运动体(10)上设有图像采集系统，所述X、Y、Z三坐标运动工作台的载物台(3)上设有大小覆盖X、Y、Z三坐标运动工作台整个工作区域的标定板(2)，所述工业计算机(9)连接图像采集系统。

2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的数控工作台误差自校正系统，其特征在于：所述X、Y、Z三坐标运动工作台的载物台(3)两侧平行设有Y向滑动导轨(1)，X向滑动导轨(8)垂直设于Y向滑动导轨(1)上部且与Y向滑动导轨(1)可滑动式连接，Z向滑动导轨(6)垂直设于X向滑动导轨(8)上且与X向滑动导轨(8)可滑动式连接，所述运动体(10)设于Z向滑动导轨(6)上。

3.如权利要求1或2所述的一种基于机器视觉的数控工作台误差自校正系统，其特征在于：所述图像采集系统包括设于所述运动体(10)上的向下的镜头(5)，光源(4)设于镜头(5)下方，高分辨率工业相机(7)设于镜头(5)上方，高分辨率工业相机(7)连接所述工业计算机(9)。

4.如权利要求3所述的一种基于机器视觉的数控工作台误差自校正系统，其特征在于：所述光源(4)为均匀分布的LED前环形光源。

5.一种基于机器视觉的数控工作台误差自校正方法，其特征在于：该方法由以下3个步骤组成：

步骤1：首先使伺服电机带动X、Y、Z三坐标运动工作台上的Z轴运动，使镜头(5)对焦以保证高分辨率工业相机(7)采集到最清晰的图像；一旦对焦，Z轴的位置在后面的运动中将保持不变；

步骤2：通过伺服电机带动X、Y轴运动，从而使得运动体(10)及高分辨率工业相机(7)进行平面运动，采集标定板(2)的序列图像；

步骤3：根据运动体(10)在不同位置所采集的序列图像数据，通过图像处理算法获取当前的绝对坐标，并与运动指令和伺服电机的编码器反馈值进行对比，得到定位误差补偿值；

6.如权利要求5所述的一种基于机器视觉的数控工作台误差自校正方法，其特征在于：所述步骤3中图像处理算法为：保持X、Y、Z中某根轴静止，使所述运动体(10)沿另一个轴从位置A运动到位置B，运动距离需能保证在位置A和位置B处获取的两幅图像Ia和Ib保持30％～40％的重叠，分别记录运动前后的光栅或编码器的反馈值(Xa，Ya)和(Xb，Yb)；在图像Ib的重叠区选取一子区域作为模板，在图像Ia中进行灰度相关匹配算法求取模板在Ia中的对应像素坐标，该像素坐标映射的空间距离即为所述运动体(10)从位置A到位置B运动位移的绝对值。

7.如权利要求6所述的一种基于机器视觉的数控工作台误差自校正方法，其特征在于：所述灰度相关匹配算法为互信息测度计算准则或归一化互相关测度计算准则。