CN105509659A - 基于图像处理的平面度检测系统 - Google Patents

Abstract

基于图像处理的平面度检测系统，由依次连接的图像采集模块、图像处理模块、数据处理模块及图像成像模块组成；其中，图像采集模块包括一位于被测平板上方的反射镜、光源摄像头及图像采集卡，光源发出激光，由被测面反射后经反射镜进入摄像头，通过入射光与出射光夹角算出平面上两点间的角度值，在图像成像模块中显示出角度示值的刻线；通过对检测数据进行CCD图像信息采集、数据转换传入计算机，在MATLAB环境下，分析处理数据并对被测平面进行三维仿真，最终为测量工作提供快捷而有效的检测平台。

Description

基于图像处理的平面度检测系统

技术领域

本发明涉及平面度测试领域，特别涉及一种基于图像处理的平面度检测系统。

背景技术

随着机械工业飞速发展，机械行业的工厂实验室及其质检部门、长度计量测试部门对平面度和直线度的检测量也随之加大。在机械加工中，平面度误差和直线度误差是评定工件表面平整度和直线度的重要指标。它的大小能反映一个国家的精密加工的水平。因此，平面度误差和直线度误差测量技术是精密测试技术中重要研究内容之一。在测试过程中，选择一个合适的仪器设备是精准快捷测量的关键。测量数据的处理方法简单、便利、快捷，是目前和今后相当长一段时间内必不可少的工作方向和目标。

目前国内外对平面度检测的方法有很多，如间隙法、光轴法、自准直仪测量法等。检测数据最终输出的形式也有多种。

电子水平仪和计算机构成的数据采集处理系统，对平面度和直线度进行检测。它是在传统水平仪的基础上，为水平仪扩展了一个可读写数据存储器(FRAM)和一个控制面板，利用单片机自动记录测量数据，通过串口通信将数据传入计算机，经过数据处理评定平板平面度误差，并且判定平板的等级。测量方法以水平仪测量法为基础，因此测量的基准面为水平面。严格来讲，用水平仪测量时，基准平面建立在通过被测平面上某一测试点并与水平仪初始位置平行的平面上，这一平面与水平面成某一角度。使用VC++语言编写的软件程序，实现了由水平仪读入的数据的坐标转换和处理，并能绘制出被测平板平面的三维起伏形状图，对评定的实际平面度误差和平板允许的误差范围进行比较，判断平板等级，打印输出评定结果。

激光平面度系统，主要采用激光准直扫描法，将稳定的激光束，沿回转轴线射向五角棱镜，当五角棱镜随回转轴系转动时，经五角棱镜折射后的出射光线扫描出一个基准光平面。通过光电接收系统在被测平面上按照规定的位置移动，接收系统得到被测平面上各测点相对于基准光平面的高度变化量。对此测得的数据进行数据处理就可以获得被测平面的平面度误差。美国的汉黙公司生产研发的激光几何测量校准直系统在平面度、直线度、平行度及垂直度方面都有很好的效果。精度可达到很高的要求，通常用于精密仪器的校正检验。

基于图像技术的平面度检测系统。图像测量，是在测量被测对象时，把图像当作检测和传递信息的手段或载体加以利用的方法，其目的是从图像中提取有用的信息。其主要通过CCD或CMOS等图像传感器对测量信息进行采集，然后将图像传到PC机上，在可视化软件环境下通过数字化处理，根据像素的分布，颜色和亮度等信息，来进行平面度的判别。这种平面度检查仪能对检测平面进行有效视频显示，将误差检测的可视化程度大大的提高了。

随着计算机技术和光电技术的发展，基于视觉图像的检测技术运用的越来越多。在国外，基于计算机视觉的非接触自动测量技术，处于世界领先地位。国外许多大学，科研机构都把光学仪器和图像传感器相结合，研制了许多基于机器视觉的新型光电测量仪器。图像传感器在测试领域中的应用成为现行检测方法的必然趋势，它能为用户带来直观、精准及快捷检测结果，并节约时间，提高检测效率。

综上所述，对目前企业及质检部门使用的平面度检查仪进行智能图像化改造是可行的，也是检测技术发展方向的必然趋势。在平板、平面及直线导轨等设备的检测过程中，主要采用人眼观察，读取偏差角度，然后经过测算来确定平面度等级。但这种方法读数过程繁琐、测量时间长、易受人为主观因素影响。在这种背景下，机器视觉平面度测试系统，具有重要的实际意义。

发明内容

为解决上述现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供基于图像处理的平面度检测系统，其设备具有成本低，操作方法简便，测试结果直观性、提高工作效率等特点。

为达到上述目的，本发明的技术方案为：

基于图像处理的平面度检测系统，由依次连接的图像采集模块、图像处理模块、数据处理模块及图像成像模块组成；其中，图像采集模块包括一位于被测平板上方的反射镜、光源摄像头及图像采集卡，光源发出激光，由被测面反射后经反射镜进入摄像头，通过入射光与出射光夹角算出平面上两点间的角度值，在图像成像模块中显示出角度示值的刻线；

之后，图像采集模块完成图像成像模块所显示刻线的采集工作，将采集的图像数据进行去除噪音干扰、图像锐化、灰度变换预处理，确定图像中信号有无，将无用的信息去除，增强有用的特征信息，将不完整的特征信息修复复原；

图像处理模块：将预处理完成的图像再进行图像处理，通过去噪声、去干扰，增强处理、图像复原将原始图像加工成便于计算机识别的图像，之后通过图像识别对图像处理后的可用图像进行特征提取、分类、分析；

数据处理模块：图像处理后的数据由数据采集卡送至数据处理模块，数据处理模块将图像处理后的数据通过平面度计算公式，计算出各采集点相对于理想平面的距离偏差，并算出平面度误差值，同时数据处理模块中由三位图像拟合，直观看出平面的误差分布情况。

进一步的，所述图像采集模块通过CCD工业摄像机摄取平面测试件反射光线图像，经USB接口输出，进入Matlab图像处理系统，完成图像滤波、去噪、二值化和特征参数提取的处理过程，最后由操作界面显示测量结果数据和被测平面三维示意图。

进一步的，所述图像采集模块测量的角度在图像上反应为两条刻线的距离，CCD摄像头安装在成像模块的读数窗口上，成像模块的光照度足够用于CCD摄像机图像的摄取，CCD的工作是捕捉成像模块中刻线图像，图像摄取后CCD数据由图像采集卡完成数据的传输工作，采集卡选用MV-800工业高清图像采集卡。

进一步的，所述图像处理模块与数据处理模块中，图像处理是将图像中刻线的宽度以及刻线与起始位置的距离计算出来，CCD摄取的原始图像为几条刻线，将图像中成像模块背景图像的反光作用以及背景中细微线纹进行图像噪音去除，针对不同的噪声成分采用不同的去噪方法使得预处理图像更理想。

相对于现有技术，本发明的有益效果为：

对现有使用设备和仪器进行改进。通过对检测数据进行CCD图像信息采集、数据转换传入计算机，在MATLAB环境下，分析处理数据并对被测平面进行三维仿真，最终为测量工作提供快捷而有效的检测平台。在为企业提高工作效率的同时，也扩展了研究面，为后续的仪器设备的改进做了一个很好的开始，符合了社会发展的需要。使学术理论和实践的结合更加紧密，为行业的发展、社会的发展提供了很好的思路。

(1)CCD对平面度的采集

首次提出将CCD引入到平面度检查中，利用图像充当检测和传递信息的手段进行检测，通过图像处理和分析，提取特征参数，得到测量结果和数据，实现了计算机自动化测量。

(2)友好人机界面设计

在淮安市计量测试所长期宝贵经验的积累上，设计人机交互界面，实现检测系统的功能设置和数据存储、查询、警示、打印等管理操作。

现在大部分企业都是采用的人工检测、计算的方式，微机化没有推广和普及，这种检测方式精度低、劳动强度大，检测手段原始，已经跟不上时代的信息化发展，需提高与改进。本智能CCD平面度检测系统能够自动显示平面测量结果，并具备警示和打印功能，提高了检测效果和效率。

(3)实际表面三维拟合再现

运用三维曲面拟合技术，根据观测点坐标和测量平面度数据，仿真被测平面。通过三维仿真曲面，显示出被测面的平面度情况，可直观体现测量结果数据的准确度。

(4)采用激光校准直线方式

系统采用激光校准系统，使得测量工作人性化、操作简便灵活，降低了劳动强度。

本发明采用MV-800工业高清图像采集卡，它支持两路复合视频输入和一路S-Video输入，分辨率720*576。MV-800工业高清图像采集卡采集10bit的高画质高清晰图象，采用多层滤波，画面分辨率高，色彩更加丰富艳丽，图像采集的实时性能更强,采样频率更高,运动图像软件处理不拉毛、不拉丝、不托影,图像质量得到最大增强；性能更为稳定。MV-800工业高清图像采集卡采集窗口大小可调，同时性价比高、兼容性好，也是本设计选择原因之一。

附图说明

图1为本发明系统框图。

图2为本发明平面度测量示意图。

图3为本发明实际表面拟合三维图。

图4为本发明图像处理设计流程图。

图5为低通滤波原理框图。

图6为中值低通滤波流程图。

图7为样点领域图。

具体实施方式

下面结合具体附图和具体实施方式对本发明技术方案做进一步详细描述：

如图1及图4所示基于图像处理的平面度检测系统，由依次连接的图像采集模块、图像处理模块、数据处理模块及图像成像模块组成；其中，图像采集模块包括一位于被测平板上方的反射镜、光源摄像头及图像采集卡，光源发出激光，由被测面反射后经反射镜进入摄像头，通过入射光与出射光夹角算出平面上两点间的角度值，在图像成像模块中显示出角度示值的刻线；

之后，图像采集模块完成图像成像模块所显示刻线的采集工作，将采集的图像数据进行去除噪音干扰、图像锐化、灰度变换预处理，确定图像中信号有无，将无用的信息去除，增强有用的特征信息，将不完整的特征信息修复复原；

图像处理模块：将预处理完成的图像再进行图像处理，通过去噪声、去干扰，增强处理、图像复原将原始图像加工成便于计算机识别的图像，之后通过图像识别对图像处理后的可用图像进行特征提取、分类、分析；

数据处理模块：图像处理后的数据由数据采集卡送至数据处理模块，数据处理模块将图像处理后的数据通过平面度计算公式，计算出各采集点相对于理想平面的距离偏差，并算出平面度误差值，同时数据处理模块中由三位图像拟合，直观看出平面的误差分布情况。

进一步的，所述图像采集模块通过CCD工业摄像机摄取平面测试件反射光线图像，经USB接口输出，进入Matlab图像处理系统，完成图像滤波、去噪、二值化和特征参数提取的处理过程，最后由操作界面显示测量结果数据和被测平面三维示意图。

进一步的，所述图像采集模块测量的角度在图像上反应为两条刻线的距离，CCD摄像头安装在成像模块的读数窗口上，成像模块的光照度足够用于CCD摄像机图像的摄取，CCD的工作是捕捉成像模块中刻线图像，图像摄取后CCD数据由图像采集卡完成数据的传输工作，采集卡选用MV-800工业高清图像采集卡。

进一步的，所述图像处理模块与数据处理模块中，图像处理是将图像中刻线的宽度以及刻线与起始位置的距离计算出来，CCD摄取的原始图像为几条刻线，将图像中成像模块背景图像的反光作用以及背景中细微线纹进行图像噪音去除，针对不同的噪声成分采用不同的去噪方法使得预处理图像更理想。

本发明的工作原理为：

从大量的CCD摄像机获取的原始图像来分析，图像噪声大致分为两类：一类是由于电路干扰、电磁波或电源等因素引起的噪声，属于电器噪声，这些噪声可以用电压的连续变化表示，一般是加性噪声。另一类是有背景光反射，光源不均匀等引起的噪声，属于光学噪声，图像表现为图像增强噪声也增强，是乘性噪声。

图像处理噪声的方法有空域法和频率域法。

(a)频率域滤波：

图像频域滤波一般采用高低通滤波方法，噪声频谱能量多在高频段，在低频滤波前先进行高频衰减处理。此种滤波方法缺点是图像细节会变得模糊，需要选择合适的滤波函数。

低通滤波的原理框图如图5所示：

f(x,y)是原始图像傅里叶变换函数；g(x,y)为输出滤波后图像；H为低通滤波的传递函数，设计的重点就是寻找合适的传递函数H。

经典的传递函数有Bulterworth低通滤波、Chebyshev、指数滤波、梯形滤波、Daubechies小波变换等。

为了使噪声平滑后效果明显且尽量减少图像滤波后细节模糊，本文采用中值滤波方法。

中值滤波是由J.W.Jukey提出，他是为了改善线性滤波后图像产生细节模糊而设计的一种滤波方法。它的运算方法是取N×N的特定图像区域，对区域内图像灰度按大小排序，然后寻找中间值作为输出结果。经过发展，后来对中值滤波改进，有中央加权中值滤波、三态式中值滤波等。

流程如图6所示。

中值滤波函数 $g(x,y)=\underset{A}{Med}\left\{f(x,y)\right\};$

式中g(x,y)为中值滤波后输出图像的像素灰度值；f(x,y)为原始图像像素灰度值；A是窗口形状和大小可变的，一般大小有小到大选择至合适为止，形状有方形、圆形等，它的形状和大小对滤波效果有直接影响，不同的图像窗口的选择也是不同的。本设计采用3*3方形窗口。N选择为奇数值。

图像中将一样点领域N×N中各个像素的灰度值形成一个序列，然后在序列中值由小到大排列，取中间值代替这个样点的灰度值形成新的图像。如图7，样点领域为一图像灰度值。

样点为一3×3大小方形窗口，中值法处理，灰度值序列从小到大排列为{64,64,64,64,64,64,64,255,255,255}，中央样点值为64.中值滤波后这一点的灰度值即为64。此种方法用于噪声样点数要小于总样点数半数的情况下，能够很好的去处随即噪声，对脉冲干扰效果尤为显著。

(b)领域均值滤波：

均值滤波函数

式中M为领域S中像素点的个数；S领域为偶数值。

对原始图像f(x,y)的每个领域S内所有像素点灰度值取平均值作为该空间领域的像素值。此种方法应用中S越大，噪声减少越强，但图像也会随之变模糊。

为了保留图像边缘的清晰度及完整性，可先提取轮廓，滤波后再将轮廓加入图像。或者增加阀值进行部分滤波。增加阀值均值滤波函数如下：

$g(x,y)=\frac{1}{M}\mathrm{\Σ}f(x,y);$

且 $|f(x,y)-\frac{1}{M}\mathrm{\Σ}f(x,y)|>T;$

式中T为阀值。

(1)去噪后图像锐化

图像经滤波后减小噪声的同时也使图像变得模糊，边缘影响更是明显。为了将这些细节恢复清晰，就需要进行图像锐化，对图像边缘进行增强处理。由于图像边缘、轮廓处的灰度值变声突变，从频谱特性分析这种突变为一高频分量，锐化的方法就显得简单了，运用一微分运算即可使图像边缘增强。

目前常用的锐化方法有梯度法、拉普拉斯算子锐化、高通滤波、方向模板匹配法、统计差值法、曲面拟合法等。其中梯度法为一阶微分方法，不适于图像的精确定位；拉普拉斯算子为二阶微分方法，能够实现图像细节的定位，但对噪声比较敏感。采用高斯—拉普拉斯算子先将图像进行平滑，再进行拉普拉斯运算，可以减少噪声的影响，但运算数据量较大，用做只能检测时如果没有好的硬件支撑会影响处理时间及准确度。方向模板匹配法方法简单，但也同样也受数据计算量大的影响。曲面拟合法与前几种方法相比，即实现边缘提取的同时，又有抑制噪声的作用。

曲面拟合法是用一个已知平面(或曲面)去拟合一个图像的面积面，已知平面(或曲面)的梯度值即为该点梯度值。

(2)图像分割技术

图像分割是理论是基于图像区域“相似性”或“突变性”，即同一连续区域灰度基本相似则为同一纹理图像，或灰度发生突变则图像的纹理结构发生变法。图像分割是按照某种法则将图像分成n幅子图像的过程，目的是将有用的特征量提取出来。如刻线纹理信息、边缘轮廓等。

(3)图像识别

图像处理一般是针对原始图像进行一定的变换后得到清晰图像的变换过程。通过去噪声、去干扰，增强处理、图像复原等处理将原始图像加工成便于计算机识别的高质量图像。图像识别则是对图像处理后的可用图像进行特征提取、分类、分析等。然后对图像进行图像细化。图像细化一般要满足以下几点：

保持原图像骨架曲线的连通性；

细化结构要细，且线条为原始图下载那个中心线；

交叉纹理中心不畸变；

曲线端点保留不变；

运算速度尽可能快。

图像细分方法一般基于二值图像处理的，按照数据传输方式分有串行细化和并行细化；按照是否使用迭代法可以分为迭代运算法和非迭代运算法。目前常用算法有Hilditch算法、Pavlidis细分算法、Rosenfeld细分算法、索引表细化算法、PABIT算法等。本设计采用Pavlidis算法。

(4)应用Matlab数字图像处理技术，完成GUI操作界面设计，实现测量结果可视化。

操作界面中设计主菜单包括:数据采集、数据计算、三维模拟图显示、测量结果显示四部分。在数据采集按键中显示输入被检测平板尺寸大小，并显示测量的平板截面。根据不同大小的平板给出建议采用的测量点数，按测量点逐步测量各点数据。数据采集完成，点击数据处理按键后由数据处理模块计算出测量结果。在三维模拟图中采用计算各测量点至理想平面的距离的方法，模拟出各测量点偏离理想平面的距离，能直观看到平面的平面度偏差分布情况。

(5)智能CCD平面度测量的实验，根据提出的测量原理在实验平台上进行实验。

(6)由于误差的存在，需要利用各种方法对实验结果进行误差分析。

首先由于光学成像产生的误差，为了减少误差系统采用CCD图像传感器，减少图像畸变现象；其次由于软件计算方法误差，系统所采用的图像测量方法同样会引入误差，分析方法的好坏，软件编写的优劣程度都是影响系统测量误差的原因。在之前图像预处理的过程中，实际上是不存在一种理想的处理方法使图像达到理想的分割效果，因此实验得到的边缘并不是与现实一模一样的间隙边缘，由此在计算过程中将引入误差。

(7)运用激光系统实现直线校准测量。

(8)实现友好的人机界面。

光电及数字图像技术在平面度检查中的应用

高精度图像传感器输出信号，分别由图像采集系统完成图像信号的采样量化，并由统一的接口电路交由计算机进行图像处理与分析，所得测量结果显示在监视器上。

数字图像处理技术及实际表面拟合三维图

数字图像处理过程中图像采集通过硬件部分来实现，首先驱动图像采集卡控制摄像机曝光以摄取零件图像，然后经图像采集卡将采集到的模拟信号转换为数字信号并输入到主机内存中。图像处理和平面度测量属于检测系统的软件部分，首先采用有效的图像处理方法对采集的图像进行预处理，然后通过特征检测、平面度测量得到最终结果。

平面度的评定方法有贴切法、简易法、最小二乘法和最小区域法。贴切法只适用于小平面；简易法评定平面度误差,数据处理简单,但得到的平面度误差值偏大；最小区域法评定平面度误差,完全符合平面度的定义,但过程比较麻烦；最小二乘法来评定平面度误差,所得结果比最小区域法要稍大一些,但比简易法却要精确的多,而且计算机编程易实现。因此拟采用最小二乘法进行数据处理。表1是本项目前期工作中实际测量的一组数据:

表1单位：mm

测点	X坐标	Y坐标	Z坐标(即高度差)
				A1	0	0	0
A2	500	0	0.050
				A3	1000	0	0.010
A4	0	500	-0.030
				A5	500	500	0.080
A6	1000	500	0.005
				A7	0	1000	0.010
A8	500	1000	-0.040
				A9	1000	1000	0

表1中的z是平面度(flatness)公差，是指实际平面对理想平面所允许的变动全量,其公差带为两平行平面之间的空间。

平面度的测量方法有直接测量法和间接测量法。直接测量法是将被测实际表面与理想平面直接进行对比,两者之间的线值距离即为平面度误差,如用于测量小平面的平晶干涉法。

本项目拟采用间接测量法，即通过测量实际表面上若干个点的相对高度差或相对倾斜角,然后再换算成以线值表示的平面度误差。也就是先给出一个参考基准平面,然后再测量出工件待测平面上的一系列点相对于基准参考平面的高度差值,再对这些数值进行数据处理以求出满足或近似满足平面度定义的平面度误差值。

同样以表1为例，图2是我们测量平面度的直观示意图，图3是我们采用最小二乘法拟合出的工件表面实际三维图像，从而使工件表面平整度三维逼真再现，从而是平面度的检测更加便捷、准确。

本设计选取的是MV-VS130FM/FC高分辨率黑白/彩色工业数字CCD摄像机。摄像机能够通过外部信号触发控制图像采集，图像质量较高，颜色还原性好，以IEEE1394作为输出，CPU资源占用少，信号稳定，工业在线检测、计算机视觉等领域得到广泛应用。而且该产品有明显的价格优势，正是大众消费经济型器件，参数完全满足系统要求，比CMOS数字相机，无论是静态采集还是动态采集，均可以得到无变形的高质图像。MV-VS130FM摄像机相关技术参数如下：

表2MV-VS130FM摄像机相关技术参数

该CCD编程环境：彩色：Win2000/XP；黑白：Win2000/XP，LINUX；16、MV-VS130FM/FC1394高分辨率工业数字CCD相机开发包：VCSDK、DirectX、Twain接口。

采用最新的CCD感光芯片，150万象素，彩色，1/2-inch，3.2um×3.2um；

遵循USB2.0标准(480Mbits/sec)；

信噪比：46dB；

动态范围：61dB；

工作温度：0～50℃；

工作距离：0～6m；

低照度：1Lux；

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何不经过创造性劳动想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书所限定的保护范围为准。

Claims (4)

1.基于图像处理的平面度检测系统，其特征在于，由依次连接的图像采集模块、图像处理模块、数据处理模块及图像成像模块组成；其中，图像采集模块包括一位于被测平板上方的反射镜、光源摄像头及图像采集卡，光源发出激光，由被测面反射后经反射镜进入摄像头，通过入射光与出射光夹角算出平面上两点间的角度值，在图像成像模块中显示出角度示值的刻线；

之后，图像采集模块完成图像成像模块所显示刻线的采集工作，将采集的图像数据进行去除噪音干扰、图像锐化、灰度变换预处理，确定图像中信号有无，将无用的信息去除，增强有用的特征信息，将不完整的特征信息修复复原；

图像处理模块：将预处理完成的图像再进行图像处理，通过去噪声、去干扰，增强处理、图像复原将原始图像加工成便于计算机识别的图像，之后通过图像识别对图像处理后的可用图像进行特征提取、分类、分析；

数据处理模块：图像处理后的数据由数据采集卡送至数据处理模块，数据处理模块将图像处理后的数据通过平面度计算公式，计算出各采集点相对于理想平面的距离偏差，并算出平面度误差值，同时数据处理模块中由三位图像拟合，直观看出平面的误差分布情况。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述图像采集模块通过CCD工业摄像机摄取平面测试件反射光线图像，经USB接口输出，进入Matlab图像处理系统，完成图像滤波、去噪、二值化和特征参数提取的处理过程，最后由操作界面显示测量结果数据和被测平面三维示意图。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述图像采集模块测量的角度在图像上反应为两条刻线的距离，CCD摄像头安装在成像模块的读数窗口上，成像模块的光照度足够用于CCD摄像机图像的摄取，CCD的工作是捕捉成像模块中刻线图像，图像摄取后CCD数据由图像采集卡完成数据的传输工作，采集卡选用MV-800工业高清图像采集卡。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述图像处理模块与数据处理模块中，图像处理是将图像中刻线的宽度以及刻线与起始位置的距离计算出来，CCD摄取的原始图像为几条刻线，将图像中成像模块背景图像的反光作用以及背景中细微线纹进行图像噪音去除，针对不同的噪声成分采用不同的去噪方法使得预处理图像更理想。