一种汽车锁扣铆点的视觉检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于图像处理技术领域，涉及一种汽车锁扣铆点的视觉检测方法。
【背景技术】
[0002] 汽车锁扣是汽车的一个重要安全部件，其工作的可靠性和稳定性直接影响着驾驶 人员的财产甚至生命安全，而锁扣检测是保证其质量的一个重要环节。铆点的尺寸规格直 接影响着铆接质量，所以铆点直径必须保证在一定尺寸偏差内。由于铆点分布在汽车锁扣 表面，凸体较短，不便于装夹进行传统测量，且传统的测量锁扣铆点的方法存在不稳定、精 度低的缺点，难以达到检测目的；检测效率很低，不能适应生产线产量大、效率高的要求。 [0003]目前大部分厂家都是通过人工肉眼目测完成的，人工检测速度慢，可靠性差，容易 漏检。机器视觉是一门集数字图像处理、机械工程、电子工程、光学工程及软件工程等技术 的综合学科，其核心就是对采集到的图像进行处理和分析。在常规的视觉检测中，冗杂的门 锁表面工艺对提取铆点特征存在很大的干扰，难以精确定位、保证测量精度。因此提出了一 种基于机器视觉的汽车锁扣铆点检测方法，该方法不受工件摆放位置以及图像几何失真的 影响，也无需进行机械矫正，并使用改进的梯度锐化算法增强了铆点的轮廓，提高了测量的 准确度。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于提供一种汽车锁扣铆点的视觉检测方法，解决传统的锁扣铆点 测量方法所存在的不稳定、精度低、检测效率低下，不能适应生产线的大产能问题。
[0005] 本发明所采用的技术方案是按照以下步骤进行：
[0006] 步骤1 :对测量系统进行相机标定；
[0007] 步骤2 :加载相机的检测图像，并作预处理；采用图像灰度化处理减少图像冗余信 息，高斯平滑滤波去除图像噪声，采用均衡化处理改善图像质量及增加对比度，最后对处理 后的图像进行边缘提取；
[0008] 步骤3 :对预处理后的图像采用概率Hough变换进行直线检测，从而建立以锁扣边 缘为基准的图像初级测量坐标系；
[0009] 步骤4 :进行坐标仿射变换，采用仿射变换对图像进行校正以消除图像几何失真； 规定仿射变换后测量坐标系的X轴与图像横坐标平行，y轴与图像纵坐标平行，且锁扣边 缘相互垂直，图像横纵坐标是图像显示设备的默认坐标，本发明以左上角为原点；选取原点 〇 (X。，y。)，1:的端点a 2 (x2, y2)，12的端点b 2 (x4, y4)作为仿射变换参考点，变换后对应点分别 为0'（X。'，y。'）、a2'（x 2'，y2'）和b2'（x4'，y4'），变换后的坐标为汽车锁扣在标准姿态下提取 的水平边缘、竖直边缘所对应的坐标；
[0010] 步骤5 :在仿射变换后测量坐标系中定位铆点所在区域；求取以锁扣边缘为基准 的图像初级测量坐标系下铆点圆心坐标、直径及ROI感兴趣区域的窗口大小；
[0011] 步骤6 :为了补偿滤波对ROI铆点轮廓的平滑，依据铆点自身成像特点使用梯度锐 化对其进行处理，使分离图像的轮廓细节更加清晰，增加测量的准确度；
[0012] 步骤7 :采用随机Hough变换提取铆点的轮廓并计算铆点直径。
[0013] 进一步，所述步骤1中，选用12X9边长为20mmX20mm的标准棋盘进行常规线性 标定，标定方法选用张正友相机标定方法。
[0014] 进一步，所述步骤3中，根据汽车锁扣的几何形状特征，提取锁扣边缘并建立图 像测量坐标系；建立以水平边缘为X轴，竖直边缘为y轴，0点为原点的图像初级测量 坐标系；设提取的水平边缘I1的起点和终点分别为a Jx1, Y1), a2(x2, y2)，竖直边缘12为 Id1 (x3, y3)，b2 (x4, y4)，分别求出两条边缘在图像像素坐标系下的斜率和截距为kp k2、h、b2; 测量坐标系原点0(?, 的计算公式如下：
[0016] 进一步，所述步骤4中标准姿态下为零件不绕Z轴旋转且不发生纵向倾斜的放置 状态。
[0017] 进一步，所述步骤5定位铆点所在区域方法为：从CAD设计图纸中得到铆点直径 及其中心到两条边缘的物理距离，分别为d w、xw、yw，由标定已经得到像素在横向和纵向的物 理分辨率设为S x，Sy，将物理距离转化为像素距离，从而定位每个铆点所在的ROI感兴趣区 域，由于定位误差的出现，并不能保证ROI窗口能够完全包含对应的铆点，因此设置一个尺 度系数Scale控制窗口的大小；
[0018] dpixel=dw/Sx
[0019] Xpixel= X W/Sx
[0020] Yp1Xel= y w/Sy
[0021] WinSizex= dwXScale/Sx
[0022] WinSizey= dwXScale/Sy；
[0023] 通过上式计每个铆点对应的像素坐标Xpi3rel、ypiMl就可以在测量坐标系下设定铆点 ROI，把铆点区域从复杂的检测图像中分离出来。
[0024] 进一步，所述步骤6中梯度锐化的方法为：对于图像f(x，y),任意的点（X，y)梯 度在函数f (X，y)最大变化率方向上，梯度幅度设为Gm[f (X，y)]，设置门限判断对梯度锐化， 锐化公式如下式所示：
[0026] 其中，G'M[f(x，y)]为最终的灰度代替值，GUf(Xj)L= 255, Iw i表示锐化阈 值，当梯度值大于T' ^寸，其值加 T1，从而加强梯度边缘；T' 2表示灰度的阈值，当图像灰 度值大于T' 2时，灰度值减T2，保留原图高灰度值信息同时消除了其对梯度边缘的影响，其 他情况灰度值不变。
[0027] 本发明的有益效果是能够有效地对汽车锁扣铆点直径进行高效率、高精度的检 测。
【附图说明】
[0028] 图1为本发明铆点直径视觉检测总体流程图；
[0029] 图2为铆点检测图像预处理流程图；
[0030] 图3为锁扣棱边提取效果图；
[0031] 图4为测量坐标仿射变换示意图；
[0032] 图5为铆钉定位示意图；
[0033] 图6铆点轮廓直接识别效果图；
[0034] 图7铆点梯度锐化轮廓识别效果图。
【具体实施方式】
[0035] 下面结合【具体实施方式】对本发明进行详细说明。
[0036] 本发明汽车锁扣铆点的视觉检测方法如图1所示，图1是铆点直径视觉检测总体 流程图。首先，对系统相机进行标定，加载检测图像，并作相关预处理，再根据汽车锁扣的实 际几何形状，提取边缘特征建立图像测量坐标系，仿射变换可以减少因锁扣放置偏差而引 起的图像失真。然后，分别在测量坐标系中定位铆点所在区域、设置R0I，把铆点从复杂的检 测图像中分离出来，并用改进后的锐化算法对其进行处理以加强轮廓，最后测量铆点直径。 具体方法如下步骤：
[0037] 步骤1 :对测量系统进行相机标定，选用12X9边长为20mmX 20mm的标准棋盘进 行常规线性标定，标定方法选用经典的张正友相机标定方法；
[0038] 步骤2 :加载相机的检测图像，并作预处理，如图2所示；其内容包括：采用图像灰 度化处理大大减少图像冗余信息，高斯平滑滤波去除图像噪声，采用均衡化处理改善图像 质量及增加对比度，最后对处理后的图像进行边缘提取；
[0039] 步骤3 :对预处理后的图像采用概率Hough变换进行直线检测，从而建立以锁扣边 缘为基准的图像初级测量坐标系；
[0040] 根据汽车锁扣的几何形状特征，提取锁扣边缘并建立图像测量坐标系；建立以水 平边缘为X轴，竖直边缘为y轴，0点为原点的图像初级测量坐标系；由于汽车锁扣表面造 型十分复杂，存在着大量圆形和弧形工艺，对铆点的定位与轮廓的提取造成极大干扰，难以 直接对铆点直径进行测量。通过观察，该类型汽车锁扣的两条棱边较其他特征区别明显，轮 廓比较清晰。设提取的水平边缘I 1的起点和终点分别为a Jx1, Y1), a2(x2, y2)，同理竖直边 缘12为b i (x3, y3)，b2 (x4, y4)，分别求出两条边缘在图像像素坐标系下的斜率和截距为ki、k2、 bpbdUlJ量坐标系原点0(X(j，y。）的计算公式如下：
[0042] 通过上述步骤建立了图像初级测量坐标系，由于坐标系是以锁扣边缘为基准的相 对坐标，因此其保证了测量不受工件摆放位置的影响，无需传统的机械矫正。
[0043] 图3是本发明提供的锁扣棱边提取效果图。锁扣图像间的特征相对边缘L 12的 距离是由零件自身设计尺寸决定的，不会随锁扣沿相机光轴的旋转而发生变化。
[0044] 步骤4 :进行坐标仿射变换，采用仿射变换对图像进行校正以消除图像几何失真。 仿射变换可以校正物体所有可能的与位姿相关的变化，为了与图像像素坐标统一并便于后 续铆点的定位，规定仿射变换后测量坐标系的X轴与图像横坐标平行，y轴与图像纵坐标平 行，且锁扣边缘相互垂直。图像横纵坐标是图像显示设备的默认坐标，一般以图像显示设备 的左上角或者左下角为原点，与图片的相关格式基准有关。本发明以左上角为原点。
[0045] 这里选取原点0 (X。，y