基于双目视觉的碗形塞加工误差检测系统与检测方法
【技术领域】 [0001] :本发明属于误差检测领域，涉及碗形塞加工误差检测方法，特别是涉及 一种基于双目视觉的碗形塞加工误差在线检测系统与检测方法。
【背景技术】 [0002] :为满足冷热加工的工艺需求，会在发动机等铸件上设置工艺孔，用碗形 塞进行封闭。碗形塞大多为冲压件，生产过程中模具的长期磨损和碗形塞内应力的存在都 会导致碗形塞尺寸不良，进而出现发动机漏水、漏油现象。在批量生产过程中，对成品进行 加工误差检测，不仅能够保证产品质量，而且还能够及时更换模具，避免因持续生产不合格 产品而造成资源浪费。
[0003] 目前生产企业采用机械量具进行人工检测，其检测的精度和效率难以得到保证， 面向企业自动化生产需要，本文提出采用视觉检测的方式进行碗形塞的加工误差在线检 测。机器视觉检测技术在零件加工误差检测方面应用广泛，然而在大尺寸检测领域的检测 精度不高，选用高分辨率摄像机和图像拼接技术都可以提高检测精度，然而高分辨率摄像 机价格昂贵，拼接技术又不能完全补偿误差，采用机器视觉检测将面临如下问题:碗形塞的 直径种类多，难以选择一个合适视场的镜头和合适分辨率的摄像机来满足不同直径种类碗 形塞加工误差的检测要求；目前市场上单个摄像机的分辨率难以满足待检碗形塞所对应尺 寸下的微米数量级分辨率检测要求;碗形塞直径端面存在的杂质对图像中直径检测的结果 影响较大。
【发明内容】
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[0004] 发明目的:本发明涉及一种基于双目视觉的碗形塞加工误差在线检测方法与系统 设计，其目的是设计出一种可以满足不同直径规格碗形塞微米数量级加工误差的检测要 求，并消除碗形塞表面杂质对检测带来的影响的测试系统。将碗形塞放在一个旋转机构上 匀速旋转，利用两台平行方向放置的摄像机采集碗形塞直径端面的多组图像，通过所提出 的端面杂质去除方法校正检测结果，再通过数据处理获得碗形塞直径和锥度的加工误差， 进而达到判断碗形塞合格性的目的，不仅能够保证产品质量，而且还能够及时更换模具，避 免因持续生产不合格产品而造成资源浪费。
[0005] 技术方案：
[0006] -种基于双目视觉的碗形塞加工误差检测系统，其特征在于:该系统采用两组小 口径远心镜头和中等分辨率的摄像机，该系统具体包括：
[0007] (1)碗形塞加工误差在线检测系统硬件平台：所述硬件平台由碗形塞旋转控制模 块、远心光学成像模块和图像处理模块组成；
[0008] (2)碗形塞加工误差在线检测算法，该算法具体步骤如下：
[0009] 1)程序初始化:包括人机界面初始化和参数设置;所述参数设置为设置摄像机ID 号，摄像机触发方式、图像大小、图像格式和采集间隔；
[0010] 2)图像预处理:对原始图像进行区域选择、灰度化、二值化、阈值分割、边缘检测；
[0011] 3)单像素级边缘检测:具体为背光源照射下碗形塞直径端面在图像中呈现为暗区 域，背景为亮区域，图像亮暗交界处像素的灰度差值最大，利用梯度法进行单像素级边缘检 测；
[0012] 4)端面杂质去除：
[0013] 该步骤的计算公式如下：
[0015]其中Rn为本次直径检测值，Rw为上次直径检测值，k为限幅阈值;其中每次获取新 的直径时均需判断:若Rn与差小于k，则本次直径检测值有效;若心与^^相差大于k，则 本次直径检测值无效，将Rn及其前面连续N-1个R值求和取平均，均值作为本次采样值；
[0016] 5)加工误差检测:所述加工误差检测包括直径加工误差检测和锥度加工误差检测 两部分，计算公式如下：
[0017] Rn = bnl+bn2+C
[0018] T=(Rn-Rn*)/h
[0019] 其中Rn为碗形塞第η个下端直径，即碗形塞直径值，bnl为第η个左边图像中碗形塞 部分直径检测值，b n2为第η个右边图像中碗形塞部分直径检测值，c为镜头间距;Τ为锥度， Rn*为上端直径，h为高度;碗形塞的第m个直径计算公式为：
[0020] Rm = bml+bm2+C
[0021 ]碗形塞第η个直径检测值和第m个检测值之间的差异为：
[0022] Rn_Rm= (bnl+bn2)_(bml+bm2)
[0023] (3)多线程程序设计:采用Win32API动态链接库创建多线程，将整个程序划分成四 个线程:具体为：
[0024] 两个数据采集处理线程:控制两台摄摄像机同步工作，记录数据并保存图片;数据 显示线程:从数据缓冲池中提取数据，显示检测结果；
[0025]主线程:负责响应人机交互的各项功能。两个数据采集处理线程间需要通信，主要 采用全局变量和Message消息制来实现；
[0026] 所述各线程之间并行运行。
[0027] 所述的基于双目视觉的碗形塞加工误差检测系统，其特征在于:该系统中所述的 碗形塞旋转控制模块包括电机、变速器和旋转机构。
[0028] 所述的基于双目视觉的碗形塞加工误差检测系统，其特征在于:该系统中所述的 远心光学成像模块包括摄像机、双远心镜头、远心平行光源和PCIE扩展卡;所述摄像机与 PCIE扩展卡连接;所述PCIE扩展卡与计算机上的对应端口连接;所述摄像机安装在滑道上。
[0029] 所述的基于双目视觉的碗形塞加工误差检测系统，其特征在于:该系统中所述的 图像处理模块具体为嵌有Visual Studio语言程序的计算机，其作用是融合两台摄像机的 多组图像数据来获取被检碗形塞的加工误差，并对碗形塞表面存在的杂质干扰能起到滤波 作用，同时将检测结果实时显示在计算机的人机界面上。
[0030] 一种基于双目视觉的碗形塞加工误差检测方法，其特征在于:该方法包括以下步 骤：
[0031] 步骤1:设置摄像机ID号；
[0032]步骤2 :设置摄像机触发方式，具体为通过编写代码来不断查询摄像机当前状态， 符合条件则触发采集；
[0033]步骤3:设置图像大小、格式和采集间隔，所述图像为8位BMP格式，当旋转机构的转 速或摄像机的帧率变化时，通过改变相应的定时器参数改变图像采集间隔；
[0034]步骤4:按顺序取待测碗形塞放到旋转机构上，记录采集到的图像、数据及数据曲 线，碗形塞旋转半周后停止数据记录和图像保存。
[0035]优点及效果:本发明为解决较大尺寸碗形塞微米数量级的检测难题，提出了一种 基于双目视觉的碗形塞加工误差在线检测方法与系统设计。经检索，未发现基于机器视觉 的碗形塞加工误差检测方法。本发明以两组小口径远心镜头和中等分辨率的摄像机同步采 集旋转碗形塞同一直径端面处的图像，降低了设备的成本，提高了系统的通用性；以二值图 像为特征提取对象，运用梯度边缘检测法对图像进行单像素级边缘检测;通过所提出的端 面杂质去除方法校正检测结果，再通过数据处理获得碗形塞直径和锥度的加工误差，进而 达到判断碗形塞合格性的目的，不仅能够保证产品质量，而且还能够及时更换模具，避免因 持续生产不合格产品而造成资源浪费。
[0036]该方法对比人工检测方法有时间短，准确率高的优点，能够实现在线实时检测;对 比单目视觉检测具有通用性强，分辨率高，设备轻便，价格适中的优点，在工厂流水作业的 情况下可以对碗形塞加工误差进行实时、准确检测，增强了系统的实时性，可开发嵌入式系 统，实现碗形塞加工误差在线识别。
【附图说明】：
[0037]图1为:系统结构不意图；
[0038]图2为:系统结构图；
[0039] 图3为:双远心镜头光路原理图；
[0040] 图4为:系统检测流程图；
[0041] 图5为:不同规格碗形塞尺寸检测示意图；
[0042] 图6为:偏心旋转检测不意图；
[0043]图7为:镜头不平行示意图；
[0044]图8为:镜头尚度不一致不意图；
[0045]图9为:滤波曲线图。
【具体实施方式】：
[0046] 本发明的技术思想是:将碗形塞放在一个旋转机构上匀速旋转，选用两台平行方 向放置的高分辨率面阵摄像机配合使用两个双远心镜头同时采集碗形塞直径端面处的图 像，通过所提出的端面杂质去除方法来校正检测结果，再通过数据处理获得碗形塞直径和 锥度的加工