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長春理工大學光電工程學院 儀器制造工藝學 課程論文 自動影像測量系統(tǒng)的設計 二號 作者姓名 四號 測控技術與儀器專業(yè) 班級 學號 五號 摘 要 目的 目的 為了實現(xiàn)對工件的自動影像測量 建立了自動影像測量系統(tǒng) 對該系統(tǒng)所采用的圖元識別 圖元測量 基于 自動聚焦原理的高度測量等算法進行研究 方法 方法 首先 根據(jù)圓形和矩形圖元的面積和真圓度等特征參數(shù)介紹了圖元識別算 法 接著 以直線和圓形圖元為例分析了典型圖元的測量算法 即在提取圖元邊緣點的基礎上進行圖元擬合 然后 在分析 比較能量譜等聚焦評價方法的性能的基礎上 說明了采用自動聚焦原理進行高度測量的算法 最后 介紹了系統(tǒng)比例尺的設 定方法以及光柵尺讀數(shù)的誤差補償方法 結果結果 實驗結果表明 比例尺的標定精度為0 5 m 圖元的測量精度在微米級 高 度測量精度為0 035mm 結論結論 基本滿足自動影像測量的穩(wěn)定可靠 精度高 抗干擾能力強等要求 小五號 關鍵詞 計算機視覺 邊緣檢測 圖元 曲線擬合 亞像素 摘要和結論要有數(shù)據(jù) 要按照本格式寫目的 方法 結果 結論分開寫摘要和結論要有數(shù)據(jù) 要按照本格式寫目的 方法 結果 結論分開寫 中圖分類號 TP394 1 TH691 9 文獻標識碼 A Design of automatic image measuring system ZHANG Wu jie YANG Yi lu LI Di YE Feng College of Mechanical Engineering South China Univ of Tech Guangzhou 510641 China Abstract Objetive In order to realize automatic image measurement for parts an automatic image measurement system is established and its applied algorithms such as geometric figure recognition and measurement height measurement based on autofocus and etc is investigated Method First based on image feature parameters such as area Circularity perimeter and etc the recognition algorithms for typical geometric Figures of rectangle and circle are presented Measuring principles and algorithms of typical plane geometric figures are analyzed by taking the measurements of the line and circle geometric figures as an example i e the figure fitting is adopted after the edge points of geometric figures are extracted Then after the performance of several autofocus evaluating methods is compared the algorithm of height measurement by visual automatic focusing is analyzed Finally the method of scale setting up of measurement and the correction of the error of raster reading are discussed as well Result Experimental results indicate that the precision of the system s scale setting up is 0 5 m and the measuring precision of figures is within micron and the precision of height measurement is 0 035mm Conclusion It can satisfy the system requirements of non contact online real time higher precision and rapid speed as well as strong anti jamming and stabilization Key words Computer vision Edge detection Geometric figure Curve fitting Subpixel 1 引言 四號 隨著產品的微型化 加工訂單的國際化 對產 品測量和檢測的要求越來越高 測量精度從 0 01mm 向 0 001mm過渡 計量方式從抽檢向全額檢驗過渡 測量項目從簡單走向復雜 從單項走向多項綜合 以往的檢測手段難以滿足現(xiàn)代工業(yè)檢測的要求 影 像檢測技術是以現(xiàn)代光學為基礎 融計算機圖像圖 形學 計算機視覺 信息處理 光電子學和模式識 別等科學為一體的現(xiàn)代檢測技術 它把被測對象的 圖像當作檢測和傳遞信息的手段 從中提取有用的 信號來獲得待檢測的參數(shù) 因其具有非接觸 適應 能力強 快速高效 準確 柔性好 可靠性高等特 點 在現(xiàn)代工業(yè)檢測中受到了廣泛重視 近年 影像檢測技術在國內外發(fā)展很快 已廣 PDF 文件使用 pdfFactory Pro 試用版本創(chuàng)建 2 長春理工大學光電工程學院 儀器制造工藝學 課程論文 泛應用于汽車 家電 機械制造 半導體及電子 化工 醫(yī)藥 航空 航天 輕工等行業(yè)來進行尺寸 測量 航空遙感測量 精密復雜零件微尺寸測量和 外觀監(jiān)測 光波干涉圖 應力應變場狀態(tài)圖等和圖 像有關的領域 1 6 本文將影像檢測技術應用于工業(yè) 產品的尺寸參數(shù)的自動測量之中建立了自動影像測 量系統(tǒng) 并討論了測量中的基本圖元的測量 基于 聚焦原理的高度測量 基于圖元特征的圖元識別 光柵尺的誤差補正以及比例尺的設定等自動影像測 量系統(tǒng)關鍵算法 7 實驗證明影像檢測技術應用于 工業(yè)產品的測量領域 在保證測量要求的同時 使 系統(tǒng)具有非接觸 適應能力強 快速高效 準確 柔性好 可靠性高 操作簡便和成本低等特點 8 11 2 影像檢測系統(tǒng)的構成及其工作原理 2 1 影像檢測系統(tǒng)的硬件構成 五號 圖 1 為 CNC 影像檢測系統(tǒng)原理圖 它主要由 照明子系統(tǒng) 光學成像子系統(tǒng) 機械運動子系統(tǒng) 圖像采集子系統(tǒng)以及計算機等組成 照明子系統(tǒng)由 光源 光源控制器構成 光學成像子系統(tǒng)由變焦鏡 頭等組成 圖像采集子系統(tǒng)由 CCD 相機和圖像采 集卡等構成 機械運動子系統(tǒng)由 XY 工作臺 立柱 Z 軸運動部件 底座 支撐座和伺服運動系統(tǒng) 伺 服電機 軸角編碼器 運動控制卡 構成 進行測 量時 由運動控制系統(tǒng)和光柵尺進行精確定位 由 成像系統(tǒng)獲取圖像數(shù)據(jù) 由軟件進行測量 12 圖 1 影像測量系統(tǒng)原理圖 Fig 1 Block diagram of image measuring system 2 2 影像檢測系統(tǒng)的工作原理 該系統(tǒng)的基本工作原理為 影像測量就是通過 面陣 CCD 相機獲取被測物體的圖像 然后對圖像 進行預處理 通過測量軟件在圖像中對被測工件進 行測量 但影像一般只能進行 2D 測量 若采用如 Visual Automatic Focusing VAF 視覺自動聚焦等技 術能夠進行 2 5D 測量 VAF 技術就是采用自動聚 焦判別函數(shù)對高度不在同一平面上的兩點進行精確 聚焦 然后通過計算得到兩點間的距離 圖 1 中的 機械運動子系統(tǒng)是用來移動 XY 工作臺和光學成像 系統(tǒng) 可以在軟件的控制下進行 CNC 自動測量 由圖 2 可知 通過圖像傳感器 CCD 獲取被 測物體圖像的模擬信號 經過圖像采集卡進行 A D 轉換 轉換成數(shù)字信號 輸入到計算機 然后由影 像測量軟件對圖像中需要測量的幾何圖元進行測 量 從而實現(xiàn)對被測物體的非接觸測量 圖像測量 軟 件 需 要 實 現(xiàn) 的 功 能 包 括 獲 取 圖 像 對圖像進行預處理 包括 濾波除噪 圖像增強 圖像邊緣粗定位 邊緣精確定位 根據(jù)檢測精度進 行亞象素定位等 特征點的定位 圖元擬合 對要 測量的具體圖元進行計算 如直線的長度 兩條直 線間的夾角 圓的直徑 面積 矩形的面積等 3 影像測量系統(tǒng)軟件的關鍵算法 3 1 圖像的預處理 在圖像產生 傳輸和變換的過程中 由于各種 因素的影響 往往會使圖像與被測物體或原始圖像 之間產生差異 13 19 這給從圖像中提取各種信息造 成了困難和不便 因此 在對圖像測量之前要進行 各種預處理 以降低噪聲的干擾 常見的圖像噪聲 包括光學成像及采樣過程中常會出現(xiàn)的混疊噪聲 插入噪聲 抖動噪聲 電子噪聲等 而邊緣的檢測 和提取往往對噪聲比較敏感 因此需要在檢測前對 圖像進行濾波降噪處理 濾波器分為線性濾波器和非線性濾波器兩大 類 線性濾波器對高斯噪聲有較好的平滑作用 但 其它噪聲的抑制效果較差 而且會模糊邊緣 非線 性濾波器中的中值濾波器在過濾噪聲的同時 還能 很好的保護邊緣輪廓信息 它對消除孤立點和線段 的干擾十分有用 特別是對于二進制噪聲尤為有效 這一點特別符合幾何測量對邊緣精密定位的需求 所以系統(tǒng)中采用了中值濾波器對圖像進行濾波降 噪 由于要測量物體輪廓邊緣的幾何信息 所以圖 像邊緣信息提取的好壞就顯得尤為關鍵 一般物體 和背景具有較大的對比度 反映在圖像上就是物體 和背景的灰度差別較大 圖像直方圖將呈現(xiàn)較為明 顯的雙峰型 因此系統(tǒng)采用閾值法即可較好的實現(xiàn) 圖像分割 PDF 文件使用 pdfFactory Pro 試用版本創(chuàng)建 長春理工大學光電工程學院 儀器制造工藝學 課程論文 圖 2 影像測量系統(tǒng)結構示意圖 Fig 2 Framework of image measuring system 3 2 典型圖元的識別算法 在對被測圖元進行測量之前 首先必須判斷該 圖元的類型 然后采用相應的測量算法進行測量 20 在手動測量時 是人工判斷圖元后 再采用相 應的算法進行測量 但在自動測量時 必須由軟件 對被測圖元首先進行判斷然后再進行測量 本文介 紹一種基于圖像特征的圖元自動識別算法 所謂圖 像的特征 就是指圖像中包括具有某種特征的圖元 本文就以周長 面積和真圓度這幾個特征參數(shù)來說 明圓形圖元和矩形圖元的自動識別算法 在圖像中 圖元的面積就是圖元中包含的像素數(shù) 周長是指輪 廓線上像素間的距離之和 像素間距離有兩種情況 并列和傾斜方向 并列可以是上 下 左 右是四 個方向這時并列像素間的距離是 1 個像素 傾斜方 向連接的像素也有左上角 左下角 右上角 右下 角四個方向這時傾斜像素間的距離為2像素 真 圓度是在面積和周長的基礎上 計算圖元的形狀復 雜程度的特征量 它定義為 2 4 周長 面積 e 1 a 圓形圖元的幾個特征參數(shù) 圓形圖元的幾個特征參數(shù) 圓的面積為 2 r 圓的周長為 r 2 其中r 為圓的半徑 圓形圖元的真圓度為 1 2 4 2 2 r r ec 2 b 矩形圖元的幾個特征參數(shù) 矩形圖元的幾個特征參數(shù) 設矩形圖元的相鄰的兩個邊長分別為a和b 則矩形圖元的周長為 ba 2 面積為 ba 矩形圖元的真圓度為 1 2 4 2 ba ab er 3 形狀越接近圓 其真圓度就越接近 1 通過計 算周長 面積和真圓度就可以將圓形圖元和矩形識 別出來 當然只用周長 面積和真圓度有時很難將 形狀復雜的圖元識別出來 因此除了上面的特征參 數(shù)以外 還要用到長度 寬度 歐拉數(shù)以及查看物 體長度方向的區(qū)域矩等許多特征參數(shù)來一起進行圖 元的識別 3 3 典型圖元測量算法 針對被測物體常見的幾何形狀 編寫了相應的 圖像分析及測量程序 現(xiàn)將直線 圓形的測量算法 描述如下 3 3 1 直線圖元的測量算法 對于直線圖元 采取先逐行或逐列掃描的方法 去除邊緣圖像中 毛刺 噪聲點的干擾 同時采用 細化算法細化物體邊緣 然后再對邊緣利用最小二 PDF 文件使用 pdfFactory Pro 試用版本創(chuàng)建 4 長春理工大學光電工程學院 儀器制造工藝學 課程論文 乘法進行線性回歸分析后 得到直線方程 設邊緣 點的坐標為 mm yxyxyx 2211 并設一元線 性回歸方程為 xbay 4 根據(jù)最小二乘法 使 i y與 i bxa 偏差的平方 和最小可求得 xbya xx yyxx b m i i m i ii 1 2 1 5 其中 m yyy m y 21 1 1 21m xxx m x 考慮到一些未能去除的噪聲點的干擾 所以在第一 次線性回歸分析后 計算各點到擬合直線的距離 將距離大的離散點去除 然后再進行一次校正線性 回歸分析 經試驗觀察 這種方法對離散的偽邊緣 點的干擾有較好的抑制作用 對于由直線構成的幾 何圖像如三角形 矩形等可以采用上述方法先求出 構成上述圖形的邊緣直線方程 再求出各直線的交 點 然后就可以進行長 寬和面積等的計算 3 3 2 圓形圖元的測量算法 由于圓形圖元的幾何特征與由直線圖元組成的 圖形不同 其測量算法也有所不同 在本系統(tǒng)中對圓形圖元的測量 首先對經過濾 波等預處理的圖像提取出圓形圖元的邊緣 根據(jù)邊 緣上的點的坐標求出圖元的形心坐標 設邊緣點的 坐標為 mm yxyxyx 2211 則形心的坐標 為 m y y m i i 0 形 m x x m i i 0 形 6 以形心坐標作為圓心坐標的初值 以不在同一 直線上的邊緣上的三點確定的圓的半徑為圓的半徑 初值 然后采用求極值的搜索算法使邊緣點到圓周 上的距離最小 求出圓心坐標和半徑 具體算法如 下 設圓的方程為 2 22 ryyxx cc 7 則 邊 緣 上 的 點 設 邊 緣 上 的 點 的 坐 標 為 ii xy 到圓周上的距離平方為 2 22 ryyxxD cicii 8 要進行圓的擬合就是使邊緣上的點到擬合圓的 距離最小 這時的未知數(shù)就是要擬合圓的圓心坐標 和半徑 令函數(shù) 2 22 ryyxxryxf cicicc 9 將邊緣點的坐標代入上述方程 通過搜索算法 當計算出的精度達到設定的精度時 停止搜索 這 時的ryx cc 即為所求 通過該方法求得擬合圓 然后計算邊緣上的點到該圓的距離 將距離大的偽 邊緣點除去 再進行一次擬合就能夠得到測量結果 3 4 自動聚焦高度測量算法 在采用自動聚焦方法進行高度測量時 聚焦判斷是 實現(xiàn)該測量的關鍵 在測量中 判斷圖像是否聚焦 與圖像的高頻成分有關 當完全聚焦時 圖像清晰 包含邊緣信息的高頻分量多 通常 判斷圖像聚焦 與否是通過焦距評價函數(shù)來衡量的 7 焦距評價函 數(shù)應具有以下幾個特點 1 單峰性 2 無偏性 3 能反映離焦極性 4 較高的信噪比 5 速度快 常用的聚焦評價函數(shù)有以下幾種 a 能量譜方法 能量譜方法 該方法是基于頻域的算法 根據(jù)傅立葉光學理論 圖像清晰或聚焦的程度主要 由圖像的高頻分量的多少確定 因此可以根據(jù)高頻 分量的多少作為聚焦評價函數(shù)的主要依據(jù) 將序列 圖像進行快速傅立葉變換 幅度的平方稱為能量譜 由于幅度決定了一幅圖像中含有的各種頻率分量的 多少 故可以用能量譜來構造聚焦評價函數(shù) 設 yxf 是一個NM 圖像的函數(shù) 則二維 離散傅立葉變換為 N vy M ux j M x N y eyxf MN vuF 2 1 0 1 0 1 10 其傅立葉譜為 2 1 22 vuIvuRvuF 11 能量譜函數(shù)為 PDF 文件使用 pdfFactory Pro 試用版本創(chuàng)建 長春理工大學光電工程學院 儀器制造工藝學 課程論文 vuIvuRvuFvuP 22 2 12 則能量譜評價函數(shù)為 uv p vuPF max 13 其中 vuR 和 vuI 分別是傅立葉變換的實部和 虛部 p F所在的位置即為聚焦位置 b 灰度方差法 灰度方差法 一幅聚焦清晰的圖像應有較 多的灰度變化 因此圖像的聚焦程度可以用灰度變 化的平均程度即方差來衡量 當灰度方差算子取最 大值時 該位置即為聚焦位置 c 灰度梯度法 灰度梯度法 聚焦清晰的圖像應該有較銳利 的邊緣 由于梯度算子具有各向同性和旋轉不變性 可把圖像中各不同走向的邊緣和線條突出 離焦量 越小圖像邊緣越銳化 所以圖像灰度梯度可以用來 評價圖像的聚焦程度 對圖像中的每一像素點求梯 度并求和 即 2 2 y f x f yxf 14 常用的梯度算子有以下幾種 1 灰度差分法 灰度差分法 采用差分絕對值代替乘方和 開方 即利用圖像的相鄰像素灰度值差的絕對值之 和作為聚焦評價函數(shù) 即 yxfyxf yxfyxfiG ii yx ii 1 1 15 Mi 2 1 0 iG取得最大值的位置即為聚焦位置 2 Roberts 梯度法梯度法 在 灰 度 差 分 法 中 沒 有 考 慮 yxf 和 1 1 yxf灰度差的像素位置關系 可以采用 Roberts 梯度算子來計算圖像的梯度 1 1 1 1 yxfyxf yxfyxfiG ii yx iiR 16 Mi 2 1 0 iGR取得最大值的位置即為聚焦位置 3 Sobel 梯度法梯度法 即采用 Sobel 算子的兩個卷 積核 y S和 x S來求圖像中每點的梯度具體公式如 下 yxfyxf yxfyxf yxfyxfiS ii ii iix 12 12 1 11 1 1 11 1 17 1 21 2 1 11 1 1 11 1 yxfyxf yxfyxf yxfyxfiS ii ii iiy 18 yx yxS iSiSiG 22 19 iGS取得最大值的位置即為聚焦位置 能量譜法由于計算量較大 不適用于一般情況 下的快速 實時測量 灰度差分法和 Roberts 梯度 法計算速度快 但對于復雜圖像由于沒有考慮周圍 點的變化 容易受噪聲影響而導致錯誤的聚焦 綜 合考慮 本文采用 Sobel 梯度法來進行聚焦評價 由于本系統(tǒng)在進行高度測量時 焦距和像距固 定 因此可以通過 Z 軸方向上的伺服運動系統(tǒng)實現(xiàn) 調焦 利用滾珠絲桿作為傳動機構 伺服電機為驅 動源 帶動光學成像系統(tǒng)沿 Z 軸方向上下移動 通 過聚焦評價函數(shù)判斷實現(xiàn)正確聚焦 通過計算兩個 不同平面上聚焦時 Z軸方向的光柵尺的讀數(shù)的差值 就可計算兩個平面間的距離 具體步驟如圖 3 所示 3 5 影像測量系統(tǒng)光柵尺讀數(shù)的誤差補償方法 在進行影像測量的過程中有時測量的距離超過 了視野范圍在這種情況下 要進行測量就要移動工 作臺 這時的測量值是由光柵尺的讀數(shù)確定的 由 于工作臺本身的精度問題 光柵尺本身的精度問題 以及其它方面的原因可能引起光柵尺的讀數(shù)有誤 差 所以對光柵尺的讀數(shù)要進行補償 具體的補償 方法有多種 8 20 下面就介紹光柵尺的分段補償方 法 首先是要將工作臺調平 然后通過對標準的高 精度的光刻玻璃尺 精度為 0 000 1mm 進行分段 測量 工作臺在 x y 兩個方向上的行程為 200 300 mm 用一根 300 mm 的標準尺對 x 方向上每隔 10 mm 就記下光柵尺的讀數(shù) 然后根據(jù)每段光柵尺的 讀數(shù)和標準尺的值進行比較得到誤差值 然后根據(jù) 誤差值進行誤差補償 如常用的方法有分段線性回 PDF 文件使用 pdfFactory Pro 試用版本創(chuàng)建 6 長春理工大學光電工程學院 儀器制造工藝學 課程論文 歸法 即在每一段都分別采用線性回歸的方法進行 誤差補償 分段的長度可以根據(jù)具體情況確定 圖 3 高度測量流程圖 Fig 3 Flowchart of height measurement 4 測量實驗與結果 4 1 比例尺的設定實驗 影像測量的過程中 要將測到的像素值換算成 毫米等通用的計量單位 不同的放大倍率下一個像 素所代表的被測物體的長度不同 所以在不同的放 大倍率下 要進行比例尺的調整 通常的做法就是 用標準板 通常為光刻的高精度的光學玻璃 上面 刻有不同尺寸的圓 矩形等 在不同的放大倍率下 進行測量 將標準板上的實際尺寸和在不同放大倍 率下所測的像素值的比值就是在不同放大倍率下的 比例尺 為了提高測量的精度 可在同一放大倍率下 對直徑不同的圓的直徑進行測量并分別計算出每一 個像素所代表的長度然后求平均值作為在該放大倍 率下的比例尺 在進行實際的測量之前 先對系統(tǒng)進行標定試 驗 其中一項就是進行比例尺的設定 在同一測量 條件下 對同一標準板上的圖像像素長度進行測量 如圖 4 所示 具體操作為對標準板上的尺寸不同 的多個圓測量他們的直徑 實際直徑和得到的像素 直徑的比值即為比例尺 以下為物距 50 mm 的條件 下得到的比例尺的標定結果 a 原始圖像 b 擬合后的圖像 a origin image b fitting image of a 圖 4 比例尺設定試驗 Fig 4 Experiment of scale establishment 比例尺的大小決定了系統(tǒng)的分辯能力 因此在 條件許可的前提下 提高圖像的分辨率使物體的像 素跨度盡量大 從而使比例尺減小 以提高測量精 度 在軟件中通過將計算得到的比例尺保存起來 在放大倍率等不變的條件下 可以重復使用該比例 尺進行測量 但當放大倍率改變時 要重新設定比 例尺 表 1 系統(tǒng)比例尺的標定結果 Tab 1 Result of system scale calibration 測量 次數(shù) 物 長 D0 mm 像 長 Dp pixel 物 像 比例尺 平均值 3 1 0 800 29 0 02759 2 1 000 36 0 02778 3 1 200 43 0 02791 4 2 000 73 0 02740 5 3 000 109 0 02752 6 4 000 145 0 02759 7 10 000 361 0 02770 8 20 000 719 0 02782 0 02766 0 0005 4 2 直線圖元和圓形圖元的測量 圖 5 是利用直線圖元和圓形圖元測量程序分別 對 PCB 板上的線寬和圓孔進行測量 測量結果如表 2 所示 為了提高測量的速度 進行測量時 采用 圓形窗或矩形窗 窗口的大小可以調節(jié) 將被測物 PDF 文件使用 pdfFactory Pro 試用版本創(chuàng)建 長春理工大學光電工程學院 儀器制造工藝學 課程論文 體至于選擇窗內 計算時只對選擇框內的物體進行 計算 這樣就減少了運算量 提高了運算速度 圖 5 直線和圓形圖元測量結果 Fig 5 Measuring result of line and circle geometric figures 表 2 直線圖元和圓形圖元測量結果 單位 mm Tab 2 Measuring result of line and circle geometric figures Unit mm 測量結果 3 理論值 測量 次數(shù) 線寬 直徑 線寬 直徑 線寬 直徑 1 0 1965 1 2545 2 0 2016 1 2602 3 0 1947 1 2549 4 0 2002 1 2551 5 0 1978 1 2543 6 0 1946 1 2538 7 0 2005 1 2604 8 0 1982 1 2531 平均值 0 1980 1 2558 0 0079 0 0086 0 200 1 250 直線圖元的測量誤差主要來源是物體邊緣的定 位誤差 本系統(tǒng)中對直線圖元的擬合采用了最小二 乘法 并采用計算距離的方法排除了孤立噪聲點對 邊緣的影響 測量結果表明系統(tǒng)具有較高的測量精 度和較好的測量重復性 試驗結果表明圓形圖元測量算法具有較強的抗 干擾能力 通過求解物體的形心作為擬合的初值 提高了擬合速度 在進行擬合時 采用了除去孤立 噪聲點的方法 提高了擬合的精度 同時 采用搜 索算法 可以人為設定擬合的精度 對于測量精度 高的物體 可以將擬合的精度相對提高 而對擬合 精度要求不高的物體測量時 可以將擬合精度降低 以提高測量速度 4 3 自動聚焦高度測量 以下圖 6 為采用自動聚焦原理進行高度測量 表 3中的數(shù)據(jù)是在相機為 Sony公司的 SSC DC54A 鏡頭為 Navitar 公司的 12XZoom 在放大倍率為 4 7 倍時測的結果 本文所采用的自動影像測量系統(tǒng)如 圖 7 所示 a 高面自動聚焦示意圖 b 低面自動聚焦示意圖 a is autofocus on high level b is autofocus on low level 圖 6 高度測量示意圖 Fig 6 Height measurement with autofocus method 表 3 高度測量結果 單位 mm Tab 3 Result of height measurement Unit mm 測量 次數(shù) 高 面 低 面 高 度 高度殘 差 1 129 277 65 553 63 724 0 0134 2 129 269 65 548 63 721 0 0164 3 129 277 65 546 63 731 0 0064 4 129 282 65 54 63 742 0 0046 5 129 279 65 54 63 739 0 0016 6 129 278 65 529 63 749 0 0116 7 129 268 65 54 63 728 0 0094 8 129 272 65 538 63 734 0 0034 9 129 282 65 529 63 753 0 0156 10 129 282 65 529 63 753 0 0156 均值 129 2766 65 5392 63 7374 3 0 01576 0 04728 0 03513 圖 7 自動影像檢測系統(tǒng) Fig 7 The automatic image measuring system 由上述的測量結果可知 本系統(tǒng)中所采用的 Sobel 梯度法進行聚焦評價來進行高度測量 其測 量的精度為 0 035 mm 5 結論 PDF 文件使用 pdfFactory Pro 試用版本創(chuàng)建 8 長春理工大學光電工程學院 儀器制造工藝學 課程論文 本文根據(jù)現(xiàn)代工業(yè)檢測精度高 速度快的要求 提出了非接觸影像測量的方法 并介紹了自動影像 測量系統(tǒng)的結構和工作原理 然后研究了影像測量 中的典型圖元的識別和測量算法以及基于自動聚焦 原理的高度測量算法 最后 給出了影像測量中超 出視野范圍大尺寸測量時光柵尺的誤差補正方法以 及比例尺的設定方法 實驗結果證明 圖元的測量 精度在微米級 高度測量精度為 0 035 mm 系統(tǒng)比 例尺的標定精度為 0 5 m 基本滿足了自動影像測 量的要求 結論要有數(shù)據(jù) 結論要有數(shù)據(jù) 參考文獻 五號 1 鄒定海 葉聲華 王春和 用于在線測量的視覺檢測系統(tǒng) J 儀器儀表學報 1995 16 4 337 340 小五 ZOU D H YE SH H WANG CH H A visual inspection system for on line measurement J Chinese Journal of Scientific Instrument 1995 16 4 337 340 in Chinese 2 周 亙 微機在工件不圓度自動測量中的應用 J 基礎自動 2001 8 6 50 53 ZHOU G The application of computer in automatic measure of the non round degree of the parts J Basic Automation 2001 8 6 50 53 in Chinese 3 郭強生 靳衛(wèi)國 周慶亞 集成電路粘片機視覺檢測技術研究 J 電子工業(yè)專用設備 2005 34 7 34 40 GUO Q SH JIN W G ZHOU Q Y Vision inspection technology of IC die bonder J Equipment for Electronic Products manufacturing 2005 34 7 34 40 in Chinese 4 WEI ZH ZH ZHANG G J LI X The application of machine vision in inspecting position control accuracy of motor control systems C Proceedings of the Fifth International Conference on Electrical Machines and Systems Shenyang P R China ICEMS 2001 1031 1038 5 SCAMAN M E ECONOMIKOS L Computer vision for automatic inspection of complex metal patterns on 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