基于机器视觉的铣刀几何参数测量

Geometrical parameters measurement of milling cutter based oncomputer vision technologyWANG Di，YE Feng，WANG Shi-yong，DONG Zhi-peng(School ofMechanical and Automative Engineering，South China Univ.of Tech.，Guangzhou 510640，China)Abstract：In order to improve the precision and eficiency of the PCB milling cuter，a set of image detection system andcorresponding image processing algorithm o/'e researched，according to the cutter blade surface features，a special lightingsystem is designed to obtain clear，less deformation cuter blade surface image，a kind of edge detection algorithm is used toextract image edges，the subpixel location of the image edge is realized by subpixel algorithm based on the spatial moment，then a series of algorithm about the straight line fiting ca/l be used for the image size calculation and the defect detection of thecutter blade surface。

Key words：computer vision；automatic optical measurement；edge detection；subpixel2011年，全球著名 PCB市场分析机构 prismark公司对未来 PCB市场的未来发展做 出了重要预测 .在 经历了 2009年的衰退时。2010年将迎来新-轮的成长期.虽不会出现高速增长态势 ，但未来发展的特点仍将是平稳增长，与此同时，对于PCB制作过程中需要的硬质合金刀具的需求量也将越来越大 。

国内最大的硬质合金刀具金洲精工，随着订单数量的增加，对刀具加工的自动化设备要求越来越高，对刀具加工的效率和质量都提出了更高的要求，结合当今迅速发展的机器视觉技术.PCB加工所用的铣刀刀具 自动加工检测设备的研究有了新的突破。基于机器视觉的影响测量技术由于其具有非接触、精度高 、柔性好、速度快的特点 ，被广泛运用于工业控制检测领域.对于提高装备制造业水平具有重要意义。基于机器视觉的自动影像测量相比传统的测量技术，具有以下优点：1)提高测量精度随着工业相机 ，光学镜头 ，图像采集设备等在硬件上的提升.使得获得图像的信息比传统方法更多，更精确。

收稿 日期 ：2012-12-10 稿件编号 ：2012120642)提 高了图像 的质量随着数字图像处理技术在理论上的不断完善 .可以明显改善图像处理的结果，甚至可以检测到传统方法无法测量的物理量 。

3)减小 系统误差用数字图像处理技术可以实现对成像系统的高精度标定和误差修订，为高精度测量提供坚实的基矗4)自动化程度 高目前该领域的中高端设备基本被国外厂商垄断，国内的测量仪器基本靠手动完成，最多只是处于半 自动化状态。没有实现真 正意义 的 自动化 ，手 动测量 的效 率和可靠 性都 不高，很难适应制造业大批量产品的测量。

随着 PCB集成度的增长。所用的铣刀刀具直径不断减小 ，机器视觉技术的优势将得到更大程度上地发挥。影像检测技术必将受到越来越广泛地重视。

1 检测系统的组成与工作原理1.1 检 测方案设计图 1是测量 系统 的结构示 意 图 ，从 图 l可 见 ，该测量 系基金项目：国家863计划(2011AA04A104，2012AA040909)；广东侍育部产学研结合项目(2011A090200054)作者简介：汪 迪(1987-)，男，湖北随州人，硕士研究生，工程师。研究方向：机器视觉及运动控制等。

- -84-汪 迪，等 基于机器视觉的铣刀几何参数测量统主要由照明系统 ，光学成像系统，机械运动系统等部分组成。照明系统主要由光源，光源控制器，开关电源构成，光学成像系统 由变焦镜头，面阵相机 (CCD)以及图像采集卡构成 ，机械运动系统 由工作台，立柱 ，Z轴运动部件，底座，支撑座和伺服运动系统等构成。

光学成像系统所采用的主要部件为：相机是高解析逐行扫描，型号是 VCC-870，分辨率达到 145万像素，解析度为 ：l 392(水平) 1 040(垂直)像素。镜头采用 Navitor的 12倍的变焦镜头，工作距离是 86 mm，视野为 13.79-1.14 mil，在低放大倍率下，特征尺寸为 9.26 mil，像素尺寸为 2.69 m，景深为 2.98 mln；在高放大倍率下 ，特征尺寸为 1.67 mm，像素尺寸为 5.83 m，景深为 0.1 mm.图像的采集基于型号为Foresight I-75。PCI插槽的模拟图像采集卡 ，具有四路模拟输入 .带宽 100 MHz。

长度)图 1 测量系统 意图Fig.1 Sketch of measurement system1.2 系统工 作原 理待检测的螺旋铣刀，能有效抑制板边毛刺产生，适用于表面带铜箔板的加工，待检测的项 目主要包括两个方面：1)螺旋槽的长度(刃长)变化量；2)鱼尾槽的角度变化量 ；3)切削刃的间距大校该系统的基本工作原理是 ：将加工好的铣刀置于物镜的正下方 ，被加工面朝上，调整好镜头的倍率，光圈，工作距离以及光源的强度 ，正确聚焦后 ，通过 CCD面阵相机获取到铣刀刃面图像的模拟信号，图像采集卡将采集到模拟信号量化成数字信号并传人计算机 .由上位机的软件对图像进行处理 ，根据相应的需求，设计不同的算法，完成对铣刀刃面的表面质量和几何形状进行检测。

2 照明装置的设计及刃面图像的获取照明对图像检测起着至关重要的影响，照明系统选择合适 ，将会对图像处理起到事半功倍的效果，因为高质量的图像采集 ，可方便对后续的图像处理，对图像检测十分有利。

3 检测过程算法分析1971年 R.Kieh提出了-种边缘检测的新方法：它使用了8个模板确定梯度和梯度的方向，是-种最佳匹配的边缘检测，用 M1-M8分别与图像的各对应元素相乘.去计算该结果的最大值作为中央像素的强度边缘。8个卷积核形成了Kieh算子，图像的每个像素都用这 8个掩镍行卷积 .每个图2 照明系统下的铣刀径向与轴向图Fig.2 Radial and axial image of milling cuter with theiluminating system圈 3 照明原理图Fig.3 Sketch of iluminating principle掩模都是对某个特定边缘方向做出最大响应，所有 8个方向的最大值作为该点的输出值 ，实际使用的 8个模板为：5 5 5 ]-3 5 5 1-3-3 5]-3 -3-3 1I-3 O -3 I l-3 0 5 lI-3 0 5 Il-3 0 5 l-3 -3 -3 J-3 -3 -3 J-3 -3 5 J-3 5 5 Jf-3-3-3]f-3-3-3]f 5-3-3 1 f5 5 -3 1 儿；50二；J -0。二；J三-0。二；J 5 5 5 5 -3 5-3-3 -3-3-3在进行边缘提取时 ，将上述模板分别与图像中的-个33区域相乘 ，选取输出值为最大的模板，把这个最大值作为该区域中心像素点上的边缘强度，通过图像预处理及 kirseh边缘检测提取的边缘点是-个像素宽度的边缘。

由于测量精度要求的不断提高。像素级精度已经不能满足实际测量的需要 ，因此亚像素边缘检测的算法被提出，最近几年有不少学者提出了研究各种亚像素算法，较为典型的有矩方法.插值法和拟合法。Tabatabai等首先提出利用前三阶灰度矩对边缘进行亚像素边缘定位，随后基于空间矩 ，Zernike正交矩的方法也相继提出。在数字图像处理技术中，矩是作为数字图像灰度直方图的统计特征量出现的。从另-个角度看 ，也可 以把矩理解 为原图像 函数在 新的坐标 空间 的展开，即-个分段连续有界函数可以用其矩族唯-表示。

将-维连续函数 厂( )的P阶空间矩和灰度矩分别定义为mpI . x)dx (1)： )户(x)dx (2)- 维边缘检测的理想阶跃模型可认为是由-系列具有灰度 hi和-系列具有灰度 h 的像素相接构成。这种模型可以用边缘位置 k，边缘两侧的灰度值 h。和h：3个参数来决定，图 4中的离散点为实际边缘，这线为理想边缘。

- 85-《电子设计工程)2013年第 8期图 4 -维边缘检测Fig.4 One dimensional edge detection设 M( )为理想阶跃 函数 ，则-维理想边缘 函数可表示为 ：l( ，，)(1-h1)u(x- ) 1 (3)假设灰度值为h。和 h 的像素点数在整个边缘上所占的比例分别为P。和P2，则二者满足以下关系：pl 21 (4)设单调序列 岛(jl，2，，n)为实际边缘点的灰度值 ，则该序列的前三阶灰度矩满足下式： pj Rj∑ l( '2，3) (5)式中，n为整个实际边缘所占的像素总数，因此有p1kin。

以上 3个方程式中包含了 3个未知数p 、h。和 h：，联立求解式(3)、(4)、(5)可得1：m1- 、/p1，p2 (6)h2ml- 、 2 (7)小 ] ㈣其中。

o'ma-m1 (9)； m2-2ml 3-3mlm2 (10)由式(10)可得到边缘位置为拄 号/ ，4 实验结果与分析利用本研 究所设 计 的 自动光学 检测系统 对直径 为3.175 1/1/12的铣刀进行图像采集，图像大小为，利用 kirsch算子进行图像边缘提取，并采用空间矩的亚像素细分法进行边缘的精确定位，再采用最dx-乘法等算法对铣刀刃面尺寸和缺陷进行检测，检测指标如图 5所示。在上述相同的实验条件下，对 200件用人工显微镜检测，直径为 3.175 mm的铣刀合格品，采用该 自动光学检测方法检测，结果为 198件合格 ，2件不合格，对 比结果表明，自动光学方法的准确率达到了99%，加工后铣刀切削刃标准间距 0.1600.0l mm，螺旋槽标- 86-准长度 12.5000.O1 mm，过切标准角度 为 138.1。±0.1。检 出精度均达到了O.O1 lnm，过切角度达到0.1。对随机抽取的 lO支做出数据统计得出表 1及图 6。

二霉 t ieI ，'- 、1 Hf：-～·--Jrl1 1 ' 0 、I Fig.5 Detection indicator diagram表1 刃面检测结果Tab.1 Inspection results ofblades1 391 38.51 381 37.51 37NO图6 刃面检测软件统计Fig.6 Blade surface detection software statistics5 结束语本研究所设计的照明装置能够得到高质量 ，形变小的铣刀刃面图像 .所采用的边缘检测算法以及亚像素边缘定位算法 ，能够获得亚像素的边缘精确定位，提高了检测精度，降低了生产成本 ，使铣刀的检测由人工抽检变成机器普检成为可能，具有实际应用的意义。

(下转第 90页)曼 暑 0 r1 g 。Ij暑 ∞Ja《电子设计工程2013年第8期据集成问题。而且 OPC技术使设备生产厂商和应用程序开发的工作分离 ，应用程序开发人员无需重复开发设备驱动程序，只需开发-套接 口就可以和不同设备相连tSl。利用 OPC技术开发集成监控系统能缩短开发周期 ，提高互连互操作性、可扩展性、可维护性、适应性和经济性。本文遵循 OPC标准，设计开发了服务器和客户端，实现了集成监控系统的数据采集与处理、参数的监测与控制以及数据存储的功能。