基于labVIEW的機器視覺檢測系統的研究

宮二棟，丁蘊豐

（長春理工大學 機電工程學院，長春 130022）

基于labVIEW的機器視覺檢測系統的研究

宮二棟，丁蘊豐

（長春理工大學 機電工程學院，長春 130022）

分析了當前機器視覺檢測技術在國內外研究及工業中的應用狀況，闡述了機器視覺和虛擬儀器技術各自的特點，研究兩者互相結合的實用性，設計出視覺檢測系統平臺。選擇National Instruments公司開發的LabVIEW程序和工業相機作為軟硬件開發環境，調用視覺開發模塊IMAQ Vision豐富的專業化控件和函數庫，設計可檢驗汽車鈑金件產品檢測平臺。視覺檢測系統可實現對汽車板件的快速檢測，同時保證了切割的精確度。

LabVIEW；視覺檢測；IMAQ Vision

在汽車鈑金件激光切割過程中，為了保證汽車板件的產品質量和裝配質量，提高激光切割生產檢測效率，這就要求對被切割鈑金件孔徑尺寸進行100%的在線檢測，視覺檢測系統還得具有實時性，在確保一定檢測精度的要求下，檢測系統能在最短的時間內采集到盡可能多的被切割鈑金件的尺寸信息，以滿足加工質量的要求。由于切割的汽車鈑金件有的很薄，在傳統的接觸測量作用下會產生一定的誤差，進而影響測量精度，因此采用非接觸測量才是一種正確有效的測量方法。汽車鈑金件或管件孔的檢測要求尺寸精度高，傳統的檢測技術和設備難以在精度、效率及自動化程度等方面完全滿足檢測的要求。機器視覺檢測技術具有非接觸、連續性工作、成本較低、易于與加工控制信息形成集成系統等優點，可以很好地滿足被切割鈑金件的檢測要求。開展機器視覺檢測的研究對于產業升級、促進制造生產智能化都具有非常重要的推動作用。

1 IMAQ Vision

LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engi?neering Workbench）是美國NI公司推出的一種基于圖像化語言編程的軟件開發工具。Nl公司IMAQ Vision軟 件 包 在 助 LabVIEW、BridgeVIEW、Labwindows/CVI、componentworks以及其它Ac?tiveX容器應用程序中加入了機器視覺和圖象處理的功能。IMAQ Vision軟件包中包含一套豐富的為圖像處理而優化的函數，可用來完成灰度、彩色以及二值圖象的顯示、處理（統計、濾波和幾何變化）、形狀匹配、計算和測量等。IMAQ Vision視覺控件如圖1所示。

圖1 IMAQ Vision視覺控件

2 視覺檢測系統的組成

機器視覺檢測系統硬件包括：光源、CCD工業相機、光學鏡頭、圖像采集卡以及PC工作平臺。視覺檢測系統的軟件是在LabVIEW及其軟件包開發環境下根據圖像處理算法編成的程序。視覺檢測系統的一般工作過程為：首先將需要檢測的鈑金樣件放在相機視野中心下方的工作臺上，照明光源發出光照射在切割鈑金件上使切割孔與樣件形成對比，CCD相機通過光學鏡頭把被測樣件轉化成圖像信息，最后經過LabVIEW編程生成的圖像處理軟件對其進行分析處理和檢測。視覺檢測系統的組成如圖2所示。

圖2 視覺檢測系統硬件組成

3 圖像處理的理論知識

機器視覺就像人的眼睛，而圖像處理就像人的大腦，不斷的加工處理采集到的圖像信息，從中獲取所需要的信息和結果。圖像處理是整個機器視覺檢測系統的核心，它主要包括圖像的預處理和邊緣檢測。

3.1 圖像預處理

圖像獲取的過程中往往會受到外界環境中的噪聲、光照的干擾，這嚴重破壞了圖像中的真實性，會降低后續過程中特征提取和檢測的準確性。所以首先要對圖像進行預處理以提高圖像的清晰度，突出感興趣的圖像區域，將圖像處理成適合特征提取和邊緣檢測的形式。圖像預處理主要有噪聲的濾除、圖像的增強、圖像的分割處理等過程。

（1）圖像的去噪：噪聲的存在降低了采集到的圖像的質量，圖像變得模糊，有可能影響特征信息的識別，對下步的圖像分析處理帶來了干擾。去除干擾中的噪聲，還原圖像的真實性是一個首要做的過程。均值濾波是一種局部的空域圖像濾波處理算法，它是指用一個模板內所有像素的平均值來替換成模板內原各點的像素值，這個模板指的是某個像素鄰域內構成的一個集合。C是某像素點(x,y)鄰域內像素點的坐標集合，用均值濾波法后獲得均值像素值g(x,y)。g(x,y)由以下公式決定。

（2）圖像分割：圖像分割是將獲得的一幅圖像分成互不交疊的部分，圖像分割就是為了把目標從圖像中提取出來。采用區域分割方法，可以對圖像進行二值化處理從而提高邊緣分割的效果，故本文采用區域分割的方法。設原始圖像像素值為g(x,y)，按照相應的準則在g(x,y)中找到閾值特征t，把圖像分割為兩個部分，新生成的圖像表達式如下。

3.2 邊緣檢測

視覺系統認識目標的過程分為兩步；第一步把特征目標（圖像邊緣）與背景分離開來，第二步就是把圖像的輪廓區分出來。在檢測圖像輪廓邊緣的過程中，先要把組成邊緣的各個像素點檢測出來，然后按照鏈接算法把各個邊緣像素點連接起來。同時把沒有檢測到的邊緣像素點補上，忽略、去除受干擾的邊緣像素點。邊緣檢測的基本算法有很多，目前應用比較多的是Canny算法、Roberts算法、Sobel算法。Canny算法具有良好的信噪比和檢測精度，因此在邊緣檢測中選用Canny算法。Canny算法的實質是用一個準高斯函數作為平滑運算 fs=f(x,y)× G(x,y)，然后以帶方向的一階微分算子定位導數最大值，平滑后 fs(x,y)的梯度可以使用2×2一階有限差分近似式。

梯度的幅值和方向可用 M［i,j]和θ［i,j]來表示。其中M［i,j]放映了圖像的邊緣強度。而θ［i,j]反映的是圖像邊緣的方向。使M［i,j]取得最大值的方向角θ［i,j]，就反映了邊緣的方向。強度和方向可從直角坐標系中轉化獲得，公式如下。

然后對梯度幅值進行非極大值抑制NMS，提取出在各自的梯度方向上梯度最大的像素。

式中，ξ［i,j]是對梯度的標定。最后使用雙閾值方法檢測圖像邊緣，將邊緣連接起來。

4 尺寸檢測的軟件實現

軟件的設計過程可分為三個過程：圖像的采集獲取、圖形的處理、調試程序程序以及生成可執行程，如圖3所示。

圖3 軟件實現的過程

圖像的獲取是通過調用控件Vision中的IMAQ USB函數來來完成的。這個函數可以自動識別USB攝像頭，并從USB連接中讀取圖像數據。打開IMAQ函數下拉列表，選定“函數”|“視覺與運動”|“Vision Acquisition”指令，如圖4所示。

圖4 圖像的獲取

圖像處理函數位于“視覺與運動”"Image Pro?cessing”下，其下的子模塊有圖像閾值分割、圖像濾波和邊緣檢測、形態學處理等，如圖5所示。

根據圖像處理的理論知識完成對算法的設計，然后對界面進一步優化，完成聯機調試。將USB攝像頭和計算機連接，打開視覺檢測軟件，點擊開始工作，測試不同的孔徑的鈑金，不斷的優化標定系數使之達到要求的測試精度。視覺檢測軟件界面如圖6所示。

圖5 圖形的處理

圖6 視覺檢測軟件界面

整個尺寸測量系統的硬件系統和軟件系統都已經搭建完成，最后要測試一下系統的檢測性能，使用尺寸檢測系統的軟件平臺，分別對直徑為6mm、12mm、18mm、24mm、的鈑金件孔徑（如圖7）進行檢測。

圖7 待檢測鈑金孔

測試結果如表1。

表1 測試結果

通過誤差分析，視覺檢系統測滿足對測量誤差±0.2mm的要求，達到了檢測目的。

5 結論

針對汽車鈑金檢測的問題，本文利用LabVIEW及軟件包IMAQ Vision開發出視覺檢測平臺改變了傳統檢測的手段，提高了汽車鈑金件檢測的效率，在節約生產成本的同時保證了加工件的質量。利用LabVIEW開發的視覺檢測系統的檢測結果在生產實際應用中符合了檢測的要求，達到了預期的檢測效果。

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Research on Machine Visual Inspection System Based on LabVIEW

GONG Erdong，DING Yunfeng
（School of Mechatronical Engineering，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022）

In this paper，the studies and applications of machine vision inspection technolo gy were analyzed in China and abroad，and the characteristics of both machine vision and virtual instrumentation were explained.Then，by combining these two technologies，a new visual inspection system/platform was designed.Based on the LabVIEW development environment and in?dustrial cameras from National Instruments and LabVIEW’s IMAQ Vision（a library of controls and functions），an inspection platform for automobile sheet metal parts was developed.This visual inspection system was able to inspect automobile plates rapid?ly while ensuring the accuracy of cutting.

LabVIEW；machine vision；IMAQ Vision

TP391.4

A

1672-9870（2017）02-0075-03

2016-11-21

宮二棟（1990-），男，碩士研究生，E-mail：1075717858@qq.com

丁蘊豐（1954-），男，副教授，E-mail：1657366307@qq.com