基于labVIEW的机器视觉检测系统的研究

宫二栋，丁蕴丰

（长春理工大学 机电工程学院，长春 130022）

基于labVIEW的机器视觉检测系统的研究

宫二栋，丁蕴丰

（长春理工大学 机电工程学院，长春 130022）

分析了当前机器视觉检测技术在国内外研究及工业中的应用状况，阐述了机器视觉和虚拟仪器技术各自的特点，研究两者互相结合的实用性，设计出视觉检测系统平台。选择National Instruments公司开发的LabVIEW程序和工业相机作为软硬件开发环境，调用视觉开发模块IMAQ Vision丰富的专业化控件和函数库，设计可检验汽车钣金件产品检测平台。视觉检测系统可实现对汽车板件的快速检测，同时保证了切割的精确度。

LabVIEW；视觉检测；IMAQ Vision

在汽车钣金件激光切割过程中，为了保证汽车板件的产品质量和装配质量，提高激光切割生产检测效率，这就要求对被切割钣金件孔径尺寸进行100%的在线检测，视觉检测系统还得具有实时性，在确保一定检测精度的要求下，检测系统能在最短的时间内采集到尽可能多的被切割钣金件的尺寸信息，以满足加工质量的要求。由于切割的汽车钣金件有的很薄，在传统的接触测量作用下会产生一定的误差，进而影响测量精度，因此采用非接触测量才是一种正确有效的测量方法。汽车钣金件或管件孔的检测要求尺寸精度高，传统的检测技术和设备难以在精度、效率及自动化程度等方面完全满足检测的要求。机器视觉检测技术具有非接触、连续性工作、成本较低、易于与加工控制信息形成集成系统等优点，可以很好地满足被切割钣金件的检测要求。开展机器视觉检测的研究对于产业升级、促进制造生产智能化都具有非常重要的推动作用。

1 IMAQ Vision

LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engi⁃neering Workbench）是美国NI公司推出的一种基于图像化语言编程的软件开发工具。Nl公司IMAQ Vision软 件 包 在 助 LabVIEW、BridgeVIEW、Labwindows/CVI、componentworks以及其它Ac⁃tiveX容器应用程序中加入了机器视觉和图象处理的功能。IMAQ Vision软件包中包含一套丰富的为图像处理而优化的函数，可用来完成灰度、彩色以及二值图象的显示、处理（统计、滤波和几何变化）、形状匹配、计算和测量等。IMAQ Vision视觉控件如图1所示。

图1 IMAQ Vision视觉控件

2 视觉检测系统的组成

机器视觉检测系统硬件包括：光源、CCD工业相机、光学镜头、图像采集卡以及PC工作平台。视觉检测系统的软件是在LabVIEW及其软件包开发环境下根据图像处理算法编成的程序。视觉检测系统的一般工作过程为：首先将需要检测的钣金样件放在相机视野中心下方的工作台上，照明光源发出光照射在切割钣金件上使切割孔与样件形成对比，CCD相机通过光学镜头把被测样件转化成图像信息，最后经过LabVIEW编程生成的图像处理软件对其进行分析处理和检测。视觉检测系统的组成如图2所示。

图2 视觉检测系统硬件组成

3 图像处理的理论知识

机器视觉就像人的眼睛，而图像处理就像人的大脑，不断的加工处理采集到的图像信息，从中获取所需要的信息和结果。图像处理是整个机器视觉检测系统的核心，它主要包括图像的预处理和边缘检测。

3.1 图像预处理

图像获取的过程中往往会受到外界环境中的噪声、光照的干扰，这严重破坏了图像中的真实性，会降低后续过程中特征提取和检测的准确性。所以首先要对图像进行预处理以提高图像的清晰度，突出感兴趣的图像区域，将图像处理成适合特征提取和边缘检测的形式。图像预处理主要有噪声的滤除、图像的增强、图像的分割处理等过程。

（1）图像的去噪：噪声的存在降低了采集到的图像的质量，图像变得模糊，有可能影响特征信息的识别，对下步的图像分析处理带来了干扰。去除干扰中的噪声，还原图像的真实性是一个首要做的过程。均值滤波是一种局部的空域图像滤波处理算法，它是指用一个模板内所有像素的平均值来替换成模板内原各点的像素值，这个模板指的是某个像素邻域内构成的一个集合。C是某像素点(x,y)邻域内像素点的坐标集合，用均值滤波法后获得均值像素值g(x,y)。g(x,y)由以下公式决定。

（2）图像分割：图像分割是将获得的一幅图像分成互不交叠的部分，图像分割就是为了把目标从图像中提取出来。采用区域分割方法，可以对图像进行二值化处理从而提高边缘分割的效果，故本文采用区域分割的方法。设原始图像像素值为g(x,y)，按照相应的准则在g(x,y)中找到阈值特征t，把图像分割为两个部分，新生成的图像表达式如下。

3.2 边缘检测

视觉系统认识目标的过程分为两步；第一步把特征目标（图像边缘）与背景分离开来，第二步就是把图像的轮廓区分出来。在检测图像轮廓边缘的过程中，先要把组成边缘的各个像素点检测出来，然后按照链接算法把各个边缘像素点连接起来。同时把没有检测到的边缘像素点补上，忽略、去除受干扰的边缘像素点。边缘检测的基本算法有很多，目前应用比较多的是Canny算法、Roberts算法、Sobel算法。Canny算法具有良好的信噪比和检测精度，因此在边缘检测中选用Canny算法。Canny算法的实质是用一个准高斯函数作为平滑运算 fs=f(x,y)× G(x,y)，然后以带方向的一阶微分算子定位导数最大值，平滑后 fs(x,y)的梯度可以使用2×2一阶有限差分近似式。

梯度的幅值和方向可用 M［i,j]和θ［i,j]来表示。其中M［i,j]放映了图像的边缘强度。而θ［i,j]反映的是图像边缘的方向。使M［i,j]取得最大值的方向角θ［i,j]，就反映了边缘的方向。强度和方向可从直角坐标系中转化获得，公式如下。

然后对梯度幅值进行非极大值抑制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]是对梯度的标定。最后使用双阈值方法检测图像边缘，将边缘连接起来。

4 尺寸检测的软件实现

软件的设计过程可分为三个过程：图像的采集获取、图形的处理、调试程序程序以及生成可执行程，如图3所示。

图3 软件实现的过程

图像的获取是通过调用控件Vision中的IMAQ USB函数来来完成的。这个函数可以自动识别USB摄像头，并从USB连接中读取图像数据。打开IMAQ函数下拉列表，选定“函数”|“视觉与运动”|“Vision Acquisition”指令，如图4所示。

图4 图像的获取

图像处理函数位于“视觉与运动”"Image Pro⁃cessing”下，其下的子模块有图像阈值分割、图像滤波和边缘检测、形态学处理等，如图5所示。

根据图像处理的理论知识完成对算法的设计，然后对界面进一步优化，完成联机调试。将USB摄像头和计算机连接，打开视觉检测软件，点击开始工作，测试不同的孔径的钣金，不断的优化标定系数使之达到要求的测试精度。视觉检测软件界面如图6所示。

图5 图形的处理

图6 视觉检测软件界面

整个尺寸测量系统的硬件系统和软件系统都已经搭建完成，最后要测试一下系统的检测性能，使用尺寸检测系统的软件平台，分别对直径为6mm、12mm、18mm、24mm、的钣金件孔径（如图7）进行检测。

图7 待检测钣金孔

测试结果如表1。

表1 测试结果

通过误差分析，视觉检系统测满足对测量误差±0.2mm的要求，达到了检测目的。

5 结论

针对汽车钣金检测的问题，本文利用LabVIEW及软件包IMAQ Vision开发出视觉检测平台改变了传统检测的手段，提高了汽车钣金件检测的效率，在节约生产成本的同时保证了加工件的质量。利用LabVIEW开发的视觉检测系统的检测结果在生产实际应用中符合了检测的要求，达到了预期的检测效果。

［1]宫二栋.激光切割钣金件的孔径视觉检测的研究［D］.长春：长春理工大学，2016.

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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

宫二栋（1990-），男，硕士研究生，E-mail：1075717858@qq.com

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