基于LabVIEW的工件外径测量与颜色识别软件系统设计

陈晓玉, 谢路生， 陈文芗， 曾念寅

(厦门大学 a. 嘉庚学院， 福建 漳州， 363105； b. 航空航天学院， 福建 厦门 361005)

·计算机技术应用·

基于LabVIEW的工件外径测量与颜色识别软件系统设计

陈晓玉a,b, 谢路生b， 陈文芗b， 曾念寅b

(厦门大学 a. 嘉庚学院， 福建 漳州， 363105； b. 航空航天学院， 福建 厦门 361005)

为了能对不同尺寸的工件进行质量检测或分拣，对不同颜色的工件进行颜色识别和分拣；设计了基于LabVIEW的工件外径测量和颜色识别软件系统。应用USB相机采集图像并保存；对所采集到的图像进行一定的处理，包括彩图转灰度图，对比度亮度调整，各种滤波等功能；实现工件外径测量及颜色识别等，可筛选出外径不同于样本的工件；通过分析样本及测试体颜色的红绿蓝直方图，计算综合色差，进行颜色识别。以螺丝为例的工件实验证明，该系统能快速测量工件的外径，精度较高，识别率准确，同时对工农业生产中物体大小和颜色的分拣都具有一定参考价值。

工件； 外径测量； 颜色识别； 软件系统设计

0 引 言

工业零件的质量关系着一个产品能否正常使用，所以怎样准确快速地检测工件的参数有极其重要的意义[1]。当前很多工件是人工接触测量，这种测量方法成本高、工作量大、效率低、精度很难保障[2]。而非接触图像检测技术可实现对工件多个部位的外径、内径进行高速的非接触在线检测[3]。这种基于视觉的检测方法具有无污染、低成本和效率高等优势[4-5]。本文提出一种基于LabVIEW的工件外径测量与颜色识别方法，该方法利用USB 相机采集图像，通过虚拟仪器软件LabVIEW 12.0和图像处理软件包 IMAQ Vision编制的软件程序来进行工件外径的测量和颜色识别。因螺丝是常见的工业零件，也是重要的紧固、连接件[6]。而现在螺丝螺纹检测方法大多采用特制卡规进行检测，手段落后满足不了高精度检测要求。本文采用螺丝作为工件检测实例，给出了螺丝外径测量和颜色识别结果。这些功能在现实中也可以应用到很多方面，例如螺丝外径测量可以运用到对各类工件几何参数的检测，颜色识别可运用于对一些不同颜色物品的自动分辨。本系统对提高工件加工质量、减少废品率和保证设备的性能具有重要意义。

1 软件系统结构[7-9]

软件系统采用LabVIEW平台进行编程。NI 公司的IMAQ Vision软件是LabVIEW虚拟仪器开发平台外挂的机器视觉和图像处理开发工具包。IMAQ Vision软件中包括一整套 MMX优化函数，提供了大量的图像预处理、图像分割、和开发工具等[10]。应用 LabVIEW提供的功能强大的图象处理函数库，结合其虚拟仪器的特性，能够实现工控领域中基于视觉和图像处理的各种各样的应用问题，与用传统语言进行图像处理系统的开发相比，大幅度降低了难度和开发周期[11]。

软件系统设计采用LabVIEW 12.0和视觉助手软件包IMAQ Vision相结合来实现。软件系统的构成如图1所示。

图1 软件系统结构

2 系统功能设计及关键技术[12]

2.1 图像采集与保存

本系统采用德国IDS公司的UEYE相机与计算机相连接进行图像采集。设计的图像采集的编程思路是：IMAQdx Open CameraVI打开摄像头→IMAQdx Configure Grab VI初始化摄像头→IMAQ Create VI创建一个图像缓冲区→IMAQdx Crab VI进行连续图像采集→Image display VI显示框显示图像→关闭摄像头。采集到图像之后再用IMAQ Write File控件将采集的图像进行保存，用户可根据需要选择保存路径。

2.2 图像读取及处理

本系统设计的图像读取及处理功能模块如图2所示。图像处理时常需转换为灰度图和滤波[13]。图像滤波主要目的是去除噪声点。常用的滤波算法有低通滤波、锐化滤波和中值滤波等。

图2 图像读取及处理前面板

低通滤波可以使被处理图像的低频分量顺利通过，有效地阻止高频分量，可有效地滤除图像的噪声，但其缺点是图像边界会被更平滑地过渡，产生的效果即更模糊了边界，有时反而不利于后续的测量工作。

中值滤波是一种常用的去除噪声的非线性平滑滤波处理方法，其输出像素是由邻域像素的中间值决定的，是一种既能满足图像平滑要求，又可去除图像中噪声，并保持图像边缘轮廓清晰的方法[14]。

很多初始的图像其轮廓边缘较模糊，会严重影响测量结果，此时需要锐化滤波将其边缘锐化增强，以保证后续准确测量。锐化滤波能减弱或消除傅里叶空间的低频分量，但不影响高频分量。因为低频分量对应图像中灰度值缓慢变化的区域，所以与图像的整体特性，如整体对比度和平均灰度有关，高通滤波器将这些分量滤去可使图像锐化增强被模糊的细节。如图3所示，经过锐化滤波处理后的螺丝边界分明。

2.3 外径测量

在测量工件外径前，对图像进行预处理，以满足后续测量的要求。本文选螺丝为检测工件，经过测试，确认针对螺丝外径测量的应用，可先将拍摄的螺丝彩色图像转换为灰度图，然后进行对比度亮度调整，最后选择锐化滤波，锐化其轮廓以便于测量外径。外径测量流程图如图4所示。

图3 锐化滤波处理

2.4 颜色识别

在颜色识别系统的设计上主要实现对不同颜色的物体实现分拣。编程的思路如下：① 分析试件图像的R、G、B 3种彩色直方图，与标准样本图像的R、G、B直方图进行比较，分别得出3种原色的色差。② 取3种原色色差的均方根作为综合色差，以综合色差作为评价试样与样本颜色差别的依据。图5所示为按照这种思路进行颜色识别的程序框图。用IMAQ ColorHistograph VI分析图像的彩色直方图，分别提取R、G、B 3种原色的直方图中最大峰值的位置，这个位置反映此种颜色的亮度。通过测试工件和样本的峰值位置比较，可以精确量化两者之间在R、G、B 3种原色上的差别。

图4 外径测量流程图

图5 颜色识别程序框图

3 实验测试结果

3.1 图像标定

图像采集系统确定之后，被测对象与相机距离为定值，可知被测对象的具体坐标；并根据该被测对象在图像中的像素坐标，计算出转换系数[15]。采用Vision Assistant提供的标定方法(NI Calibration)，应用其中的点距标定(point distance calibration)，将 像 素 坐 标转换为现实坐标。直接测量处理后的工件图像，得到的是以像素为单位的工件参数，为了获得工件测量的实际参数，使用直径为(30±0.001)mm的标准球进行标定。为了消除随机误差，通过取15次测量的平均值，得到该标准球直径的图像距离为3 010.126pixel。因此，平均每个像素约为0.01 mm。

3.2 外径测量功能测试

使用视觉助手IMAQ Vision搭建外径测量模型。通过设置一个包含被测量对象的检测区，在检测区内设置一系列平行检测线，分别确定一系列边缘点，根据这些边缘点拟合一条包络螺丝外径的直线，测量两条直线之间的距离即得到工件外径。选择螺丝为检测对象，实现对外径的测量；同时通过设定阈值，对比样本和测量对象的外径差异，若差异值超过阈值报警灯点亮，可实现对工件大小的检测分拣。为测试本系统的外径测量功能，随机选取10个螺丝为测量对象。同时采用精度为0.02 mm的游标卡尺进行测量比较。经统计整理，多次外径测量的结果及比较如表1所示。

对工件大小的检测分拣如图6、7所示。图6中，两个螺丝外径几乎相同，绝对值只相差2.1639个像素，小于报警设定值3，所以报警灯不亮。图7中两个不同大小的螺丝外径绝对值相差13.1346个像素，超过报警预设值3，此时可以看到报警灯亮了。

表1 外径测量的结果及比较

图6 大小相同的工件外径测量及分拣结果

3.3 颜色识别测试

随机选择2组螺丝进行测试。一组颜色相同，另一组颜色不同。第1组选用相同颜色的两个绿色螺丝。红绿蓝直方图如图8所示，测试发现这两个螺丝的综合色差和绿色差为1，而红色差和蓝色差为0，说明这两个螺丝颜色接近一样。第2组选用两个不同颜色的螺丝，一个红色，一个蓝色。红蓝绿直方图如图9所示，测试发现这两个螺丝的综合色差28，红色差为-30，绿色差为-34，蓝色差为-15。

图8 相同颜色工件的颜色识别结果

图9 不同颜色工件的颜色识别结果

4 结语

本工件外经测量与颜色识别系统是机器视觉的一个应用，主要运用LabVIEW软件对图像采集和处理，并设计实现了“外径测量”和“颜色识别”两个应用，同时，还包括运用USB相机采集图像并保存；对所采集到的图像进行一定的处理，包括低通滤波、锐化滤波、中值滤波、彩图转灰度图、对比度亮度调整等。通过多组试验证明设计是成功的，螺纹外径测量系统可以多方面应用，可用于其他物品的测量和分拣。颜色识别系统主要可以应用于不同颜色物体的分拣，可以帮助识别日常生活中用肉眼无法完全区分的颜色差别，例如装修材料中很多颜色接近，购买产品时无法区分它们的不同，可通过此系统配合辨别。本文的实验是一个比较简单的应用，只对两个物体的颜色识别，也可以将它升级为同时对多个颜色识别，例如对色环电阻的分拣。今后可以对系统升级，增加系统的实用性。本设计对于生产中物体大小颜色的分拣具有一定实用参考价值。

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Software System Design of Workpiece Diameter Measurement and Color Recognition Based on LabVIEW

CHENXiaoyua,b,XIELushengb,CHENWenxiangb,ZENGNianyinb.

(a. Tan Kah Kee College, Zhangzhou 363105, Fujian, China； b. School of Aerospace Engineering, Xiamen University, Xiamen 361005, Fujian, China)

In order to test the quality, to sort workpieces depending on their sizes, and to identify the different colors of workpieces and sort them, a software system of workpiece diameter measurement and color recognition based on LabVIEW was designed. Images were collected and saved by the USB camera, the images were processed, the processing methods included image grayscale, contrast and brightness adjustment, various filtering function and so on; the workpiece diameter measurement and color recognition were implemented. Workpieces that the diameters were different from the sample can be filtrated. Through analyzing the colors of red, green and blue histograms of samples and workpieces to calculate comprehensive color difference, color recognition was realized. The screw was taken as an example, experimental results show that the system can quickly measure the workpiece diameters, has accurate recognition rate and high precision. The system has certain reference value for detecting the size of the objects and color sorting in industrial and agricultural production.

workpiece; diameter measurement; color recognition; software system design

2016-08-03

国家自然科学基金项目(61403319)

陈晓玉(1979-)，女，福建仙游人，硕士，工程师，从事虚拟仪器技术及电子技术研究。

E-mail:chenxy@xujc.com

TP 319

A

1006-7167(2017)04-0114-05