论文部分内容阅读
摘 要：随着社会现代化的不断发展，为了满足特殊的生产需要人们对于机械零部件的精度提出了严苛的要求。在零件尺寸测量领域，机器视觉发挥着不可替代的作用。借助于机器视觉能够有效的缩短尺寸测量检测工作的效率，再加上机器视觉精度高以及实时在线的独特优势，切实的满足了自动化检测的工作需求。然而，作为机器视觉中图像采集的一个重要因素，光源会对机器视觉产生直接的影响，从而对图像的质量产生一定的干扰。当光源为复色光时，机器视觉所呈现出来的图像边缘为模糊的状态，从而降低了尺寸测量精度。
关键词：色差;机器视觉;尺寸测量精度
机器视觉不仅涉及到光电以及机械等学科，还涉及到图像处理以及计算机等其他领域，随着机器视觉技术研究工作的深入，越来越多的人发现光源成为了干扰机器视觉尺寸测量精度重要因素之一。当机器视觉面对单色光时会呈现出较为清晰的图像，这是因为单色光自身的折射率较为稳定，单一的单色光能够有效的抑制色散的产生，从而防止图像的边缘出现色斑或晕环等问题。与之相对应的是，复色光容易导致色差的产生。在这一背景下，如何借助于单色光来避免色差成为了当前人们需要关注的热点问题之一。
一、色差产生的原理分析
所谓的色差指的是透镜成像状态下表现出来的图像缺陷，色差的产生主要受到复色光的影响，由于复色光自身融合了多种色光使得其所呈现出来的波长状态变得更加的复杂多样，在透镜成像的过程中会因为折射率的不同从而导致透镜对各种色光的焦距也随之不同。
当复色光透过镜面时，由于复色光自身存在多种光波长，在折射的过程中各色光不会聚焦于一点上，而是会呈现出分散的状态，此时图像的中心将会因为无法聚焦于一点上而导致平面图像的色彩不断的变化，呈现出模糊不清的状态。由于人们自身肉眼的限制，难以准确的观测到这一现象的产生，而在机器视觉领域，由于机器视觉尺寸测量精度工作需要，往往能够捕捉到这一现象，以至于机器视觉尺寸测量结果的精度容易出现大幅度的下降的问题。
二、色差对机器视觉尺寸测量精度的影响实验方案
（一）色差对机器视觉尺寸测量精度的影响实验思路
机器视觉尺寸测量系统主要由两个部分所组成，分别是硬件系统以及软件系统，其中，硬件系统主要是为了满足机器视觉尺寸测量的图像采集需要，而软件系统则主要由于处理与分析硬件系统所采集的图像。为了能够更加深入的研究色差对机器视觉尺寸测量精度的影响，本次研究采取的是定量研究的分析进行分析。为了能够准确的分析色差对机器视觉尺寸测量的影响，研究时间置于夜晚中，避免因为外部环境光源的干扰，应当将研究的场所置于室内。将机器视觉尺寸测量系统分别置于复色光以及单色光的照射下从而对标准件进行测量，通过比较标准件策略结果的发放时分析色差对机器视觉尺寸测量精度的影响。此外，实验过程中的照明方式则主要以背景式照明为主，而标准件则以直径为3mm钢制圆柱体为主，为了防止实验结果出现误差，需要对标准件表面进行研磨抛光处理，以保证标准件能够处于光滑的状态。
（二）色差对机器视觉尺寸测量精度的影响实验步骤
先借助仪器测量钢制圆柱体，以测量结果作为实验的依据。其次，利用LED背光源对标准件边缘进行照明，LED背光源分别为白色、红色、绿色以及蓝色，其中，红色、绿色以及蓝色的光源则作为单色光的取得依据，利用机器视觉尺寸测量系统在不同LED背光源下的标准件进行测量，以此来获得测量结果。最后，比较机器视觉尺寸测量系统所反馈的测量结果以及之前的测量结果之间的差异，通过寻找线性测量精度的方式进行分析。
（三）色差对机器视觉尺寸测量精度的影响实验中图像处理情况分析
机器视觉尺寸测量系统的图像处理流程主要由视觉图像灰度转换、视觉图像亚像素边缘要素的提取、视觉图像边缘的二次选择与联合、视觉图像直线拟合应用以及视觉图像的边缘直径测量等五个部分所组成。其中，为了能够有效的提升处理效率，机器视觉尺寸测量系统在采集时往往会利用灰度转换模式采集图像，从而节省机器视觉尺寸测量系统的存储空间。而图像亚像素边缘提取则主要应用Canny检测算子，Canny检测算子由于具备“非极大值抑制”等功能，能够准确的对图像的边缘进行检测，从而防止出现边缘模糊干扰现象。图像边缘选择与联合则主要是提取图像的杂碎线段，从而保障图像的边缘能够呈现出连贯的状态，进而提升机器视觉尺寸测量精度。图像直线拟合主要是为了防止图像采集与处理过程所产生的误差问题而存在的，机器视觉尺寸测量系统能够迅速的计算并得到直径的像素值，从而保障机器视觉尺寸测量精度。
三、色差对机器视觉尺寸测量精度的影响实验结果分析
为了保障实验结果的准确性，应反复试验白色、红色、绿色、蓝色LED光源照度，在实验的过程中机器视觉尺寸测量系统所反馈出来的标准件的结果也随之不同。
通过色差对机器视觉尺寸测量精度的影响实验，能够发现色差对于机器视觉尺寸测量精度能够产生直接的影响，当LED光源为白色时，重复性测量误差小于1微米，而当LED光源分别为红色、绿色以及蓝色等单色光时，重复性测量误差在小于0.5微米。通过比较重复性测量误差能够发现，红色、绿色、蓝色LED光源状态下机器视觉尺寸测量系统所检测出的标准件的测量精度更为符合机器视觉尺寸测量系统工作需要，从而保障机器视觉尺寸测量结果的稳定性。
四、结语
综上，通过定量研究的方式开展了色差对机器视觉尺寸测量精度的影响实验，结果表明色差对机器视觉尺寸测量精度產生直接的影响。为了能够有效的提升机器视觉尺寸测量精度，在使用机器视觉尺寸测量系统时应尽可能的采用红色、绿色以及蓝色等单色光，防止出现色差现象，以保证机器视觉尺寸测量工作的有序性。
参考文献
[1] 李旭，王俊元，曾志强，等.色差对机器视觉尺寸测量精度的影响研究[J].包装工程，2015，36（19）：93-96.
[2] 付泰，王桂棠，程书豪，等.基于机器视觉的复杂平面零件尺寸精密检测[J].机电工程技术，2016，45（8）：7-9，84.
[3] 陈海林，熊芝，宋小春，等.大尺寸工件视觉测量中的图像拼接方法[J].计算机测量与控制，2015，23（02）：523-525+541.
作者简介：陈主峰，男，1994年11月7日出生，University of California Santa Cruz。
关键词：色差;机器视觉;尺寸测量精度
机器视觉不仅涉及到光电以及机械等学科，还涉及到图像处理以及计算机等其他领域，随着机器视觉技术研究工作的深入，越来越多的人发现光源成为了干扰机器视觉尺寸测量精度重要因素之一。当机器视觉面对单色光时会呈现出较为清晰的图像，这是因为单色光自身的折射率较为稳定，单一的单色光能够有效的抑制色散的产生，从而防止图像的边缘出现色斑或晕环等问题。与之相对应的是，复色光容易导致色差的产生。在这一背景下，如何借助于单色光来避免色差成为了当前人们需要关注的热点问题之一。
一、色差产生的原理分析
所谓的色差指的是透镜成像状态下表现出来的图像缺陷，色差的产生主要受到复色光的影响，由于复色光自身融合了多种色光使得其所呈现出来的波长状态变得更加的复杂多样，在透镜成像的过程中会因为折射率的不同从而导致透镜对各种色光的焦距也随之不同。
当复色光透过镜面时，由于复色光自身存在多种光波长，在折射的过程中各色光不会聚焦于一点上，而是会呈现出分散的状态，此时图像的中心将会因为无法聚焦于一点上而导致平面图像的色彩不断的变化，呈现出模糊不清的状态。由于人们自身肉眼的限制，难以准确的观测到这一现象的产生，而在机器视觉领域，由于机器视觉尺寸测量精度工作需要，往往能够捕捉到这一现象，以至于机器视觉尺寸测量结果的精度容易出现大幅度的下降的问题。
二、色差对机器视觉尺寸测量精度的影响实验方案
（一）色差对机器视觉尺寸测量精度的影响实验思路
机器视觉尺寸测量系统主要由两个部分所组成，分别是硬件系统以及软件系统，其中，硬件系统主要是为了满足机器视觉尺寸测量的图像采集需要，而软件系统则主要由于处理与分析硬件系统所采集的图像。为了能够更加深入的研究色差对机器视觉尺寸测量精度的影响，本次研究采取的是定量研究的分析进行分析。为了能够准确的分析色差对机器视觉尺寸测量的影响，研究时间置于夜晚中，避免因为外部环境光源的干扰，应当将研究的场所置于室内。将机器视觉尺寸测量系统分别置于复色光以及单色光的照射下从而对标准件进行测量，通过比较标准件策略结果的发放时分析色差对机器视觉尺寸测量精度的影响。此外，实验过程中的照明方式则主要以背景式照明为主，而标准件则以直径为3mm钢制圆柱体为主，为了防止实验结果出现误差，需要对标准件表面进行研磨抛光处理，以保证标准件能够处于光滑的状态。
（二）色差对机器视觉尺寸测量精度的影响实验步骤
先借助仪器测量钢制圆柱体，以测量结果作为实验的依据。其次，利用LED背光源对标准件边缘进行照明，LED背光源分别为白色、红色、绿色以及蓝色，其中，红色、绿色以及蓝色的光源则作为单色光的取得依据，利用机器视觉尺寸测量系统在不同LED背光源下的标准件进行测量，以此来获得测量结果。最后，比较机器视觉尺寸测量系统所反馈的测量结果以及之前的测量结果之间的差异，通过寻找线性测量精度的方式进行分析。
（三）色差对机器视觉尺寸测量精度的影响实验中图像处理情况分析
机器视觉尺寸测量系统的图像处理流程主要由视觉图像灰度转换、视觉图像亚像素边缘要素的提取、视觉图像边缘的二次选择与联合、视觉图像直线拟合应用以及视觉图像的边缘直径测量等五个部分所组成。其中，为了能够有效的提升处理效率，机器视觉尺寸测量系统在采集时往往会利用灰度转换模式采集图像，从而节省机器视觉尺寸测量系统的存储空间。而图像亚像素边缘提取则主要应用Canny检测算子，Canny检测算子由于具备“非极大值抑制”等功能，能够准确的对图像的边缘进行检测，从而防止出现边缘模糊干扰现象。图像边缘选择与联合则主要是提取图像的杂碎线段，从而保障图像的边缘能够呈现出连贯的状态，进而提升机器视觉尺寸测量精度。图像直线拟合主要是为了防止图像采集与处理过程所产生的误差问题而存在的，机器视觉尺寸测量系统能够迅速的计算并得到直径的像素值，从而保障机器视觉尺寸测量精度。
三、色差对机器视觉尺寸测量精度的影响实验结果分析
为了保障实验结果的准确性，应反复试验白色、红色、绿色、蓝色LED光源照度，在实验的过程中机器视觉尺寸测量系统所反馈出来的标准件的结果也随之不同。
通过色差对机器视觉尺寸测量精度的影响实验，能够发现色差对于机器视觉尺寸测量精度能够产生直接的影响，当LED光源为白色时，重复性测量误差小于1微米，而当LED光源分别为红色、绿色以及蓝色等单色光时，重复性测量误差在小于0.5微米。通过比较重复性测量误差能够发现，红色、绿色、蓝色LED光源状态下机器视觉尺寸测量系统所检测出的标准件的测量精度更为符合机器视觉尺寸测量系统工作需要，从而保障机器视觉尺寸测量结果的稳定性。
四、结语
综上，通过定量研究的方式开展了色差对机器视觉尺寸测量精度的影响实验，结果表明色差对机器视觉尺寸测量精度產生直接的影响。为了能够有效的提升机器视觉尺寸测量精度，在使用机器视觉尺寸测量系统时应尽可能的采用红色、绿色以及蓝色等单色光，防止出现色差现象，以保证机器视觉尺寸测量工作的有序性。
参考文献
[1] 李旭，王俊元，曾志强，等.色差对机器视觉尺寸测量精度的影响研究[J].包装工程，2015，36（19）：93-96.
[2] 付泰，王桂棠，程书豪，等.基于机器视觉的复杂平面零件尺寸精密检测[J].机电工程技术，2016，45（8）：7-9，84.
[3] 陈海林，熊芝，宋小春，等.大尺寸工件视觉测量中的图像拼接方法[J].计算机测量与控制，2015，23（02）：523-525+541.
作者简介：陈主峰，男，1994年11月7日出生，University of California Santa Cruz。