基于机器视觉航天用密封圈的自动测量与检测(3)
（1）图像定位与采集。建立三文测量[25]空间，首先对目标区域全局成像并标定；然后通过采集到的图像，根据密封圈的大小、位置，调整相机的焦距及物距，实现小视场图像的采集。密封圈图像的采集需要选择的合适的光源来照亮密封圈，采集过程需要对光源的亮度及照射角度进行调整，使得采集的图像表面均匀、表面特征清晰。
（2）密封圈图像的处理。对采集到的密封圈图像，进行去噪、锐化、边缘检测等，实现缺陷的识别和被测特征的提取。本文通过Matlab，应用Roberts边缘检测算子、Prewitt边缘检测算子、Sobel边缘检测算子以及Canny边缘检测算子分别对图像边缘进行检测，并对处理结果进行了对比分析，结合每种算子各自的原理以及成像特点，进行了简单的分析。建立密封圈表面缺陷模板库，应用模式识别技术和自动控制技术，驱动小视场相机自动检测密封圈的表面缺陷，并对缺陷进行标注。
（3）密封圈被测特征参数提取。本文通过Matlab中的卷积函数，对Sobel边缘检测算子所处理的图像进行了边缘提取；并提取了密封圈尺寸特征。
1.4 本章小结
本章论述了密封圈和机器视觉的概念和特点，以及国内外机器视觉技术和基于机器视觉测量技术的发展现状，并且简要分析了机器视觉检测的在实现对航天用密封圈进行自动测量方面的价值，最后针对课题的检测目标，论述了本文研究的主要内容。
2 机器视觉测量方法
2.1 机器视觉技术
机器视觉技术作为一种非接触式测量方法，近年来，由于与计算机技术的结合，有了飞速的发展，在其原有的高精度、便于文护的特点的基础上结合自动控制技术实现了测量的自动化和高速化。由于与被测对象无接触，因此安全可靠，对观测与被观测者没有损伤。而且，采用机器视觉所能检测的对象的范围广泛，理论上，人眼观察不到的地方，可以通过机器视觉，利用相关敏感器件形成图像，进而便于人眼观察，因此可以说是扩展了人类的视觉范围。另外，机器视觉综合技术包括控制技术、光源照明技术、光学成像技术、图像处理技术等，是实现精密检测、精确定位、自动化生产的有效途径，在实际工业生产中具有很高的价值，因而得到广泛的重视和应用。
机器视觉测量技术是在动态、静态场景或对象中进行序列或单张拍摄以获得用于研究的数字图像，结合目标三文信息的求解和分析算法对目标结构参数或运动参数进行测量和估计的理论和技术。摄像测量的内容主要包括两个方面：一是物体空间三文特性成像系统之间的成像投影关系，即二文图像与对应三文空间物体之间的关系，这主要是测量学方面的知识；二是从单幅和多幅图像中高精度自动提取、匹配图像目标，这主要是计算机视觉、图像分析方面的知识，本文就主要应用后者的知识[1]。
2.2 机器视觉方法
依据测量尺寸大小和测量方法的不同，与密封圈尺寸测量和表面缺陷检测相关的视觉测量技术主要可分为四大类：基于单幅图像处理的视觉测量；与坐标测量系统集成的视觉测量；基于图像拼接技术的视觉测量；基于序列局部图像尺寸特征的视觉测量。
2.2.1 基于单幅图像处理的视觉测量
第一类基于单幅图像处理的小尺寸零件测量[17]，为几何尺寸及形状误差的非接触测量开辟了新的途径。但是，受成像区域和检测分辨率成反比例关系的制约，只能检测尺寸比较小（通常在50mm以内）的零件，并且，由于该方法采用传统的像素当量测量法，测量精度不是很高（相对误差为0.06％左右）。