[发明专利]一种基于机器视觉的大型环件外径检测系统及方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的大型环件外径检测系统，其特征在于，包括：

图像采集单元，通过CCD相机实时获取环件侧部图像，并通过激光器在环件表面投射平行于环件轴线的高亮激光线条作为检测参照；

运动控制单元，包括直线运动机构、架设于直线运动机构上的架板、布置于架板上的相邻两个转台，通过两个转台分别控制激光器及CCD相机的自转运动，并通过直线运动机构控制架板上激光器及CCD相机平行于环件轴线的直线运动；

图像处理单元，通过opencv对CCD相机获取的图片进行图像处理，利用图像色彩空间变化理论，设计算法提取目标图像特征；

反馈控制单元，通过对比分析图像处理单元提取的图像特征与高亮激光线条的重合度来判断是否“寻到边”，若已然寻到，则控制转台带动激光器反向转动，若未寻到，则控制转台带动激光器继续沿该方向转动，直至判断寻边成功。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的大型环件外径检测系统，其特征在于，所述激光器采用绿色一字线激光器，功率为1000mw。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的大型环件外径检测系统，其特征在于，所述激光器所在转台一侧的架板上布置有角位移编码器。

4.一种基于权利要求1所述大型环件外径检测系统的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：将该检测系统摆放至待测环件一侧，并利用激光测距仪测得激光器中心与环件中心的距离L；

步骤2：通过CCD相机实时获取环件侧部图像，并通过激光器在环件表面投射平行于环件轴线的高亮激光线条作为检测参照；图像采集过程中，通过直线运动机构控制架板上激光器及CCD相机平行于环件轴线的直线运动，以确保CCD相机成像完整，同时该激光器由转台控制其左右转动，而另一转台控制CCD相机转动，“追寻”图像中的高亮激光线条；

步骤3：通过图像处理单元分析热态环件的侧面边缘所在，进而通过反馈控制单元控制转台带动激光器向环件边缘位置转动；

步骤4：通过图像处理单元分析出高亮激光线条在图像像素坐标系下的方程，由于激光器投射的激光线条与环件轴线平行，故而方程形式设为u＝u₀；

步骤5，通过图像处理单元进一步分析出图像中热态环件的两侧边界在图像像素坐标系下的方程设为u＝u₁，u＝u₂；

步骤6，通过比较u₀,u₁,u₂的大小来得出此刻高亮激光线条是否追寻到环件边缘处，即：若是|u₁-u₀|≤Δu或|u₂-u₀|≤Δu，其中Δu为设定的像素误差，则可判定u₀与u₁或u₂相等，激光线条已经寻到“一边”；否则转台继续向该方向转动，直至系统判定“相等”；

步骤7，若系统判定已经寻到“一边”，则系统通过转台控制激光器反向转动，寻找到另一条边界，记录下激光器所在转台反向转动的角度θ，得出环件外径尺寸大小为

5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：

步骤401，通过opencv对CCD相机实时获取的图像进行降噪处理；

步骤402，分析图像特征，对其进行色彩空间转换，将其由原来的RGB色彩空间转换为HSV色彩空间；

步骤403，利用opencv中的inrange函数对图像进行选择性二值化处理，得出激光线条在图像中的位置所在；

步骤404，对于二值图像中的线条采用“Zhang快速并行细化算法”进行细化处理；

步骤405，对于细化后的线条采用最小二乘法进行直线拟合，求得高亮激光线条在图像像素坐标系下的直线方程u＝u₀。

6.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述步骤5具体包括：

步骤501，通过opencv对CCD相机实时获取的图像进行降噪处理；

步骤502，分析图像特征，对其进行色彩空间转换，将其由原来的RGB色彩空间转换为HSV色彩空间；

步骤503，利用opencv中的inrange函数对图像进行选择性二值化处理，得出热态环件在图像中的位置所在；

步骤504，对于二值图像进行形态学操作，利用开运算对图像轮廓进行润滑；

步骤505，通过opencv对处理后的图像进行矩形检测，具体包括：首先利用opencv中库函数findContours提取二值图像中的目标轮廓，利用minAreaRect函数求得包含点集最小面积的矩形，通过设定的约束条件来检测矩形轮廓，得到该矩形的四个顶点坐标，设为A(u_a,v_a)，B(u_b,v_b)，C(u_c,v_c)，D(u_d,v_d)，此为(u,v)形式是指图像像素坐标系下的点坐标形式，通过判断u_a，u_b，u_c，u_d的大小来求出矩形检测的两侧垂线方程u＝u₁和u＝u₂，即为环件边缘方程。