视觉龙VD300视觉测量系统重复精度可替代进口产品
成斯靖
[摘 要]高精度视觉检测系统是利用机器来进行测量和判断，机器视觉对光谱就有广泛的敏感性，测量的精度也十分高，检测结果通常都较为稳定，因此视觉检测系统可应用于许多领域，尤其在机械设备开发上十分重要。本研究对视觉检测系统的组成及原理进行了简要介绍，并对影响视觉检测系统精度的因素进行了分析，针对这些问题，提出了提高视觉检测系统精度的方法。
[关键词]视觉检测系统；高精度；开发研究
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）24-0024-01
由于视觉检测系统具有许多优良特性，因此其具有广阔发展空间。现代科学的发展方向也正在向着更为微观的方向发展，这更加促进了视觉检测系统的发展。对于加工业来说，提高产品质量，提高工作效率，对于提高经济收益具有重要作用，如若将视觉检测运用到加工行业则必然会提高整个加工进程。然而视觉检测系统现在发展还不够成熟，仍存在精度不高等问题。因此解决好影响精度因素，对于扩展视觉检测系统应用领域具有重要意义。
1.检测系统检测原理及组成
高精度的视觉检测系统在对物件进行检测时都是借助光学原理，并且随着目前检测系统的应用范围越来越广泛，针对不同的检测对象检测系统的组成构造不同，但是现代化的计算机技术、图像处理技术、光学分析以及激光检测技术在光学原理的基础上相互结合形成了自动化处理数据的现代化的检测系统。目前还没有一个视觉检测系统可以满足所有的检测目的，但是视觉检测系统针对不同的应用需求已经发展出来很多不同的检测设备以及相应的检测方法，这些检测系统在灵敏性、分辨率以及检测适用场合都各有特色，但是它们的工作原理大都相同。高精度的视觉检测器主要是借助光学成像原理将检测对象以图像的形式收集起来，借助计算机对图像中的数据进行采集和计算来获得检测对象的信息。在整个检测过程中需要获得图像的呈象设备，为了获得图像还需要特殊的照明设备，需要借助不同的光线对图像数据进行采集，对图像数据的收集和处理还需要相应的计算机软件进行处理，因此整个检测系统组成主要包括采集呈象设备、用来固定和处理检测对象的机械操作设备，相应的计算机处理系统等。
2.影响视觉检测系统精度因素
2.1 检测误差
客观世界可以通过图像进行反应，得到图像后要对其进行处理，主要处理方式是将图像数字化，然后进行分析。但在实际数字化过程中，由于各种因素的影响，会导致原始连续的数据信息损失现象的发生，最终得到的数据只是一个近似值。在图像采集以及数字化的过程中，存在着许多影响检测精度的因素，例如处在外界环境中的客观物体，由于其所处环境的变化，会导致其本身参数等方面的特征发生变化，从而影响检测精度。再者图像在采集过程中，由于客观事物的移动或是仪器精度的变化等，也会导致检测误差的出现。采集后的图像分析时，由于选用的分析方法、数据处理方式等的不同，在处理计算过程中往往会造成误差的产生。此外，当处理或是分析图像时，常常会伴有噪声的产生，噪声会干扰检测器，从而导致获得的数据与实际数据具有一定偏差。
2.2 照明视场噪音的影响
要对客观物体进行图片采集，需要有照明设备对物体进行打光，使物体处在明亮均匀的光线下。物体所获得的由照明系统提供的光能量主要受发光光源的强弱、光源的大小以及聚光镜孔的尺寸影响。导致照明视场噪音产生的原因主要有两种，一类是由于供电电源在供电过程中，电源波动导致光源不稳定，所发出的光不均匀，从而导致光能量不连续产生，造成噪音的发生。另一类则是由于照明光源本身是一种发散不同强度的光，其不是真正的光源点，如若受到环境光影响，那么物体所处的光能量就会改变，当输出图像时，会有很大噪音影响，导致误差的产生。
2.3 热电子起伏影响
图像采集过程中，各种采集设备都具有较大的电阻。在电流通过时，会由于电阻的存在而导致热量的产生。热量的不同，会导致热电子不断起伏从而造成噪音的产生。噪音产生，可以通过图像采集收集进行判别。噪声太大，收集的图像会波动，在进行分析处理时，会产生误差。
2.4 分割图像产生的误差
利益能够视觉检测器对工件进行检测时，采集后的图像处理，需要人为进行识别分离和提取，通过对图像的前期处理才能实现对目标的深一步的处理。在进行图片处理过程中，图像分割对于图像处理具有重要作用。图像分割需要对图像边缘等进行识别，还需对图像中特征性点进行提取，因此如若选取的图像分割方法不适合，在图像处理过程中会造成误差。
2.5 计算过程产生的误差
视觉检测除了需要对客观物体进行图片采集以及数字化外，还需通过所得数据进行计算分析。在实际测量过程中，人们往往会将连续的信号信息离散化，人们的主观意识在计算过程中常常会造成计算误差。计算过程中，特征量具有重要地位，人们在计算过程中，常常会对一些特征量采取四舍五入的计算方法，经过四舍五入对于数值本身大小没有很大影响，但当带入公式进行计算是，所造成的误差可能会很大。
3.提高视觉检测系统精密度方法
3.1 提高对摄像机精度的标定
由视觉检测系统的工作原理可以知道，要想提高视觉检测系统的精密度就需要对视觉检测系统的图片采集精度以及数据信息采集精确度提高。视觉检测系统在获取检测对象的图片时为了提高对对象全方面的检测可以采用三维立体数据采集的方式，对对象信息进行详细的采集。利用光学中不同位置会反射出不同的光强度，可以准确把握每个位置，为了精确的确定检测对象的坐标位置要对摄像机的内部检测参数进行设定和校准，提高检测物质与摄像机捕捉的三维图像之间转换的精确度。对摄像机的精确的标定也是提高视觉检测系统精确度的最基础的方法，这是因为摄像机捕捉的物象通常是经過焦距比原始物缩小了几倍到上百倍，一旦图像出现误差，这些误差也会因为焦距的原因而被放大几倍甚至几百倍。目前对摄像机精度的标定方法主要是依靠摄像机内部参数的标定，摄像机外部零件的校准或者修改摄像机镜头的畸变系数来提高摄像机的精密度。
3.2 去除图像噪音
在视觉检测系统中都是采用光学的基础原理来对检测物质进行信息的捕捉，但是在将光学信息转化为电学的过程中相关的传感器的灵敏度不稳定导致在将光学信息转化为数字化时会改变原始的光学信息，这就容易导致图像在形成的过程中偏离原来的数据信息，产生一定的误差，为了降低这种误差，可以除去图像在转化过程中产生的噪声，避免噪声对传感器的干扰，可以在转化器中加入均值滤波装置，除去频率超值的声波。
3.3 利用亚像素处理图像
在提高视觉检测系统的精密度时除了要提高图像的采集精确度还要提高对图像数据的计算的精确度，这就需要高精密度的相关视觉系统软件。亚像素视觉处理软件的精密度高于传统的图像处理软件，应该被大力采用。我们都知道一个图像的清晰程度与图像的像素有关，而亚像素是由这些特定灰度和几何特征的像素组成在一起对图像进行处理，然后在经过一定的计算最后获得图像的目标位置。目前常见的亚像素计算方法。
4.结语
综上所述，高精密度的视觉检测系统在很多方面都有应用，针对不同的检测对象目前也有很多种检测系统但是在检测原理上都是以光学为基础。影响检测系统灵敏性的因素主要有检测误差、噪音干扰、图像和数据的处理以及热电子起伏等。为了克服这些因素可以提高对摄像机标定的精密度，采用先进的图像处理软件，去除相应的噪音。
参考文献
[1] 董迪.基于机器视觉的高精度测量系统研究[D].沈阳工业大学，2016.
[2] 赵大兴，彭煜，孙国栋，冯维.高精度视觉测量系统中检测方法的研究[J].制造业自动化，2014，（09）：25-27.
