小孔的图像处理与圆度误差的评定

    随着科学技术和工业生产的发展,产品的小型化和微型化越来越成为一个重要的分支,因而微小尺寸测量将越来越多,其中特别是小孔的测量更具有特殊意义。将光、机、电一体化技术综合应用于这一领域将是切实可行的。

    1　小孔圆度误差评定存在问题

    文中“小孔”是指孔的直径小于1 mm的孔。对于这样的孔,采用一般测量仪器(如工具显微镜)进行测量,可完成的工作为:测孔径尺寸,测孔实际轮廓等分点的坐标值,然后再进行各种圆度误差评定。显然,这样的操作有如下缺点:¹目测误差大,读数重复性差,操作者眼睛易疲劳;º取有限个等分点,可能会漏掉轮廓上的极值点,因而造成大的测量误差;»测取数据后再进行数据处理,工作效率低。

    除上述方法外,若采用各种先进的圆度仪对圆度误差进行检测,由于受测头直径限制,对小孔来说它将是无能为力的。为解决上述存在的问题,本文提出对小孔检测采用图像处理并评定圆度误差的方法,可实现数据采集、图像处理及误差评定一体化,完全克服了常规方法的缺点,使小孔检测实现高精度、高效率。

    2　硬件系统

    本系统由以下几个部分组成:工具显微镜、CCD摄像机OS-25、监视器23 cm、图像采集卡CA-501、计算机、打印机。

    图像传感器采用面阵CCD电荷耦合器件,其特点是:图形不发生畸变、体积小、不怕振动、耗能少且寿命长。

    图像采集卡对图像进行扫描、抽样和量化,将图像由空间上连续的模拟图像转变成计算机能够处理的数据信号,完成数字化过程[1]。

    3　图像处理

    3.1　图像的二值化处理及二值图像

    为了将对象和背景分离开来,要找出灰度阈值t,用t将图像数据分成两部分:大于t的象素群和小于t的象素群。对象素(i,j),其图像灰度值为m(i,j),则有

　　当m(i,j)≥t　则mt(i,j)=1可视为对象(当然也可视为背景),

    当m(i,j)<t　则mt(i,j)=0可视为背景(当然也可视为对象)。

    求灰度阈值t的方法很多,对于只在对象和背景两种主要灰度值之间,且两者灰度值相差很大的情况下,采用双峰法是非常适宜的[2]。图1是表达图像灰度分布情况的统计直方图,其横坐标m代表从暗到亮的各个灰度级,纵坐标n是整幅图像中具有每一级灰度的象点个数。由图1可见,t是由两个峰间谷所对应的灰度值来决定。

    二值化灰度阈值t的选取,对小孔的检测是十分重要的。如选值不当,则可能使目标上的点作为背景,或者相反,将背景上的点作为目标,这样都会造成假边缘点。为此,可采用求信噪比(SN比)的方法来最终确定灰度阈值。因为对一批工件来说,其灰度阈值应近似相等,因此,当SN比最大,所对应的灰度值正是最佳阈值t。图2为某一实际孔的直方图,由图中可以看出阈值t的位置:t=119。图3为根据该阈值得出的二值图像。