基于虚拟仪器的圆度仪的研究

　　1 引 言

　　圆度是回转体零件的一个重要参数[1]，在机械加工的过程中，由于存在切削过程机床主轴回转不平衡，刀具与主轴的摩擦，以及金属撕裂，切削元件的径向振动，材料应变以及制造过程中的剩余表面应力，都会引起半径的变化，带来圆度误差，所以要加工出真圆是非常困难的。零件的圆度误差的存在直接影响着零部件的配合精度、旋转精度、摩擦、振动、噪声等，进而增大了机器的故障率，降低了其使用寿命。因而，圆度检测技术越来越受到人们的关注，对圆度检测技术也提出了越来越高的要求。当前的圆度检测主要使用圆度仪和三坐标仪。

　　圆度仪的成本高，价格昂贵，操作环境条件的要求严格，不能用于车间现场。三坐标仪检测量圆度误差，虽然测量准确度比较高，但是坐标测量过程非常耗时，特别是测点多时更是如此。所以，它也不利于现场实时大量测量。

　　虚拟仪器的核心是利用计算机所具有的高速计算吞吐能力和计算机环境下丰富的系统资源，将原来用硬件设备完成的功能转化为用计算机软件来解决，这就是"软件即仪器"的概念。基于虚拟仪器的圆度仪采用CCD传感器采集零件的图像信号，然后对此信号进行初步平滑去噪，边缘提取等运算得到零件的外形尺寸，从而达到圆度测量的目的。

　　2 CCD图像采集

　　CC(D Charge- Coupled Devices)传感器在测试领域的应用，产生了一门新的测量技术———图像测量技术。图像测量技术是测量被测对象时，从图像中提取有用的信号，把图像当作检测和传递信息的手段或载体加以利用的方法[2]。

　　图1为利用CCD测量原理示意图。CCD将测试零件拍摄下来后，通过图像采集卡将图像数字化送往虚拟仪器，虚拟仪器对图像进行平滑处理，边缘检测，边缘提取等运算得到零件的边缘线。零件的实际尺寸与虚拟仪器中的数字图像的像素点有一一对应的线性关系[3]，对已知标准件进行测量标定比例系数K，在以后的测量中就可以测定像素值乘以比例系数K，从而得到零件的实际边长或直径。

　　当图像采集完毕，利用MATLAB的图像处理模块作为平台进行图像的处理。

　　3 图像处理

　　3.1 平滑处理

　　由CCD实际获得的图像一般都因为受到干扰而含有噪声。平滑技术就是用于平滑图像中的噪声。邻域平均法是空间平滑噪声技术,对图像进行初步的平滑去噪。

　　3.2 边缘检测[4]

　　我们使用Laplacian of Gaussia(n LOG)算子作为边缘检测算子。LOG算子为墨西哥草帽形，其一维与二维函数图形如图2。