王 翠,王中任,張振華,魏文靜,翟張唯
(湖北文理學(xué)院 機(jī)械與汽車工程學(xué)院,湖北 襄陽 441053)
評(píng)價(jià)工件表面品質(zhì)之一的指標(biāo),是粗糙度。表面品質(zhì)的好壞,將直接影響其使用壽命和使用性能。因此,準(zhǔn)確地測(cè)量工件表面粗糙度,就顯得尤為重要。目前,表面粗糙度的測(cè)量,主要通過觸針式輪廓儀和干涉顯微法實(shí)現(xiàn)[1,2]。前者雖然能夠?qū)崿F(xiàn)精確測(cè)量,但由于儀器精密、笨重,并不適合現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量和快速檢測(cè)[3],而后者易受人為因素影響,也并不理想[4]。
本文將介紹一種車削工件表面粗糙度在機(jī)視覺測(cè)量裝置,可以在一定程度上彌補(bǔ)這些缺陷,為表面粗糙度測(cè)量提供有效的手段。
初始設(shè)計(jì)的在機(jī)視覺測(cè)量裝置,是由CCD 攝像機(jī)、背光照明系統(tǒng)、MZDMO745 邁特顯微鏡頭、IEEE1394 圖像采集卡、計(jì)算機(jī)及相應(yīng)的軟件組成,如圖1 所示。
圖1 車削工件在機(jī)視覺測(cè)量示意圖
整個(gè)裝置的主體,是一根有足夠強(qiáng)度的支架,起著固定攝像機(jī)和背光板的作用;攝像頭和顯微鏡頭作為一個(gè)整體,固定在支架的上端,作為圖像的拍攝部分;背光板這一提供光源的部分,則固定在支架的下端;通過USB 與攝像頭相連的計(jì)算機(jī)部分,則是圖像拍攝和處理部分,這4個(gè)部分,可以簡(jiǎn)單概括粗糙度的測(cè)量裝置。
需要強(qiáng)調(diào)的是保證攝像頭、背光板和工件邊緣,處于同一豎直線上,是實(shí)驗(yàn)的關(guān)鍵(如圖2 所示)。
圖2 背光照明系統(tǒng)示意圖
最后將原始圖像經(jīng)Matlab 軟件處理、分析和計(jì)算,就可以得出粗糙度結(jié)果。
粗糙度的在機(jī)視覺測(cè)量,需要方便拍攝清晰、精度高的圖像,這就對(duì)測(cè)量裝置有較高的要求。本實(shí)驗(yàn)選取MZDMO745 邁特顯微鏡頭,凈質(zhì)量是普通鏡頭的數(shù)倍,考慮到要承受住鏡頭自身的重力,排除了使用萬向節(jié),而是采用圖3 所示的夾持機(jī)構(gòu)。
圖3 攝像夾持機(jī)構(gòu)
首先,用一個(gè)移動(dòng)副將一橫杠固定在裝置的支架上,使得支架和橫杠相互垂直,用螺絲釘鎖緊,移動(dòng)副實(shí)現(xiàn)了上下移動(dòng)和水平面的旋轉(zhuǎn);然后將相機(jī)夾固定在橫杠上,相機(jī)U 形夾頭則實(shí)現(xiàn)了左右移動(dòng)和豎直面的旋轉(zhuǎn);最后將相機(jī)固定相機(jī)U 形夾頭上,相應(yīng)的調(diào)整各機(jī)構(gòu),使得鏡頭豎直向下。采用這個(gè)夾持裝置,可以實(shí)現(xiàn)多角度、多方位拍攝,還有足夠的承受能力。
由CW6163B 普通車床裝夾45 號(hào)鋼棒料,刀具為YT15 硬質(zhì)合金焊接式車刀,主軸旋轉(zhuǎn),刀具在不同的進(jìn)給量和切削速度下,進(jìn)行定量切削工件。用白光背光板作為光源,并將亮度調(diào)節(jié)到較高,從背面對(duì)工件進(jìn)行照明,保證工件邊緣、相機(jī)鏡頭和背光板在同一豎直線的情況下,調(diào)節(jié)攝像機(jī)的高度至拍攝到最清晰的圖像為止,如圖4 所示。
圖4 在機(jī)實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景
圖像采集裝置由CCD 攝像機(jī)、顯微鏡頭、背光光源、采集卡、計(jì)算機(jī)組成。其中,照明技術(shù)最主要的目的,是使測(cè)量物體和環(huán)境明顯區(qū)分,獲得清晰的輪廓,并有強(qiáng)烈的對(duì)比度。照明技術(shù)直接影響到圖片的品質(zhì),進(jìn)而影響到系統(tǒng)性能,可以說正確的照明,是機(jī)器視覺系統(tǒng)最關(guān)鍵的一個(gè)方面。
采集到工件表面輪廓圖像,如圖5(b)所示??梢钥闯?,白色背景光下拍攝的原始圖像測(cè)量物體與環(huán)境區(qū)分較為明顯,但被測(cè)物體表面白色光斑比較多,輪廓較為清晰,但對(duì)比度一般。
圖5 白色背景光照射的輪廓與二值化圖像
對(duì)原始圖像進(jìn)行二值化處理[5,6],即用閾值將灰度圖像的物工件輪廓區(qū)域同圖像其他區(qū)域分離出來,可以得到圖5(c)的結(jié)果。
二值化處理圖像的邊緣,近乎一條直線,波動(dòng)不明顯,沒有凸顯紋理和形狀。
由于光照技術(shù)對(duì)于圖像品質(zhì)有重要的影響[7]。因此我們進(jìn)行了一系列的光照改進(jìn)實(shí)驗(yàn),包括:紅色背景光,30°紅色角度光和60°紅色角度光,分別給車削工件提供照明,可以發(fā)現(xiàn)在這幾種不同的情況下,它們得到的圖像信息,也是明顯不同的,這樣也就造成在邊緣提取時(shí)得到紋理和形狀的明顯差異。
試驗(yàn)結(jié)果表明,采用60°度紅光照明下的原始圖像中物體與環(huán)境區(qū)分度、輪廓清晰度及對(duì)比度最為明顯,其二值化圖像的邊緣波動(dòng)也最為清晰,如圖6 所示。
圖6 60°度紅光照射
進(jìn)一步提取表面輪廓邊緣和峰谷點(diǎn),即可根據(jù)粗糙度公式計(jì)算出粗糙度Ra 值。
本文設(shè)計(jì)的粗糙度在機(jī)視覺測(cè)量裝置,可以和機(jī)床有機(jī)結(jié)合,方便調(diào)節(jié)。光照技術(shù)對(duì)于圖像品質(zhì)有重要的影響,采60°度紅光照明下的原始圖像中物體與環(huán)境區(qū)分度、輪廓清晰度及對(duì)比度最為明顯。
但研究中也發(fā)現(xiàn),視覺裝置的隔振,是一個(gè)有待解決的難題。如能進(jìn)一步完善實(shí)驗(yàn)裝置,將其成果應(yīng)用在數(shù)控機(jī)床上,實(shí)現(xiàn)加工過程中邊加工邊測(cè)量,將會(huì)提升數(shù)控機(jī)床加工中品質(zhì)檢測(cè)實(shí)時(shí)性的自動(dòng)化程度。
[1]毛起廣.表面粗糙度的評(píng)定和測(cè)量[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,1991.
[2]瞿緒圣.表面粗糙度測(cè)量[M].北京:中國(guó)計(jì)量出版社,1989.
[3]陳向偉,張志魁,劉兆會(huì).基于計(jì)算機(jī)視覺表面粗糙度的自動(dòng)測(cè)量方法[J].機(jī)床與液壓,2010,38(10):70-72.
[4] Toh S L,Shang H M,Tay C J . Surface-roughness Study Using Laser Speckle Method[J].Opt Lasers Eng,1998,(29):217-225.
[5] H H Shahabi,M M Ratnam. Noncontact Roughness Measurement of Turned Parts Using Machine Vision[J]. Int J Adv Manuf Technol,2010,(46):275–284.
[6]章毓晉.圖象分割[M].北京:科學(xué)出版社,2001.
[7] Zhongren Wang,Yanhua Wu. On-machine Illumination Technique in Industry Machine Vision[J]. Advanced Materials Research Vols.2011,(201-203):1582-1585.