武國(guó)新

（南陽(yáng)技師學(xué)院，河南 南陽(yáng) 473000）

光切顯微鏡在工件測(cè)量領(lǐng)域中發(fā)揮出十分關(guān)鍵的作用，但在以往的操作中，大多是實(shí)驗(yàn)人員通過(guò)肉眼觀察，并通過(guò)手工調(diào)整讀數(shù)，這樣的方法往往會(huì)受到主觀因素的影響，進(jìn)而存在誤差較大的問(wèn)題。而且，整體測(cè)量的效率較低，對(duì)于工件表面粗糙度測(cè)量精度的提升幫助不大。針對(duì)這樣的情況，可以對(duì)光切顯微鏡進(jìn)行數(shù)字化改造，也就是改造光切顯微鏡原本的圖像提取系統(tǒng)，加裝數(shù)字?jǐn)z像頭，有效提升顯微鏡的測(cè)量效率與精度，其測(cè)量誤差也可以減小4%～6%。

1 光切顯微鏡測(cè)量原理與構(gòu)成

1.1 測(cè)量原理

光切顯微鏡當(dāng)前被有效應(yīng)用于工件的表面測(cè)量中，圖1 為光切法具體的應(yīng)用原理。由光源發(fā)出光線經(jīng)過(guò)狹縫照射，通過(guò)物鏡形成光帶并以45°的角度照射在被測(cè)物體表面[1]。由于狹縫亮帶邊緣具有平直特征，因此光帶照射在不平表面上的時(shí)候，其光線所產(chǎn)生的波峰與波谷會(huì)分別進(jìn)行反射，二者的反射點(diǎn)分別是S 點(diǎn)與S，點(diǎn)。在顯微鏡的觀察下，透過(guò)物鏡成像體現(xiàn)在a和a，點(diǎn)，通過(guò)觀察，實(shí)驗(yàn)人員可以對(duì)呈現(xiàn)在工件表面上的亮帶進(jìn)行測(cè)量，進(jìn)而計(jì)算出兩點(diǎn)之間的距離N，得出被測(cè)物體表面微觀不平深度h，其公式為：

圖1 光切顯微鏡工作原理示意圖

公式中，V 表示的是顯微鏡物鏡放大倍數(shù)。在對(duì)光切顯微鏡進(jìn)行改造的時(shí)候，可以保留顯微鏡其他特征，只將照相機(jī)更換為數(shù)字?jǐn)z像頭。而且數(shù)字?jǐn)z像頭在工作期間可以通過(guò)通訊連接線與計(jì)算機(jī)通訊接口相連，確保可以將獲取到的圖像傳遞到計(jì)算機(jī)，幫助實(shí)驗(yàn)人員對(duì)圖像進(jìn)行提取等后續(xù)操作，同時(shí)為以往顯微鏡測(cè)量中存在的人工調(diào)節(jié)儀器和讀數(shù)不精確、測(cè)量結(jié)果受人為主觀因素影響大、工件表面測(cè)量效率較低等問(wèn)題提供解決方案[2]。

1.2 儀器構(gòu)成

光切顯微鏡包括多個(gè)構(gòu)成部分，其中立柱安裝在基座上，橫臂將立柱與顯微鏡主體連接起來(lái)。在轉(zhuǎn)動(dòng)手輪的調(diào)節(jié)下，橫臂可以沿著立柱上下移動(dòng)，并可以對(duì)顯微鏡進(jìn)行粗調(diào)焦。殼體內(nèi)安裝有光學(xué)系統(tǒng)，其中包括物鏡組、測(cè)微目鏡等，基于粗調(diào)焦還可以進(jìn)一步借助微調(diào)手輪實(shí)現(xiàn)精調(diào)焦。將照相機(jī)安裝在插座上，與測(cè)微目鏡共同使用。與此同時(shí)，實(shí)驗(yàn)人員可以操作旋轉(zhuǎn)手輪調(diào)整坐標(biāo)工作臺(tái)。值得注意的是，工作臺(tái)表面大多只能放置平面工件，而圓柱形工件可以放置在V 形塊上。

光切顯微鏡的數(shù)字化改造即將照相機(jī)替換為數(shù)字?jǐn)z像頭，并將其與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)連接。在此過(guò)程中，工件表面不平深度h 的計(jì)算公式為：

公式中C 表示圖像表面不平深度成像高度，求取時(shí)可直接在圖像上測(cè)量；M 為系統(tǒng)的總放大倍數(shù)，成像高度值與標(biāo)準(zhǔn)刻度尺選定段之間的比值就是放大倍數(shù)M。

在進(jìn)行工件表面粗糙度檢測(cè)的過(guò)程中，確定顯微鏡的放大倍數(shù)是其中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其結(jié)果的精確程度也會(huì)直接對(duì)儀器精度造成影響，因此在開展測(cè)量工作之前需要先對(duì)放大倍數(shù)進(jìn)行測(cè)定。

2 光切顯微鏡圖像提取系統(tǒng)運(yùn)行

2.1 圖像提取

2.1.1 圖像采集控制

在對(duì)工件進(jìn)行粗糙度檢測(cè)之前，需要針對(duì)其待測(cè)表面進(jìn)行圖像采集，這一環(huán)節(jié)需要用到光切顯微鏡、圖像傳感器以及圖像采集卡，具體操作流程為：利用光切顯微鏡采集圖像，在數(shù)字?jǐn)z像頭的應(yīng)用下，通過(guò)圖像傳感器形成光切圖像，并借助光敏單元將圖像信息轉(zhuǎn)化為視頻信號(hào)，隨后，通過(guò)數(shù)字?jǐn)z像頭將視頻信號(hào)傳輸?shù)接?jì)算機(jī)上。

在這一環(huán)節(jié)中，圖像采集技術(shù)的應(yīng)用十分關(guān)鍵，相關(guān)技術(shù)的應(yīng)用效果將直接受到系統(tǒng)硬件與軟件的影響，因此實(shí)驗(yàn)人員應(yīng)充分確保系統(tǒng)硬件與軟件配置的完善性。在此期間，圖像采集卡的主要功能就是進(jìn)行圖像控制，對(duì)于不同要求的場(chǎng)合所采取的圖像采集方式也存在差異。若需滿足較高的實(shí)時(shí)性要求，可以通過(guò)程序控制利用數(shù)字?jǐn)z像頭保存采集到的圖像，并對(duì)圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)處理；若對(duì)實(shí)時(shí)性沒(méi)有較高要求，則可以先將光切圖像轉(zhuǎn)化為位圖數(shù)據(jù)，再保存到磁盤中等待后續(xù)處理。

與此同時(shí)，在進(jìn)行圖像采集控制的時(shí)候，可以采取兩種控制模式，分別為單幀控制與連續(xù)控制，以便為系統(tǒng)測(cè)試及后續(xù)應(yīng)用提供便利。其中，單幀控制采用SDK 將單幀圖像數(shù)據(jù)儲(chǔ)存計(jì)算機(jī)內(nèi)存中，再對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)處理，處理完成后將最終的結(jié)果投放到顯示屏上；而連續(xù)控制則應(yīng)用SDK 中的圖像循環(huán)采集功能。進(jìn)行連續(xù)圖像采集時(shí)，需要在初始化完成之后將循環(huán)采集圖像數(shù)據(jù)儲(chǔ)存到內(nèi)存中，待接收到停止采集的指令之后才會(huì)停止。

2.1.2 圖像預(yù)處理

借助光切顯微鏡的數(shù)字?jǐn)z像頭對(duì)工件表面的粗糙度進(jìn)行測(cè)量，需要對(duì)數(shù)字?jǐn)z像頭采集到的光切圖像進(jìn)行處理，并對(duì)其中的圖像目標(biāo)與背景噪聲進(jìn)行識(shí)別。在開展后續(xù)處理工作之前，需要進(jìn)行圖像的預(yù)處理工作，主要是指在圖像分析之前對(duì)原始輸入圖像進(jìn)行分割，具體操作包括圖像增強(qiáng)和圖像配準(zhǔn)等。進(jìn)行圖像預(yù)處理的根本目的在于增強(qiáng)圖像中的有用信息，消除圖像中的無(wú)關(guān)信息，以便為后續(xù)的處理工作提供便利條件。

結(jié)合實(shí)際的實(shí)驗(yàn)成效來(lái)看，光切顯微鏡在進(jìn)行圖像采集的時(shí)候，一定程度上會(huì)受到外界環(huán)境變化的影響，因此圖像的采集質(zhì)量也會(huì)受到影響。針對(duì)這一情況，可以通過(guò)圖像預(yù)處理中圖像灰值化、平移、旋轉(zhuǎn)、去噪等操作來(lái)幫助圖像呈現(xiàn)出更理想的狀態(tài)，提升圖像邊緣定位的精準(zhǔn)性與識(shí)別匹配的可靠性等。

圖像增強(qiáng)和圖像配準(zhǔn)中所涉及的理論十分豐富，但其算法卻體現(xiàn)出較強(qiáng)的針對(duì)性，在使用不同算法的時(shí)候，其計(jì)算出的精度與處理效率也會(huì)出現(xiàn)差異。通常情況下，圖像增強(qiáng)的方法包括圖像灰值化、灰度修正等，在實(shí)際操作中需要選定合適的算法以提升處理效果。例如，在去除光切圖像噪聲的時(shí)候，就可以階段中值濾波算法、模糊加權(quán)算法等進(jìn)行計(jì)算，特別是對(duì)于信號(hào)較弱所造成的噪聲問(wèn)題比較嚴(yán)重的圖像來(lái)說(shuō)，模糊加權(quán)算法可以取得良好的去噪效果[3]。而一般在對(duì)工件表面圖像平整度進(jìn)行檢測(cè)的時(shí)候，若噪聲問(wèn)題不嚴(yán)重，一般應(yīng)用中值濾波算法即可滿足工件測(cè)量的要求。

2.1.3 邊緣提取

實(shí)驗(yàn)人員對(duì)光切圖像進(jìn)行邊緣提取的過(guò)程中，可以應(yīng)用到類型十分豐富的算子，其中既包括一階微分也包括二階微分。一階微分與二階微分算子進(jìn)行邊緣提取的差異在于，一階微分算子提取邊緣寬度更大，運(yùn)算速度快且有較強(qiáng)的抗噪聲能力；而二階微分算子提取邊緣更為精細(xì)，對(duì)噪聲也更敏感。

通過(guò)數(shù)字?jǐn)z像頭進(jìn)行圖像邊緣提取可以做到對(duì)圖像的實(shí)時(shí)捕捉，并將圖像剪裁成固定尺寸。隨后，通過(guò)光切顯微鏡，讓光線可以投射到工件表面。在狹縫寬度的影響下，圖像上也會(huì)呈現(xiàn)出亮帶，亮帶與背景之間形成的邊緣就是實(shí)驗(yàn)中的提取對(duì)象。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，受到系統(tǒng)中綠色濾光片的影響，導(dǎo)致最終成像后光帶也會(huì)呈綠色，這更加便于實(shí)驗(yàn)人員對(duì)邊緣圖像進(jìn)行提取，具體的操作流程為：（1）實(shí)驗(yàn)人員需要先對(duì)光帶的綠光分量閾值進(jìn)行計(jì)算，并對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，同時(shí)采用人工賦值的方法對(duì)亮帶以及圖像背景進(jìn)行處理，以提升圖像清晰度。通過(guò)上述操作，可以使得綠色光帶呈現(xiàn)白色，背景呈現(xiàn)黑色。（2）運(yùn)用逆反算法原理，將圖像與背景轉(zhuǎn)換為白色背景上的黑色光帶。（3）通過(guò)圖像減法完成邊緣檢測(cè)，同時(shí)在圖像中進(jìn)行像素的提取，將像素沿y 軸方向平移，實(shí)驗(yàn)人員在獲取其運(yùn)動(dòng)路徑的基礎(chǔ)上，將其從原本的光切圖像中去除，最終完成對(duì)全部邊緣的提取。完成上述操作后，可以得到上邊緣與下邊緣。（4）在對(duì)圖像進(jìn)行賦值之后，可以只選定光帶的一條邊緣。（5）對(duì)選定的邊緣線條進(jìn)行顏色賦值，呈現(xiàn)出白色背景與黑色線條。（6）基于光切圖像完成坐標(biāo)系的構(gòu)建，并對(duì)圖像信息進(jìn)行矢量化處理，得到邊緣提取結(jié)果。在完成上述操作之后，可以得到具有清晰邊緣的光切圖像，進(jìn)行矢量化處理之后再計(jì)算出其與系統(tǒng)總放大倍數(shù)之間的比值，進(jìn)而可以求出被測(cè)工件表面的表面粗糙度值。

2.2 數(shù)據(jù)處理

2.2.1 基于頻率域進(jìn)行提取

基于頻率域進(jìn)行提取主要應(yīng)用到的是霍夫變換，一種比較快速地在二值化圖像中尋找簡(jiǎn)單形狀的方法?；舴蜃儞Q的基本理論是圖像中任何點(diǎn)都可以視為直線集合的一部分，假設(shè)直線方程為y=ax+b，那么任意一點(diǎn)P(x，y)在空間(a，b)中都應(yīng)滿足b=x1a|y1 的條件。由此也可以進(jìn)一步看出，通過(guò)霍夫變換方法可以將任意一點(diǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)榭臻g(a，b)平面上的直線，進(jìn)而在此基礎(chǔ)上進(jìn)行后續(xù)計(jì)算。將廣義的霍夫變換引入圖像處理中，可以將原始圖像中的任意邊緣輪廓轉(zhuǎn)化為空間中的點(diǎn)，將其全部集中到新的空間中后可以形成峰點(diǎn)。這樣就可以將本來(lái)的圖像邊緣提取與檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為空間峰點(diǎn)測(cè)算問(wèn)題，不僅可以提升計(jì)算的簡(jiǎn)便程度，還可以優(yōu)化整體模型的抗干擾性。

2.2.2 基于分形的邊緣檢測(cè)

分形屬于一種以非整數(shù)維形式進(jìn)行空間填充的形式，在其原理的運(yùn)用上，與隨機(jī)數(shù)學(xué)等領(lǐng)域具有明顯的相似性，都是通過(guò)對(duì)物體不連續(xù)光滑規(guī)整進(jìn)行研究以實(shí)現(xiàn)對(duì)物體形態(tài)的確認(rèn)，進(jìn)而也可以應(yīng)用在圖像檢測(cè)領(lǐng)域的計(jì)算中?；诜中卫碚摽梢蕴岢龅瘮?shù)系統(tǒng)，其主要功能是對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行壓縮。在此過(guò)程中，分形圖像形態(tài)會(huì)受到線性變換的影響，形成一種映射關(guān)系；同時(shí)在這種映射關(guān)系的支持下，可以有效將圖像的局部信息與整體信息聯(lián)系起來(lái)，保證為后續(xù)的處理與計(jì)算做好準(zhǔn)備。

在這一理論下，可以對(duì)任意圖像通過(guò)線性變換來(lái)生成，并通過(guò)找尋線性變換規(guī)則來(lái)把握整個(gè)圖形信息。迭代函數(shù)系統(tǒng)中涉及的線性變換基本理論為將一個(gè)線性變換過(guò)程設(shè)為W：R2-→R2，矩陣形式為：

其中的a、b、c、d、e、f 為系數(shù)，在確定系數(shù)的同時(shí)線性變換也可以確立。

2.3 誤差分析

為對(duì)數(shù)字?jǐn)z像機(jī)的測(cè)量效果進(jìn)行驗(yàn)證，可選取加工精度一致，加工工藝不同的表面粗糙度樣塊進(jìn)行誤差分析。在實(shí)驗(yàn)之前，選取光切顯微鏡，并安裝分辨率為1024×1024、幀率為52fps 的數(shù)字?jǐn)z像頭。在完成成像清晰度的調(diào)節(jié)以后，確定成像范圍為1904×1428，針對(duì)視覺測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定K=1.53μm/pixel[4]。

在進(jìn)行誤差分析的過(guò)程中，對(duì)表面粗糙度不同的樣塊按照上文介紹的方法進(jìn)行測(cè)量，并注意對(duì)同一區(qū)域進(jìn)行多次測(cè)量，求出其平均值，并以此為基礎(chǔ)求得輪廓算術(shù)平均偏差Ra 為4.81%、微觀不平度與點(diǎn)平均高度Rz 最大相對(duì)誤差為2.72%以及輪廓微觀不平度平均寬度RSm 最大相對(duì)誤差為4.47%，而上述相對(duì)誤差值均在允許范圍內(nèi)，說(shuō)明采用數(shù)字?jǐn)z像頭進(jìn)行表面粗糙度測(cè)量具有合理性與準(zhǔn)確性。通過(guò)該方法可以有效提升顯微鏡采集圖像處理與數(shù)據(jù)獲取精度，降低顯微鏡手動(dòng)測(cè)量所帶來(lái)的誤差[5]。光切顯微鏡圖像測(cè)量系統(tǒng)所得出的測(cè)量值與實(shí)際粗糙度測(cè)量參數(shù)之間的誤差是不可避免的，造成其誤差的因素主要包括測(cè)量環(huán)境的明暗度、工件自身存在瑕疵、圖像采集的方式、邊緣輪廓的特征提取方式等，都會(huì)對(duì)最終的測(cè)量值造成影響。因此，在對(duì)光切顯微鏡圖像測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)字化改造的基礎(chǔ)上還需要進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)上述因素的考量，通過(guò)求取平均值的方式來(lái)提升精確程度，減少與實(shí)際情況的誤差。

3 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，光切顯微鏡圖像提取系統(tǒng)的數(shù)字化改造就是將數(shù)字?jǐn)z像頭代替原本的照相系統(tǒng)，通過(guò)這樣的操作可以顯著提升測(cè)量精度，減少表面粗糙度參數(shù)計(jì)算時(shí)間。圖像采集控制與圖像預(yù)處理環(huán)節(jié)對(duì)后續(xù)的邊緣提取也會(huì)產(chǎn)生直接影響，在完成圖像提取之后，通過(guò)矢量化處理可得到工件輪廓二維圖形，并借助合適的圖像處理工具測(cè)量其表面粗糙度。此外，通過(guò)誤差分析可以得到各因素對(duì)表面粗糙度精確度的影響，進(jìn)而為多樣化零件測(cè)量的開展提供參考。