基于機(jī)器視覺的在線高精度零件測量關(guān)鍵技術(shù)及方法探索一、引言1.1研究背景與意義在現(xiàn)代制造業(yè)中，隨著產(chǎn)品的不斷升級和生產(chǎn)工藝的日益復(fù)雜，對高精度零件測量的需求與日俱增。高精度零件測量是確保產(chǎn)品質(zhì)量、提高生產(chǎn)效率以及推動制造業(yè)向高端化發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在航空航天領(lǐng)域，發(fā)動機(jī)葉片等關(guān)鍵零部件的尺寸精度直接影響發(fā)動機(jī)的性能和可靠性；在汽車制造中，零部件的精確尺寸是保證整車裝配質(zhì)量和性能的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的零件測量方法，如人工測量和接觸式測量，已難以滿足現(xiàn)代制造業(yè)對高精度、高效率和自動化測量的要求。人工測量不僅效率低下，且易受人為因素影響，導(dǎo)致測量結(jié)果存在較大誤差；接觸式測量則可能對零件表面造成損傷，且測量速度較慢，無法滿足在線實時測量的需求。機(jī)器視覺技術(shù)作為一種新興的非接觸式測量技術(shù)，以其高精度、高效率、非接觸性和自動化程度高等優(yōu)勢，在高精度零件測量領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。機(jī)器視覺技術(shù)通過光學(xué)成像系統(tǒng)獲取零件的圖像信息，然后利用圖像處理算法對圖像進(jìn)行分析和處理，從而實現(xiàn)對零件尺寸、形狀和位置等參數(shù)的精確測量。在電子元器件制造中，機(jī)器視覺可用于檢測微小芯片的尺寸和引腳間距，精度可達(dá)微米級；在機(jī)械加工行業(yè)，能夠快速測量復(fù)雜零件的輪廓尺寸，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的實時監(jiān)控和質(zhì)量控制。研究基于機(jī)器視覺的在線高精度零件測量關(guān)鍵技術(shù)具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。從理論層面來看，該研究有助于推動機(jī)器視覺技術(shù)、圖像處理算法以及精密測量理論的發(fā)展與創(chuàng)新，為解決復(fù)雜場景下的高精度測量問題提供新的方法和思路，進(jìn)一步完善精密測量技術(shù)體系。在實際應(yīng)用中，這一技術(shù)能夠有效提高零件測量的精度和效率，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化和智能化，降低生產(chǎn)成本，增強(qiáng)企業(yè)的市場競爭力。同時，在線高精度測量能夠及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的質(zhì)量問題，避免次品的產(chǎn)生，提高產(chǎn)品質(zhì)量，對于保障制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展具有重要作用。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀機(jī)器視覺技術(shù)在零件測量領(lǐng)域的研究和應(yīng)用在國內(nèi)外都取得了顯著進(jìn)展。國外起步較早，在理論研究和實際應(yīng)用方面積累了豐富經(jīng)驗，處于領(lǐng)先地位；國內(nèi)近年來也加大了研究投入，取得了一系列成果，在某些領(lǐng)域逐漸縮小了與國外的差距。國外在基于機(jī)器視覺的零件測量技術(shù)研究方面成果豐碩。美國、德國、日本等發(fā)達(dá)國家的科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)長期致力于相關(guān)技術(shù)的研發(fā)，在高精度測量算法、先進(jìn)的光學(xué)成像系統(tǒng)以及智能化測量軟件等方面處于國際前沿水平。美國的一些研究團(tuán)隊利用結(jié)構(gòu)光三維測量技術(shù)，實現(xiàn)了對復(fù)雜形狀零件的高精度三維測量，在航空航天零部件制造中得到應(yīng)用，能夠快速獲取零件的三維模型，為零件的設(shè)計、制造和檢測提供了精確的數(shù)據(jù)支持，測量精度可達(dá)微米級。德國的企業(yè)注重機(jī)器視覺系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，研發(fā)出的高精度測量設(shè)備廣泛應(yīng)用于汽車制造、機(jī)械加工等行業(yè)，通過優(yōu)化的圖像處理算法和精密的光學(xué)系統(tǒng)，能夠?qū)ξ⑿〕叽绲牧慵卣鬟M(jìn)行準(zhǔn)確測量，滿足了工業(yè)生產(chǎn)對高精度測量的嚴(yán)格要求。日本則在機(jī)器視覺技術(shù)的小型化和智能化方面表現(xiàn)突出，開發(fā)出的便攜式測量設(shè)備可用于現(xiàn)場檢測，同時，將人工智能技術(shù)融入機(jī)器視覺測量系統(tǒng)，實現(xiàn)了測量過程的自動化和智能化，提高了檢測效率和準(zhǔn)確性。在應(yīng)用狀況方面，國外已將機(jī)器視覺技術(shù)廣泛應(yīng)用于各個工業(yè)領(lǐng)域。在半導(dǎo)體制造中，利用機(jī)器視覺進(jìn)行芯片尺寸測量和缺陷檢測，確保了芯片的高質(zhì)量生產(chǎn)；在電子制造行業(yè)，用于電子元器件的尺寸檢測和貼片質(zhì)量檢測，提高了電子產(chǎn)品的生產(chǎn)效率和質(zhì)量穩(wěn)定性；在汽車工業(yè)中，從零部件的生產(chǎn)到整車的裝配，機(jī)器視覺技術(shù)貫穿始終，實現(xiàn)了對汽車零部件尺寸、形狀和位置的精確測量，保證了汽車的裝配精度和性能。國內(nèi)對基于機(jī)器視覺的零件測量技術(shù)的研究始于上世紀(jì)末，雖然起步較晚，但發(fā)展迅速。眾多高校和科研機(jī)構(gòu)在該領(lǐng)域開展了深入研究，取得了一系列具有自主知識產(chǎn)權(quán)的成果。清華大學(xué)、浙江大學(xué)等高校在機(jī)器視覺測量算法研究方面取得了突破，提出了多種新的邊緣檢測、特征提取和匹配算法，提高了測量精度和效率。一些科研機(jī)構(gòu)研發(fā)出了具有高精度測量能力的機(jī)器視覺系統(tǒng)，在工業(yè)生產(chǎn)中得到了實際應(yīng)用，如在航空發(fā)動機(jī)葉片的測量中，能夠準(zhǔn)確測量葉片的復(fù)雜曲面形狀和尺寸，為航空發(fā)動機(jī)的制造和維修提供了重要技術(shù)支持。在應(yīng)用方面，隨著國內(nèi)制造業(yè)的快速發(fā)展，機(jī)器視覺技術(shù)在國內(nèi)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大。在3C產(chǎn)品制造領(lǐng)域，機(jī)器視覺技術(shù)被廣泛應(yīng)用于手機(jī)、電腦等產(chǎn)品的零部件尺寸檢測和外觀缺陷檢測，提高了產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率；在新能源汽車制造中，用于電池模組的尺寸測量和裝配檢測，保障了新能源汽車的性能和安全性；在精密機(jī)械加工行業(yè)，實現(xiàn)了對精密零件的在線實時測量和質(zhì)量控制，提升了企業(yè)的生產(chǎn)管理水平。從發(fā)展趨勢來看，國內(nèi)外都呈現(xiàn)出以下幾個方向。一是向更高精度發(fā)展，不斷探索新的測量原理和算法，研發(fā)更先進(jìn)的光學(xué)系統(tǒng)和傳感器，以滿足日益增長的高精度測量需求；二是智能化發(fā)展，將人工智能、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)與機(jī)器視覺相結(jié)合，實現(xiàn)測量過程的自動化、智能化和自適應(yīng)控制，提高測量系統(tǒng)的靈活性和適應(yīng)性；三是多模態(tài)融合，融合激光測量、超聲測量等多種測量技術(shù)，獲取更全面的零件信息，提高測量的可靠性和準(zhǔn)確性；四是小型化和便攜化，開發(fā)體積小、重量輕、便于攜帶的測量設(shè)備，滿足現(xiàn)場檢測和移動測量的需求。1.3研究內(nèi)容與方法本研究聚焦于基于機(jī)器視覺的在線高精度零件測量關(guān)鍵技術(shù)與方法，旨在解決現(xiàn)代制造業(yè)中高精度零件測量的難題，提高測量精度、效率和自動化水平。具體研究內(nèi)容涵蓋以下幾個關(guān)鍵方面：高精度圖像采集系統(tǒng)優(yōu)化：研究如何選擇和優(yōu)化相機(jī)、鏡頭、光源等硬件設(shè)備，以獲取高質(zhì)量的零件圖像。針對不同零件的材質(zhì)、形狀和表面特性，開發(fā)自適應(yīng)的光源控制技術(shù)，確保圖像的清晰度、對比度和均勻性，減少噪聲和反光對測量精度的影響。探索多相機(jī)協(xié)同工作的圖像采集方案，實現(xiàn)對復(fù)雜形狀零件的全方位圖像獲取，為后續(xù)的測量分析提供更全面的數(shù)據(jù)。高效圖像處理與特征提取算法：深入研究圖像濾波、增強(qiáng)、分割等預(yù)處理算法，去除圖像噪聲和干擾，突出零件的邊緣和特征。針對高精度測量需求，改進(jìn)和創(chuàng)新邊緣檢測、角點檢測、輪廓提取等特征提取算法，實現(xiàn)亞像素級別的特征定位，提高測量精度。結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，探索基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的特征提取方法，自動學(xué)習(xí)零件圖像的特征表示，提高特征提取的準(zhǔn)確性和魯棒性，適應(yīng)不同類型零件的測量要求。精密測量模型與算法構(gòu)建：基于圖像處理和特征提取的結(jié)果，建立精確的零件尺寸、形狀和位置測量模型。研究幾何計算、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、誤差補(bǔ)償?shù)人惴?，實現(xiàn)從圖像像素到實際物理尺寸的精確轉(zhuǎn)換，減小測量誤差。針對復(fù)雜形狀零件，開發(fā)基于曲面擬合、三維重建等技術(shù)的測量算法，實現(xiàn)對零件復(fù)雜輪廓和曲面的高精度測量，滿足航空航天、汽車制造等高端制造業(yè)對復(fù)雜零件測量的需求。系統(tǒng)集成與實驗驗證：將優(yōu)化的圖像采集系統(tǒng)、高效的圖像處理算法和精密的測量模型進(jìn)行集成，搭建基于機(jī)器視覺的在線高精度零件測量系統(tǒng)。對系統(tǒng)進(jìn)行性能測試和實驗驗證，分析系統(tǒng)的測量精度、重復(fù)性、穩(wěn)定性等指標(biāo)，評估系統(tǒng)在實際生產(chǎn)環(huán)境中的可行性和有效性。通過實驗數(shù)據(jù)的分析和反饋，進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)的硬件和軟件參數(shù)，提高系統(tǒng)的整體性能，使其能夠滿足工業(yè)生產(chǎn)對高精度零件測量的實際需求。為實現(xiàn)上述研究內(nèi)容，本研究將綜合運用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性和有效性：文獻(xiàn)研究法：廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于機(jī)器視覺、圖像處理、精密測量等領(lǐng)域的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、專利和技術(shù)報告，了解相關(guān)技術(shù)的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢和應(yīng)用案例。對已有的研究成果進(jìn)行梳理和分析，總結(jié)現(xiàn)有技術(shù)的優(yōu)點和不足，為本研究提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)參考，避免重復(fù)研究，明確研究的創(chuàng)新點和突破方向。案例分析法：深入分析國內(nèi)外企業(yè)在高精度零件測量中應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù)的實際案例，研究其系統(tǒng)架構(gòu)、技術(shù)方案、實施過程和應(yīng)用效果。通過對成功案例的學(xué)習(xí)和借鑒，獲取實際應(yīng)用中的經(jīng)驗和教訓(xùn)，為搭建本研究的測量系統(tǒng)提供實踐指導(dǎo)。同時，對案例中存在的問題進(jìn)行分析和思考，提出針對性的解決方案，改進(jìn)和完善基于機(jī)器視覺的在線高精度零件測量技術(shù)。實驗研究法：搭建實驗平臺，進(jìn)行大量的實驗研究。通過實驗，對不同的圖像采集設(shè)備、圖像處理算法和測量模型進(jìn)行對比分析，優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)，驗證算法的有效性和可靠性。在實驗過程中，模擬實際生產(chǎn)環(huán)境中的各種因素，如光照變化、零件表面缺陷、振動等，研究這些因素對測量精度的影響，并提出相應(yīng)的補(bǔ)償和抗干擾措施。根據(jù)實驗結(jié)果，不斷調(diào)整和優(yōu)化研究方案，確保研究成果能夠滿足實際生產(chǎn)的需求。二、機(jī)器視覺測量技術(shù)基礎(chǔ)2.1機(jī)器視覺系統(tǒng)構(gòu)成機(jī)器視覺系統(tǒng)作為實現(xiàn)高精度零件測量的關(guān)鍵工具，其構(gòu)成涵蓋多個核心部分，各部分相互協(xié)作，共同完成從圖像采集到測量結(jié)果輸出的一系列復(fù)雜任務(wù)。整個系統(tǒng)主要由圖像采集設(shè)備、圖像處理單元和執(zhí)行機(jī)構(gòu)三大部分組成。圖像采集設(shè)備負(fù)責(zé)獲取零件的原始圖像信息，為后續(xù)的處理和分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；圖像處理單元對采集到的圖像進(jìn)行各種處理和分析操作，提取出零件的關(guān)鍵特征和測量參數(shù)；執(zhí)行機(jī)構(gòu)則根據(jù)圖像處理單元得出的測量結(jié)果，實現(xiàn)對零件的自動化操作，如分揀、裝配等。這三個部分緊密配合，缺一不可，共同保障了機(jī)器視覺測量系統(tǒng)的高效運行和高精度測量。2.1.1圖像采集設(shè)備圖像采集設(shè)備是機(jī)器視覺系統(tǒng)的前端，其性能直接影響后續(xù)測量的準(zhǔn)確性和可靠性，主要包括相機(jī)、鏡頭和光源。相機(jī)是圖像采集的核心設(shè)備，其類型和性能參數(shù)對圖像質(zhì)量起著關(guān)鍵作用。目前市場上常見的相機(jī)類型有CCD相機(jī)和CMOS相機(jī)。CCD相機(jī)采用傳統(tǒng)的半導(dǎo)體傳感器，工作時感光元件接收光信號后產(chǎn)生電流，形成模擬電信號，經(jīng)過垂直和水平寄存器傳輸后，由內(nèi)置放大器進(jìn)行信號放大，再通過額外的模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片將模擬信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號。盡管其系統(tǒng)相對復(fù)雜、成本較高，但由于放大過程只經(jīng)過一個放大器，噪點相對較少，圖像質(zhì)量較高，在對圖像質(zhì)量要求苛刻的高精度測量領(lǐng)域仍被廣泛應(yīng)用。CMOS相機(jī)的感光元件集成了放大器和模數(shù)轉(zhuǎn)換邏輯，能直接將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，簡化了流程。早期CMOS傳感器存在放大器精度不足、圖像質(zhì)量較低和噪聲較多的問題，但隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，如今其在性能上已有顯著提升，噪音控制和圖像穩(wěn)定性得到了很大改善，并且具有功耗低、成本低、幀率高等優(yōu)勢，在一些對幀率要求較高的在線測量場景中得到了越來越多的應(yīng)用。在選擇相機(jī)時，需綜合考慮分辨率、幀率、動態(tài)范圍以及靈敏度等因素。高分辨率相機(jī)能夠捕捉到更細(xì)微的零件特征，滿足高精度測量需求；高幀率相機(jī)則適用于快速運動零件的測量，確保能夠及時獲取清晰的圖像；動態(tài)范圍決定了相機(jī)在不同光照條件下的適應(yīng)能力，對于復(fù)雜光照環(huán)境下的零件測量至關(guān)重要；靈敏度則影響相機(jī)對弱光信號的捕捉能力，對于一些表面反光較弱的零件測量具有重要意義。鏡頭相當(dāng)于機(jī)器視覺系統(tǒng)的“眼睛”，其主要作用是將目標(biāo)的光學(xué)圖像聚焦在圖像傳感器（相機(jī)）的光敏面陣上。鏡頭的質(zhì)量直接影響到視覺系統(tǒng)的整體性能，一旦信息在成像系統(tǒng)有嚴(yán)重?fù)p失，后續(xù)環(huán)節(jié)試圖恢復(fù)將非常困難。鏡頭成像或多或少會存在畸變，較大的畸變會給視覺系統(tǒng)帶來很大困擾，在成像設(shè)計時應(yīng)選用畸變小的鏡頭，并有效視場只取畸變較小的中心視場等。鏡頭的光譜特性也不容忽視，主要受鏡頭鍍膜的干涉特性和材料的吸收特性影響，要求盡量做到鏡頭最高分辨率的光線應(yīng)與照明波長、CCD器件接受波長相匹配，并使光學(xué)鏡頭對該波長的光線透過率盡可能提高。在成像系統(tǒng)中選用適當(dāng)?shù)臑V光片可以達(dá)到一些特殊的效果，例如消除特定波長的干擾光，提高圖像的對比度和清晰度。此外，成像光路的設(shè)計還需要重視各種雜散光的影響，通過合理的遮光和光路布局，減少雜散光對圖像質(zhì)量的影響。光源在機(jī)器視覺系統(tǒng)中占據(jù)著舉足輕重的地位，其選型和打光方案直接決定了圖像的成像質(zhì)量，進(jìn)而影響到系統(tǒng)的性能。光源的主要作用包括照明目標(biāo)，提高目標(biāo)亮度，使零件的細(xì)節(jié)和特征能夠清晰地展現(xiàn)出來；形成最有利于圖像處理的成像效果，通過適當(dāng)?shù)墓庠凑彰髟O(shè)計，使圖像中的目標(biāo)信息與背景信息得到最佳分離，大大降低圖像處理算法分割、識別的難度；克服環(huán)境光的干擾，保證圖像的穩(wěn)定性，提高圖像信噪比，為后續(xù)的圖像處理和分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；在某些情況下，光源還可用作測量的工具和參照。機(jī)器視覺中常用的光源類型有環(huán)形光源、背光源、條形光源、同軸光源等。環(huán)形光源提供不同照射角度、不同顏色組合，能突出物體的三維信息，適用于PCB基板檢測、IC元件檢測等；背光源能突出物體的外形輪廓特征，尤其適合作為顯微鏡的載物臺，常用于機(jī)械零件尺寸的測量、電子元件外型檢測等；條形光源是較大方形結(jié)構(gòu)被測物的首選光源，適用于金屬表面檢查、圖像掃描等；同軸光源可以消除物體表面不平整引起的陰影，減少干擾，適用于反射度極高的物體表面劃傷檢測、芯片破損檢測等。在選擇光源時，需要根據(jù)零件的材質(zhì)、形狀、表面特性以及測量要求等因素，綜合考慮光源的顏色、強(qiáng)度、均勻性、照射方式等參數(shù)，以達(dá)到最佳的成像效果。2.1.2圖像處理單元圖像處理單元是機(jī)器視覺系統(tǒng)的核心，主要由計算機(jī)硬件及相關(guān)軟件組成，承擔(dān)著對圖像采集設(shè)備獲取的圖像進(jìn)行處理和分析的重任，旨在從原始圖像中提取出有用的信息，為零件的尺寸、形狀和位置測量提供數(shù)據(jù)支持。計算機(jī)硬件是圖像處理單元運行的基礎(chǔ)平臺，其性能直接影響圖像處理的速度和效率。中央處理器（CPU）作為計算機(jī)的核心部件，負(fù)責(zé)執(zhí)行各種計算任務(wù)，在圖像處理中，需要快速處理大量的圖像數(shù)據(jù)，進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)運算和邏輯判斷。高性能的CPU能夠顯著提高圖像處理的速度，減少處理時間，滿足在線實時測量的需求。內(nèi)存則用于存儲正在運行的程序和數(shù)據(jù)，足夠大的內(nèi)存容量可以保證圖像處理軟件在運行過程中能夠快速讀取和存儲圖像數(shù)據(jù)，避免因內(nèi)存不足導(dǎo)致的程序運行緩慢或崩潰。圖形處理器（GPU）在圖像處理中發(fā)揮著越來越重要的作用，其具有強(qiáng)大的并行計算能力，能夠快速處理圖像中的大量像素數(shù)據(jù)，加速圖像的濾波、變換、特征提取等操作。特別是在處理高分辨率圖像和復(fù)雜的圖像處理算法時，GPU的優(yōu)勢更加明顯，能夠大大提高圖像處理的效率和實時性。相關(guān)軟件則是實現(xiàn)圖像處理和分析功能的關(guān)鍵工具，常見的圖像處理軟件包括OpenCV、MATLAB等。OpenCV是一個開源的計算機(jī)視覺庫，提供了豐富的圖像處理函數(shù)和算法，涵蓋了圖像濾波、增強(qiáng)、分割、特征提取、目標(biāo)識別等多個方面，具有高效、易用、跨平臺等特點，被廣泛應(yīng)用于機(jī)器視覺領(lǐng)域。通過OpenCV，開發(fā)者可以方便地實現(xiàn)各種圖像處理任務(wù)，例如利用其邊緣檢測算法提取零件的輪廓信息，利用角點檢測算法確定零件的關(guān)鍵位置，利用模板匹配算法進(jìn)行零件的識別和定位等。MATLAB是一款功能強(qiáng)大的數(shù)學(xué)軟件，也具備豐富的圖像處理工具箱，其提供了直觀的編程環(huán)境和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，便于用戶進(jìn)行圖像處理算法的開發(fā)和調(diào)試。用戶可以利用MATLAB的圖像處理工具箱進(jìn)行圖像的預(yù)處理、特征提取、測量計算等操作，同時還可以結(jié)合其強(qiáng)大的繪圖功能，對處理結(jié)果進(jìn)行可視化展示，方便分析和評估。圖像處理單元的工作流程通常包括圖像預(yù)處理、特征提取和測量計算等步驟。圖像預(yù)處理主要是對采集到的原始圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)、幾何校正等操作，以提高圖像的質(zhì)量，為后續(xù)的處理和分析奠定基礎(chǔ)。例如，通過圖像濾波算法去除圖像中的噪聲，采用圖像增強(qiáng)算法提高圖像的對比度和清晰度，利用幾何校正算法校正圖像的畸變，使圖像中的零件信息更加準(zhǔn)確和清晰。特征提取是從預(yù)處理后的圖像中提取出能夠表征零件尺寸、形狀和位置的關(guān)鍵特征，如邊緣、角點、輪廓等。這是圖像處理單元的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，提取的特征精度直接影響到測量結(jié)果的準(zhǔn)確性。常見的特征提取算法有Canny邊緣檢測算法、Harris角點檢測算法、SIFT尺度不變特征變換算法等。測量計算則是根據(jù)提取的特征信息，利用相應(yīng)的測量模型和算法，計算出零件的實際尺寸、形狀參數(shù)和位置坐標(biāo)等。例如，通過對零件邊緣特征的測量和計算，可以得到零件的長度、寬度、直徑等尺寸參數(shù)；利用輪廓擬合算法可以得到零件的形狀參數(shù)；通過坐標(biāo)變換和匹配算法可以確定零件在空間中的位置和姿態(tài)。2.1.3執(zhí)行機(jī)構(gòu)執(zhí)行機(jī)構(gòu)是機(jī)器視覺測量系統(tǒng)的末端執(zhí)行部件，主要包括電機(jī)、機(jī)械臂等，其作用是依據(jù)圖像處理單元得出的測量結(jié)果，實現(xiàn)對零件的自動化操作，完成整個測量和生產(chǎn)流程的閉環(huán)控制，提高生產(chǎn)效率和自動化程度。電機(jī)是執(zhí)行機(jī)構(gòu)中常用的動力源，能夠?qū)㈦娔苻D(zhuǎn)換為機(jī)械能，為機(jī)械部件的運動提供動力。在機(jī)器視覺測量系統(tǒng)中，常用的電機(jī)有伺服電機(jī)和步進(jìn)電機(jī)。伺服電機(jī)是一種高精度的電機(jī)，它能夠?qū)⑤斎氲碾妷盒盘栟D(zhuǎn)換為精確的速度和位置控制輸出。與傳統(tǒng)電機(jī)相比，伺服電機(jī)具有更高的響應(yīng)速度和更精確的控制能力，非常適合用于需要精確控制的應(yīng)用場合。伺服電機(jī)系統(tǒng)通常由電機(jī)本身、驅(qū)動器、編碼器和控制器組成。電機(jī)本身作為動力源，可以是直流電機(jī)或交流電機(jī)；驅(qū)動器接收控制信號，并將其轉(zhuǎn)換為電機(jī)可以理解的電壓和電流信號；編碼器是一種傳感器，用于提供電機(jī)位置和速度的反饋信息；控制器根據(jù)系統(tǒng)的需要，生成控制信號，以實現(xiàn)對電機(jī)的精確控制。伺服電機(jī)的工作原理基于閉環(huán)控制理論，控制器根據(jù)預(yù)設(shè)的參數(shù)或?qū)崟r輸入生成控制信號，驅(qū)動器將控制信號轉(zhuǎn)換為電機(jī)可以理解的電壓和電流信號，電機(jī)根據(jù)接收到的信號進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，產(chǎn)生力矩，編碼器實時監(jiān)測電機(jī)的位置和速度，并將這些信息反饋給控制器，控制器比較反饋信號與預(yù)期值，計算出誤差，并調(diào)整控制信號以減少誤差，從而實現(xiàn)對電機(jī)的精確控制。在機(jī)械手臂的運動控制中，伺服電機(jī)可以精確控制機(jī)械手臂的每一個關(guān)節(jié)，實現(xiàn)復(fù)雜的運動軌跡，確保機(jī)械手臂能夠準(zhǔn)確地抓取和放置零件。步進(jìn)電機(jī)則是一種將電脈沖信號轉(zhuǎn)換為角位移或線位移的執(zhí)行元件，每輸入一個脈沖信號，電機(jī)就轉(zhuǎn)動一個固定的角度，稱為步距角。步進(jìn)電機(jī)具有控制簡單、精度較高、成本較低等優(yōu)點，適用于一些對精度要求不是特別高的場合，如簡單的零件分揀和傳送。機(jī)械臂是一種可以模仿人類肢體的機(jī)械裝置，能夠根據(jù)控制信號自動完成一些重復(fù)性的任務(wù)，在機(jī)器視覺測量系統(tǒng)中，常用于零件的抓取、搬運和裝配等操作。機(jī)械臂的基本原理是通過控制其中幾個運動關(guān)節(jié)的運動，通過控制電機(jī)和傳動裝置，來實現(xiàn)其他關(guān)節(jié)的運動。機(jī)械臂通常有兩種結(jié)構(gòu)，一種是兩臂結(jié)構(gòu)，由一個固定關(guān)節(jié)和一個可移動關(guān)節(jié)組成，可在左右軸、前后軸和上下軸三個基本軸上運動；另一種是三臂結(jié)構(gòu)，由固定關(guān)節(jié)、可移動關(guān)節(jié)和手臂關(guān)節(jié)組成，同樣可在三個基本軸上運動。機(jī)械臂的運動控制是通過控制電機(jī)和傳動裝置來實現(xiàn)的，控制電機(jī)將電能轉(zhuǎn)換為機(jī)械能，驅(qū)動機(jī)械臂的運動，傳動裝置則將電機(jī)的輸出力傳遞給機(jī)械臂的關(guān)節(jié)，使機(jī)械臂的每個關(guān)節(jié)都能夠運動。機(jī)械臂的控制信號可以是電信號或計算機(jī)信號，電信號通過控制器來控制機(jī)械臂的運動，計算機(jī)信號通過計算機(jī)控制系統(tǒng)來控制機(jī)械臂的運動，實現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)。在自動化生產(chǎn)線上，機(jī)械臂可以根據(jù)機(jī)器視覺測量系統(tǒng)的測量結(jié)果，準(zhǔn)確地抓取合格零件并放置到指定位置，同時將不合格零件分揀出來，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化和智能化。2.2機(jī)器視覺測量原理機(jī)器視覺測量技術(shù)作為一種先進(jìn)的非接觸式測量手段，其原理基于計算機(jī)視覺和圖像處理技術(shù)，通過對零件圖像的采集、處理和分析，實現(xiàn)對零件尺寸、形狀和位置等參數(shù)的精確測量。該技術(shù)模擬人類視覺系統(tǒng)，將光學(xué)圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，再利用計算機(jī)算法對這些信號進(jìn)行處理和分析，從而獲取零件的相關(guān)信息，其測量原理涵蓋圖像獲取與數(shù)字化、圖像處理與特征提取以及尺寸計算與測量結(jié)果輸出等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。2.2.1圖像獲取與數(shù)字化圖像獲取是機(jī)器視覺測量的首要環(huán)節(jié)，其核心任務(wù)是借助圖像采集設(shè)備，將零件的光學(xué)圖像轉(zhuǎn)化為可供計算機(jī)處理的數(shù)字圖像。這一過程主要由相機(jī)、鏡頭和光源協(xié)同完成。光源的主要作用是照亮零件，為成像提供充足的光線，并通過巧妙的打光方案，突出零件的關(guān)鍵特征，同時有效抑制背景噪聲，確保獲取的圖像具有清晰的輪廓和豐富的細(xì)節(jié)，為后續(xù)的圖像處理和分析奠定堅實基礎(chǔ)。例如，在檢測表面光滑的金屬零件時，可采用同軸光源，以消除零件表面的反光和陰影，使零件的表面缺陷和尺寸特征能夠清晰呈現(xiàn)。鏡頭則負(fù)責(zé)將零件的光學(xué)圖像聚焦在相機(jī)的圖像傳感器上，其質(zhì)量直接影響圖像的清晰度和畸變程度。優(yōu)質(zhì)的鏡頭能夠提供高分辨率和低畸變的圖像，準(zhǔn)確還原零件的真實形狀和尺寸。在選擇鏡頭時，需要根據(jù)零件的大小、測量精度要求以及工作距離等因素，綜合考慮鏡頭的焦距、光圈和分辨率等參數(shù)。相機(jī)作為圖像采集的關(guān)鍵設(shè)備，承擔(dān)著將光學(xué)圖像轉(zhuǎn)換為電信號，并進(jìn)一步數(shù)字化的重要職責(zé)。常見的相機(jī)類型有CCD相機(jī)和CMOS相機(jī)，如前文所述，它們在工作原理、性能特點和適用場景等方面存在差異。CCD相機(jī)具有較高的靈敏度和圖像質(zhì)量，適用于對圖像精度要求苛刻的測量任務(wù)；CMOS相機(jī)則以其成本低、幀率高和功耗低等優(yōu)勢，在一些對實時性要求較高的在線測量場景中得到廣泛應(yīng)用。在實際應(yīng)用中，需根據(jù)具體的測量需求，合理選擇相機(jī)的類型和參數(shù)。圖像數(shù)字化過程主要包括采樣和量化兩個步驟。采樣是指將連續(xù)的光學(xué)圖像在空間上進(jìn)行離散化，通過確定圖像的像素數(shù)量和排列方式，將其轉(zhuǎn)化為離散的像素點矩陣。量化則是對每個像素點的灰度值或顏色值進(jìn)行數(shù)字化表示，將其映射到有限的數(shù)值范圍內(nèi)，通常使用8位、16位或更高位的二進(jìn)制數(shù)來表示像素值，從而實現(xiàn)將光學(xué)圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像的目的。經(jīng)過數(shù)字化處理后的圖像，以數(shù)字矩陣的形式存儲在計算機(jī)中，為后續(xù)的圖像處理和分析提供數(shù)據(jù)支持。2.2.2圖像處理與特征提取圖像處理與特征提取是機(jī)器視覺測量的核心環(huán)節(jié)，其目的是運用一系列圖像處理算法，對采集到的數(shù)字圖像進(jìn)行處理和分析，去除噪聲和干擾，突出零件的特征信息，為尺寸計算和測量提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。圖像預(yù)處理是圖像處理的第一步，主要包括圖像濾波、增強(qiáng)和幾何校正等操作。圖像濾波的作用是去除圖像中的噪聲，提高圖像的質(zhì)量。常見的濾波算法有均值濾波、中值濾波、高斯濾波等。均值濾波通過計算鄰域像素的平均值來替換當(dāng)前像素值，能夠有效去除高斯噪聲，但容易導(dǎo)致圖像邊緣模糊；中值濾波則是用鄰域像素的中值替換當(dāng)前像素值，對于椒鹽噪聲具有較好的抑制效果，同時能較好地保留圖像邊緣；高斯濾波基于高斯函數(shù)對鄰域像素進(jìn)行加權(quán)平均，在去除噪聲的同時，能較好地保持圖像的平滑度。圖像增強(qiáng)旨在提高圖像的對比度和清晰度，使零件的特征更加明顯。常用的圖像增強(qiáng)方法有直方圖均衡化、灰度變換、同態(tài)濾波等。直方圖均衡化通過對圖像的灰度直方圖進(jìn)行調(diào)整，使圖像的灰度分布更加均勻，從而增強(qiáng)圖像的對比度；灰度變換則是根據(jù)一定的數(shù)學(xué)變換關(guān)系，對圖像的灰度值進(jìn)行調(diào)整，以達(dá)到增強(qiáng)圖像的目的；同態(tài)濾波利用頻域分析的方法，對圖像的低頻和高頻成分分別進(jìn)行處理，在增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)的同時，抑制背景噪聲。幾何校正主要用于校正圖像在采集過程中產(chǎn)生的幾何畸變，如鏡頭畸變、透視畸變等，確保圖像中零件的形狀和尺寸準(zhǔn)確無誤。通過幾何校正算法，對圖像中的像素點進(jìn)行坐標(biāo)變換，使其恢復(fù)到正確的位置，從而提高測量的精度。特征提取是從預(yù)處理后的圖像中提取出能夠表征零件尺寸、形狀和位置的關(guān)鍵特征，如邊緣、角點、輪廓等。邊緣檢測是提取零件邊緣特征的常用方法，其原理是通過檢測圖像中灰度值的突變來確定邊緣位置。常見的邊緣檢測算法有Canny算法、Sobel算法、Prewitt算法等。Canny算法是一種經(jīng)典的邊緣檢測算法，它通過高斯濾波、梯度計算、非極大值抑制和雙閾值檢測等步驟，能夠檢測出圖像中連續(xù)、準(zhǔn)確的邊緣，具有較高的檢測精度和抗噪聲能力；Sobel算法和Prewitt算法則是基于梯度算子的邊緣檢測算法，通過計算圖像在水平和垂直方向上的梯度，來確定邊緣的位置和方向，它們計算簡單、速度快，但在抗噪聲能力方面相對較弱。角點檢測用于提取圖像中的角點特征，角點通常是圖像中兩條邊緣的交點，具有重要的幾何意義。常見的角點檢測算法有Harris算法、Shi-Tomasi算法等。Harris算法通過計算圖像的自相關(guān)矩陣，來檢測圖像中的角點，能夠有效地檢測出圖像中的角點，但對噪聲較為敏感；Shi-Tomasi算法是對Harris算法的改進(jìn)，它通過引入一個新的角點響應(yīng)函數(shù)，提高了角點檢測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。輪廓提取是獲取零件輪廓信息的重要方法，通過對圖像進(jìn)行二值化處理，將零件從背景中分離出來，然后利用輪廓跟蹤算法，如Skeleton算法、Zhang-Suen算法等，提取出零件的輪廓。這些輪廓信息可以用于計算零件的周長、面積、形狀因子等參數(shù)，從而實現(xiàn)對零件形狀的描述和測量。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的特征提取方法在機(jī)器視覺測量中得到了廣泛應(yīng)用。CNN能夠自動學(xué)習(xí)圖像的特征表示，通過構(gòu)建多層卷積層和池化層，對圖像進(jìn)行特征提取和抽象，從而獲得更加魯棒和準(zhǔn)確的特征信息。在基于CNN的特征提取模型中，如AlexNet、VGGNet、ResNet等，通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，使其能夠?qū)W習(xí)到不同類型零件的特征模式，從而在特征提取任務(wù)中表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。這種方法不僅能夠提高特征提取的效率和準(zhǔn)確性，還能夠適應(yīng)復(fù)雜多變的測量環(huán)境和不同類型零件的測量需求。2.2.3尺寸計算與測量結(jié)果輸出尺寸計算是基于機(jī)器視覺測量的關(guān)鍵步驟，其目的是依據(jù)圖像處理與特征提取環(huán)節(jié)所獲取的零件特征信息，運用特定的測量模型和算法，精確計算出零件的實際尺寸、形狀參數(shù)以及位置坐標(biāo)等。在尺寸計算過程中，首先需要建立圖像像素與實際物理尺寸之間的映射關(guān)系，這通常通過標(biāo)定來實現(xiàn)。相機(jī)標(biāo)定是確定相機(jī)內(nèi)部參數(shù)（如焦距、主點坐標(biāo)、畸變系數(shù)等）和外部參數(shù)（如旋轉(zhuǎn)矩陣、平移向量）的過程，通過使用已知尺寸的標(biāo)定物，獲取標(biāo)定物在圖像中的像素坐標(biāo)和實際物理坐標(biāo)，利用標(biāo)定算法求解相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)，從而建立起圖像像素與實際物理尺寸之間的準(zhǔn)確映射關(guān)系。例如，采用張正友標(biāo)定法，通過拍攝多幅不同姿態(tài)的標(biāo)定板圖像，利用棋盤格角點的像素坐標(biāo)和實際物理坐標(biāo)，計算出相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)，為后續(xù)的尺寸計算提供準(zhǔn)確的依據(jù)?；谔崛〉牧慵卣?，運用相應(yīng)的測量模型和算法進(jìn)行尺寸計算。對于簡單形狀的零件，如矩形、圓形等，可以直接利用幾何公式進(jìn)行尺寸計算。對于矩形零件，通過檢測其四條邊的邊緣特征，計算出相對兩條邊之間的像素距離，再根據(jù)相機(jī)標(biāo)定得到的像素與實際尺寸的比例關(guān)系，即可計算出矩形零件的長和寬。對于圓形零件，通過檢測其邊緣輪廓，利用最小二乘法擬合圓的方程，計算出圓心坐標(biāo)和半徑，進(jìn)而得到圓形零件的直徑。對于復(fù)雜形狀的零件，通常采用基于曲線擬合、曲面擬合或三維重建的方法進(jìn)行尺寸計算。例如，對于具有復(fù)雜曲面的零件，可以通過提取曲面上的多個離散點，利用B樣條曲線擬合或NURBS曲面擬合等方法，構(gòu)建零件曲面的數(shù)學(xué)模型，從而計算出曲面上各點的坐標(biāo)和曲率等參數(shù)，實現(xiàn)對復(fù)雜曲面零件的尺寸測量。在三維測量中，通過多視角圖像采集和立體視覺算法，如雙目視覺、結(jié)構(gòu)光三維測量等，獲取零件的三維點云數(shù)據(jù)，再利用三維重建算法，構(gòu)建零件的三維模型，從而實現(xiàn)對零件三維尺寸和形狀的精確測量。測量結(jié)果輸出是機(jī)器視覺測量的最后環(huán)節(jié)，其目的是將計算得到的零件尺寸、形狀參數(shù)和位置坐標(biāo)等測量結(jié)果以直觀、易于理解的方式呈現(xiàn)給用戶。常見的測量結(jié)果輸出方式包括數(shù)字顯示、圖形化顯示和報表輸出等。數(shù)字顯示是將測量結(jié)果以數(shù)值的形式直接顯示在界面上，用戶可以清晰地讀取零件的各項測量參數(shù)。圖形化顯示則是將測量結(jié)果以圖形的形式展示出來，如在零件的圖像上疊加測量尺寸線、標(biāo)注測量結(jié)果等，使用戶能夠直觀地了解零件的測量情況。報表輸出是將測量結(jié)果生成報表文件，如Excel報表、PDF報表等，報表中包含零件的編號、測量參數(shù)、測量時間、操作人員等信息，方便用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和分析。此外，為了實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化控制，測量結(jié)果還可以通過通信接口輸出到其他設(shè)備或系統(tǒng)中，如PLC（可編程邏輯控制器）、MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）等，以便對生產(chǎn)過程進(jìn)行實時監(jiān)控和調(diào)整。在自動化生產(chǎn)線上，機(jī)器視覺測量系統(tǒng)將測量結(jié)果實時傳輸給PLC，PLC根據(jù)測量結(jié)果控制機(jī)械臂對零件進(jìn)行分揀、裝配等操作，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動化和智能化。三、關(guān)鍵技術(shù)剖析3.1高精度圖像采集技術(shù)高精度圖像采集技術(shù)是基于機(jī)器視覺的在線高精度零件測量的基石，其核心在于獲取清晰、準(zhǔn)確且包含豐富細(xì)節(jié)的零件圖像，為后續(xù)的圖像處理和測量分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。該技術(shù)涵蓋相機(jī)與鏡頭選型策略以及光源設(shè)計與照明方案優(yōu)化等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，這些環(huán)節(jié)相互關(guān)聯(lián)、相互影響，共同決定了圖像采集的質(zhì)量和精度。在復(fù)雜的工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中，不同類型的零件具有各異的材質(zhì)、形狀和表面特性，這就要求圖像采集技術(shù)能夠根據(jù)具體的測量需求，靈活選擇和優(yōu)化相機(jī)、鏡頭和光源等硬件設(shè)備，以實現(xiàn)對各種零件的高精度圖像采集。3.1.1相機(jī)與鏡頭選型策略相機(jī)與鏡頭作為圖像采集的核心硬件設(shè)備，其選型直接關(guān)系到圖像的質(zhì)量和測量的精度。在不同的測量任務(wù)中，需綜合考慮多種因素，以選擇最適配的相機(jī)與鏡頭組合。分辨率是相機(jī)選型時的關(guān)鍵參數(shù)之一，它直接決定了相機(jī)能夠捕捉到的圖像細(xì)節(jié)程度。對于高精度零件測量，通常需要高分辨率相機(jī)，以確保能夠清晰地分辨零件的細(xì)微特征。在測量微小電子元器件時，如芯片引腳，其尺寸通常在毫米甚至微米量級，此時需要相機(jī)具備高分辨率，能夠捕捉到引腳的精確形狀和位置信息，以滿足高精度測量的要求。一般來說，分辨率越高，圖像中的像素數(shù)量越多，能夠呈現(xiàn)的細(xì)節(jié)就越豐富，但同時也會帶來數(shù)據(jù)量增大、處理速度變慢等問題。因此，在選擇分辨率時，需在滿足測量精度要求的前提下，綜合考慮系統(tǒng)的處理能力和成本因素。幀率也是相機(jī)選型時不可忽視的重要因素，它決定了相機(jī)每秒能夠拍攝的圖像數(shù)量。在在線測量場景中，零件可能處于快速運動狀態(tài)，如在自動化生產(chǎn)線上的高速傳送帶上，此時需要相機(jī)具備高幀率，以確保能夠及時捕捉到零件的清晰圖像，避免因零件運動而產(chǎn)生圖像模糊。對于運動速度較快的零件，若相機(jī)幀率不足，拍攝的圖像會出現(xiàn)拖影，導(dǎo)致零件的邊緣和特征變得模糊不清，從而影響測量的準(zhǔn)確性。一般來說，幀率越高，相機(jī)能夠捕捉到的運動瞬間就越多，越有利于對運動零件的測量，但高幀率相機(jī)的成本通常也較高，且對數(shù)據(jù)傳輸和存儲設(shè)備的性能要求也更高。因此，在選擇幀率時，需要根據(jù)零件的運動速度和測量精度要求，合理權(quán)衡相機(jī)的幀率與成本以及系統(tǒng)的整體性能。焦距是鏡頭的重要參數(shù)，它決定了鏡頭的視角和放大倍數(shù)。在選擇鏡頭焦距時，需根據(jù)零件的大小、測量精度要求以及工作距離等因素進(jìn)行綜合考慮。對于較大尺寸的零件，為了能夠完整地拍攝到零件的全貌，需要選擇較短焦距的鏡頭，以獲得較大的視場角；而對于較小尺寸的零件，為了能夠更清晰地觀察零件的細(xì)節(jié)，需要選擇較長焦距的鏡頭，以獲得較大的放大倍數(shù)。在測量大型機(jī)械零件時，如汽車發(fā)動機(jī)缸體，由于其尺寸較大，需要使用短焦距鏡頭，以確保能夠拍攝到整個缸體的圖像；而在測量微小的精密零件時，如手表齒輪，由于其尺寸微小，需要使用長焦距鏡頭，以放大齒輪的細(xì)節(jié)，便于進(jìn)行高精度測量。此外，焦距還會影響圖像的畸變程度，一般來說，焦距越短，圖像的畸變越大，因此在選擇焦距時，還需要考慮畸變對測量精度的影響，盡量選擇畸變較小的鏡頭或采取相應(yīng)的畸變校正措施。除了上述主要參數(shù)外，相機(jī)的動態(tài)范圍、靈敏度、噪聲水平以及鏡頭的光學(xué)畸變、色差、分辨率等參數(shù)也會對圖像質(zhì)量和測量精度產(chǎn)生影響。動態(tài)范圍決定了相機(jī)在不同光照條件下的適應(yīng)能力，高動態(tài)范圍相機(jī)能夠在強(qiáng)光和弱光環(huán)境下都獲取到清晰的圖像；靈敏度影響相機(jī)對弱光信號的捕捉能力，對于表面反光較弱的零件，需要選擇靈敏度較高的相機(jī)；噪聲水平則會影響圖像的清晰度和準(zhǔn)確性，低噪聲相機(jī)能夠提供更干凈、準(zhǔn)確的圖像。鏡頭的光學(xué)畸變會導(dǎo)致圖像變形，影響對零件尺寸和形狀的測量精度；色差會使圖像出現(xiàn)色彩偏差，影響對零件顏色特征的分析；鏡頭的分辨率則決定了其能夠分辨的最小細(xì)節(jié)，高分辨率鏡頭能夠提供更清晰、準(zhǔn)確的圖像。因此，在相機(jī)與鏡頭選型時，需要全面考慮這些參數(shù)，根據(jù)具體的測量任務(wù)和要求，選擇最合適的相機(jī)與鏡頭組合，以實現(xiàn)高精度的圖像采集。3.1.2光源設(shè)計與照明方案優(yōu)化光源作為圖像采集系統(tǒng)的重要組成部分，其設(shè)計和照明方案直接影響零件的成像質(zhì)量，進(jìn)而決定了基于機(jī)器視覺的在線高精度零件測量的準(zhǔn)確性和可靠性。不同類型的光源及照明方式會對零件成像產(chǎn)生不同的效果，通過優(yōu)化光源設(shè)計和照明方案，可以有效提高圖像的對比度、清晰度和均勻性，減少噪聲和反光的干擾，為后續(xù)的圖像處理和測量分析提供高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)。在機(jī)器視覺測量中，常用的光源類型包括環(huán)形光源、背光源、條形光源、同軸光源等，它們各自具有獨特的特性和適用場景。環(huán)形光源以其環(huán)形的發(fā)光結(jié)構(gòu)，能夠提供均勻的光照，有效消除陰影，適用于檢測具有復(fù)雜形狀或表面起伏較大的零件，在檢測手機(jī)外殼的表面缺陷時，環(huán)形光源可以均勻照亮外殼表面，使缺陷清晰可見。背光源則是從零件的背面提供光照，能夠突出零件的輪廓，適用于測量零件的外形尺寸和形狀，在測量機(jī)械零件的輪廓時，背光源可以清晰地勾勒出零件的輪廓，便于進(jìn)行尺寸測量。條形光源通常用于檢測具有長條形特征的零件，如電路板上的線路，它能夠提供高強(qiáng)度的線性光照，增強(qiáng)零件表面的細(xì)節(jié)特征，使線路的缺陷和尺寸信息能夠清晰呈現(xiàn)。同軸光源通過將光線與相機(jī)光軸同軸照射，能夠有效減少反光和眩光的影響，適用于檢測表面光滑、反光強(qiáng)烈的零件，如金屬鏡面、玻璃制品等，在檢測手機(jī)屏幕時，同軸光源可以消除屏幕表面的反光，清晰顯示屏幕上的像素點和缺陷。照明方式也是影響零件成像質(zhì)量的關(guān)鍵因素，常見的照明方式有直射照明、斜射照明、漫反射照明等。直射照明是將光線直接照射到零件表面，能夠提供較高的光照強(qiáng)度，但容易產(chǎn)生反光和陰影，適用于表面粗糙、反光較弱的零件。斜射照明是將光線以一定角度照射到零件表面，能夠突出零件表面的紋理和特征，增強(qiáng)圖像的立體感，適用于檢測具有表面紋理或凹凸特征的零件，如木材表面的紋理、機(jī)械零件的加工痕跡等。漫反射照明則是通過將光線經(jīng)過多次反射后照射到零件表面，使光線更加均勻柔和，減少反光和陰影的影響，適用于對光照均勻性要求較高的零件檢測，如平面度檢測、表面粗糙度檢測等。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)零件的材質(zhì)、形狀、表面特性以及測量要求等因素，選擇合適的照明方式，或者將多種照明方式結(jié)合使用，以達(dá)到最佳的成像效果。例如，在檢測具有復(fù)雜形狀和表面特性的零件時，可以采用直射照明和斜射照明相結(jié)合的方式，先用直射照明提供整體的光照，再用斜射照明突出零件表面的局部特征，從而獲得更全面、準(zhǔn)確的圖像信息。為了進(jìn)一步優(yōu)化光源設(shè)計和照明方案，還可以采用一些先進(jìn)的技術(shù)和方法。智能光源控制系統(tǒng)，通過傳感器實時監(jiān)測環(huán)境光照和零件表面的反光情況，自動調(diào)整光源的亮度、顏色和照射角度，以適應(yīng)不同的測量環(huán)境和零件特性。多光源組合照明技術(shù)，將不同類型的光源按照一定的布局和順序進(jìn)行組合，實現(xiàn)對零件的多角度、全方位照明，從而獲取更豐富的圖像信息。在檢測具有復(fù)雜形狀和表面特性的零件時，可以同時使用環(huán)形光源和條形光源，環(huán)形光源提供均勻的整體光照，條形光源則用于突出零件表面的特定特征，通過多光源組合照明，可以獲得更清晰、全面的零件圖像。此外，還可以通過優(yōu)化光源的光譜特性，選擇與零件材質(zhì)和測量要求相匹配的光源顏色，以增強(qiáng)圖像的對比度和特征表現(xiàn)力。在檢測金屬零件時，選擇藍(lán)色光源可以增強(qiáng)金屬表面的反射，使零件的邊緣和缺陷更加清晰；在檢測塑料零件時，選擇紅色光源可以提高塑料表面的對比度，便于檢測表面的裂紋和瑕疵。3.2先進(jìn)圖像處理算法先進(jìn)圖像處理算法是基于機(jī)器視覺的在線高精度零件測量技術(shù)的核心，其作用在于對采集到的零件圖像進(jìn)行精確處理和分析，以提取出準(zhǔn)確的尺寸、形狀和位置等測量信息。這些算法涵蓋圖像預(yù)處理、邊緣檢測與輪廓提取以及亞像素級邊緣定位等多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，每個環(huán)節(jié)都相互關(guān)聯(lián)、相互影響，共同決定了測量的精度和可靠性。在復(fù)雜的工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中，零件圖像可能受到各種噪聲、光照不均以及形狀復(fù)雜等因素的干擾，先進(jìn)圖像處理算法能夠有效地克服這些問題，為高精度零件測量提供堅實的技術(shù)支撐。3.2.1圖像預(yù)處理算法圖像預(yù)處理算法是圖像處理的首要環(huán)節(jié)，其核心目標(biāo)是提升圖像質(zhì)量，為后續(xù)的特征提取和測量計算奠定堅實基礎(chǔ)。在實際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中，受光照變化、設(shè)備振動、電磁干擾等多種因素影響，采集到的零件圖像往往存在噪聲、模糊、對比度低等問題，這些問題嚴(yán)重制約了后續(xù)測量的準(zhǔn)確性和可靠性。圖像預(yù)處理算法通過一系列操作，能夠有效去除噪聲、增強(qiáng)圖像特征、校正幾何畸變，從而提高圖像的清晰度和可辨識度，使圖像更易于后續(xù)處理。濾波算法是圖像預(yù)處理中用于去除噪聲的重要手段。常見的濾波算法包括均值濾波、中值濾波和高斯濾波，它們各自基于不同的原理，對不同類型的噪聲具有不同的抑制效果。均值濾波通過計算鄰域像素的平均值來替換當(dāng)前像素值，以此達(dá)到平滑圖像和去除噪聲的目的。在一幅受到高斯噪聲干擾的零件圖像中，均值濾波能夠通過對鄰域像素的平均處理，有效降低噪聲的影響，使圖像變得更加平滑。其算法實現(xiàn)簡單，計算速度快，但由于它對鄰域內(nèi)所有像素一視同仁，在去除噪聲的同時，也容易導(dǎo)致圖像邊緣和細(xì)節(jié)信息的模糊，在處理邊緣較為清晰的零件圖像時，可能會使邊緣變得模糊不清，影響后續(xù)對零件輪廓的準(zhǔn)確提取。中值濾波則是用鄰域像素的中值替換當(dāng)前像素值，對于椒鹽噪聲具有顯著的抑制效果。椒鹽噪聲表現(xiàn)為圖像中隨機(jī)出現(xiàn)的黑白像素點，嚴(yán)重影響圖像的視覺效果和后續(xù)處理。中值濾波能夠通過對鄰域像素進(jìn)行排序，選取中間值作為當(dāng)前像素的替換值，有效地消除這些孤立的噪聲點，同時較好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)信息。在處理含有椒鹽噪聲的零件圖像時，中值濾波能夠在去除噪聲的同時，保持零件的輪廓清晰，不會對邊緣造成明顯的模糊。然而，中值濾波對于高斯噪聲等連續(xù)分布的噪聲抑制效果相對較弱，在面對這類噪聲時，其濾波效果不如高斯濾波。高斯濾波基于高斯函數(shù)對鄰域像素進(jìn)行加權(quán)平均，其權(quán)值分布符合高斯分布，離中心像素越近的像素權(quán)值越大，離中心像素越遠(yuǎn)的像素權(quán)值越小。這種加權(quán)方式使得高斯濾波在去除噪聲的同時，能夠較好地保持圖像的平滑度和細(xì)節(jié)信息，尤其適用于處理高斯噪聲。在實際應(yīng)用中，通過調(diào)整高斯函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，可以控制濾波的強(qiáng)度，標(biāo)準(zhǔn)差越大，濾波效果越明顯，但同時也會使圖像變得更加模糊；標(biāo)準(zhǔn)差越小，濾波效果相對較弱，但能更好地保留圖像的細(xì)節(jié)。在處理表面紋理較為復(fù)雜的零件圖像時，選擇合適的標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行高斯濾波，既能有效地去除噪聲，又能保留零件表面的紋理特征，為后續(xù)的特征提取和測量提供準(zhǔn)確的圖像信息。灰度變換是另一種重要的圖像預(yù)處理方法，它通過改變圖像中像素的灰度值，來調(diào)整圖像的對比度和亮度，使圖像的特征更加明顯。常見的灰度變換方法包括線性變換、對數(shù)變換和冪律變換。線性變換是一種簡單直觀的灰度變換方式，它通過對圖像的灰度值進(jìn)行線性拉伸或壓縮，來改變圖像的對比度。當(dāng)圖像的對比度較低時，通過線性變換可以將圖像的灰度值范圍擴(kuò)大，使圖像中的細(xì)節(jié)更加清晰可見；當(dāng)圖像的對比度過高時，通過線性變換可以將圖像的灰度值范圍縮小，避免圖像出現(xiàn)過亮或過暗的區(qū)域。對數(shù)變換則對圖像的低灰度值部分進(jìn)行拉伸，對高灰度值部分進(jìn)行壓縮，從而增強(qiáng)圖像的暗部細(xì)節(jié)，適用于增強(qiáng)低對比度圖像中暗區(qū)域的細(xì)節(jié)信息。在處理一些表面反光較弱的零件圖像時，對數(shù)變換可以使零件的暗部特征更加清晰，便于后續(xù)對零件整體形狀和尺寸的測量。冪律變換則根據(jù)冪次的不同，對圖像的灰度值進(jìn)行不同程度的拉伸或壓縮，能夠?qū)崿F(xiàn)對圖像對比度和亮度的靈活調(diào)整，以適應(yīng)不同的圖像增強(qiáng)需求。在處理具有不同材質(zhì)和表面特性的零件圖像時，通過選擇合適的冪律變換參數(shù)，可以有效地增強(qiáng)圖像的特征，提高圖像的質(zhì)量。通過合理運用濾波、降噪、灰度變換等圖像預(yù)處理算法，能夠顯著提高零件圖像的質(zhì)量，為后續(xù)的邊緣檢測、輪廓提取和尺寸測量等操作提供更準(zhǔn)確、可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而提升基于機(jī)器視覺的在線高精度零件測量系統(tǒng)的整體性能和測量精度。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)零件圖像的具體特點和測量要求，選擇合適的預(yù)處理算法和參數(shù)，以達(dá)到最佳的圖像預(yù)處理效果。3.2.2邊緣檢測與輪廓提取算法邊緣檢測與輪廓提取算法是基于機(jī)器視覺的在線高精度零件測量技術(shù)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其主要目的是從經(jīng)過預(yù)處理的零件圖像中精確提取出零件的邊緣和輪廓信息，為后續(xù)的尺寸測量、形狀分析以及位置定位提供關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支持。在工業(yè)生產(chǎn)中，零件的邊緣和輪廓包含了豐富的幾何信息，準(zhǔn)確提取這些信息對于保證零件的加工精度、質(zhì)量控制以及產(chǎn)品的裝配等具有重要意義。不同的邊緣檢測與輪廓提取算法基于不同的原理和方法，在實際應(yīng)用中各有優(yōu)劣，需要根據(jù)具體的測量需求和零件圖像特點進(jìn)行合理選擇。Canny算法是一種經(jīng)典且被廣泛應(yīng)用的邊緣檢測算法，其在零件邊緣檢測與輪廓提取中展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。該算法通過一系列精心設(shè)計的步驟來實現(xiàn)邊緣檢測，首先利用高斯濾波對圖像進(jìn)行平滑處理，有效去除圖像中的噪聲干擾，為后續(xù)的邊緣檢測提供更穩(wěn)定的基礎(chǔ)。由于工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜，采集到的零件圖像不可避免地會受到各種噪聲的影響，高斯濾波能夠在保留圖像主要特征的同時，降低噪聲對邊緣檢測的干擾，使檢測結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠。接著，Canny算法計算圖像的梯度幅值和方向，通過對圖像中每個像素點的梯度計算，確定邊緣的強(qiáng)度和方向信息。在計算梯度幅值和方向后，Canny算法采用非極大值抑制技術(shù)，對梯度幅值進(jìn)行細(xì)化，保留真正的邊緣像素，抑制非邊緣像素，從而得到更精確的邊緣輪廓。這一步驟能夠有效去除邊緣的模糊和冗余信息，使邊緣更加清晰和連續(xù)。Canny算法還通過雙閾值檢測來進(jìn)一步確定邊緣，設(shè)置高閾值和低閾值，將梯度幅值大于高閾值的像素點確定為強(qiáng)邊緣點，將梯度幅值介于高閾值和低閾值之間的像素點根據(jù)其與強(qiáng)邊緣點的連接關(guān)系來確定是否為邊緣點，而梯度幅值小于低閾值的像素點則被認(rèn)為是非邊緣點。這種雙閾值檢測方法能夠有效地連接邊緣，減少邊緣的斷裂和丟失，提高邊緣檢測的完整性和準(zhǔn)確性。在檢測具有復(fù)雜形狀和細(xì)微特征的零件時，Canny算法能夠準(zhǔn)確地檢測出零件的邊緣，即使在噪聲環(huán)境下，也能保持較高的檢測精度，為后續(xù)的尺寸測量和形狀分析提供準(zhǔn)確的邊緣信息。然而，Canny算法的計算過程相對復(fù)雜，計算量較大，這在一定程度上限制了其在實時性要求較高的場景中的應(yīng)用。此外，Canny算法對閾值的選擇較為敏感，不同的閾值設(shè)置可能會導(dǎo)致不同的檢測結(jié)果，需要根據(jù)具體的圖像和測量需求進(jìn)行合理調(diào)整。Sobel算法也是一種常用的邊緣檢測算法，它基于梯度算子來檢測圖像中的邊緣。Sobel算法通過計算圖像在水平和垂直方向上的梯度，來確定邊緣的位置和方向。在實際應(yīng)用中，Sobel算法使用兩個3×3的卷積核，分別對圖像進(jìn)行水平和垂直方向的卷積操作，得到水平方向和垂直方向的梯度幅值。通過對這兩個方向的梯度幅值進(jìn)行合成，可以得到圖像中每個像素點的梯度幅值和方向。Sobel算法的優(yōu)點在于計算簡單、速度快，能夠快速地檢測出圖像中的主要邊緣。在對一些邊緣特征較為明顯、實時性要求較高的零件進(jìn)行檢測時，Sobel算法能夠迅速給出邊緣檢測結(jié)果，滿足生產(chǎn)線上快速檢測的需求。由于Sobel算法僅考慮了圖像在水平和垂直方向上的梯度變化，對于復(fù)雜形狀和不規(guī)則邊緣的檢測效果相對較差，容易出現(xiàn)邊緣不連續(xù)、丟失細(xì)節(jié)等問題。在檢測具有復(fù)雜曲面或不規(guī)則輪廓的零件時，Sobel算法可能無法準(zhǔn)確地提取出完整的邊緣信息，導(dǎo)致測量結(jié)果出現(xiàn)誤差。除了Canny算法和Sobel算法，還有許多其他的邊緣檢測與輪廓提取算法，如Prewitt算法、Laplacian算法等。Prewitt算法與Sobel算法類似，也是基于梯度算子的邊緣檢測算法，它使用的卷積核與Sobel算法略有不同，在檢測效果上也有一定的差異。Prewitt算法在計算梯度時，對鄰域像素的加權(quán)方式與Sobel算法不同，這使得它在檢測邊緣時的側(cè)重點有所不同，在某些情況下可能對特定方向的邊緣更為敏感。Laplacian算法則是一種基于二階導(dǎo)數(shù)的邊緣檢測算法，它通過檢測圖像中的二階導(dǎo)數(shù)的過零點來確定邊緣位置。Laplacian算法對噪聲較為敏感，通常需要在使用前對圖像進(jìn)行濾波處理，以減少噪聲對檢測結(jié)果的影響。在實際應(yīng)用中，這些算法各有優(yōu)劣，需要根據(jù)零件的形狀、表面特征、測量精度要求以及實時性要求等因素，綜合考慮選擇合適的算法，或者將多種算法結(jié)合使用，以達(dá)到最佳的邊緣檢測與輪廓提取效果。在檢測表面光滑且邊緣特征較為規(guī)則的零件時，可以優(yōu)先考慮使用計算簡單、速度快的Sobel算法或Prewitt算法；而對于檢測具有復(fù)雜形狀、細(xì)微特征以及噪聲干擾較大的零件，則更適合采用Canny算法或結(jié)合多種算法進(jìn)行處理，以確保能夠準(zhǔn)確地提取出零件的邊緣和輪廓信息，為高精度零件測量提供可靠的數(shù)據(jù)支持。3.2.3亞像素級邊緣定位算法亞像素級邊緣定位算法是實現(xiàn)基于機(jī)器視覺的在線高精度零件測量的關(guān)鍵技術(shù)之一，其核心作用是在傳統(tǒng)像素級邊緣檢測的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提高邊緣定位的精度，從而實現(xiàn)對零件尺寸、形狀等參數(shù)的更精確測量。在現(xiàn)代制造業(yè)中，隨著對零件精度要求的不斷提高，傳統(tǒng)的像素級邊緣檢測方法已難以滿足高精度測量的需求。亞像素級邊緣定位算法通過對圖像像素的灰度值變化進(jìn)行更細(xì)致的分析和處理，能夠?qū)⑦吘壎ㄎ痪忍岣叩絹喯袼丶墑e，為實現(xiàn)微米級甚至納米級的高精度測量提供了可能。亞像素級邊緣定位算法提高測量精度的原理主要基于對圖像灰度分布的數(shù)學(xué)模型擬合。該算法假設(shè)在邊緣附近，圖像的灰度值變化符合一定的數(shù)學(xué)模型，如高斯分布、多項式分布等。通過對邊緣鄰域內(nèi)的像素灰度值進(jìn)行采樣和分析，利用最小二乘法、曲線擬合等數(shù)學(xué)方法，擬合出灰度變化曲線，并根據(jù)曲線的特征來確定邊緣的亞像素位置。在基于高斯分布模型的亞像素級邊緣定位算法中，首先對邊緣鄰域內(nèi)的像素灰度值進(jìn)行采樣，然后根據(jù)高斯分布的概率密度函數(shù)，利用最小二乘法擬合出高斯曲線。通過對擬合曲線的參數(shù)進(jìn)行分析，如曲線的峰值位置、標(biāo)準(zhǔn)差等，確定邊緣的亞像素位置。由于高斯分布能夠較好地描述圖像在邊緣處的灰度變化特性，這種方法能夠有效地提高邊緣定位的精度。通過對邊緣鄰域內(nèi)的多個像素進(jìn)行采樣和分析，利用曲線擬合的方法，可以更準(zhǔn)確地確定邊緣的位置，從而將邊緣定位精度從像素級提高到亞像素級，顯著提高了測量的準(zhǔn)確性。亞像素級邊緣定位算法在高精度零件測量中具有諸多應(yīng)用優(yōu)勢。它能夠顯著提高測量精度，為滿足現(xiàn)代制造業(yè)對高精度零件的嚴(yán)格要求提供了有力支持。在航空航天領(lǐng)域，發(fā)動機(jī)葉片等關(guān)鍵零部件的尺寸精度直接影響發(fā)動機(jī)的性能和可靠性，采用亞像素級邊緣定位算法能夠更精確地測量葉片的輪廓尺寸和形狀參數(shù)，確保葉片的制造精度符合設(shè)計要求，從而提高發(fā)動機(jī)的性能和可靠性。在汽車制造中，零部件的精確尺寸是保證整車裝配質(zhì)量和性能的基礎(chǔ)，亞像素級邊緣定位算法能夠準(zhǔn)確測量汽車零部件的尺寸，及時發(fā)現(xiàn)尺寸偏差，避免因尺寸不合格導(dǎo)致的裝配問題，提高整車的裝配質(zhì)量和性能。亞像素級邊緣定位算法還具有較強(qiáng)的抗噪聲能力。在實際工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中，零件圖像不可避免地會受到各種噪聲的干擾，如高斯噪聲、椒鹽噪聲等。亞像素級邊緣定位算法通過對邊緣鄰域內(nèi)多個像素的灰度值進(jìn)行綜合分析，能夠有效地抑制噪聲的影響，提高邊緣定位的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。即使在噪聲環(huán)境下，該算法也能準(zhǔn)確地定位邊緣，為測量提供可靠的數(shù)據(jù)。該算法還具有較高的適應(yīng)性和靈活性，能夠適用于不同類型的零件和測量場景。無論是表面光滑的金屬零件，還是具有復(fù)雜紋理和形狀的塑料零件，亞像素級邊緣定位算法都能夠根據(jù)零件圖像的特點，選擇合適的數(shù)學(xué)模型和算法參數(shù)，實現(xiàn)高精度的邊緣定位。在不同的測量場景中，如在線實時測量、離線檢測等，該算法都能發(fā)揮其優(yōu)勢，為零件測量提供準(zhǔn)確的結(jié)果。然而，亞像素級邊緣定位算法也存在一些局限性。其計算過程相對復(fù)雜，需要對大量的像素數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，計算量較大，這在一定程度上影響了算法的運行速度，對計算機(jī)硬件性能提出了較高的要求。亞像素級邊緣定位算法對圖像質(zhì)量要求較高，圖像的噪聲、模糊、光照不均等問題都可能影響算法的精度和穩(wěn)定性。在實際應(yīng)用中，需要結(jié)合圖像預(yù)處理技術(shù)，如濾波、增強(qiáng)等，提高圖像質(zhì)量，以保證亞像素級邊緣定位算法的準(zhǔn)確性和可靠性。3.3測量系統(tǒng)標(biāo)定技術(shù)測量系統(tǒng)標(biāo)定技術(shù)是基于機(jī)器視覺的在線高精度零件測量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其核心作用是建立圖像像素與實際物理尺寸之間的準(zhǔn)確映射關(guān)系，以及對測量系統(tǒng)中的各種誤差進(jìn)行補(bǔ)償，從而提高測量的精度和可靠性。在實際測量過程中，由于相機(jī)的內(nèi)部參數(shù)、外部參數(shù)以及測量環(huán)境等因素的影響，圖像中的像素坐標(biāo)與零件的實際物理坐標(biāo)之間存在一定的差異，同時，測量系統(tǒng)本身也可能存在各種誤差，如光學(xué)畸變、溫度漂移、機(jī)械振動等，這些因素都會導(dǎo)致測量結(jié)果出現(xiàn)偏差。通過測量系統(tǒng)標(biāo)定技術(shù)，可以準(zhǔn)確地確定相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)，建立起像素與實際尺寸之間的精確轉(zhuǎn)換模型，并對測量系統(tǒng)的誤差進(jìn)行有效補(bǔ)償，從而實現(xiàn)對零件尺寸、形狀和位置等參數(shù)的高精度測量。測量系統(tǒng)標(biāo)定技術(shù)主要包括相機(jī)標(biāo)定原理與方法以及系統(tǒng)誤差補(bǔ)償技術(shù)等關(guān)鍵內(nèi)容。3.3.1相機(jī)標(biāo)定原理與方法相機(jī)標(biāo)定是確定相機(jī)內(nèi)部參數(shù)和外部參數(shù)的過程，其原理是通過建立相機(jī)成像模型，利用已知尺寸的標(biāo)定物，獲取標(biāo)定物在圖像中的像素坐標(biāo)和實際物理坐標(biāo)，從而求解出相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)。相機(jī)內(nèi)部參數(shù)包括焦距、主點坐標(biāo)、畸變系數(shù)等，這些參數(shù)描述了相機(jī)的固有特性，決定了圖像的成像質(zhì)量和幾何形狀；外部參數(shù)則包括旋轉(zhuǎn)矩陣和平移向量，用于描述相機(jī)在世界坐標(biāo)系中的位置和姿態(tài)。通過相機(jī)標(biāo)定，可以建立起圖像像素與實際物理尺寸之間的準(zhǔn)確映射關(guān)系，為后續(xù)的零件尺寸測量提供精確的依據(jù)。張正友標(biāo)定法是一種廣泛應(yīng)用的相機(jī)標(biāo)定方法，具有操作簡便、精度高、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點。該方法利用平面棋盤格作為標(biāo)定物，通過拍攝不同角度的棋盤格圖像，建立單應(yīng)矩陣與相機(jī)內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)之間的關(guān)系，進(jìn)而求解相機(jī)參數(shù)。具體操作步驟如下：首先，準(zhǔn)備一張高精度棋盤格，確保角點清晰可見，并使用適當(dāng)?shù)牟牧希ㄈ绾窦埢蛩芰希┐_保其不變形。然后，從不同角度、不同距離拍攝多張棋盤格圖像，確保棋盤格在圖像中占有一定比例，推薦至少拍攝10-15張圖像，以覆蓋不同的視角和位置。接著，利用角點檢測算法（如Harris角點檢測、Shi-Tomasi角點檢測或OpenCV中的findChessboardCorners函數(shù)）提取棋盤格圖像中的角點，并進(jìn)行亞像素級別的精確定位。之后，根據(jù)已知的棋盤格世界坐標(biāo)和檢測到的圖像坐標(biāo)，計算每張圖像對應(yīng)的單應(yīng)矩陣，可通過OpenCV中的findHomography函數(shù)實現(xiàn)。最后，利用多個單應(yīng)矩陣，通過線性最小二乘法和非線性優(yōu)化求解相機(jī)內(nèi)參數(shù)和外參數(shù)，最終得到相機(jī)的完整標(biāo)定結(jié)果。在實際應(yīng)用中，使用張正友標(biāo)定法對工業(yè)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，通過拍攝15張不同角度的棋盤格圖像，經(jīng)過角點檢測和參數(shù)求解，得到相機(jī)的內(nèi)參數(shù)矩陣和畸變系數(shù)，再通過非線性優(yōu)化對參數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，最終實現(xiàn)了對相機(jī)的高精度標(biāo)定，為后續(xù)的零件測量提供了準(zhǔn)確的參數(shù)。除了張正友標(biāo)定法，還有其他一些相機(jī)標(biāo)定方法，如傳統(tǒng)的基于三維標(biāo)定物的標(biāo)定方法、自標(biāo)定法等。傳統(tǒng)的基于三維標(biāo)定物的標(biāo)定方法需要使用高精度的三維標(biāo)定物，操作較為復(fù)雜，但標(biāo)定精度較高，適用于對精度要求極高的測量場景，如航空航天零部件的測量。自標(biāo)定法則不需要使用標(biāo)定物，而是利用圖像之間的對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行標(biāo)定，具有靈活性高的優(yōu)點，但標(biāo)定精度相對較低，適用于一些對精度要求不是特別嚴(yán)格的場景，如一般工業(yè)生產(chǎn)中的零件檢測。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的測量需求和場景，選擇合適的相機(jī)標(biāo)定方法，以確保標(biāo)定的準(zhǔn)確性和可靠性。3.3.2系統(tǒng)誤差補(bǔ)償技術(shù)在基于機(jī)器視覺的在線高精度零件測量系統(tǒng)中，系統(tǒng)誤差會對測量精度產(chǎn)生顯著影響，主要包括溫度、振動等環(huán)境因素以及相機(jī)和鏡頭的光學(xué)畸變等設(shè)備因素。溫度的變化會導(dǎo)致相機(jī)和鏡頭的材料熱脹冷縮，從而改變其光學(xué)性能和幾何參數(shù)，進(jìn)而影響測量精度。在高溫環(huán)境下，相機(jī)鏡頭的焦距可能會發(fā)生變化，導(dǎo)致圖像的放大倍數(shù)改變，從而使測量結(jié)果產(chǎn)生偏差。振動會使相機(jī)在拍攝過程中發(fā)生位移和晃動，導(dǎo)致圖像模糊、變形，影響特征提取和測量的準(zhǔn)確性。在工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場，機(jī)械設(shè)備的振動可能會傳遞到相機(jī)上，使拍攝的零件圖像出現(xiàn)抖動，導(dǎo)致邊緣檢測和尺寸測量出現(xiàn)誤差。相機(jī)和鏡頭的光學(xué)畸變也是影響測量精度的重要因素，包括徑向畸變和切向畸變，徑向畸變會使圖像中的直線變得彎曲，切向畸變會導(dǎo)致圖像在水平和垂直方向上出現(xiàn)拉伸或壓縮，這些畸變都會導(dǎo)致測量結(jié)果與實際尺寸存在偏差。針對這些系統(tǒng)誤差，需要采用相應(yīng)的誤差補(bǔ)償技術(shù)來提高測量精度。對于溫度引起的誤差，可以建立溫度與相機(jī)參數(shù)之間的數(shù)學(xué)模型，通過實時監(jiān)測溫度變化，對相機(jī)參數(shù)進(jìn)行動態(tài)補(bǔ)償。在相機(jī)的設(shè)計和制造過程中，選擇熱穩(wěn)定性好的材料，并對相機(jī)進(jìn)行溫度校準(zhǔn)，以減小溫度對相機(jī)性能的影響?？梢栽谙鄼C(jī)內(nèi)部安裝溫度傳感器，實時監(jiān)測相機(jī)的工作溫度，根據(jù)預(yù)先建立的溫度-參數(shù)模型，自動調(diào)整相機(jī)的焦距、主點坐標(biāo)等參數(shù)，以補(bǔ)償溫度變化對測量精度的影響。對于振動引起的誤差，可以采用減振裝置和圖像穩(wěn)定算法來減小振動對相機(jī)的影響。在相機(jī)安裝過程中，使用減振墊、減振支架等減振裝置，減少外部振動對相機(jī)的傳遞。在圖像處理過程中，采用圖像穩(wěn)定算法，如基于特征點匹配的圖像穩(wěn)定算法，通過跟蹤圖像中的特征點，計算相機(jī)的位移和旋轉(zhuǎn)，然后對圖像進(jìn)行相應(yīng)的補(bǔ)償，以消除振動引起的圖像模糊和變形。在工業(yè)生產(chǎn)線上，將相機(jī)安裝在具有減振功能的支架上，并采用基于特征點匹配的圖像穩(wěn)定算法對拍攝的圖像進(jìn)行處理，有效地減少了振動對測量精度的影響。對于光學(xué)畸變引起的誤差，可以通過相機(jī)標(biāo)定得到的畸變系數(shù)，采用畸變校正算法對圖像進(jìn)行校正。在OpenCV中，提供了cv::undistort函數(shù)，可以根據(jù)相機(jī)的內(nèi)參數(shù)矩陣和畸變系數(shù)，對圖像進(jìn)行畸變校正。該函數(shù)通過計算圖像中每個像素在無畸變圖像中的對應(yīng)位置，對圖像進(jìn)行重采樣，從而消除光學(xué)畸變的影響。在實際應(yīng)用中，首先使用張正友標(biāo)定法對相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，得到相機(jī)的內(nèi)參數(shù)矩陣和畸變系數(shù)，然后利用cv::undistort函數(shù)對采集到的零件圖像進(jìn)行畸變校正，提高了圖像的準(zhǔn)確性和測量精度。四、應(yīng)用案例研究4.1汽車零部件測量案例4.1.1案例背景與測量需求在汽車制造產(chǎn)業(yè)中，零部件的高精度測量是確保整車質(zhì)量與性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。汽車由眾多零部件組成，每個零部件的尺寸精度和形狀精度都對整車的裝配質(zhì)量、安全性以及耐久性產(chǎn)生直接影響。發(fā)動機(jī)缸體作為發(fā)動機(jī)的核心部件，其缸筒內(nèi)徑、活塞銷孔直徑、曲軸軸頸尺寸等關(guān)鍵參數(shù)的精度要求極高，若尺寸偏差超出允許范圍，將導(dǎo)致發(fā)動機(jī)漏氣、功率下降、油耗增加甚至出現(xiàn)嚴(yán)重的機(jī)械故障。汽車零部件的生產(chǎn)通常采用大規(guī)模批量生產(chǎn)方式，這對測量效率提出了嚴(yán)格要求，傳統(tǒng)測量方法難以滿足現(xiàn)代汽車生產(chǎn)線上高速、高效的測量需求。傳統(tǒng)的汽車零部件測量方法主要包括人工測量和接觸式測量。人工測量依賴人工使用卡尺、千分尺、百分表等測量工具進(jìn)行逐個測量，這種方式不僅效率低下，且容易受到人為因素的干擾，如測量人員的技術(shù)水平、操作習(xí)慣、疲勞程度等，導(dǎo)致測量結(jié)果的準(zhǔn)確性和一致性難以保證。在長時間的測量工作中，測量人員可能會因為疲勞而出現(xiàn)測量誤差，不同測量人員對測量工具的使用方法和讀數(shù)習(xí)慣也可能存在差異，從而導(dǎo)致測量結(jié)果的偏差。接觸式測量則是利用三坐標(biāo)測量儀等設(shè)備，通過探針與零件表面接觸來獲取測量數(shù)據(jù)。雖然接觸式測量能夠提供較高的測量精度，但測量速度較慢，且探針與零件表面的接觸可能會對零件表面造成損傷，尤其對于一些表面精度要求高、材質(zhì)較軟的零部件，如鋁合金輪轂、塑料內(nèi)飾件等，接觸式測量的局限性更為明顯。此外，在汽車生產(chǎn)線上，零部件的生產(chǎn)速度較快，接觸式測量難以實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的實時監(jiān)控和質(zhì)量控制。隨著汽車制造業(yè)的不斷發(fā)展，對汽車零部件測量的精度、效率和自動化程度提出了更高的要求?；跈C(jī)器視覺的在線高精度零件測量技術(shù)應(yīng)運而生，為解決汽車零部件測量難題提供了新的解決方案。該技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對汽車零部件的非接觸式快速測量，具有高精度、高效率、自動化程度高、可實時監(jiān)測等優(yōu)勢，能夠滿足汽車生產(chǎn)線上對零部件高精度、高效率測量的需求，提高汽車零部件的生產(chǎn)質(zhì)量和生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，增強(qiáng)汽車制造企業(yè)的市場競爭力。4.1.2機(jī)器視覺測量系統(tǒng)搭建本案例構(gòu)建的基于機(jī)器視覺的汽車零部件測量系統(tǒng)，主要由圖像采集模塊、圖像處理與分析模塊以及數(shù)據(jù)輸出與管理模塊三部分構(gòu)成。圖像采集模塊的核心任務(wù)是獲取清晰、準(zhǔn)確的汽車零部件圖像，為后續(xù)的圖像處理和分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在硬件選型方面，選用了一款高分辨率的工業(yè)相機(jī)，其分辨率達(dá)到2000萬像素，幀率為30fps，能夠清晰地捕捉到汽車零部件的細(xì)微特征，滿足高精度測量對圖像清晰度的要求。搭配了專業(yè)的遠(yuǎn)心鏡頭，該鏡頭具有低畸變、恒定放大倍率的特點，可有效避免因鏡頭畸變導(dǎo)致的尺寸測量誤差，確保圖像中零部件的形狀和尺寸與實際物體高度一致。根據(jù)零部件的大小和檢測距離，選擇了50mm焦距的遠(yuǎn)心鏡頭，以獲得合適的視野范圍和圖像放大倍數(shù)。針對汽車零部件的材質(zhì)和表面特性，采用了多角度環(huán)形光源與穹頂光源相結(jié)合的照明方案。環(huán)形光源從不同角度照射零部件表面，增強(qiáng)表面缺陷的對比度，使劃痕、裂紋等缺陷更加明顯；穹頂光源則提供均勻柔和的漫射光，有效消除零部件表面的陰影，確保尺寸測量的準(zhǔn)確性，避免因光線不均勻?qū)е碌臏y量誤差。在測量汽車發(fā)動機(jī)缸體時，多角度環(huán)形光源能夠清晰地顯示缸體表面的鑄造缺陷，穹頂光源則保證了缸筒內(nèi)徑等尺寸測量的準(zhǔn)確性。圖像處理與分析模塊是整個測量系統(tǒng)的核心，主要負(fù)責(zé)對采集到的圖像進(jìn)行處理和分析，提取出汽車零部件的尺寸、形狀和位置等測量信息。在軟件設(shè)計方面，運用C++編程語言結(jié)合OpenCV計算機(jī)視覺庫進(jìn)行開發(fā)。首先，對采集到的彩色圖像進(jìn)行灰度化處理，將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，減少數(shù)據(jù)量，加快后續(xù)處理速度，同時保留圖像的邊緣和紋理等關(guān)鍵信息，便于進(jìn)行尺寸測量和缺陷檢測。采用高斯濾波算法對灰度圖像進(jìn)行平滑處理，去除圖像中的噪聲干擾，提高圖像質(zhì)量。高斯濾波能夠在保留圖像邊緣信息的同時，有效抑制噪聲，使圖像更加清晰、平滑，為后續(xù)的精確測量和準(zhǔn)確缺陷檢測奠定基礎(chǔ)。運用Canny邊緣檢測算法提取零部件圖像的邊緣輪廓。Canny算法具有較高的檢測精度和抗噪聲能力，能夠準(zhǔn)確地檢測出零部件的邊緣，得到清晰的邊緣曲線。通過對邊緣曲線的分析，可以獲取零部件的形狀信息和關(guān)鍵尺寸數(shù)據(jù)。根據(jù)零部件的幾何形狀特征，確定關(guān)鍵的特征點，如圓心、端點、交點等。利用亞像素級的邊緣擬合算法，對特征點進(jìn)行精確定位，提高尺寸測量的精度。對于圓形孔徑的測量，通過擬合圓的邊緣，精確計算圓心坐標(biāo)和半徑；對于直線段的長度測量，通過確定直線的端點坐標(biāo)，計算兩點間的距離。將測量得到的尺寸數(shù)據(jù)與設(shè)計圖紙的標(biāo)準(zhǔn)尺寸進(jìn)行對比，判斷零部件的尺寸是否合格。采用自適應(yīng)閾值分割算法將圖像分為缺陷區(qū)域和背景區(qū)域。自適應(yīng)閾值分割能夠根據(jù)圖像局部的灰度特性自動調(diào)整閾值，適應(yīng)不同光照條件和零部件表面紋理變化，提高缺陷分割的準(zhǔn)確性。將灰度值低于或高于閾值的像素點判定為缺陷像素，形成缺陷二值圖像。對缺陷二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)開運算和閉運算，去除噪聲點和小的空洞，填充缺陷區(qū)域內(nèi)的間隙，使缺陷區(qū)域更加完整、連續(xù)，便于后續(xù)的缺陷特征提取和分析。提取缺陷區(qū)域的面積、周長、形狀因子、灰度均值、灰度方差等特征參數(shù)，利用支持向量機(jī)（SVM）分類器對缺陷進(jìn)行分類識別。SVM是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的高效分類算法，具有良好的泛化能力和分類精度。通過訓(xùn)練SVM分類器，使其能夠準(zhǔn)確區(qū)分不同類型的表面缺陷，如劃痕、裂紋、砂眼等，并對缺陷的嚴(yán)重程度進(jìn)行評估。根據(jù)分類結(jié)果和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，判斷零部件是否存在表面缺陷以及缺陷是否超標(biāo)。數(shù)據(jù)輸出與管理模塊主要負(fù)責(zé)將測量結(jié)果進(jìn)行輸出和管理，為汽車生產(chǎn)過程提供數(shù)據(jù)支持。測量結(jié)果以數(shù)字和圖形的形式直觀地顯示在界面上，用戶可以清晰地查看零部件的各項測量參數(shù)和缺陷信息。系統(tǒng)還具備數(shù)據(jù)存儲和報表生成功能，能夠?qū)y量數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中，方便后續(xù)的查詢和分析。根據(jù)用戶需求，生成詳細(xì)的測量報表，報表中包含零部件的編號、測量時間、測量結(jié)果、是否合格等信息，為質(zhì)量追溯和生產(chǎn)管理提供依據(jù)。在汽車生產(chǎn)線上，測量系統(tǒng)將測量結(jié)果實時傳輸給生產(chǎn)管理系統(tǒng)，生產(chǎn)管理人員可以根據(jù)測量結(jié)果及時調(diào)整生產(chǎn)工藝，確保生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性和產(chǎn)品質(zhì)量。4.1.3測量結(jié)果與效益分析將基于機(jī)器視覺的測量系統(tǒng)應(yīng)用于汽車零部件測量，并與傳統(tǒng)測量方法進(jìn)行對比，結(jié)果顯示機(jī)器視覺測量系統(tǒng)在精度、效率和成本等方面均展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。在精度方面，傳統(tǒng)人工測量由于受到人為因素的影響，測量誤差較大，一般尺寸測量精度只能達(dá)到±0.1mm左右。接觸式測量雖然精度較高，但也受到探針磨損、測量力等因素的影響，對于一些復(fù)雜形狀的零部件，測量精度也難以滿足高精度要求?；跈C(jī)器視覺的測量系統(tǒng)采用高分辨率相機(jī)和先進(jìn)的圖像處理算法，結(jié)合亞像素級邊緣定位技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度測量，尺寸測量精度可達(dá)±0.01mm，能夠滿足汽車零部件對高精度測量的嚴(yán)格要求。在測量汽車發(fā)動機(jī)活塞時，機(jī)器視覺測量系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確測量活塞的直徑、裙部輪廓等參數(shù)，測量精度遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)測量方法，有效保證了活塞的制造精度，提高了發(fā)動機(jī)的性能和可靠性。在效率方面，傳統(tǒng)人工測量速度慢，測量一個復(fù)雜的汽車零部件往往需要幾分鐘甚至更長時間，難以滿足汽車生產(chǎn)線上高速、高效的測量需求。接觸式測量由于需要探針與零件表面接觸，測量速度也相對較慢，且在測量過程中需要頻繁更換測量位置和探針，進(jìn)一步降低了測量效率。基于機(jī)器視覺的測量系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)快速非接觸式測量，測量一個零部件僅需幾秒鐘，大大提高了測量效率，能夠滿足汽車生產(chǎn)線上大規(guī)模批量生產(chǎn)的測量需求。在汽車零部件生產(chǎn)線上，機(jī)器視覺測量系統(tǒng)可以對生產(chǎn)的零部件進(jìn)行實時在線測量，及時反饋測量結(jié)果，確保生產(chǎn)過程的連續(xù)性和高效性。在成本方面，傳統(tǒng)測量方法需要大量的測量人員，人工成本較高。接觸式測量設(shè)備價格昂貴，且需要定期維護(hù)和校準(zhǔn)，設(shè)備成本和維護(hù)成本較高?；跈C(jī)器視覺的測量系統(tǒng)雖然初期設(shè)備投入較大，但長期來看，由于其測量效率高、自動化程度高，可以減少測量人員數(shù)量，降低人工成本。該系統(tǒng)的維護(hù)成本相對較低，總體成本具有優(yōu)勢。在汽車零部件生產(chǎn)企業(yè)中，采用機(jī)器視覺測量系統(tǒng)后，減少了一半以上的測量人員，同時降低了設(shè)備維護(hù)成本，提高了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益?；跈C(jī)器視覺的在線高精度零件測量技術(shù)在汽車零部件測量中具有顯著的優(yōu)勢，能夠有效提高測量精度、效率，降低成本，為汽車制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展提供了有力的技術(shù)支持。4.2航空航天零件測量案例4.2.1案例背景與測量需求航空航天領(lǐng)域?qū)α慵母呔葴y量有著極為嚴(yán)格的要求，這是由其特殊的應(yīng)用場景和關(guān)鍵的作用所決定的。在航空航天飛行器的制造過程中，每一個零件的精度都直接關(guān)系到飛行器的性能、安全性和可靠性。發(fā)動機(jī)葉片作為航空發(fā)動機(jī)的核心部件之一，其形狀和尺寸的精度對發(fā)動機(jī)的效率、推力和燃油消耗有著至關(guān)重要的影響。如果葉片的型面精度不足，可能導(dǎo)致氣流在葉片表面的流動不均勻，從而降低發(fā)動機(jī)的效率，增加燃油消耗，甚至影響發(fā)動機(jī)的穩(wěn)定性和可靠性。飛行器的結(jié)構(gòu)件，如機(jī)翼大梁、機(jī)身框架等，其尺寸精度和形狀精度直接影響飛行器的整體結(jié)構(gòu)強(qiáng)度和空氣動力學(xué)性能。若結(jié)構(gòu)件的尺寸偏差過大，可能會削弱飛行器的結(jié)構(gòu)強(qiáng)度，在飛行過程中承受巨大的載荷時，容易出現(xiàn)結(jié)構(gòu)損壞，危及飛行安全；形狀精度的不足則會影響飛行器的空氣動力學(xué)性能，增加飛行阻力，降低飛行速度和航程。航空航天零件的測量環(huán)境往往十分復(fù)雜，面臨著諸多挑戰(zhàn)。在生產(chǎn)現(xiàn)場，存在著強(qiáng)烈的電磁干擾，這可能會對測量設(shè)備的電子元件產(chǎn)生影響，導(dǎo)致測量數(shù)據(jù)出現(xiàn)波動或偏差。測量過程中還可能受到溫度、濕度等環(huán)境因素的變化影響。溫度的變化會使零件材料發(fā)生熱脹冷縮，導(dǎo)致零件的實際尺寸發(fā)生改變，從而影響測量的準(zhǔn)確性；濕度的變化則可能導(dǎo)致零件表面生銹或腐蝕，影響零件的表面質(zhì)量和測量精度。航空航天零件本身的復(fù)雜性也增加了測量的難度。這些零件通常具有復(fù)雜的形狀和曲面，如發(fā)動機(jī)葉片的扭曲形狀、航空發(fā)動機(jī)機(jī)匣的復(fù)雜內(nèi)腔結(jié)構(gòu)等，傳統(tǒng)的測量方法難以準(zhǔn)確獲取其完整的尺寸和形狀信息。傳統(tǒng)的測量方法在航空航天零件測量中存在明顯的局限性。接觸式測量方法，如三坐標(biāo)測量儀，雖然在一定程度上能夠保證測量精度，但由于需要探針與零件表面接觸，測量速度較慢，難以滿足航空航天生產(chǎn)中對高效率的要求。而且，對于一些易變形、表面精度要求高的零件，接觸式測量可能會對零件表面造成損傷，影響零件的質(zhì)量和性能。在測量航空發(fā)動機(jī)葉片時，三坐標(biāo)測量儀的探針與葉片表面接觸，可能會劃傷葉片表面的涂層，影響葉片的使用壽命。人工測量方法則受人為因素影響較大，測量精度和一致性難以保證，測量效率低下，無法滿足航空航天領(lǐng)域?qū)α慵呔?、高效率測量的需求。4.2.2機(jī)器視覺測量系統(tǒng)搭建針對航空航天零件的復(fù)雜特性和高精度測量需求，本案例搭建了一套基于機(jī)器視覺的測量系統(tǒng)，該系統(tǒng)集成了先進(jìn)的圖像采集、處理和分析技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對航空航天零件的高精度、快速測量。圖像采集模塊采用了高分辨率的工業(yè)相機(jī)，分辨率達(dá)到5000萬像素，幀率為20fps，能夠清晰捕捉到零件的細(xì)微特征，滿足航空航天零件對高精度圖像采集的要求。搭配了高精密的遠(yuǎn)心鏡頭，該鏡頭具有極低的畸變率和高分辨率，可有效消除因鏡頭畸變導(dǎo)致的測量誤差，確保圖像中零件的形狀和尺寸與實際物體高度一致。根據(jù)零件的大小和檢測距離，選擇了80mm焦距的遠(yuǎn)心鏡頭，以獲得合適的視野范