基于结构光和机器视觉的尺寸测量及其误差分析精.docx
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基于结构光和机器视觉的尺寸测量及其误差分析精
包装工程PACKAGINGENGINEERINGVol.32No.92011.05
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收稿日期:
20110301
基金项目:
湖北省自然科学基金项目（2009CDB313;湖北省教育厅项目（Q20091404
作者简介:
钟飞（1970-,男,武汉人,硕士,湖北工业大学副教授,主要研究方向为包装过程检测与控制。
基于结构光和机器视觉的尺寸测量及其误差分析
钟飞,吴雪茹
（湖北工业大学,武汉430068
摘要:
为了解决流水线上产品的尺寸自动测量难的问题,基于目前机器视觉在尺寸测量方面的应用,介绍了用机器视觉来检测线圈绕线质量的方案。
采用简化了的针孔模型对相机进行标定,并针对CCD成像元的不均匀性,提出改进方案并对测量结果进行误差修正,通过实验完善并验证了该方案的可行性,为机器视觉测量尺寸提供理论基础。
关键词:
误差分析;机器视觉;CCD;结构光
中图分类号:
TB486;TB487文献标识码:
A文章编号:
10013563（201109006604
SizeMeasurementandErrorAnalysisofMachineVisionBasedonStructuredLight
ZHONGFei,WUXueru
（HubeiUniversityofTechnology,Wuhan430068,China
Abstract:
Aprojectofusingmachinevisiontodetectthequalityofcoilwindingwasintroducedbasedoncurrentapplicationofmachinevisioninsizemeasurementtosolvethedifficultyofmeasuringproductsizeonproductionline.Asimplifiedpinholemodelwasappliedtocalibratecamera.ImprovementmethodtocorrectmeasurementerrorwasputforwardtosolvethenonuniformityproblemofCCDimagingunit.Thefeasibilityofthemethodwasverified.Thepurposewastoprovidereferenceforsizemeasurementbymachinevision.Keywords:
erroranalysis;machinevision;CCD;structuredlight
在自动化进展迅速的流水线生产领域,需要不断开发出各种自动测量装置,然后向中心处理装置输入单件产品的各种数据。
从测量技术方面看,自动测量物件的外形尺寸和体积是该领域的难点,在计算批量产品的仓储容量从而进行有效地包装运输以及存放时,该技术就成为了一门关键技术。
文中研究的视觉测量系统适用于非接触式以及各种图像传感的在线监测,不但解决了流水线领域的产品尺寸在线测量,近年来在包装印刷领域对比较精细印刷品进行监测控制方面得到了广泛的应用[1]。
在诸多的视觉方法中,结构光三维视觉还扩展了大量程、大视场、较高精度、光条图像信息的易于提取、实时性强及主动受控等特点。
CCD电荷耦合器件于1969年在贝尔实验室研制成功以后,由日商开始量产,其发展过程历经30多
年。
由于其具有高灵敏度、低噪声、长寿命、低功耗和高可靠性等优点,得到了广泛应用。
CCD的几何精度高,像素间距小,如果配置适当的光学系统,就可以获得很高的分辨率。
结构光视觉方法的研究最早出现于20世纪70年代。
为了得到产品某一方面的特征信息,在CCD的图像传感技术上结合结构光来得到可以更加明确的图像信息,一定意义上改进了成像质量。
文中设计了一套基于CCD以及结构光的机器视觉测量系统,通过提取经CCD成像后图像的清晰边缘,对测量结果进行拟合,以获得被测物边缘的准确信息;同时通过概率论知识使用数据处理的手段来进行误差修正,从而提高了测量精度。
其中相机的标定技术是整个系统研究的理论基础和核心内容。
钟飞等基于结构光和机器视觉的尺寸测量及其误差分析
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1CCD工作原理
机器视觉中,相机标定常用的相机模型有:
针孔模型、正交投影模型及拟透视投影模型[2]。
其中针孔模型是最常用的相机模型,在大多数场合下可以满足要求。
针孔成像模型见图1,其中:
XcYcZc为相机坐标系;XY
为物理坐标系。
图1CCD相机的针孔模型Fig.1PinholemodelofCCDcamera
图中:
像点坐标为X
Y
-f
;投影中心坐标为0
00
;
P点坐标为Xc
YcZc
。
由于像点投影中心和P点在同一条直线上,根据几何关系有:
XY-
f
-0
=
0-Xc
YcZc
展开得:
k=f=
c
fX=-ck=f
c
zY=-ck=fczc
由公式可以看出像点与物体点之间是一个非线性的关系,将以上公式用齐次坐标表示:
wXY1
=f000f000
1
xcyczc1
于是,可得相机的线性针孔模型（其中（u0,v0为
像面中心:
w
v=
dX0u0
0dYv0
1
f000f000
1
tXwYwZw1=fx0u00fyv000
1
tXw
YwZw1
2方案设计及实验结果分析
根据现有的机器视觉理论,详细分析了CCD对图像的采集理论,优化设计了整个测量系统的关键参
数,测量系统见图2。
激光器与CCD相机成一定角度
图2CCD相机测量系统
Fig.2MeasuringsystembasedonCCDcamera
放置,角度根据现场测量条件而定,相机接收到带有被测目标特征信息的图像,经由图像采集卡送给计算机[3]
。
为了研究其误差精度,使用了相机标定的简化模型,使得运算过程较之针孔模型更加简便,并且更加切合实际测量过程。
2.1实验数据
测量步骤如下:
将光刻尺与标定板间隔放置,将相机与光源固定在平台相对位置上,开机调整相机参数以及各测量部件间的几何参数,在成像最清晰时开始测量;分别在物距为390,392,394,396,398mm,以此类推直到410mm处各取一张测量图,依次标号保存;打开机器视觉软件hexsight,分别测取各物距下
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各间隔所占像素差值[4]
;对数据进行整理,为后续数据处理做准备。
实际测量过程中标定样件见图3
。
图3标定样件Fig.3Calibrationsample
2.2测量误差分析
CCD上感光组件的表面具有储存电荷的能力,并以矩阵的方式排列。
当其表面感受到光线时,会将电荷反应在组件上,整个CCD上的所有感光组件所
产生的信号,就构成了一个完整的画面[5]
。
然而,图像之间会存在不均匀性,造成这种不均匀性的因素十分复杂,常规算法一般无法将所有因素都考虑到,影响了其校正效果。
实验根据CCD的不均匀性,判断其产生根源,提出比较有效的标定方案。
像素差值经过hexsight测量得到,可得的原始数据见表1（其中物距及测量尺寸单位为mm。
由公式l=kp得到各间距之间的测量均值为:
=n（l1+l2+l3++ln=n
n
i=1
l
i
用测量值减去平均值可得残余误差i（见表2,用i可以计算出标准偏差,而标准偏差为评定随机误差的尺度。
由公式:
=
1
i
2
1
可得各测量结果的残余误差见表2。
表1在不同物距下测得的各尺寸像素差值（像素
Tab.1Measurementsofpixelvalueofdifferentsizeunderdifferentobjectdistance
间距物距/mm
70~7570~8070~8570~9070~9570~10070~10570~110390
148.132295.046443.151591.594740.01888.2171036.3081184.307392147.477294.068441.484589.191737.016884.5541031.8871179.094394146.607292.851439.392586.564733.389880.5851027.1571173.938396146.132291.548437.721583.952730.224876.5571022.711168.778398145.536290.173435.629581.217726.847872.5231018.2491163.679400145.116288.739433.627578.557723.532868.6491013.8691158.196402144.
192
287.725431.888576.
363
721.
08
865.2571009.
49
1153.507
404143.723286.285430.02573.805717.655861.451004.8031148.36406143.146284.982428.296571.144714.427857.6161000.5411143.651408142.594283.923426.49568.888711.312853.841996.4351138.719410
141.716
283.007
425.072
566.466
708.464
850.354
992.023
1133.714
表2各测量结果的残余误差（mmTab.2Residualerrorofmeasurementresults
间距物距
70~7570~8070~8570~9070~9570~10070~105
70~110390
-0.00176-0.01201-0.01488-0.0079-0.00582-0.00903-0.01057-0.01085392-0.000990.000614-0.002650.0023920.0074540.0045520.000262-0.00392394-0.007630.005058-0.005020.004857-0.00110.0073970.000170.004469396-0.002490.0031660.0018780.000993-0.00248-0.00206-0.00224-0.00095398-0.000310.001119-0.00215-0.00245-0.0053-0.004770.0030530.0050764000.006454-0.00603-0.00766-0.00943-0.01363-0.011120.000523-0.01433402-0.002530.0047530.001020.0065420.0164850.0094520.0099460.0073244040.003315-0.001190.0023450.0060380.008010.0098530.0018480.0053544060.003452-0.00630.002837-0.00594-0.00346-0.00249-0.005190.0029864080.005705-0.000410.0041450.001166-0.00489-0.005460.0018440.002622410
-0.
003
23
0.011
226
0.020136
0.003
741
0.
004
708
0.003
6460.000353
0.002
227
钟飞等基于结构光和机器视觉的尺寸测量及其误差分析
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由残余误差观察法,得到上表所得到的误差包含系统误差和随机误差,由于:
i=li-L=（li-+（-L=i+L可以由L=L来分析系统误差,从而得到误差值并对结果进行补偿,得到最终的测量结果见表3。
表3最终测量结果（mmTab.3Finalmeasurements
间距测量真值测量均值系统误差标准偏差极限偏差70~754.99755.0130543240.015550.0012880.00386370~809.9959.993404614-0.0015950.0019250.00577670~8515.000515.006660.006160.0026250.00787570~9020.00620.02150.01550.0016990.00509770~9525.005525.040330.034830.0025310.00759370~10030.005030.057370.052370.0022230.00666970~10535.001535.068830.067330.0015350.00460570~110
39.9980
40.0759
0.0779
0.002106
0.006318
由表3可知,测量系统可达到的精度为0.01mm。
实验的误差一方面来自于实验点的抽取,用标定板测量其横纵坐标时将产生了一定的测量误差;当从计算机图像提取对应实验点像素坐标值时,由于噪声干扰或者光照条件不好等因素造成投影点不清楚,手动挪动鼠标提取投影点像素值也存在误差,误差一般在2~3个像素左右[6]。
另一方面来自于测量系统和计算方法。
测量系统误差包括由于CCD摄像机模型简化和其像片存在的各种几何畸变所引起的误差[7],此外还包括摄像机安装角度引起的误差:
当摄像机安装角度发生变化,其主光轴随之旋转,引起投影点偏移,造成误差,且角度越大,误差越大。
此外,还有计算方法上的误差
[8]
。
3结论
通过绕线实验检测该CCD视觉测量架的测量精度,经理论分析与实验证明:
在一定物距下,如70mm时,相机的分辨率为0.06173。
一般通过误差修正,用机器视觉来对线圈绕线质量进行监控的方案,在一般的生产环境下可以达到0.01mm的测量精度,系统的可靠性、稳定性更高,可以实现对生产线产品的
自动、快速以及非接触测量,因此具有广泛的使用价值。
参考文献:
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