[发明专利]基于机器视觉的大长径比轴类零件直线度误差检测方法

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉的大长径比轴类零件直线度误差检测方法，属于轴类零件直线度误差检测领域。本发明的步骤为：（1）标准件安装；（2）相机安装；（3）工件安装；（4）图像采集；（5）图像处理；（6）建立坐标系统；（7）计算得出圆心位置坐标；（8）统一坐标；（9）根据截面的圆心坐标，利用现有的直线度评定方法，计算直线度。本发明以标准件相互间位置关系为纽带，建立各图像间的坐标位置关系，从而避免使用耗时较长的图像拼接技术，同时，不需要严格保证相机到零件的距离和相机到标准件之间距离相等，降低了测量难度，提高了测量精度。

主权项

一种基于机器视觉的大长径比轴类零件直线度误差检测方法，其步骤为：(1)标准件安装：标准件等高安装多组，所有标准件的对应边相互平行，两标准件的几何尺寸以及标准件之间的位置关系采用常规的高精度检测工具测量获得；(2)相机安装：确保成像平面与标准件的上表面平行，并且相机能沿被测轴的轴线方向和垂直于工作台面方向移动；(3)工件安装：将被测轴置于视场内，调整位置，使被测轴的轴线与标准件边平行或垂直；(4)图像采集：当相机处于第i个采样点处，调整相机位置，使得相机到被测轴的距离为D1，采集1幅图像，记为image1i，调整相机位置，使得相机到被测轴距离为D2，再采集1幅图像，记为image2i；沿被测轴轴线方向移动相机到下一个采样点i+1处，调整相机位置，使得相机到被测轴的距离为D1，采集1幅图像，记为image1i+1，调整相机位置，使得相机到被测轴距离为D2，再采集1幅图像，记为image2i+1，如此沿轴线方向移动相机，直至到最后一个采样点，完成整个轴线方向上图像序列的采集，其中，D1和D2是两个未知的变量，但是D1和D2之间的差值是已知量；(5)图像处理：image1序列图像中第i幅图像处理，采用Harris角点提取算法提取两标准件的8个角点，用Canny边缘提取算法提取轴的轮廓边缘；image2序列图像中第i幅图像处理，采用Harris角点提取算法提取两标准件的8个角点，用Canny边缘提取算法提取轴的轮廓边缘；(6)建立坐标系统：image1图像序列中标准件上最左下角的角点为坐标原点，x轴平行于轴线，y轴垂直于轴线，z轴垂直于工作台面；(7)计算圆心位置坐标：在序列图像image1i的被测轴轮廓上取2个点，保证2个点在垂直于轴线方向上图像坐标相同，在序列图像image2i的被测轴轮廓上取2个与image1i中的点相对应的点；根据小孔成像原理、上述所取的4个点共圆、光心与轮廓点所确定的直线和轮廓点与圆心所确定的直线垂直、相机移动的距离|D1‑D2|4个条件，计算得出圆心位置坐标；(8)统一坐标：根据标准件之间的安装尺寸关系，将上述计算得到的坐标统一到同一个坐标系下；(9)根据截面的圆心坐标，利用直线度评定方法，计算直线度。