摘 要：随着计算机硬件配置的提高，以图像处理技术为核心的机械视觉运用日益广泛。本文以圆度测量为例，阐述了利用图像处理技术进行图像采集、系统校准、数字化、预处理、二值化、边缘检测、轮廓提取拟合，模式匹配等，进而对圆度误差分析。
关键词：图像处理；机械视觉；圆度误差
1. 引言
圆度误差是非常重要的形状误差之一，一般是用圆度仪等专用高精度接触式仪器进行测量的。但对一些易爆、易碎、以及微小尺寸的零部件，这种方法难以应用。伴随着近年来计算机技术和微电子技术的飞速发展，图像处理技术也随之快速发展并在在各个领域得到广泛的应用。人类获取的外界的部分信息来源于视觉，如何获取和处理视觉信息是非常重要的。图像处理技术利用CCD摄像头进行图像采集，运用系统校准、预处理、数字化、二值化、边缘检测、轮廓提取拟合，模式匹配等手段进行分析，成为了当今的非接触测量的主要手段。
应用图像处理技术对圆度进行测量良好的解决了这一问题。
2. 系统简介
图像处理系统中摄像头用来拍摄部件的图像,采用PCI - 1411 图像采集卡进行数字图像转换。用PCI - 7344 运动控制卡,通过步进电机控制工作台在水平面移动，对于较大部件可以分段拍摄，然后进行图像拼接。整个系统可由一台PC 机控制,自动完成部件的圆度测量，并进行误差分析。该系统软件在美国NI 公司的虚拟仪器软件平台LabVIEW上开发。运用LabVIEW 的外挂工具包IMAQVision 进行图像的采集、分析和处理，并在此基础上进行部件圆度测量。IMAQ Vision 集成了图像采集、系统校准、图像分析、图像处理、图像存储以及远程传输，研究这些函数的算法与功能组合，可以高效率、高精度的完成圆度误差测量。
3．图像处理技术
3.1图像数字化：图像数字化技术是把连续图像信号变成离散信号，以适应于计算机的运算处理。它包括空间的和灰度（幅值）的离散过程。图像在空间的离散过程称为取样，使空间上连续变化的信号离散化，也就是用空间上部分点的灰度来表示图像。就理想取样而言，取样可用式3.1来表示。
(式3-1)
其中：为取样后的信号；为原信号；、为取样间隔；为采样函数。
取样点灰度的离散过程称为量化，也就是对每个取样点灰度值数码化，使其只和有限个可能电平数中的一个对应, 也就是使图像灰度离散化。量化也分为两种，一种将取样灰度值等间隔分档取整，称为均匀量化。另一种是不等间隔分档取整，称为非均匀量化。
3.2彩色图像和灰度图像颜色及其模型
从视觉的角度来讲，颜色可分为彩色和非彩色两大类。非彩色是指黑色、白色及其两者之间深浅不同的灰色，称为非彩色或无色系列。彩色系列或有色系列是指除了白色系列以外的各种颜色。为了定量地描述颜色对人眼的视觉作用，可以选用色调(hue)、亮度(luminance )、色饱和度(saturation)这三个与视觉特征有关的量来计算描述，这三个量称为颜色的三个基本属性。
3.3边缘检测
边缘检测在机器视觉中占有非常重要的地位。边缘是指图像局部灰度变化最显著的部分。边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间，是图像分割、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。可用二阶导数的过零点检测边缘位置。边缘检测是检测图像局部显著变化的基本运算。在一维情况下，阶跃边缘同图像的一阶导数局部峰值有关。梯度是函数变化的一种度量。而一幅图像可以看作是图像强度连续函数的取样点阵列。因此，同一维情况类似，图像灰度值的显著变化可用梯度的离散逼近函数来检测。
3.4直方图法确定阈值
在选择阈值时，要尽量选择最佳阈值。所谓最佳阈值是指使图像中目标物和背景分割错误最小的阈值。设一幅图像只由目标物和背景组成，这里认为图像是由暗背景上的亮物体组成。设其灰度分布概率密度分别为p1(z)和p2(z)。且已知目标物像素数占全图像像素数比为θ，因此该图像总的灰度级概率密度分布p(Z)可用下式表示：
假定所选的灰度级阈值为Zt，则凡是灰度级大于Zt的像素皆标认为是目标物，小于Zt的像素皆算作为背景。如图3.4.1所示。由图可见，若选定Zt为分割阈值，则将背景像素错认为是目标物像素的概率为：
图3.4.1物体和背景灰度概率密度分布曲线图
4.建立模型测量误差
四种对圆度误差评定的方法分别是： (1) 最小外接圆法； (2) 最小二乘圆法； (3) 最小区域法; (4) 最大内切圆法。本次建立模型采用最小二乘圆法。最小二乘圆是实际轮廓上各点到该圆的距离的平方和为最小的圆。以被测实际轮廓的最小二乘圆作为理想圆,其最小二乘圆圆心至轮廓的最远点( xmax , ymax) 距离与最近点( xmin , ymin) 距离之差即为圆度误差。
小结：以图像处理技术系统可以在短时间内获取大量信息，而且在自动处理以及加工控制信息集成等方面有着其他系统无法比拟的优越性。因此，在医学、现代化生产等领域得到广泛的应用。
参考文献：
[1]何宝泉，雷振山. 基于机器视觉的螺纹测量技术 计量技术【J】 2005.2
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