摘 要：本文介紹了基于機(jī)器視覺的輪廓零件自動(dòng)定位尋位加工方法。該研究在可視化操作平臺(tái)上，采用松弛復(fù)原圖像，邊緣特征抽取算法，可對任意定位的輪廓零件自動(dòng)生成數(shù)控加工程序。仿真試驗(yàn)表明，該研究能滿足無夾具數(shù)控加工的要求。
關(guān)鍵字：機(jī)器視覺，邊緣特征，加工軌跡，松弛復(fù)原，輪廓零件
1 引言
發(fā)達(dá)工業(yè)國家已將柔性制造系統(tǒng)（FMS）作為機(jī)械制造業(yè)的主要發(fā)展方向，而組合夾具是該領(lǐng)域的前沿研究課題之一[1]。本系統(tǒng)針對輪廓零件，采用機(jī)器視覺圖像采集并識(shí)別輪廓，直接對任意位姿的工件生成數(shù)控加工源程序，實(shí)現(xiàn)了數(shù)控加工無夾具定位自動(dòng)尋位加工。在Visual C++ 6.0開發(fā)平臺(tái)上，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了圖像采集、自尋位、源代碼生成、模擬走刀全過程。該系統(tǒng)還可預(yù)見刀具與工件相撞、過切等問題，能進(jìn)行參數(shù)自動(dòng)設(shè)定、刀具研究、刀具原理數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)處理和顯示，加工過程的可視化仿真演示。
2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
本系統(tǒng)通過600線WAT-902系列黑白CCD和手動(dòng)光圈CS接口T2314FICS-3百萬像素工業(yè)自動(dòng)化鏡頭對工作臺(tái)上任意位姿的工件進(jìn)行拍攝，然后將視頻模擬信號輸入MV-20工業(yè)圖像采集卡（該圖像采集卡具有獨(dú)特的視頻濾波技術(shù)，高清晰度和顯示速度，4通道切換高質(zhì)量黑白、彩色圖像），模擬信號被轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號，輸入通用PC機(jī)進(jìn)行圖像處理，提取工件輪廓邊緣特征點(diǎn)并以文本格式存儲(chǔ)。
本系統(tǒng)能完成機(jī)器視覺系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對工作臺(tái)上工件位姿的自動(dòng)采集;結(jié)合圖像處理相關(guān)算法，進(jìn)行工件輪廓邊緣特征信息的提取;在Visual C++應(yīng)用程序的主界面上用二維平面圖形模擬數(shù)控機(jī)床加工定位及走刀動(dòng)畫演示;按照提取的工件輪廓將設(shè)備坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為數(shù)控機(jī)床所能識(shí)別的NC語言。
3 機(jī)器視覺下工件位姿采集及識(shí)別過程
機(jī)器視覺系統(tǒng)以計(jì)算機(jī)為中心，由視覺傳感器、高速圖像采集系統(tǒng)及具有處理圖像功能的專用系統(tǒng)或通用PC機(jī)等模塊構(gòu)成，能自動(dòng)獲取物體圖像并對其特征量進(jìn)行處理、分析和測量、定性分析和定量解釋，從而得到有關(guān)目標(biāo)物體的某種認(rèn)識(shí)并做出相應(yīng)的決策。
3.1 機(jī)器視覺系統(tǒng)信息來源
視覺傳感器（CCD）是獲取機(jī)器視覺信息的主要來源。CCD表面用T2314FICS-3百萬像素工業(yè)自動(dòng)化鏡頭（手動(dòng)光圈CS接口）成像，將光能轉(zhuǎn)化為電壓。當(dāng)具有適當(dāng)波長的光量子撞擊裝置的特定材料時(shí)，產(chǎn)生一個(gè)帶電量子并停留在產(chǎn)生的區(qū)域內(nèi)，在光柵掃描的水平消隱時(shí)刻，計(jì)算機(jī)從新一行的電壓信號編碼上獲得亮度信息，光柵掃描的回掃中產(chǎn)生有效視頻。
3.2 采樣和量化過程
檢測器上的電荷通過一個(gè)電阻轉(zhuǎn)化成電壓并放大，模擬到數(shù)字的轉(zhuǎn)換器實(shí)現(xiàn)該信號轉(zhuǎn)化成數(shù)字表示，同時(shí)執(zhí)行采樣和量化兩個(gè)功能。由于數(shù)字圖像是用光柵掃描及采樣獲取的，因此在時(shí)間和空間上是一一對應(yīng)的，須將采樣信號表示成相對于圖像信號頂部垂直消隱時(shí)刻的方式，這種時(shí)間關(guān)系與屏幕上某個(gè)特定位置一一對應(yīng)。量化過程將像素的灰度變換成離散的整數(shù)值的操作，量化位數(shù)與圖像質(zhì)量直接相關(guān)。考慮到計(jì)算機(jī)內(nèi)操作的方便性，本系統(tǒng)采用8位量化，圖像像素的灰度值在0～255之間。
3.3 圖像生成機(jī)制
首先將點(diǎn)（x,y）處的亮度定義成兩個(gè)空間變量的理想函數(shù)f（x,y），圖像質(zhì)量退化后得到觀測圖像g（x,y）, g（x,y）=D（f（x,y））, 。拍攝靜止的相同物體時(shí)，噪聲會(huì)隨時(shí)隨機(jī)出現(xiàn)，且每一個(gè)瞬間，噪聲的位置和大小都有所不同。圖像噪聲包括隨機(jī)噪聲和相干噪聲。前者表現(xiàn)為麻點(diǎn)干擾，后者表現(xiàn)為網(wǎng)紋干擾。本系統(tǒng)為線性位移不變系統(tǒng)，原始圖像f（x,y）和噪聲圖像n（x,y）都是平穩(wěn)隨機(jī)場，噪聲n（x,y）是均值為0且和f（x,y）不相關(guān)的加性噪聲。除了確定性畸變算子D外，還有加性噪聲n的干擾，則線性位移不變圖像退化的一般模型是一個(gè)畸變算子D與隨機(jī)噪聲相迭加g = D（f）+n，將f、n及g按相同間隔采樣，產(chǎn)生相同的陣列。用像素點(diǎn)的集合表示定義f、n及g，寫成形如[f1,f2,…,fN]T像素列向量的形式。隨后得到觀測圖形g，對f進(jìn)行最佳估計(jì)，即復(fù)原（模糊的逆問題），圖像復(fù)原處理的主要目的是去除干擾和模糊，恢復(fù)圖像的本來面目。選取準(zhǔn)則函數(shù)：
此函數(shù)是與度量有關(guān)的噪聲項(xiàng)和與真實(shí)圖像有關(guān)的先驗(yàn)項(xiàng)之和，分別取決于觀測數(shù)據(jù)與未知圖像。將f視為概念上的函數(shù)，在采樣點(diǎn)之間賦值，通過插值求解f。接著進(jìn)行圖像特征抽取。邊緣是圖像中的工件與背景之間的交界，也是圖像灰度及顏色急劇變化的地方。由于傳感元件的低頻特性，工件與背景之間的邊緣存在著模糊部分，灰度變化量小。用逐漸非凸（GNC）方法處理弱隔膜情況，通過對采用針對邊緣的存在的目標(biāo)函數(shù)最小化，即minf,lHGNC，找到具有尖銳邊緣的圖像。其中HGNC=Hn+S+P
其中t等價(jià)于邊緣梯度的大小，C＊是一個(gè)標(biāo)量常數(shù)
此時(shí)結(jié)合“退火”的算法，實(shí)現(xiàn)對預(yù)先先驗(yàn)形狀的連續(xù)的逐步逼近，在采用的GNC方法中，保留了先驗(yàn)項(xiàng)的原始形狀，當(dāng)p越小，近似結(jié)果越接近理想的先驗(yàn)?zāi)芰俊ｋS著p從1下降到0連續(xù)地跟蹤局部最小值，平穩(wěn)地改變V＊直至精確逼近V，同時(shí)生成一個(gè)先驗(yàn)?zāi)芰孔濉Ｔ诖穗A段對物體進(jìn)行度量，提取多個(gè)度量值，形成特征向量。這種被精簡的信息，表達(dá)了后續(xù)理解和匹配的知識(shí)。最后在后續(xù)處理中經(jīng)過先腐蝕，再膨脹消除椒鹽噪聲，經(jīng)過處理，白色孤立點(diǎn)噪聲在腐蝕時(shí)被消除。如圖1、圖2、圖3所示：
4 仿真軟件構(gòu)架
4.1 VC++程序結(jié)構(gòu)及工程文件的建立
4.1.1 界面設(shè)計(jì)
本研究項(xiàng)目的大多數(shù)Visual C++程序都是在該類庫基礎(chǔ)上構(gòu)造的。為使刀具行為在一個(gè)固定大小的區(qū)域內(nèi)被模擬，并在另外的視圖窗口內(nèi)可同時(shí)看到相應(yīng)的NC語言，選擇切分窗口的同時(shí)希望保持視圖間分隔線固定。從CSplitterWnd派生出一個(gè)類CFixSPlitterWnd來實(shí)現(xiàn)窗體分割，然后通過響應(yīng)鼠標(biāo)的WM_MOUSEMOVE、WM_LBUTTONDOWN和WM_SETCURSOR等消息，改變鼠標(biāo)行為，使其在分割窗體內(nèi)不再顯示雙箭頭形狀，且不具備拖動(dòng)功能。自此，窗體的客戶區(qū)分為兩個(gè)固定的部分，一部分對應(yīng)AppWizard默認(rèn)的視圖類，另一部分對應(yīng)一個(gè)新增的表單視圖類CFormView的派生類。
4.1.2 命令及數(shù)據(jù)的輸入
菜單功能實(shí)現(xiàn)命令輸入，在主選單中添加選單命令以打開數(shù)據(jù)輸入對話框及進(jìn)行其他操作。打開選單編輯器，插入“選項(xiàng)”選單并在“選項(xiàng)”選單中添加選單選項(xiàng)“文本”、“成型”、“走刀”、“指令”、“刷新”，同時(shí)在加速鍵編輯器中建立相應(yīng)的加速鍵表?xiàng)l目，并賦給與選單選項(xiàng)相同的ID號。程序運(yùn)行過程中，結(jié)合實(shí)際使用“文本”、“成型”、“走刀”、“指令”、“刷新”選單選項(xiàng)ENABLE屬性和GRAYED屬性互鎖使得讀入數(shù)據(jù)后即可形成指令，工件定位后可更換，走刀模擬過程中不可中斷以免資源浪費(fèi)，走刀完成后刷新即可循環(huán)實(shí)現(xiàn)等。
通過使用CFileDialog類在程序中嵌入的通用文件對話框，以便實(shí)現(xiàn)Windows標(biāo)準(zhǔn)的“打開”對話框，選擇基于機(jī)器視覺的圖像采集進(jìn)行零件的輪廓識(shí)別后零件頂點(diǎn)的存儲(chǔ)路徑，然后以相同的模式讀出。
4.1.3 走刀的模式選擇
添加走刀方式對話框資源，編輯對話框。添加標(biāo)題為“走刀路徑”和“走刀速度”的成組框控件，并分別在其中添加了“內(nèi)圓加工”、“外圓加工”兩種走刀路徑和“快”、“慢”兩種走刀速度的單選鈕組，大致模擬數(shù)控機(jī)床加工工件的要求。選擇加工路徑，彈出設(shè)置背吃刀量的對話框，設(shè)置完成后點(diǎn)擊“開始”按鈕，即開始走刀。
4.2 效果
定時(shí)器是按規(guī)定時(shí)間進(jìn)行周期調(diào)用的一種方法，類似于DOS下的定時(shí)中斷。使用CWin：：SetTime（）函數(shù)創(chuàng)建定時(shí)器有兩種方式：其一，允許指定靜態(tài)函數(shù)，在定時(shí)器超時(shí)的情況下被調(diào)用;其二，超時(shí)時(shí)向調(diào)用SetTime（）的窗口發(fā)送WM_TIMER窗口消息，調(diào)用消息處理函數(shù)OnTimer（）做相應(yīng)處理。程序在視窗類中的OnOptionsGo（）函數(shù)中調(diào)用定時(shí)器設(shè)置函數(shù)。通過周期調(diào)用產(chǎn)生刀頭不斷旋轉(zhuǎn)和走刀的動(dòng)畫效果。限于篇幅，消息響應(yīng)函數(shù)不再一一詳述實(shí)現(xiàn)過程，相關(guān)代碼詳見源程序。
5 結(jié)論
本系統(tǒng)采用了執(zhí)行松弛運(yùn)算的圖像復(fù)原和圖像特征抽取的方法，提高了邊緣檢測的效果，實(shí)現(xiàn)了平滑去噪與抑制退化，為圖像分割抽取出更為清晰的特征。該圖像處理軟件在Visual C++6.0的開發(fā)平臺(tái)下，通過IFS中的圖像訪問子程序開發(fā)，并將識(shí)別出的工件頂點(diǎn)以固定模式寫入.txt格式的文本中。再以相同模式從該文本中讀出頂點(diǎn)，并在PC機(jī)上以軟件模擬仿真硬件的行為，提供的數(shù)控機(jī)床加工過程與實(shí)際加工過程基本一致，可由此預(yù)見加工過程中出現(xiàn)的種種問題。所采用的可去除噪聲的GNC算法中，非線性運(yùn)算是成功的絕對要素，一個(gè)線性運(yùn)算加上后續(xù)的適當(dāng)非線性化，可以計(jì)算任意一種映像，這對于GNC算法將用簡單直接的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)有著重要意義。隨著數(shù)控機(jī)床向柔性化和無人化發(fā)展，功能集成化的水平更高地體現(xiàn)在工件自動(dòng)定位等功能上。
6 本文作者創(chuàng)新點(diǎn)
6.1 本系統(tǒng)采用松弛算法，實(shí)踐證實(shí)該算法是圖像邊緣檢測的優(yōu)化算法，抽取出更為清晰的圖像特征，可達(dá)到數(shù)控加工精度的要求。
6.2 本系統(tǒng)作為數(shù)控系統(tǒng)的視覺系統(tǒng)，可實(shí)現(xiàn)無夾具定位、刀具自尋位加工及無人診斷，應(yīng)用于柔性制造系統(tǒng)可大大提高系統(tǒng)實(shí)時(shí)性，精確性及高效性。
參考文獻(xiàn)
[1].李伯儒等，柔性制造系統(tǒng)中組合夾具研究[D]，《先進(jìn)制造技術(shù)論文》，www.e-work.bj.cn.;
[2].孫即祥，圖象處理[M]，科學(xué)出版社，2004;
[3].王俊修，用VC++.Net實(shí)現(xiàn)退化圖像的恢復(fù)[J]，《微計(jì)算機(jī)信息》,（2004）04，第82頁.
