一種基于工藝匹配的微小型結構件快速顯微檢測方法及裝置的制作方法

專利名稱：一種基于工藝匹配的微小型結構件快速顯微檢測方法及裝置的制作方法
技術領域：
本發明涉及一種基于工藝匹配的微小型結構件快速顯微檢測方法及裝置，屬于精密儀器 制造及測量技術領域，特別是一種能夠根據微小型結構件制造的相關工藝方法和邊緣物理特 征識別邊緣光學特征并確定幾何邊緣的方法及裝置。
背景技術：
隨著微型機械的發展，對微機械量和幾何量的檢測要求也越來越高。顯微視覺測量方法 輔助以精密的機械移動可以覆蓋0.1tim 10mm的區間，幾乎可以覆蓋整個微機械幾何量測量 區間，基本能夠滿足微小型結構件檢測的需要。其中邊緣識別技術一直是視覺檢測的重點， 直接影響測量結果的精確性。經典的邊緣識別方法主要是考察圖像的每個像素在某個領域內 的灰度變化，利用邊緣鄰近一階或二階方向導數變化規律來檢測邊緣。顯微圖像與普通圖像 相比更多受到成像設備、聚光照明系統和客觀條件的限制，噪聲較多、邊緣輪廓等細節往往 比較模糊，因此在顯微圖像測量中找的合適的邊緣識別算法顯得更重要。在零件制造中，不同工藝會出現不同的加工特性，如激光打孔的孔周圍會出現火山口現 象，沖壓的底面邊緣會出現飛邊現象等。微小型零件由于結構小，這種由加工工藝造成的邊 緣特性就更為明顯，基于現有技術很難較好的去除微小型零件中這種加工特性對邊緣帶來的 影響。因此，若在微小型零件顯微視覺檢測中不考慮加工工藝影響，只采用傳統邊緣識別方 法，很難在顯微圖像中識別出真正的微小結構件邊緣。宏觀圖像中傳統使用的二值化、平滑和銳化等處理過程都會使顯微圖像邊緣丟失信息， 導致測量上的偏差。二值化的方法容易得到單一的邊緣，但顯微圖像邊緣復雜且存在大量陰 影，往往閾值很難確定，得到的邊緣點位置偏差較大；顯微圖像中的噪聲一般比較大，往往 成黑斑或亮斑形態，而非宏觀圖像中分散、獨立的噪聲點，因此使用宏觀圖像中的平滑方法 很難去除顯微圖像中成斑狀的噪聲，并且平滑后模糊了邊緣信息，使之后提取的邊緣不夠準 確；若直接對顯微圖像用宏觀圖像處理學中的邊緣檢測算子提取邊緣，提取的邊緣不連續、 不單一，給后面的精密測量帶來問題，而且識別的邊緣往往帶有顯微圖像中斑狀噪聲的邊緣。發明內容為了克服上述已有邊緣檢測方法和技術存在的局限和不足，本發明提出一種基于工藝匹 配的微小型結構件邊緣快速顯微檢測方法及裝置。該方法在傳統邊緣識別的基礎上加入了加 工工藝信息和邊緣統計特性。以顯微光學檢測技術為基礎，針對不同加工工藝微小型零件邊 緣特性，利用數理統計的方法分別對其邊緣過渡區域進行擬合，建立不同工藝微小型零件的 邊緣過渡區域數學模型，通過對數學模型的分析，精確識別和定位出邊緣點的位置。該方法 考慮了微小型零件的實際加工情況，加入統計學思想，考慮了邊緣相鄰小區域的相關性，有 效去除邊緣附近的隨機噪聲，精度達到亞像素級，使顯微圖像邊緣檢測結果更精確。本發明的技術解決方案是 一種基于工藝匹配的微小型結構件邊緣快速顯微檢測方法， 包括以下步驟(1) 提取顯微圖像邊緣過渡區據顯微圖像邊緣區域從背景到被測零件表面或從被測零 件表面到背景的灰度值變化量L對圖像灰度值進行特殊的剪切操作，并對剪切后的圖像求梯 度和有效平均梯度，得到的EAG與剪切值L有關，可認為是L的函數EAG(L)。對應的高端和低端EAG可分別記為五JG^A(丄)和￡^G,。W(Z)，對其求極值點得出和￡,。w ,這兩個極值點就被認為是過渡區對應的邊界灰度值，由這兩個灰度值在圖像中分出的區域就是邊緣過 渡區。(2) 進行邊緣過渡區域建模先對邊緣過渡區域各像素點的灰度值進行相關性運算，再對相關性運算后的數據利用最小二乘思想建立邊緣過渡區回歸模型，具體采用參數個數可選 擇、擬合效果更好的多項式回歸模型。(3) 利用樣本相關系數r衡量模型擬合的性能,。-本發明還提供了一種基于工藝匹配的微小型結構件邊緣快速顯微檢測裝置，包括機械傳 動模塊、成像系統模塊和圖像識別測量模塊三部分組成。機械傳動模塊在硬件主要有X、 Y水 平工作臺，Z方向工作臺，伺服電機以及運動控制卡等組成。成像系統模塊主要由光源、顯 微鏡頭、數字CCD相機和一臺高性能計算機組成。圖像處理模塊主要包括圖像預處理、邊緣 檢測、幾何量測量模塊。本發明具有以下特點和良好的效果基于工藝匹配的邊緣識別技術是區別現有技術的創新點之一。該技術通過對不同工件的 邊緣過渡區進行提取，建立不同工件邊緣過渡區的數學模型，再從數學模型中根據加工特性 確定邊緣點精確位置。該算法思想上考慮了實際加工特性的影響，算法上加入統計學方法， 通過建立過渡區數學模型使邊緣檢測結果達到亞象素級。基于工藝匹配的幾何測量是創新點之二。為了提高微小型結構件視覺測量結果的準確度， 研究微小型結構件的直線、圓等幾何要素的測量方法，指出不同的測量方法對微小型結構件 測量結果的準確度影響較大，在尺寸、形狀誤差、位置誤差測量時應該選取不同的測量方法。 提出一種直線、圓最小包容區域以及最小外接圓的快速搜索算法，該檢測算法利用凸包原理， 排除不相關運算數據點，減少運算量。快速邊緣技術是創新點之三。快速邊緣檢測技術是利用神經網絡對工藝匹配的邊緣檢測 結果進行訓練，通過訓練好的網絡進行邊緣識別。


圖1為檢測系統硬件構成。圖2為精研磨邊緣特性，圖2a)邊緣光學特征的多項式擬合曲線，圖2b)導數曲線。 圖3為lmm量塊，圖3a)剖面灰度圖，圖3b)左側過渡區，圖3c)右側過渡區。 圖4為沖壓邊緣特性，圖4a)邊緣光學特征的多項式擬合曲線，圖4b)導數曲線。圖5沖壓邊緣，'圖5a)sobel邊緣，圖5b)canny邊緣，圖5c)內邊緣，圖5d)中邊緣，圖5e)外邊緣。圖6為線切割邊緣特性，圖6a)邊緣光學特征的多項式擬合曲線，圖6b)導數曲線。圖7為基于工藝匹配的神經網絡快速邊緣識別結果，圖7a)量塊邊緣識別結果，圖7b)LIGA 零件邊緣識別結果，圖7c)線切割零件邊緣識別結果，圖7d)沖壓零件邊緣識別結果。圖8為圖數據凹點。 圖9直線最小包容區域。
圖10基于工藝匹配的幾何量快速檢測算法，圖10a)最大內接圓，圖10b最小外接圓)， 圖10c)最小包容區域圓，圖10d)最小包容區域直線。
圖11為圓最小包容區域。
圖12為系統模型
具體實施例方式
下面結合附圖對本發明作進一步詳細的說明
(1) 微小型結構件與顯微裝置的安裝方式實施說明.-
視覺系統
系統結構如圖l所示。檢測系統由平行光照明系統、工具顯微鏡、CCD攝像機、圖像釆 集卡、工作臺、電機、光柵尺、PMAC卡、計算機以及相應的圖像處理軟件組成。微小型零 件完全在顯微鏡的視場范圍內時，直接釆用圖像測量的方法，微小型零件超出顯微鏡的視場 范圍時，采用圖像測量和機械式測量相結合的方法，圖像測量的尺寸加上光柵尺讀出的數值， 即為零件的實際尺寸。
成像系統分辨率像元數為200萬，物理放大倍率為1.5——9倍，成像系統物理分辨率 最高可達0.45微米。光源照射方式采用背光和直向型。
運動系統采用步進電機與光柵尺反饋的全閉環控制系統方式，位置反饋元件的分辨率可 待0.05微米。
(2) 精研磨lmm量塊驗證工藝匹配邊緣識別實施說明 '
對哈爾濱量具刃具集團責任有限公司生產的精研磨零級lnim標準量塊進行了邊緣識別， 其多項式擬合曲線(圖2a)。對圖2a中擬合的多項式分別求一階導數和二階導數， 一階導數 絕對值最大值點、二階導數過零點即為邊緣精確位置，計算得出該邊緣點位置為5.2，如圖
62b所示。
通過對零級精度lmm標準量塊進行了測量，本文方法得出的結果與量塊標準值比較，可 實現對本文邊緣識別方法進行驗證。使用固定放大倍率的顯微成像系統，經過校正lmm對應 760pix,即顯微圖像中量塊寬度為760pix。從圖像中取量塊一個垂直邊緣的剖面，其灰度值 如圖3a所示，放大左右側邊緣過渡區分別如圖3b和3c所示，分別對左右邊緣擬合求導確定 邊緣位置，得出該量塊寬度為760.3pix，即用顯微視覺測量方法得出lmm標準量塊寬帶為 1.000395mm，則測量誤差在0.5nm之內。該實驗表明，本文所述的通過對邊緣過渡區擬合多 項式、求導數確定邊緣的方法結果準確、精度較高。
沖壓加工邊緣工藝匹配邊緣識別實施說明沖壓邊緣由于加工特性影響，在微小尺寸零 件底面邊緣處有明顯飛邊，其多項式擬合曲線(圖4a)和一、二階導數曲線如圖4b所示。 由于沖壓方法加工零件的底面邊緣有一個壓邊，若采用常規的圖像邊緣檢測算子檢測出的邊 緣不單一、不易識別，圖5a和圖5b分別為采用sobel算子和canny算子檢測的邊緣。利用工 藝匹配邊緣識別算法分析沖壓工藝邊緣過渡區擬合的多項式(如圖4b)可分為三段斜坡區域， 使用本文邊緣識別方法分別計算出三個邊緣位置，分別記作內、中和外邊緣，如圖5c、 5d、 5e所示，測量時可根據該工件的應用要求選擇不同邊緣。從上述結果中可看出，針對沖壓這 種有明顯邊緣加工特性的復雜邊緣，本文的邊緣識別方法比傳統梯度算子要好很多，而且識 別出的邊緣具有加工特性，對下一步的測量提供了更多的信息。
線切割加工邊緣識別實施說明線切割加工的零件邊緣過渡區重合性較差、規律性少， 但總體還屬于單一的斜坡型邊緣。其顯微圖像和邊緣特性如圖6所示。
(3) 基于工藝匹配的神經網絡快速邊緣識別
將工藝匹配的邊緣檢測結果作為訓練樣本，系統采用BP神經網絡進行訓練，實現快速 邊緣檢測。檢測結果如圖7所示。
(4) 基于工藝匹配的快速幾何量測量 1)基于工藝匹配的幾何量測量a) 圓直徑測量對于微小型結構件，只能實現軸孔類件的間隙配合安裝。在檢定孔類零 件時，實際尺寸應取其所能裝配的最大理想軸的軸徑，對應于最大內接圓的直徑；在檢定軸 類零件時，實際尺寸應取其所能裝配的最小理想孔的孔徑，對應于最小外接擬合圓的直徑。 上述原則亦符合大尺寸軸孔類零件的光滑極限量規的檢定原則。因此在進行圓直徑測量時， 要根據被測圓為軸還是孔，分別選擇最小外接圓和最大內接圓的直徑作為測量結果。最小二 乘法不應用于高精度的測量。
b) 圓度誤差測量最小包容區域法滿足最小條件，所求的的圓度誤差數值最小，但由于 約束條件復雜，導致求解方法和搜索方法復雜。最小二乘法、最小外接圓法、最大內接圓法 的檢定數值通常大于最小包容區域法，但所檢定結果不會導致零件的誤收。在實際應用中由 于最小二乘法求解簡單，被廣泛應用于各種圓度誤差檢定設備，但如果要精確獲得圓度誤差 值應采用最小包容區域法。
C)圓心位置圓心作為中心基準要素應采用中心原則——以其最小包容區域的中心要素 作為理想基準要素。最小包容區域法的內圓與數據點有2個切點，外圓與數據點有兩個切點； 最小外接圓與數據點有三個切點，而以最小外接圓的圓心所做的內圓與數據點有一個切點； 最大內接圓與數據點有三個切點，而以最大內接圓的圓心所做的外圓與數據點有一個切點； 最小二乘圓的內圓和外圓都與數據點有一個切點。因此四種方法所確定的圓心位置必然不相 同，只有最小包容區域法滿足中心要素的中心原則，因此其他三種方法的所獲得的圓心位置 存在位置誤差。可見在圓的精密測量過程中，最小二乘法不再適用。
d) 直線度誤差測量只有最小區域法滿足直線度的檢定定義，滿足誤差最小條件，所檢 測的誤差值最小，對于兩端點法和最小二乘法，雖然存在檢定誤差，不會導致誤收，即不會 將不合格的工件檢定為合格，在實際中廣泛應用。 ，
e) 直線位置基準直線作為輪廓要素應滿足體外原則——以其最小包容區域的體外要素 作為理想基準要素。最小包容區域的一條包容線與數據點有兩個切點，而最小二乘法、兩端 點法的兩條包容線與數據點都只有一個切點，因此三種方法所確定的直線不重合，只有最小 包容區域法滿足最小條件，使用其它兩種方法會導致基準建立不準確。
2)基于數據凸包的快速幾何量測量
8凸包問題是屬于計算幾何里常見的問題，它定義為對于平面上的離散點集，求一個最 小的凸多邊形把所有點包含在里面，即從這些點當中找出將來構成凸包邊界的點有哪些。
1) 基于點集凸包的直線最小區域搜算法
如圖8所示按照最小區域法的評定準則，三點g、 h /不可能過數據凹點B，即三點都為 最小外接凸多邊形的頂點，且g、 /兩點的為凸多邊形的一邊。
搜索算法
a) 數據點排序
將起點記為o，對其余的n-l個點，分別求出X軸與^' (pi^o—l,…,n)之間的逆時針方 向的夾角，對上述的各點按角度由小到大的順序重新進行排序成數組g。
b) 數據凹點去除
依次檢査鏈表中相鄰的三個點Gw、 G,、 Gw(i—,…,n-l)，按式(2)通過計算s判定值， 判斷a點是否為凹點。如果&為凹點，刪除掉該點，并退回到鏈表中的前一個點0w，即檢 査點2w, ,直至數組2的點全部為數據凸點。
c) 數據點g、 h /判定
依次連接2數組的相鄰點和首尾點，搜索離凸多邊形的每條邊距離最遠的點，記錄距離 A最后找到數組rf中的最小值^w力，其對應凸多邊形的一邊和另一個頂點分別對應于g、 / 兩點和A:點，^n/ra值為直線度誤差。
如圖9所示最后搜索到點c對應于A點，邊W的兩端點為g、 /點，直線度誤差為2.497。 數據搜索量由原來的《'，變為6X4=24次，任務量變為原來的2%，速度大幅度提升。
2) 基于點集凸包的圓最小包容區域搜索算法
按照最小區域的判定準則，最小包容區域的外接圓所過的兩個點必定不是數據凹點，同時內外4個切點相間分布是指4個切點構成的凸4邊形。 搜索算法
步驟l:搜索數據集戶的外接凸多邊形2，取外接凸多邊形的兩個頂點作為外切點6、 A
步驟2:在所有數據點尸中選取另外兩點a、 C作為內切點，與步驟l找到的兩個外切點 按內a-外6-內c-外d的順序排列，判斷該四邊形是否為凸四邊形；如果滿足執行步驟3，不 滿足則執行步驟2重新找兩個內切點；如果都不滿足，轉到步驟l重新找兩個外切點。
步驟3:求出兩個同心圓的圓心，即兩線段M、 Z^的中垂線的交點0。
步驟4:判斷其余點是否在同心圓環中。如果是，則找到滿足條件的4個切點a、 6、 c、 rf，退出搜索。如果不滿足，則轉到步驟2，重新2個內切點，如果所有的內切點都不滿足則 轉到步驟l，重新找2個外切點。
如圖11所示，找到最小包容法的4個切點a、 6、 c、 d，圓心為o，圓度誤差為1.233， 數據搜索時間大大降低。
同理，可以證明最小外接圓的三個切點為凸多邊形g的頂點。
以上所述僅為本發明的較佳實施例而己，并不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原 則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。
權利要求
1、一種基于工藝匹配的微小型結構件邊緣快速顯微檢測方法，其特征在于該方法包括以下步驟(1)提取顯微圖像邊緣過渡區據顯微圖像邊緣區域從背景到被測零件表面或從被測零件表面到背景的灰度值變化量L對圖像灰度值進行特殊的剪切操作，并對剪切后的圖像求梯度和有效平均梯度，得到的EAG與剪切值L有關，可認為是L的函數EAG(L)；對應的高端和低端EAG可分別記為EAGhigh(L)和EAGlow(L)，對其求極值點得出Lhigh和Llow，這兩個極值點就被認為是過渡區對應的邊界灰度值，由這兩個灰度值在圖像中分出的區域就是邊緣過渡區；(2)進行邊緣過渡區域建模先對邊緣過渡區域各像素點的灰度值進行相關性運算，再對相關性運算后的數據利用最小二乘思想建立邊緣過渡區回歸模型，具體采用參數個數可選擇、擬合效果更好的多項式回歸模型；(3)利用樣本相關系數r衡量模型擬合的性能。
2、 一種基于工藝匹配的微小型結構件邊緣快速顯微檢測裝置，包括機械傳動模塊、成像 系統模塊和圖像識別測量模塊三部分；機械傳動模塊的硬件主要由X、 Y水平工作臺，Z方向 工作臺，步進電機以及運動控制卡等組成；成像系統模塊主要由光源、顯微鏡頭、數字CCD 相機和一臺高性能計算機組成，圖像處理模塊主要包括圖像預處理、邊緣檢測、幾何量測量 模塊。
3、 根據權利要求1所述的基于工藝匹配的微小型結構件邊緣快速顯微檢測方法，其特征 在于(1)基于工藝匹配的神經網絡快速邊緣識別將工藝匹配的邊緣檢測結果作為訓練樣本， 系統采用BP神經網絡進行訓練，實現快速邊緣檢測；(2)采用基于數據凸包的幾何量快速 檢測算法，對于平面上的各幾何量的離散點集，求一個最小的凸多邊形把所有點包含在里面(即從這些點當中找出將來構成凸包邊界的點有哪些)，直線以圓的最小包容區域以及最小外 接圓的控制點從凸包上選取，求取直線的最小包用區域(直線度)、圓的最小包容區域(圓度) 以及最小外接圓(直徑)。
全文摘要
本發明為一種基于工藝匹配的微小型結構件邊緣快速顯微檢測方法及裝置，檢測裝置如圖1所示。該方法在傳統邊緣識別的基礎上加入了加工工藝信息和邊緣統計特性。以顯微光學檢測技術為基礎，針對不同加工工藝微小型零件邊緣特性，利用數理統計的方法分別對其邊緣過渡區域進行擬合，建立不同工藝微小型零件的邊緣過渡區域數學模型，通過對數學模型的分析，精確識別和定位出邊緣點的位置。該方法考慮了微小型零件的實際加工情況，加入統計學思想，考慮了邊緣相鄰小區域的相關性，有效去除邊緣附近的隨機噪聲，精度達到亞像素級，使顯微圖像邊緣檢測結果更精確。隨著高技術產品向微型化發展的趨勢日益加快，且各種微加工技術的出現，微小型結構件的需求日益增多，且形狀越來越復雜，本發明的應用前景和社會經濟效益是可觀的。
文檔編號G01B11/24GK101619964SQ20091008560
公開日2010年1月6日 申請日期2009年5月26日 優先權日2009年5月26日
發明者鑫 葉, 林 張, 張之敬, 芳 杜, 程朋樂, 鑫 金 申請人:北京理工大學