基于机器视觉Halcon软件的齿轮参数检测系统_李颖.pdf

基金项目：2020年辽宁省大学生创新创业训练计划项目（编号：202010144025）；沈阳理工大学引进高层次人才科研支持计划项目（编号：1010147000819）收稿日期：20220530基于机器视觉Halcon软件的齿轮参数检测系统*李颖，段玉坤，秦浩然，朱灿灿，孙晓敏，尹笑疑（沈阳理工大学 机械工程学院，沈阳110159）摘要：为了实现快速、非接触准确测量齿轮参数，利用机器视觉软件搭建齿轮视觉参数检测系统。该系统基于Halcon软件平台设计，包括软件和硬件两部分组成，首先通过标定的工业相机拍摄清晰的待测齿轮图像，再利用Halcon软件的基本视觉与图像原理处理齿轮图像，经过阈值、滤波和形态学处理等操作识别齿轮图像轮廓，进一步利用角点检测算子提取并测量齿轮的齿顶圆直径、齿根圆直径、齿数、模数、分度圆直径、齿距等各项参数。通过实验测试结果表明，该法所测量出的齿轮各项参数基本上与参考数值一致，符合无接触测量的基本要求，可以准确迅速地测量齿轮的基本参数。与传统的接触式测量方法相比，具有测量精度高，稳定性好等特点，对于非接触实时测量提供了简便有效的解决方法。关键词：机器视觉；齿轮；Halcon；非接触式；角点检测算子中图分类号：TP274文献标志码：A文章编号：10099492(2023)03018806Gear Parameter Detection System Based on Machine Vision Software HalconLi Ying，Duan Yukun，Qin Haoran，Zhu Cancan，Sun Xiaomin，Yin Xiaoyi（School of Mechanical Engineering,Shenyang Ligong University,Shenyang 110159,China）Abstract:In order to measure gear parameters quickly and accurately without contact,the machine vision software was used to build a gearvision parameter detection system.The system was designed based on Halcon software platform,which consisted of software and hardware.First,a clear image of the gear to be tested was captured by a calibrated industrial camera,and then the gear image was processed using thebasic vision and image principles of the Halcon software.After threshold,filtering and morphological processing,the gear image contour wasidentified.Furthermore,Angle detection operator was used to extract and measure the tooth apex circle diameter,root circle diameter,toothnumber,module,indexing circle diameter,pitch and other parameters of gear.The experimental test results show that the parameters of thegear measured by the method are basically consistent with the reference values,which meet the basic requirements of non-contactmeasurement,and can accurately and quickly measure the basic parameters of the gear.Compared with the traditional contact measurementmethod,it has the characteristics of high measurement accuracy and good stability,and provides a simple and effective solution for non-contactreal-time measurement.Key words:machine vision;gear;Halcon;non-contact;corner detection operator2023年03月第52卷第03期Mar.2023Vol.52No.03机电工程技术MECHANICAL&ELECTRICAL ENGINEERING TECHNOLOGYDOI:10.3969/j.issn.1009-9492.2023.03.038李颖，段玉坤，秦浩然，等.基于机器视觉Halcon软件的齿轮参数检测系统 J.机电工程技术，2023，52（03）：188-193.0引言齿轮是最基础的机械零件，作为机械运动传动的重要组成部分，为减少机械能消耗和机器零件损耗以及提高机器使用寿命，对齿轮的精度提出了较高的要求。早期人们采用接触式游标卡尺、三坐标测量仪等测量齿轮参数，在保证测量精度的条件下极大地降低了测量的效率，而在现如今的全球生产链供给下，齿轮的生产量极大。传统的测量方式已经跟不上时代的发展，甚至限制了齿轮零件生产企业的发展1-4。随着图像处理技术的不断进步，基于机器视觉技术的测量方法已经广泛应用于零部件测量和计算中，大大加快测量速度，减少因人员疲劳导致的测量误差，并防止接触测量导致的零件表面磨损情况的发生，因此，机器视觉技术在齿轮参数测量方面有着较大的应用空间。本文研究利用 Halcon 视觉平台搭建齿轮视觉参数检测系统，首先，利用标定的摄像机拍摄出需要的齿轮图像，并对齿轮图像预处理。同时，对灰度图像处理的齿轮图像再进行高斯滤波处理，采用阈值分割方法提取 ROI 区域，并结合形态学分析和检测算子对 ROI 区域检测得到齿轮参数。最后能在误差范围内得到齿轮的齿顶圆半径、齿根圆半径、齿数、模数等参数。本文所提的方法能够在不接触齿轮的情况下，通过机器视觉识别可以快速准确地获取齿轮的基本参数，检测效率和检测准确度得到了极大提升，检测成本也大大降低。1系统设计方案本检测系统由硬件和软件两部分构成，其中硬件部分由载物平台、工业相机、光学镜头和光源组成的视觉188实验平台和计算机组成，软件平台是由Halcon的图像处理软件以组成。本文所提检测系统的构成如图1所示。1.1硬件构成与检测台搭建基于机器视觉Halcon软件检测系统的硬件系统主要包括工业相机（型号：XW500）、工业镜头（焦距2.812.2 mm）、LCD面板光源、载物架以及计算机构成。实验采用500万像素高清分辨率工业相机，通过Micro USB与电脑联机，电脑上安装相机的驱动程序和视觉检测平台，使用Halcon助手连接工业相机。为了更好地拾取图像轮廓与边缘，利用底板面光源，让齿轮轮廓与背景分明，利于图像的分割提取5。1.2软件部分图像处理软件使用的是德国MVte公司研发的Halcon软件，作为是一个强大的图像处理系统，它包含1 000多种图像处理算子，同时也是最基础的视觉编程软件。Halcon软件在处理图像方面提供的方法很多，在工业急速发展的今天，Halcon软件作为最基础的视觉处理系统并在产品检测以及工业自动化等方面发挥主要作用。Halcon软件支持多种编程语言的接口，可以广泛用于各种软件环境的搭建，如今嵌入式系统也是Halcon软件的发展对象。Halcon软件检测特征方面提供了很多打包的算子，可以直接调用，便于人们理解和进行软件的开发，最直观地表现在Halcon软件可以将图像的众多特征转化成图表的形式，便于开发者进行特征的选取。同时它在算法上有很大的优化，很多的外设接口都被Halcon融入到编程环境之中，完全的满足开发需求6。2图像获取2.1图像采集获取图像配合相机驱动跟Halcon软件助手联合，利用算子：grab_image_start（:AcqHandle，MaxDelay:）捕获图像通过 Acqhandle 指定的图像采集设备对图像进行异步捕获：grab_image_async（:Image:AcqHandle，MaxDelay:）async从AcqHandle指定的图像采集设备请求异步捕获的图像。访问文件夹待处理图像是可以直接使用算子：read_image（:Image:FileName:）直接输入文件地址以及文件名即可打开图像文件。2.2相机标定标定是相机计算位姿的核心步骤，使用相机的内部参数与外部参数之间的关系，计算视场与相机的世界坐标距离，能够让两个像素点之间的距离与现实世界的世界坐标的距离换算。其中像素坐标（u，v）与世界坐标（Xw，Yw，Zw）换算公式为：Z|uv1=|f/dx0u000f/dyv000010|RT0T1|XwYwZw1=M1M2X（1）式中：M1为相机内部参数，包括焦距f，横纵坐标u、v，像元的高dx以及像元的宽dy；M2为相机外部参数，包括平移矩阵T以及旋转矩阵R。图2所示是为系统设置的标定板，标定板为圆心点阵式标定板，在获取标定数据时需要不断地改变标定板的方位以及角度方向，并且要保证标定板要标定完视场的区域，且不能超出相机视场7-11。使用gen_caltab（）算子获得标定板数据。gen_caltab（XNum，YNum，MarkDist，DiameterRatio，CalPlateDescr，CalPlatePSFile），gen_caltab可以生成标准标定板参数。该校准板由白色平面上的XNumYNum的标定点排列成矩形网格，这些行和列之间的距离以m为单位定义参数MarkDist决定。标记的直径可以通过参数DiameterRatio 设置，并由公式 Diameter=MarkDist*DiameterRatio定义。用Find_caltab（）确定输入图像中有圆形标记的平面校准板的区域。该区域必须与CalPlateDescr文件描述的有矩形排列标记的标准校准板对应。CalPlate中返回成功分割的区域。find_caltab（Image:CalPlate:CalPlateDescr，SizeGauss，MarkThresh，MinDiamMarks:）image_points_to_world_plane（:CameraParam，WorldPose，Rows，Cols，Scale:X，Y）得到算子转换坐标关系，同时计算出在世界坐标系下物体实际坐标距离。使用算子将平面行、列中给定的图像点的像素坐标转化成世界坐标系中的平面坐标，以 X 和 Y返回三维坐标。图1本文所提检测系统的构成示意图图2标定板李颖，段玉坤，秦浩然，等：基于机器视觉Halcon软件的齿轮参数检测系统189通过传递相对于 WorldPose中相机坐标系的位置和姿势来确定世界坐标系。在CameraParam中，必须传递内部相机参数（有关参数序列和基础相机模型的信息，请参见校准）8。3图像处理3.1图像阈值处理采集的图像首先需要提取区域以及分离背景，然后再使用阈值分割的办法。该方法的工作原理：在采集的图像中，提取的目标与周围物体在灰度上存在差异，通过设置阈值把每个像素分割开，进而灰度程度不同的部分被分离，从而实现分割功能；而提取采用的方法可根据图像特征相应选取。阈值分割的对象灰度处理的图像，可用：rgb1_to_gray（RGBImag