Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Обзор современных методов и средств оптического контроля и микроизмерений для систем технического зрения 10
1.1. Классификация методов и средств измерений 10
1.2. Методы и средства контроля в видимой области спектра 15
1.3. Методы и средства контроля в ультрафиолетовой области спектра 18
1.4. Программные средства 19
1.5. Выводы и постановка задачи исследования 20
Глава 2. Погрешности системы технического зрения и методы повышения точности производственного контроля 21
2.1. Выбор метода решения измерительной задачи 21
2.2. Способ компенсации погрешности системы технического зрения и математическая оценка погрешности системы технического зрения
2.2.1. Классификация источников погрешности 22
2.2.2. Статистическая модель системы технического зрения
2.2.2.1. Основные влияющие величины 27
2.2.2.2. Фильтр геометрических шумов на диффузно рассеивающей области 34
2.2.2.3. Искажение изображения на матовом слое 35
2.2.2.4. Эффект параллакса изображения на матовом слое 38
2.2.2.5. Влияние освещения 39
2.2.2.6. Способ компенсации погрешности масштабирования и метод соприкасающихся объектов 41
2.2.3. Математическая оценка погрешности системы технического зрения с применением метода соприкасающихся объектов 44
2.3. Выводы 47
Глава 3. Моделирование и экспериментальное исследование системы технического зрения до
3.1. Метод соприкасающихся объектов для калибровки системы
3.2. Метод калибровки яркости изображения в цветовом пространстве RGB для компенсации погрешности масштабирования 56
3.3. Влияние фильтрации и объектов с некруговой симметрией на результаты измерений 58
3.4. Фильтр геометрических шумов на расфокусированном изображении 63
3.4.1. Фильтрация геометрических шумов двумерным Фурье фильтром на логическом уровне 69
3.4.2. Фильтрация геометрических шумов на физическом уровне
инструментами Фурье-оптики 76
3.5. Выводы 78
Глава 4. Аппаратно-программная реализация системы технического зрения для решения производственной задачи контроля и микроизмерений 88
4.1. Решение производственной задачи контроля и микроизмерений 83
4.2. Структурная схема системы технического зрения и алгоритмы функционирования системы 85
4.3. Программно-алгоритмическое обеспечение системы технического зрения 88
4.4. Выводы по результатам исследования 95
Заключение 96
Библиографический
- Методы и средства контроля в ультрафиолетовой области спектра
- Искажение изображения на матовом слое
- Влияние фильтрации и объектов с некруговой симметрией на результаты измерений
- Структурная схема системы технического зрения и алгоритмы функционирования системы
Введение к работе
Актуальность темы. В последнее десятилетие на стыке областей прикладной оптики и средств вычислительной техники интенсивно развиваются системы технического зрения (СТЗ). СТЗ являются разновидностью приборов контроля параметров изделий, включающих оптический датчик изображения (источник измерительной информации), вычислительное устройство (элемент измерительного преобразователя) и программное обеспечение. Основная задача, решаемая такими аппаратно-программными модулями – контроль и измерение геометрических параметров различных объектов. Применение СТЗ исключает оператора из процесса принятия решения о значении измеряемой физической величины, что объективно улучшает показатели точности, достоверности и производительности геометрических измерений. Важными преимуществами СТЗ являются также бесконтактность и дистанционность измерений.
В СТЗ изображение объекта преобразуется в цифровую форму посредством фотоматрицы. Сформированное видео- или фотокамерой цифровое изображение вводится в компьютер и проходит цифровую обработку для определения геометрических параметров объекта.
Одним из интенсивно развивающихся направлений бесконтактных измерений и контроля геометрии объектов в машиностроении, в авиационной промышленности, в медицине и т.д. являются СТЗ, работающие в видимом участке оптического диапазона длин волн. Такие СТЗ имеют высокую производительность и низкую стоимость. Особый прикладной и научный интерес представляет дальнейшее развитие методов и средств СТЗ для контроля и измерения геометрии объектов с микронной точностью в видимом спектре в производственных условиях.
Особенностью контроля и микроизмерений в видимом спектре является расположение результатов в области, близкой к дифракционному пределу разрешения. Производственные условия использования СТЗ вносят дополнительные трудности. Это влияние на результат измерений вибраций, оптических помех и неизбежных загрязняющих факторов (пыль, микрочастицы и другие загрязнения объектов измерения условно названы в данной работе «геометрическим шумом»). Весьма важной задачей является разработка способов нейтрализации этих воздействий на метрологические характеристики СТЗ.
Таким образом, разработка и исследование системы технического зрения для контроля и микроизмерений в видимом спектре в производственных условиях является актуальной проблемой.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются геометрический контроль и микроизмерения в видимом участке оптического спектра. Предметом исследования являются способ и методы повышения точности, алгоритмы и аппаратно-программные средства СТЗ производственного контроля и микроизмерений.
Цель работы. Повышение точности и производительности производственного контроля и микроизмерений геометрии объектов в видимом участке оптического спектра.
Научная задача. Разработка научно обоснованной методики повышения точности и производительности автоматизированного контроля и микроизмерений геометрии объектов в видимом участке оптического спектра в производственных условиях на основе системы технического зрения. Направления исследования:
сравнительный анализ оптических методов бесконтактного контроля и микроизмерений;
выявление основных факторов, влияющих на точность СТЗ, выполняющей геометрический контроль и микроизмерения в видимом участке оптического спектра в производственных условиях;
предложить способ и методы компенсации систематической погрешности СТЗ при контроле и микроизмеренях геометрии объектов в видимом участке оптического спектра в производственных условиях;
разработать аппаратное и программно-алгоритмическое обеспечение СТЗ для производственного контроля и микроизмерений;
создать действующий образец СТЗ.
Методы исследования. Методы геометрической оптики, методы системного анализа, математической статистики, математического моделирования и программирования, цифровая обработка изображений и технический эксперимент.
Достоверность полученных результатов. Достоверность обеспечивается сопоставлением теоретических результатов с результатами моделирования, экспериментальными данными, а также практическим внедрением на предприятиях, подтвержденным актами испытаний и внедрения.
Научная новизна работы.
Проведен анализ погрешностей СТЗ для производственного контроля и микроизмерений в видимом спектре, определены условия «погрешности масштабирования» – погрешности нахождения границы объекта на его изображении (масштабирование), проявляющейся в виде искажения пропорций объектов измерения на их изображениях;
Предложен способ компенсации погрешности масштабирования, положенный в основу метода калибровки параметров системы – метода соприкасающихся объектов (МСО);
Предложен метод калибровки яркости (МКЯ), дополняющий МСО и состоящий в калибровке параметров системы калибровкой яркости изображения в цветовом пространстве стандарта RGB;
Разработаны фильтры «геометрических шумов» на основе диффузного рассеивания (ФД) и на основе расфокусированного изображения (ФР) для фильтрации оптических помех в виде типичных производственных загрязнений микронных масштабов;
Разработано программно-алгоритмическое обеспечение СТЗ.
Теоретическая значимость. Определены основные источники погрешности СТЗ, а также условия возникновения погрешности масштабирования и предложен способ ее компенсации.
В соответствии с предложенным способом компенсации погрешности разработаны метод соприкасающихся объектов и метод калибровки яркости.
Практическая ценность. По результатам работы созданы две СТЗ для контроля параметров деталей часового производства, которые внедрены на предприятиях как приборы технологического контроля. За счет автоматизации с помощью СТЗ контрольно-измерительных операций, выполнявшихся раньше визуально оператором, повышена достоверность и производительность технологического контроля, в 2-3 раза увеличена точность. Предложенный способ компенсации погрешности и разработанные на его основе методы калибровки (метод соприкасающихся объектов, метод калибровки яркости) и фильтры «геометрических шумов» (ФД, ФР) нашли применение как в составе разработанной СТЗ, так и в составе других средств оптического технологического контроля.
Публикация и апробация результатов. Основные результаты работы обсуждены на научно-технических конференциях:
«Информационно-телекоммуникационные технологии». Всерос. науч.-техн. конф. в Сочи, 2004 г.;
«Туполевские чтения». Междунар. молодежная науч. конф. в Казани, 2004, 2005 г.г.;
«Образовательные, научные и инженерные приложения в среде LabVIEW и технологии National Instruments». Междунар. науч.-практ. конф. в Москве, 2004, 2005, 2006 г.г.;
«Оптика и образование-2006». Междунар. науч.-практ. конф. в Санкт-Петербурге, 2006 г.
Основное содержание диссертации отражено в 20 печатных работах (в том числе одна статья в издании, рекомендованном ВАК), включая решение о выдаче патента на способ компенсации погрешности масштабирования, а также свидетельство о регистрации программного средства поддержки СТЗ.
Реализация результатов. В период 2003-2006 г.г. КГТУ им. А.Н. Туполева по заказам предприятий ООО ПФ «Бриолет», ООО «Научно-технический центр «Восток» выполнены две хоздоговорные НИР “Система машинного зрения для контроля размеров часовых камней” и “Система технического зрения для измерений часовых деталей платино-мостового производства”. Разработаны и созданы СТЗ «Бриолет-01» и «ПМП-01» для измерения геометрических параметров часовых камней.
СТЗ внедрены на предприятиях как приборы технологического контроля в часовом производстве. На ООО ПФ «Бриолет» применение СТЗ уменьшило погрешность измерения с ± 3 мкм до ± 1-2 мкм и увеличило достоверность контроля с 70 % до 95 %. На ООО «НТЦ «Восток» погрешность измерений уменьшена с ± 4 мкм до ± 2 мкм, производительность процесса контроля возросла в 1520 раз. Результаты работы внедрены также в учебный процесс КГТУ им. А.Н. Туполева в виде лабораторных работ по дисциплине «Метрология, стандартизация и сертификация».
Пути дальнейшей реализации. ООО «НТЦ «Восток» планирует развитие сети разработанных автором СТЗ на различных производственных участках ОАО «ЧЧЗ «Восток» с последующим объединением локальных СТЗ в единую сеть как инструментальную основу системы качества ОАО «ЧЧЗ «Восток». Запланирована НИР на разработку СТЗ для ОАО «Казанский вертолетный завод». В учебном процессе КГТУ им. А.Н. Туполева предусмотрено дальнейшее развитие лабораторного практикума на базе СТЗ. Дальнейшей реализации полученных результатов будут способствовать дополнительные работы по метрологической аттестации разработанной СТЗ.
На защиту выносятся следующие положения:
-
Способ компенсации погрешности масштабирования, положенный в основу метода соприкасающихся объектов (МСО) для калибровки параметров СТЗ;
-
Фильтр «геометрических шумов» на основе диффузного рассеивания (ФД);
-
Фильтр «геометрических шумов» на основе расфокусированного изображения (ФР);
-
Алгоритмическое и программное обеспечение СТЗ для контроля и микронных измерений;
-
Аппаратная реализация СТЗ для контроля и микронных измерений в видимом участке оптического спектра.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложения. Объем диссертации 130 страниц, включая 65 рисунков и 11 таблиц. Библиографический список включает 177 источников.
Личный вклад автора. Автором предложен способ компенсации погрешности масштабирования, на основе которого были разработаны метод соприкасающихся объектов (МСО) и метод калибровки яркости (МКЯ), использованные для калибровки параметров СТЗ. Предложенный способ позволил использовать разработанные автором фильтры «геометрических шумов» (ФД, ФР) и увеличить точность и производительность измерений.
Получение результатов. Результаты получены компьютерным моделированием, экспериментальными исследованиями и в процессе производственных испытаний на базе разработанных СТЗ. Оценка погрешности СТЗ выполнена на базе разработанной статистической модели.
Использованные методы. Для анализа погрешности СТЗ и разработки методов МСО, МКЯ и фильтров ФД, ФР применены методы математического моделирования, методы геометрической и физической оптики. При разработке ПО и формировании аппаратного комплекса применялись методы системного анализа. Обработка экспериментальных данных выполнена методами математической статистики.
Методы и средства контроля в ультрафиолетовой области спектра
Наиболее важной метрологической характеристикой является значение погрешности. Однако при переходе к измерительным устройствам и системам эта характеристика нередко остается без изменений или даже ухудшается. Улучшаются, как правило, неметрологические характеристики, такие как производительность, удобство эксплуатации, универсальность. Источник проблемы может находиться в отличии компьютерного и человеческого восприятия процессов измерения. В таком случае, для компьютерных измерений могут быть полезны алгоритмы, построенные по аналогии с деятельностью человеческого мозга. Это могут быть нейросетевые и другие алгоритмы, воспроизводящие функцию распознавания [41-45].
На сайте компании Sony [46] сообщается о выпуске фотоаппарата с аппаратно встроенной функцией распознавания лица. Этот пример свидетельствует о насыщенности современного сектора оптических измерений.
Несмотря на технологическую насыщенность сектора оптических средств измерений, актуальными на производстве остаются вопросы производительности и стоимости измерений. Например, компания «Mitutoyo» производит системы QUICK VISION-ELF [47] с погрешностью трехмерных измерений ±1 мкм, однако параметры стоимости и производительности позволяют рассматривать эти системы не в качестве технологического, а только лишь в качестве лабораторного средства контроля. Многие публикации связаны с методами повышения точности измерений, например, в работе Annarita Lazzari, Gaetano luculan [48] выполнен комплексный анализ погрешности серийно выпускаемой СТЗ, приведены данные многократных измерений, по результатам которых случайная погрешность составляет около 6 мкм. Наиболее точные характеристики (±0,5 мкм) получены в ручном режиме на универсальном измерительном микроскопе УИМ-23 [49].
Одним из недостаточно исследованных факторов, влияющих на точность СТЗ, остается нахождение границы и определение контура изображения. Патентные исследования [50-76], проведенные в этой области, указывают на растущую актуальность, несмотря на многолетнюю проработку этого вопроса. При этом вопросам формирования границы уделяется много внимания. Например, 26 вариантов изложено в патенте Линь Чжоучэнь, и др. [77]. В то же время, мало исследованы вопросы погрешности нахождения границы и связанное с этим искажение пропорций объекта (масштабирование). В работе Соколова СМ., Трескунова А.С. [78] учитывается необходимость калибровки параметров СТЗ, влияющих на масштабирование, но предложенный алгоритм основан на субъективных зрительных ощущениях оператора. Решение вопроса масштабирования могло бы повысить точность производственного контроля с применением СТЗ до уровня, приемлемого для большинства технологических операций в приборостроении и сделать возможным широкое применение СТЗ в этой области. Это повысило бы производительность и достоверность результатов производственного контроля в приборостроении.
При рассмотрении методов и соотношений, описывающих измерительный процесс в СТЗ, применялся критерий пригодности для производственных условий. Наряду с нестабильностью питающего напряжения, вибрациями и загрязнениями, были учтены вопросы согласованности результатов измерений одного и того же объекта после разных технологических операций. Поэтому, например, при нахождении центров отверстий предпочтительны не алгоритмы, связанные с определением центра по максимальному и минимальному диаметрам, а алгоритмы, связанные с определением центра тяжести для всей совокупности точек на измеряемой окружности. Ниже приведены алгоритмы и соотношения для нахождения центров и диаметров отверстий на дискретном изображении, применяемые для измерения объектов в форме кольца (например, часовых камней [79-81]).
Ультрафиолетовое (УФ) излучение невидимо глазом и занимает область между видимым и рентгеновским излучениями в пределах длин волн X = 400-НО нм. Вся область УФ излучения условно делится на ближнюю (400-К200 нм) и далёкую, или вакуумную (200 -10 нм). Излучение далекого участка сильно поглощается воздухом, в связи с чем практически не находит себе применения в производственных условиях. Пропорционально уменьшению X, увеличивается предельная разрешающая способность по сравнению с приборами, использующими видимую область оптического спектра. Однако ограничение, связанное с вакуумным участком, практически не позволяет рассчитывать на увеличение разрешающей способности более чем вдвое. Следует также учитывать, что оптические свойства веществ в ультрафиолетовой области и в видимой области значительно отличаются. Уменьшается прозрачность большинства тел, прозрачных в видимой области. Например, обычное стекло непрозрачно при X 320 нм [15]. Необходимо применять специальные материалы, что увеличивает стоимость средств измерения в УФ области.
Основным преимуществом измерений в УФ области является то, что частицы многих веществ, прозрачные в видимом свете, сильно поглощают УФ излучение определённых длин волн и, следовательно, легко различимы в УФ изображениях. В связи с тем, что большинство производственных объектов измерения не обладают избирательным свойством поглощения ультрафиолетовых лучей, применение УФ-методов в условиях промышленного производства является не столь актуальным, как, например, в медицине. Учитывая дороговизну УФ-аппаратных средств ввиду отсутствия их массового производства, эти средства в настоящее время не находят широкого применения для оптических измерений в производственной области.
В ближней области для регистрации УФ излучения используются обычные фотоматериалы и фотоэлектрические приёмники, использующие фотоэффект и ионизацию. Компания Fujifilm сообщает о начале выпуска цифровой зеркальной фотокамеры Fuji FinePix S3 Pro UVIR, снимающей в инфракрасных и УФ-лучах [13]. Камера оснащена сенсором 12 мегапикселей и стоит относительно недорого, в пределах двух тысяч долларов. Цена на обычные камеры аналогичного класса вдвое ниже, тем не менее, начало выпуска этих камер позволяет надеяться, что УФ-камеры будут занимать более широкую нишу в области производственных оптических измерений.
Искажение изображения на матовом слое
СТЗ выполняет наиболее часто встречающиеся производственные задачи измерения. К таковым относятся измерения геометрии изделий, имеющих круг в основе своей формы. В частности, часовые камни, имеют простую кольцевую форму (см. рис. 2.1), поэтому выбран традиционный метод наблюдения, при котором изображение формируется по методу светлого поля в проходящем свете. Высокая точность обеспечивается применением дифференциального метода измерений, учитывая наличие эталонов, выполненных в виде проходных/непроходных предельных калибров и плиток Иогансона. Решение об измерении в видимом участке оптического спектра принято по результатам анализа характеристик аппаратных средств и существующих технологий часового производства. По сравнению с интерференционными методами, увеличивается производительность, но может оказаться недостаточной точность измерений. Поэтому главной целью математического моделирования был анализ погрешностей СТЗ.
На первом этапе работы апробирован [106] нейросетевой метод контроля геометрии объектов. Применение метода связано с простой формой объекта измерения (кольцо). Обучение СТЗ реагировать на физические величины, несущие измерительную информацию и не замечать помехи в виде загрязнений и пыли аналогично реализации пространственного фильтра, позволяющего приблизить уровень машинного восприятия к уровню человеческого восприятия изображения и избежать грубых ошибок. Однако при более сложных объектах, сочетающих, например, десятки отверстий разных диаметров и выполненных с различными технологическими требованиями, реализация нейросетевого метода затруднительна, т.к. требует либо слишком большого количества эталонов (по числу отверстий), либо не обеспечивает требуемой точности (когда эталоном назначается весь объект целиком, а не отдельное отверстие). В связи с этим, выбран классический метод решения измерительной задачи, включающий в себя последовательное применение программных и аппаратных средств фильтрации, формирования изображения и обработки измерительных данных. Необходимость применения дополнительных методов и разработки нового способа рассмотрим в процессе анализа погрешностей системы.
Для решения задачи повышения точности требуется оценка погрешности контроля и микроизмерений. Поэтому должна быть разработана модель СТЗ, содержащая основные источники погрешности и предложен способ компенсации погрешности. Для этого необходимо: 1. Классифицировать и оценить источники возникновения погрешности; 2. Разработать функциональную схему или статистическую модель СТЗ, содержащую основные источники погрешности; 3. Предложить способ компенсации погрешности; 4. Получить математическую оценку значения погрешности.
В системе технического зрения требуется получить двумерное изображение, при помощи которого может быть выполнена идентификация объекта и измерены его геометрические параметры. Объект представляет собой кольцо с внутренним диаметром d и наружным диаметром Д средняя площадь объекта ориентировочно составляет 1 мм2. Полагаем, что объект расположен в плоскости XY. Толщина (плоскость Z) ориентировочно составляет 0,3 мм.
Базовая схема измерений Блок формирования оптического изображения (БФОИ) формирует изображение, удобное для наблюдения оператором и в то же время адаптированное для восприятия цифровой камерой. Свет от лампы проходит через линзы постоянного конденсора и падает на предметное стекло, где в поле 10 х 13 мм устанавливаются объекты измерения. Далее лучи попадают в объектив, который проецирует на экран увеличенное теневое изображение.
Цифровая камера преобразует двумерное оптическое изображение в цифровую форму и размещает для обработки и хранения в виде файла на жестком диске компьютера. Диафрагма, объектив и штатив имеют фиксированные настройки для заданной точности и производительности измерений. Сенсор изготовлен по нормам субмикронного технологического процесса и представляет собой геометрически прецизионный аналого-цифровой преобразователь. Встроенное программное обеспечение преобразует сигналы в последовательный двоичный код, содержащий сведения об уровне яркости как основном сигнале измерительной информации.
Компьютер выполняет идентификацию и адресацию объектов измерения. В зависимости от программного алгоритма, выполняются операции контроля или измерения с погрешностью ± 1-2 мкм, результаты сохраняются на жестком диске и отображаются на мониторе, формируются управляющие сигналы для механизмов перемещения объектов измерения.
Влияние фильтрации и объектов с некруговой симметрией на результаты измерений
В этом разделе рассмотрены результаты оптических измерений, на программном уровне реализованных средствами LabVIEW и выполненных по разработанной в рамках диссертационной работы методике.
В работе [111] рассмотрено влияние освещения на измерение радиуса объекта и предложен метод калибровки, получивший наименование МСО, метод соприкасающихся объектов. В этой работе рассматривается пример реализации МСО программными средствами LabVIEW, на экспериментальных данных демонстрируется возможность применения МСО для определения краев объекта и выполнения на этой основе высокоточных измерений геометрических параметров объекта.
В разделе 2.2.2.6 содержится подробное описание метода МСО. Кратко напомним, что МСО заключается в том, что объекты измерения приводят в состояние взаимного касания, после чего на изображении, сформированном в цифровой форме системой технического зрения (СТЗ), для определения краев доводят до соприкосновения изображения объектов регулированием уровня по одному из вариантов: - силы света, поступающего на вход фотоприемника; - чувствительности фотоприемника; —- п)1/и - яркости изображения (программно) на выходе фотоприемника; - длины световой волны источника света. Приведенные варианты регулирования световых параметров не исчерпывают всех возможных вариантов, но являются наиболее удобными для реализации. Для увеличения производительности процесса измерений целесообразно применять МСО в качестве инструмента калибровки внутренних и внешних параметров системы.
Традиционно выполняется калибровка геометрических параметров. В разделе 2.2 показано существование зависимости между геометрическими параметрами изображения объекта измерения и многочисленными параметрами системы технического зрения, которые на статистической модели рис. 2.3 обведены прямоугольными контурами с индексами МСО. Следовательно, прежде чем выполнять калибровку геометрических параметров, необходимо выполнить калибровку связанных с ними параметров СТЗ. Такая калибровка выполняется методом МСО и позволяет исключить большую группу систематических погрешностей СТЗ. В итоге уменьшается погрешность определения границы объекта измерения на его изображении, сформированном СТЗ и, как следствие, уменьшается погрешность измерения геометрических параметров объекта. На статистической модели элемент калибровки изображен в виде поправки Сп, которую удобнее всего вводить изменением яркости изображения по алгоритму, изложенному в разделе 2.2.2.6. В этом разделе основное внимание уделено программному алгоритму калибровки и анализу полученных данных.
Метод МСО сформировался в процессе решения задачи сравнения результатов измерения для разного количества слоев матовой пленки, а также связанной с этим необходимостью учета условий освещенности (уровня яркости). Как было сказано выше, МСО позволяет калибровать целый ряд параметров системы регулированием уровня яркости, решение задачи редуцируется к решению системы из двух уравнений с двумя неизвестными величинами: расстоянием (соприкосновение) и яркостью. Добиваясь одинакового соприкосновения, предполагают одинаковую освещенность и яркость изображения объектов измерения.
Добиваются соприкосновения объектов на изображении, при условии, что реальные объекты также соприкасаются. Рис. 3.1 иллюстрирует принцип действия МСО. МСО может быть реализован как в ручном, так и в автоматическом режиме, когда сила света регулируется исходя из условия равенства нулю расстояния / между краями смежных объектов: 1ср = 1тм при / = 0.
Программный алгоритм для калибровки, контроля и измерений Программирование для калибровки, контроля и измерений выполнялось в среде LabVIEW 7.0. Пользовательский интерфейс для программного алгоритма дифференциальных измерений содержится в прил. 2. Программирование для выполнения калибровки по методу МСО и проведения измерений внешнего диаметра D и внутреннего диаметра d выполнялось инструментами IMAQ Vision {Vision Assistant) [165]. Рассматривалось несколько вариантов программных алгоритмов. Пользовательский интерфейс наиболее простого варианта, предусматривающего регулировку силы света по результатам визуализации на мониторе, представлен на рис. 3.3.
В нижней части рис. 3.3 изображена схема программного алгоритма для калибровки и измерений, принятая в LabVIEW. Изображение, сформированное в виде файла, непосредственно из камеры или с жесткого диска компьютера поступает в исходную точку программного алгоритма. С целью минимизации шумов и получения контрастных границ, выполняется обработка и фильтрация изображения в цветовом пространстве.
Следующими шагами является последовательное применение операции Find Circular Edge из приложения Machine Vision для определения диаметров D и d. Метод МСО позволяет определять границы, но не размеры объектов, поэтому для определения размеров потребовалось измерение эталонных объектов и геометрическая калибровка системы при помощи функции «Calibrate Image» приложения «Image». В итоге получены действительные значения геометрических параметров объектов измерения и возможность количественного сопоставления результатов измерения, полученных в результате калибровки системы по методу МСО в разных условиях.
Наблюдая изображение объектов на мониторе, принимают решение о том, что сила света нормальная (номинальная) - объекты на изображении соприкасаются; либо избыточная - объекты расположены раздельно; либо недостаточная - границы объектов пересекаются. В последних двух вариантах оператор производит регулировку яркости изображения, например, регулируя напряжение питания источника света или меняя значение диафрагмы, после чего алгоритм выполняется заново. Эти действия повторяются до тех пор, пока не будет подобран нормальный уровень яркости. При условии стабильности питающих напряжений и неизменности внешней подсветки, процесс калибровки по методу МСО можно не повторять и приступить к измерениям.
Структурная схема системы технического зрения и алгоритмы функционирования системы
СТЗ «Бриолет-01» наиболее близка к базовой схеме, на ней было получено большинство экспериментальных данных. СТЗ «Бриолет-01» применяется для измерительного контроля часовых камней (контролируется внутренний и внешний диаметр, концентричность). Вид и габариты часовых камней показаны на рис. 4.3.
СТЗ «Бриолет-01» была разработана и создана в период 2003-2006 гг. в рамках хоздоговорной НИР «Система машинного зрения для контроля размеров часовых камней» по заказу предприятия ООО ПФ «Бриолет» для измерения геометрических параметров часовых камней и часовых деталей с погрешностью ± 1-2 мкм. Система прошла успешные испытания и внедрена на ООО ПФ «Бриолет» в качестве средства технологического контроля в часовом производстве. Применение СТЗ уменьшило погрешность измерений с ± 3 мкм до ± 1-2 мкм, а достоверность результатов возросла с 70 % до 95 %. Предложенный способ компенсации погрешности и разработанные в рамках диссертационной работы методы калибровки (метод соприкасающихся объектов, метод калибровки яркости) и фильтры ФР, ФД нашли применение как в составе разработанной СТЗ, так и в составе других средств оптического технологического контроля на ООО ПФ «Бриолет».
На СТЗ «ПМП-01» получены экспериментальные данные, относящиеся к фильтру геометрических шумов на расфокусированном изображении (ФР), к ней относится разработанная программа и методика испытаний (прил. 3), а также протокол испытаний (прил. 4), подтверждающий выполнение системой измерений с заданными параметрами точности и достоверности, а также производительности. На рис. 4.4 иллюстрируется действие ФР. На изображении блока мостов до ФР (рис. 4.4 а) заметно загрязнение отверстий, после ФР (рис. 4.4 б) большинство загрязнений исчезло. СТЗ «ПМП-01» применяется для измерительного контроля деталей платино-мостового производства наручных часов (контролируется межцентровое расстояние отверстий в платине).
СТЗ «ПМП-01» была разработана и создана в период 2004-2006 гг. в рамках хоздоговорной НИР «Система технического зрения для измерений часовых деталей платино-мостового производства» по заказу предприятия ООО «Научно-технический центр «Восток» для измерения геометрических параметров часовых деталей (около 40 точек на одной детали) с погрешностью ± 2 мкм. Система прошла успешные испытания и внедрена на ООО «Платино-мостовое производство» в качестве средства технологического контроля. Применение СТЗ уменьшило погрешность измерений с ± 3 мкм до ± 2 мкм, производительность возросла в 15+20 раз. ООО «Научно-технический центр «Восток» выступило в качестве заявителя в патентное ведомство для оформления патента на способ компенсации погрешности масштабирования, разработанный в рамках диссертационной работы и примененный для выполнения хоздоговорной работы.
В предыдущих разделах было показано, что специфика производственного контроля и микроизмерений в видимом спектре такова, что применение методов микроизмерений для решения каждого нового типа измерительной задачи непременно связано с исследованиями процесса измерений. В этой связи аппаратно-программная реализация системы технического зрения сопровождается алгоритмическим описанием функционирования базовой структурной схемы. Анализ алгоритмов преобразования сигнала измерительной информации необходим в тех случаях, когда система не обеспечивает заданных параметров точности и производительности измерений. Базовая структурная схема СТЗ изображена на рис.4.5.
Структурная схема СТЗ 1 - источник освещения; 2 - коллиматор; 3 - объекты измерения на предметном стекле; 4,5 - объектив; 6 - изображение объектов на матовом экране; 7,8- объектив; 9 - фотоматрица; 10 - персональный компьютер (ПК); 11 - программное обеспечение (ПО) Свет от точечного источника 1 преобразуется в параллельный поток линзами коллиматора 2 и падает на предметное стекло 3, где устанавливают объекты измерения. Далее лучи попадают в объектив 4, 5, который проецирует на экран 6 увеличенное теневое изображение объектов. Экран, имеющий матовую пленку, является элементом фильтра ФД (служащего, например, для уменьшения влияния загрязнений и т.п. на результаты измерений). С экрана двумерное оптическое изображение считывается объективом 7, 8 цифровой камеры, преобразуется фотоматрицей 9 камеры в цифровую форму и адресуется для обработки и хранения в виде файла на жестком диске компьютера 10. Компьютер выполняет идентификацию и адресацию объектов измерения. В зависимости от программного алгоритма 11, выполняются операции контроля или измерения, результаты сохраняются на жестком диске и отображаются на мониторе, формируются управляющие сигналы для механизмов перемещения объектов измерения. В соответствии со структурной схемой рис.4.5, наиболее общие алгоритмы функционирования системы сгруппированы в табл. 4.1.
