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CN112132886A - 一种航空零件圆孔圆心快速定位及圆度检测方法 - Google Patents

一种航空零件圆孔圆心快速定位及圆度检测方法 Download PDF

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CN112132886A CN202011055802.4A CN202011055802A CN112132886A CN 112132886 A CN112132886 A CN 112132886A CN 202011055802 A CN202011055802 A CN 202011055802A CN 112132886 A CN112132886 A CN 112132886A
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苗宇航
姜晓灿
周丽杰
王昭
张广钿
李鹏飞
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Harbin University of Science and Technology
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Abstract

国内目前大多数机构对于航空零件的圆孔圆心定位及圆度检测均采用人工测量的方法，在测量过程中，观测人员的测量效率与测量精度极大地影响了后续的工作效率与精度。随着机器视觉的广泛应用，人工测量的方式越来越不能满足现代化高效的生产要求。本发明公开了一种航空零件圆孔圆心快速定位及圆度检测方法，所述方法包括：步骤1、使用CMOS工业摄像头拍摄圆孔图像；步骤2、对获取后的圆孔图像进行图像预处理；步骤3、通过将Hough圆变换拟合算法进行改进并快速精准地获取圆孔的圆心坐标及半径。步骤4：在获得圆孔圆心坐标及圆孔半径的基础上，采用最小包容区域法评定圆孔的圆度误差。本发明所述的改进Hough圆变换拟合算法、最小包容区域法及图像预处理过程均采用Python和OpenCV实现，极大地提高了圆孔圆心的定位精度及效率。

Description

一种航空零件圆孔圆心快速定位及圆度检测方法
技术领域
本发明属于工业计算机软件图像处理技术领域，具体涉及一种
航空零件圆孔圆心快速定位及圆度检测方法。
背景技术
随着我国航空航天领域的发展与智能制造时代的到来，对于航空零件圆孔圆心快速定位及圆度检测精度与效率的要求越来越高，其精度与效率的高低决定着成品飞机制造的速度和质量。而目前，仍有一定规模的航空零件圆孔依靠人工测量，并且存在效率低、成本高、精度靠工人水平保证等一系列问题。针对这些问题，本发明提出了一种航空零件圆孔圆心快速定位及圆度检测方法，快速精准地定位圆孔的圆心坐标并完成圆孔圆度的检测，提高了圆孔圆心定位及圆度检测的精度与效率。
发明内容
本发明提供了一种航空零件圆孔圆心快速定位及圆度检测方法
，其目的是快速定位航空零件圆孔的圆心坐标并完成圆度的检测，解决现有人工测量效率低、成本高、精度差的问题。此方法能够快速精准地识别出圆孔的圆心位置并计算圆孔的圆度误差，有效地提高了飞机整体的制造精度和效率。
本发明所采用的技术方案：
一种航空零件圆孔圆心快速定位及圆度检测方法，包括：
步骤1、使用CMOS工业摄像头拍摄圆孔图像；
步骤2、对获取后的圆孔图像进行图像预处理，其中图像预处理过程包括均值滤波、自适应阈值分割、Canny边缘检测；
步骤3、通过将Hough圆变换拟合算法进行改进并快速获取圆孔的圆心坐标和圆孔半径；
步骤4、采用最小包容区域法计算圆孔圆度误差；
在步骤1中，所述的CMOS工业摄像头拍摄圆孔图像通过图像采集卡收集图像并传输至工业计算机中。
在步骤2中，所述的图像预处理过程通过Python和OpenCV实现，图像经过均值滤波、自适应阈值分割、边缘检测，可以得到关于圆孔图像的边缘信息。
在步骤2中，所述均值滤波采用3*3均值滤波模板，所述自适应阈值分割采用Otus自适应二值化将圆孔图像的所有像素点化为0或255，所述边缘检测采用Canny算子对圆孔图像中的边缘特征只提取一次。
在步骤3中，所述改进Hough圆变换拟合算法是尽可能减少Hough圆变换公式
Figure 823891DEST_PATH_IMAGE001
2
Figure 578220DEST_PATH_IMAGE002
2
Figure 629746DEST_PATH_IMAGE003
2，
Figure 215448DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 645293DEST_PATH_IMAGE005
里的三角函数式
Figure 699967DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 657647DEST_PATH_IMAGE005
中的
Figure 114167DEST_PATH_IMAGE007
角，其中
Figure 449334DEST_PATH_IMAGE007
角是从x轴向上的角度，a和b分别代表Hough圆变换的圆心横纵坐标。
在步骤4中,所述最小包容区域法计算圆孔圆度误差是包容圆孔实际轮廓的最小两个同心圆的半径差，最小包容区域法评定圆度误差
Figure 240572DEST_PATH_IMAGE008
的目标函数可表示为：
Figure 630971DEST_PATH_IMAGE009
Figure 128949DEST_PATH_IMAGE010
Figure 962912DEST_PATH_IMAGE011
式中
Figure 913551DEST_PATH_IMAGE012
为圆心至圆孔距离最小点，
Figure 609106DEST_PATH_IMAGE013
为圆心至圆孔距离最大点。
本发明的有益效果是：
本发明通过一种航空零件圆孔圆心快速定位及圆度检测方法，高效率、高精度地检测出航空零件圆孔的圆心坐标及圆孔半径，并通过最小包容区域法检测圆孔的圆度误差。该方法优点在于：采用非接触式地测量方式减少了人工测量带来的误差，工业相机拍照获取圆孔图像的方式缩短了圆孔的测量时间。在精准地拟合圆孔同时使用增量属性减少资源需求，使用并行属性减少计算时间，极大地节约了计算机内存，拟合后可获得圆孔的圆心坐标及圆孔半径，其次采用精确度较高的最小包容区域法评定圆孔的圆度误差。圆心定位及圆度检测方法具有简单、高效、精准的优点，满足了航空零件圆孔圆心快速定位与圆孔圆度检测的要求。
附图说明
图1为一种航空零件圆孔圆心快速定位及圆度检测方法流程图。
图2为工业相机获取的圆孔图像。
图3为均值滤波去噪后的圆孔图像。
图4为自适应阈值分割后的圆孔图像。
图5为Canny边缘检测后的圆孔图像。
图6为改进Hough圆变换拟合后获取的圆孔图像。
图7为拟合后获得的圆心坐标和圆孔半径。
图8为最小区域包容法示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，对本发明的一种航空零件圆孔检测方法作进一步详细说明。
步骤一：使用CMOS工业摄像头拍摄的原始圆孔图像通过图像采集卡收集图像并传输至工业计算机中，在摄像头拍摄圆孔图像后采集卡将原始圆孔图像的模拟信号压缩成电脑识别的数字信号传输至计算机内存中，如图2所示是在计算机屏幕上显示的摄像头拍摄到的圆孔图像。
步骤二：由于在图像采集过程中，受传感器材料属性、工作环境等影响会引入各种噪声，使得圆孔图像的图像质量降低，进一步会对图像边缘信息的获取产生不同程度的影响，因此需要对原始圆孔图像进行图像预处理，图像预处理过程通过Python和OpenCV实现。将步骤一中得到的原始圆孔图像进行均值滤波、自适应阈值分割、边缘检测操作可以得到关于圆孔图像的边缘信息。所述均值滤波采用3*3均值滤波模板，所述自适应阈值分割采用Otus自适应阈值分割算子将图像二值化使圆孔图像的所有像素点化为0或255，所述边缘检测采用Canny算子对圆孔图像中的边缘特征只提取一次。如图3所示是均值滤波去噪后的圆孔图像，如图4所示是自适应阈值分割后的圆孔图像，如图5所示是Canny边缘检测后的圆孔图像。
步骤三：将提取后的图像边缘特征将其组成点由图像空间映射到参数空间，并求出参数空间中像素点的坐标累加和的最大值来估计边缘特征。对于每个边缘像素，基本Hough圆变换在（a，b，r）参数空间中构造一个圆锥体，该圆锥体由（a，b，r）参数的表决过程产生。如下所示是Hough圆变换的推导公式：
Figure 23906DEST_PATH_IMAGE001
2
Figure 280969DEST_PATH_IMAGE002
2
Figure 718903DEST_PATH_IMAGE003
2
Figure 201837DEST_PATH_IMAGE014
Figure 674407DEST_PATH_IMAGE015
其中
Figure 600906DEST_PATH_IMAGE007
是从x轴向上的角度，（a，b）是圆心，r是圆半径。几何坐标中的每个圆点将在Hough参数空间中投票一个点，将构建基于投票的Hough参数空间中的累积矩阵，在Hough参数空间中具有高票数的点将与几何坐标中的圆形候选相对应。但是，标准Hough圆变换需要三维空间（a，b，r）来处理图像，导致计算量大、计算速度慢并消耗巨大的存储空间。针对标准Hough圆变换的缺点，本发明提出一种改进Hough圆变换拟合方法，该方法的主要思想是尽可能减少Hough圆变换的推导公式中的三角函数来改善基本Hough圆变换方法的投票过程，使用先前计算的圆点坐标值，以得出参数空间中的下一个圆点坐标值，即在迭代n+1处圆的点坐标
Figure 588453DEST_PATH_IMAGE016
是从在迭代n中计算的圆
Figure 812761DEST_PATH_IMAGE017
的点坐标获得。
对于角度θ的离散值，可以把公式和
Figure 185843DEST_PATH_IMAGE018
改写如下:
Figure 470194DEST_PATH_IMAGE019
Figure 945037DEST_PATH_IMAGE020
Figure 973036DEST_PATH_IMAGE021
Figure 967668DEST_PATH_IMAGE022
Figure 219658DEST_PATH_IMAGE023
Figure 119481DEST_PATH_IMAGE024
Figure 17684DEST_PATH_IMAGE025
Figure 381669DEST_PATH_IMAGE026
对于
Figure 742243DEST_PATH_IMAGE027
、
Figure 942411DEST_PATH_IMAGE028
和
Figure 312213DEST_PATH_IMAGE029
分别是角度指数、角度分辨率和
Figure 265125DEST_PATH_IMAGE007
轴上角度值的数量。为了使上述公式增量，需要以下列形式编写它：
Figure 62180DEST_PATH_IMAGE030
=
Figure 982600DEST_PATH_IMAGE031
通过将n替换为n+1，并对
Figure 218410DEST_PATH_IMAGE007
角小值的余弦和正弦函数取近似值，重新排列获得表达式，得到改进Hough圆变换方法的表达式：
Figure 229091DEST_PATH_IMAGE032
Figure 10096DEST_PATH_IMAGE033
Figure 106228DEST_PATH_IMAGE034
Figure 880149DEST_PATH_IMAGE022
Figure 745337DEST_PATH_IMAGE035
Figure 198708DEST_PATH_IMAGE036
从上述表达式中，可以看出：表达式是纯增量的，并没有使用任何三角函数式计算，形式简单，
Figure 844453DEST_PATH_IMAGE037
和
Figure 907218DEST_PATH_IMAGE038
可以独立计算，非常适合并行化，所得改进Hough圆变换拟合后的圆心坐标及圆孔半径通过Python-OpenCV后台中显示出来。如图6所示是改进Hough圆变换拟合后的圆孔图像，如图7所示是获取的圆孔圆心坐标及圆孔半径，在拟合精准性与拟合效率方面均比Hough圆变换有着较大地提高。
步骤四：以步骤三中得到的圆心（a，b）为圆心，得到的半径r为最大内接圆半径，得到一个最大内接圆，圆心距圆孔最近的一个点记为坐标
Figure 892492DEST_PATH_IMAGE039
。用步骤三同样的方法，以（a，b）为圆心用改进Hough圆变换拟合算法做最小外接圆，可得到一个以（a，b）为圆心，R为半径的最小外接圆，圆心距圆孔最远的一个点记为坐标
Figure 264567DEST_PATH_IMAGE040
。其中最小区域包容法示意图如图8所示，运用最小包容区域法计算圆度误差公式如下：
Figure 335292DEST_PATH_IMAGE041
Figure 700283DEST_PATH_IMAGE042
Figure 602380DEST_PATH_IMAGE043
计算出的
Figure 83040DEST_PATH_IMAGE044
则为圆孔的圆度误差。
本发明涉及了一种航空零件圆孔圆心快速定位及圆度检测方法，运用改进Hough圆变换拟合算法可快速准确地获取圆孔的圆心坐标及半径，采用最小包容区域法精确计算出圆孔的圆度误差
Figure 188530DEST_PATH_IMAGE045
。

Claims (5)

1.一种航空零件圆孔圆心快速定位及圆度检测方法，其特征在于，包括：
步骤1、使用CMOS工业摄像头拍摄圆孔图像；
步骤2、对获取后的圆孔图像进行图像预处理，其中图像预处理过程包括均值滤波、自适应阈值分割、Canny边缘检测；
步骤3、通过将Hough圆变换拟合算法进行改进并快速获取圆孔的圆心坐标及圆孔半径；
步骤4、采用最小包容区域法计算圆孔圆度误差；
如权利要求1所述的圆孔圆心快速定位及圆度检测方法，其特征在于，在步骤1中，所述的CMOS工业摄像头拍摄圆孔图像通过图像采集卡收集图像并传输至工业计算机中。
2.如权利要求1所述的圆孔圆心快速定位及圆度检测方法，其特征在于，在步骤2中，所述的图像预处理过程通过Python和OpenCV实现，图像经过均值滤波、自适应阈值分割、边缘检测，可以得到关于圆孔图像的边缘信息。
3.如权利要求1所述的圆孔圆心快速定位及圆度检测方法，其特征在于，在步骤2中，所述均值滤波采用3*3均值滤波模板，所述自适应阈值分割采用Otus自适应二值化将圆孔图像的所有像素点化为0或255，所述边缘检测采用Canny算子对圆孔图像中的边缘特征只提取一次。
4.如权利要求1所述的圆孔圆心快速定位及圆度检测方法，其特征在于，在步骤3中，所述改进Hough圆变换拟合算法是减少Hough圆变换中的三角函数式。
5.如权利要求1所述的圆孔圆心快速定位及圆度检测方法，其特征在于，在步骤4中，所述最小包容区域法计算圆孔圆度误差
Figure 220358DEST_PATH_IMAGE001
是计算包容圆孔实际轮廓的最小两个同心圆的半径差。
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