机器视觉之尺寸测量基础

图像传感器可以将检查对象在平面上表现出来，通过边缘检测，测算位置、宽度、角度等。所谓边缘是指图像内明亮部位与阴暗部分的边缘。

如何进行边缘检测

（1）投影处理

投影处理是相对于检查方向进行垂直扫描，然后计算各投影线的平均浓度。

投影线平均浓度波形被称为投影波形。

算投影方向的平均浓度可以减少区域内的噪点造成的检查错误。

（2）微分处理

根据投影波形进行微分处理。可能成为边缘的、浓淡变化较大的部位，其微分值也较大。可以消除区域内浓度绝对值的变化所导致的影响。例：没有浓淡变化的部位的微分值是0，白色（255）→黑色（0） 时的值是-255。

（3）通过校正使微分最大值达到100%

在实际生产线上，为了使边缘达到稳定的状态，通常会进行适当的调整以使微分绝对值达到100%。将超过预先设置的“ 边缘感度（%）”的微分波形的峰值作为边缘位置。根据浓淡变化峰值的检测原理，在照度经常发生变化的生产线上也可以稳定的检测出边缘。

（4）亚像素处理

对于微分波形中最大部分的中心附近的3个像素，根据这3个像素形成的波形，进行修正演算。以1/100像素为单位测算边界位置（次像素处理）。

边缘检测的代表性检测应用

（1）利用边缘位置的各种检查

在多个部位设置边缘位置模式，测量检测对象的X座标或Y 座标。

（2）利用边缘宽度的各种检查

利用边缘宽度的“ 外部尺寸”模式，检测金属板的宽度、孔洞的X方向/Y方向孔径等。

（3）利用边缘位置圆周区域的各种检查

以圆周作为检测区域，检测切缺部位的角度（相位）。

（4）利用趋势边缘宽度的各种检查

利用“圆周”区域的“趋势边缘宽度”模式，扫描环状工件的内径、评价扁平度等。

趋势边缘模式

趋势边缘位置（ 宽度）模式是指在扫描检查区域内较窄的边缘窗口的同时检测边缘位置。利用这种检查模式，可以对于一个窗口内的多个点进行边缘位置（ 宽度） 检查，因此可以确保捕获工件的微小变化。

检测原理：使小范围内的分割以小间距进行移动，检查各点的边缘宽度或边缘位置。

提高位置检测精度的方法：缩小分割尺寸。

缩短处理时间的方法：缩小分割移位幅度（移动量）。

趋势方向：分割移动的方向。

提高边缘检查效果的预处理滤镜

边缘检查的关键在于如何最大限度的减少边缘的不均现象。预处理滤镜具有“中值”或“平均化”的作用，因此有助于保持稳定的检查效果。下面介绍预处理滤镜的特点及选择方法。

原图像

平均化

中值化

图像传感器边缘检查模式的使用要点

在理解边缘检查原理的基础上进行有效的调整；

理解各种衍生模式，显著提高检查可能性；

参考代表性的检查例有助于工作的进行；

通过实验选择最佳的预处理滤镜，提高检查速度及检查效果。

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