尺寸检验基础
尺寸/边缘检测
利用边缘检测进行尺寸测量是近年来图像传感器应用的一个趋势。在图像传感器的尺寸检测中，可以通过捕捉物体的二维空间和检测物体的边缘来测量物体的位置、宽度、角度。在这里，根据处理过程来解释边缘检测的原理。
理解了这一原理，就有可能将检测设置为最佳状态。此外，我们介绍有代表性的检查例子使用边缘和解释如何选择预处理滤波器检测稳定。
边缘检测原理
边缘是将图像中的亮区和暗区分开的边界。为了检测边缘，必须对不同颜色的边界进行处理。可以通过以下四个过程步骤获得边。
(1)执行投影处理
投影处理对图像进行垂直扫描，得到每条投影线的平均强度。每条线的平均强度波形称为投影波形。
什么是投影处理?
利用投影处理获得平均强度，减少测量区域内噪声引起的误检。
(2)执行微分处理
当阴影的差异更明显时，可以得到更大的偏差值。
什么是差分处理?
差分处理消除了测量区域内绝对强度值变化所造成的影响。
(示例)如果阴影没有变化，则绝对强度值为“0”。如果颜色从白色(255)变为黑色(0)，则变化值为-255。
(3)最大偏差值总是需要为100%
为了在实际生产场景中稳定边缘，采用内部补偿，使最大偏差值始终保持在100%。然后，从微分波形的峰值点确定边缘位置，在那里它超过了预设的边缘灵敏度(%)。这种边缘归一化方法确保了边缘的峰值点始终被检测到，稳定了光照频繁变化的图像检测。
(4)执行亚像素处理
对最大差分波形的邻近三个像素点进行插值计算。以像素的1/100为单位测量边缘位置(亚像素处理)。
使用边缘检测的例子
边缘检测包括如下所示的许多工具。本节介绍一些常用工具的示例。
例1。检查使用边缘位置
通过在多个位置设置边缘位置窗口，测量目标物体的X、Y坐标。
例2。使用边缘宽度工具进行检查
利用边宽刀具的“外径”特征，可以测量金属板的宽度和X、Y方向孔的直径。
例3。利用轮廓位置的圆周面积进行检查
通过将测量区域设置为“周长”，可以测量缺口的角度(相位)。
例4。使用剖面宽度进行检查
使用“趋势边宽”工具扫描内径，评估平面度。
配置文件位置的工具
轮廓定位工具结合一组窄边窗口来检测每个点的边缘位置。由于所有数据都收集在一个检测工具中，通过计算整个部分的最小值、最大值和平均值，可以很容易地检测微小的波动。
检测原理
通过对狭窄区域分段进行小间距移动，检测出每个点的边缘宽度和边缘位置。
- 如果需要高精度的位置检测，
- 减少段大小。
- 如果需要高精度的位置检测，
- 减少段的移位宽度。
- 如果需要高精度的位置检测，
- 线段移动的方向。
预处理滤波，进一步稳定边缘检测
在边缘检测中，抑制边缘的变化是非常重要的。“中值”和“平均”滤波器在稳定边缘检测方面是有效的。本节解释了这些预处理滤波器的特点和有效的选择方法。
原始图像
平均
平均3 × 3像素滤波器。该滤波器有效地降低了噪声分量的影响。
中位数
中值过滤器3×3像素。该滤波器在不模糊图像边缘的前提下，减小了噪声分量的影响。
如何优化预处理过滤器
虽然“中值”和“平均”通常会导致边缘的稳定，但很难知道哪一个对目标对象是有效的。本节介绍在使用这些滤波器时统计评估测量值变化的方法。
CV-X系列(CV2000及以上)具有统计分析功能。该功能对内记录测量数据，同时进行统计分析。
通过重复测量“无滤波”、“中值”、“平均”、“中值+平均”、“平均+中间”等静态目标，可以选择最优滤波器。
总结
要想有效地利用图像传感器的边缘工具，请注意以下四点:
- 通过了解边缘检测原理，可以很容易地进行适当的调整。
- 通过了解不同的边缘工具的能力，准确检查的可能性大大提高。
- 通过引用典型的检测实例，可以快速实现准确的检测。
- 通过选择最佳的预处理滤波器，可以稳定检测。
下一个主题是位置测量(搜索方式)的原理和应用。让我们来看看搜索模式的原理和应用，它不仅用于装配过程中零件的定位，而且还用作位置校正功能。
