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，通过捕捉二维物体并检测边缘，可以测量物体的位置、宽度、角度。本文根据边缘检测的处理过程，阐述了边缘检测的原理。
理解了这个原理，就有可能将检测设置为最佳状态。此外，我们还介绍了具有代表性的边检测实例，并解释了如何选择预处理滤波器来实现检测稳定。
边缘检测原理
边是将图像中的亮区与暗区分开的边界。为了检测边缘，必须处理不同阴影的边界。边缘可以通过以下四个过程步骤获得。
(1)执行投影处理
投影处理是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?
利用投影处理得到平均强度，减少测量区域内噪声引起的误检。
(2)执行微分处理
色差越明显，得到的偏差值越大。
什么是差动处理?
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)当阴影没有变化时，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)最大偏差值始终需要100%
在实际生产场景中，为了稳定边缘，进行内部补偿，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，它超过了预设的边缘灵敏度(%)。这种边缘归一化的方法确保了边缘的峰值点总是被检测到，稳定了容易受到光照频繁变化的图像检查。
(4)执行亚像素处理
聚焦最大差分波形的相邻三个像素点，进行插值计算。以1/100像素(亚像素处理)为单位测量边缘位置。
使用边缘检测的检查示例
边缘检测包括下面所示的许多工具。本节介绍一些常用工具的示例。
例1。使用边缘位置进行检查
通过在多个位置设置边缘位置窗口，测量目标物体的X坐标和Y坐标。
例2。使用边宽工具进行检查
利用边宽工具的“外径”特性，可以测量出金属板的宽度和孔在X、Y方向的直径。
例3。利用型材位置的圆周面积进行检验
通过设置测量区域为“周长”，测量缺口的角度(相位)。
例4。使用型材宽度进行检验
使用“趋势边缘宽度”工具扫描内径，评估平整度。
配置文件位置的工具
轮廓位置工具结合了一组窄边窗口来检测每个点的边缘位置。由于所有的数据都是在一个检测工具中收集的，因此通过计算整个零件的最小值、最大值和平均值来检测微小波动变得很容易。
检测原理
通过小幅度移动窄区域段，检测出每个点的边缘宽度和边缘位置。
- 如果需要高度精确的位置检测，
- 减少段大小。
- 如果需要高度精确的位置检测，
- 减小线段的位移宽度。
- 如果需要高度精确的位置检测，
- 线段移动的方向。
预处理滤波器，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。本节介绍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
3 × 3像素的平均滤波器。这种滤波器有效地减少了噪声成分的影响。
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情况下减少了噪声成分的影响。
如何优化预处理滤波器
虽然“中位数”和“平均”通常会导致边缘的稳定，但很难知道哪种方法对目标对象有效。本节介绍一种使用这些过滤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。该功能在内部记录测量数据，同时进行统计分析。
通过“无滤波”、“中值”、“平均”、“中值+平均”、“平均+中间”等方法重复测量静态目标，可以选择最佳滤波器。
总结
要有效利用带有图像传感器的边缘工具，请注意以下四点:
- 通过理解边缘检测原理，可以轻松地进行适当的调整。
- 通过了解不同的边缘工具的功能，精确检测的可能性大大提高。
- 通过参考典型检测实例，可以快速实现准确检测。
- 通过选择最优的预处理滤波器，可以稳定检测。
下一个主题是位置测量(搜索模式)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，还用作位置校正函数。
