2014屆畢業設計題 目非接觸式物體尺寸光學檢測裝置設計學 院 自動化與電氣工程學院 專 業 測控技術與儀器 班 級 測控技術與儀器103班 學 號 110034084 學生姓名 卓永俊 指導教師 李曙光 完成日期 2014年5月24日 浙 江 科 技 學 院本科畢業設計(2014屆)題 目非接觸式物體尺寸光學檢測裝置設計學 院 自動化與電氣工程學院 專 業 測控技術與儀器 班 級 測控技術與儀器103班 學 號 110034084 學生姓名 卓永俊 指導教師 李曙光 完成日期 2014年5月24日 浙江科技學院畢業設計（論文）、學位論文版權使用授權書本人 卓永俊 學號 110034084 聲明所呈交的畢業設計（論文）、學位論文非接觸式物體尺寸光學檢測裝置設計，是在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經發表或撰寫過的研究成果，與我一同工作的人員對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。本畢業設計（論文）、學位論文作者愿意遵守浙江科技學院關于保留、使用學位論文的管理辦法及規定，允許畢業設計（論文）、學位論文被查閱。本人授權浙江科技學院可以將畢業設計（論文）、學位論文的全部或部分內容編入有關數據庫在校園網內傳播，可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編畢業設計（論文）、學位論文。（保密的學位論文在解密后適用本授權書）論文作者簽名： 卓永俊 導師簽名： 李曙光簽字日期：2014 年 5月 24日 簽字日期：2014年 5月 24日浙江科技學院畢業設計摘要尺寸測量屬于檢測技術，檢測技術的高低決定了生產精度、進度、可靠性等一系列生產指標，是影響產品生產效率的關鍵因素，檢測技術的高低是整個工業技術水平的重要評定標準。目前世界上尺寸檢測已日益趨于自動化，集成一體化，然而國內尺寸檢測水平還普遍偏低，根本不能滿足國內工業快速發展對高水平尺寸檢測的要求。現在國內高精度高自動化集成化的尺寸檢測主要靠進口，有鑒于此開發出虛擬式物體尺寸檢測儀以適應國內尺寸檢測領域的需求。而基于labview圖像處理技術的物體尺寸的檢測是非常實用的一種無損檢測技術，它是基于虛擬儀器的測量技術，克服了接觸式測量的弊端。圖像檢測技術采用的是圖形化處理算法，以獲取目標物體的圖像信息。本設計采用的圖像處理技術主要包括：灰度變換、閾值處理、圖像去噪、邊緣檢測等。圖像檢測技術在物體尺寸檢測方面的應用使尺寸測量能快速準確的進行，且成本低，能靈活的加入工業生產的過程中。關鍵詞：Labview；圖像處理；邊緣檢測；尺寸檢測；虛擬儀器IABSTRACTThe size detection belongs to the detection technology， level of the detection technology decides detection precision， speed， reliable and so on， a series of industrial production target， that is the key aspect which affects the product production efficiency， and that is the very important link in the product life cycle. the level of detection technology is an important technical level throughout the industry assessment standards. The world has increasingly become automatic size detection， integrated integration， but also domestic size detection level is generally low， can not meet the rapid development of the domestic industry requirement for a high level of dimensional inspection. China is now highly automated integrated precision dimensional inspection mainly rely on imports， a virtual view of the development of type object size to fit the needs of the domestic detector to detect the size of the field. The image processing technology based on labview object size detection is very useful as a nondestructive testing technique， which is based on virtual instrument measurement technology， The drawbacks of contact measurement are overcomed. Image detection technology is used graphical processing algorithms to obtain the image information of the target object. This design uses image processing techniques include: gray-scale transformation， the threshold processing， image de-noising， edge detection. Image detection technology in object size detection allows accurate size measurement can be fast， and low cost， flexibility of adding industrial production process.Keyword: labview；image processing；edge detection；size detection；Virtual InstrumentII目錄摘要IABSTRACTII1緒論11.1 選題的背景與意義11.1.1 背景11.1.2 意義21.2 基于圖像處理的物體尺寸檢測技術的應用發展21.2.1 圖像測量技術的優缺點21.2.2 國內外研究現狀31.3 課題研究的主要內容42系統設計方案52.1 圖像處理及其數學分析52.2 圖像測量系統62.2.1 數字圖像的采集82.2.2邊緣檢測處理及主要IMAQ功能模塊102.3 測量系統方案的實現192.3.1 物體尺寸檢測實例192.3.2 物體尺寸測量的實現212.3.3 系統測距實際操作292.4 系統評價313結論333.1 課題的主要工作成果333.2 課題的不足與展望33致謝34參考文獻：35III1 緒論1.1 選題的背景與意義1.1.1 背景傳統的測量方法開始于接觸式測量，這種測量方法檢測效率低，勞動強度大，而且會使測量儀器的檢測頭發生磨損，從而造成儀器的測量精度下降。毋庸置疑，科技的發展和社會的進步還沒達到一個高度。因此，在現代很多材料生產中，不論是軋制過程中還是最終產品的調整中，為獲得較高的板材命中率和最佳的軋制過程及剪切效果，物體尺寸測量系統已成為生產線上不可缺少的設備之一。第一臺接觸式速續測厚儀大約出現在1930年。操作者用這臺側厚儀器去側量銅材的厚度時，必須把它推向待側的鋼帶，用機械的方法來測量距帶材邊沿幾寸范圍內的金屬材料的厚度。這種測量方法使用極其不便，而且測量精度也很低。在我們看來，一般的物體尺寸的測量，無非長、寬、高（厚），三個方面，而厚度測量是生產中最常見的測量內容之一，常用量具是游標卡尺或千分尺，這些量具在使用時都必須和工件接觸，雖然接觸壓力不大，但對一些特殊工件，在測量時不允許量具和工件接觸，否則會在工件表面上留下壓印或劃痕，甚至有些測量環境環境下很難或無法進行接觸式測量，那么，這就需要有一種新的方法來代替接觸式測量.隨著科技大發展和生產力的要求，非接觸式的測量方法出現了。第一臺成功的非接觸式自動測厚儀應用了X射線吸收技術。從此，非接觸式測量方法開始了迅猛發展，其強大的功能和優點無法使傳統的接觸式測量望其項背，也為人類社會的發展，工業文明的進步做出了巨大的貢獻。激光測厚儀是近年來開發出的高科技實用型設備，是用于熱軋生產線上時在線式連續測量成材厚度的非接觸式測量設備。它有效地改善了工作環境，具有測量準確、精度高、實用性好、安全可靠、無輻射、非接觸式測量等人工測量及其它測量方法無法比擬的優點，并為軋制鋼材厚度控制提供了準確的信息，從而提高了生產效率和產品質量，降低了勞動強度度。激光測厚儀使用兩年多以來，具不完全統計，因板厚誤差造成的廢品率下降了50%以上，創經濟效益上億元，廣泛地受到人們的肯定與贊賞。我們有理由相信，在未來的發展過程中，激光測厚儀作為非接觸測量領域的一個重要分支將更能發揮其作用。1.1.2 意義光學檢測是光學測量是光電技術與機械測量結合的高科技。借用計算機技術，可以實現快速，準確的測量。方便記錄，存儲，打印，查詢等等功能。在機械制造行業中，為了使機加工的產品能達到設計精度和質量要求，除了傳統的物理計量與檢測實現方法，可以運用高性能計算機及軟件技術、光學、光學成像、聲學與機器動作多種混合技術實現的邏輯計量與檢測，我們習慣將這些復雜的計量與檢測技術稱之為非接觸計量與檢測技術。我公司將這些非接觸計量與檢測技術應用到為客戶定制的計量與檢測工具和設備之中，在實際項目中取得了滿意的預期效果。我們的技術實現方式主要是光電檢測技術應用，而光學測量主要應用在現代工業檢測，主要檢測產品的形位公差以及數值孔徑等是否合格等。光學檢測技術主要應用的行業領域有：金屬制品加工業、模具、塑膠、五金、齒輪、手機等行業的檢測，以及工業界的產品開發、模具設計、手扳制作、原版雕刻、RP快速成型、電路檢測等領域。主要儀器表現為：二次元、工具顯微鏡、光學影像測量儀、光學影像投影儀、三次元、三坐標測量機、三維激光抄數機等。目前非接觸式測試已從人工目測發展到自動光學檢查（Automatic Optics Inspector，簡稱AOI）、自動射線檢測（Automatic X-ray inspector，簡稱AXI）等。1.2 基于圖像處理的物體尺寸檢測技術的應用發展人類所獲得的信息中有80%是來自于眼睛。圖像作為一種重要的信息表達方式和信息存儲形式，有著廣泛的應用價值。圖像處理技術是一門應社會需求而產生并予以實現而利用的技術，目前已在許多行業得到廣泛的應用。圖像處理技術是與支持這一技術的計算機技術緊密相連、相互促進的。隨著計算機技術的迅速發展，尤其數據傳輸速度、CPU處理器速度、存儲容量的快速提升都擴展了以圖像為信息載體的圖像檢測技術的應用范圍。基于計算機的圖像檢測技術不僅有非接觸式測量的優勢，同時它具有很好的數據處理能力，因此被廣泛應用于工業自動化檢測系統中。1.2.1 圖像測量技術的優缺點圖像檢測技術具有速度快、精度高、成本低、自動化程度高等優點，是一種非接觸式的無損檢測技術。數字圖像檢測技術使用掃描儀、數碼相機、錄像機等圖像采集設備以獲得包括目標物體的位置、運動、幾何參數、表觀物理參數(如色彩和紋理)等數據信息，再將獲得的有關圖像的數據信息經過圖像處理技術，以獲得有用的目標物體的數據信息。不同于以膠片為存儲介質的攝影技術，需要專業的測量人員及測量設備人工進行測量，測量效率低、精度有限，不利于圖像測量技術的應用。雖然以激光測量為代表的無損測量技術有極高的精度，但是其成本高。相對而言，將所采集的被測目標的圖像信息轉換為數字信息之后，圖像的信息可以使用矩陣來表示，這樣就可以在計算機上對被測目標物體的圖形信息進行分析處理，那么對圖像的處理就轉化為矩陣的數字運算，而這在計算機上能有效高速的完成。基于計算機的數字圖像處理技術不僅成本低，而且其速度指標和精度指標能達到實際應用的要求。圖像數據采集及處理的速度和精度是圖像測量的兩項重要性能指標，如果沒有可靠的精度和可用的速度，那么圖像處理技術的使用價值將很低，更不用說廣泛應用。只有提高了測量的速度與精度，才能可能被廣泛應用。為了獲得更快的圖像處理速度或者更高的檢測精度，國內外大批的學者還在不斷地探索研究，目前已取得了很多不錯的成果。但是，由于圖像采集環境的影響，使得采集的圖像信息帶有或多或少的干擾信號，極大地影響了圖像測量的準確度，而目前尚沒有通用的最優算法可以去除無用的干擾信息，需要根據實際問題針對性地選擇最優的算法系統，這使得基于計算機的圖像檢測系統的通用性不足。1.2.2 國內外研究現狀當今世界，檢測技術已作為衡量一國工業水平高低的重要標志。尺寸檢測屬于檢測技術的一個子類，測試技術的整體發展必然帶動尺寸檢測技術的提高，而檢測技術是一門綜合性極強的科學技術，縱橫多學科的內容，尤其是隨著當代計算機，通訊，材料等各門學科的高速發展以及各相關行業的快速發展壯大，測試技術得到了前所未有的發展和提高，測試儀器作為測試行業發展不可或缺的工具，在測試行業的發展中起到了巨大的作用。中國”十一五”期間，由于國家不斷增加基礎建設的投入力度，在旺盛市場需求的帶動下，對儀器需求不斷增加，同時檢測儀器市場也正在快速發展。歐美日等國家都把”發展一流的科學儀器支撐一流的科研工作”作為國家戰略確保在世界科學儀器產業的領先地位，日本于2002年制定了高精度科學儀器振興計劃，在島津公司的田中耕一因為在儀器方面的杰出貢獻獲得2002年諾貝爾獎后，日本文部科學省決定，從2004年起斥巨資（100億日元）開發世界頂尖的分析計算測量儀器，以催生更多諾貝爾獎級的科研成果。由此可見，未來的科學競爭中測試測量技術必然扮演著一個相當重要的角色。然而國內傳統的檢測方法主要還是以人工為主，利用簡單粗糙的設備進行零件尺寸與形位公差的測量。不僅費時費力，而且容易產生人為誤差，導致檢測的不精確性，傳統的檢測主要是事后檢測，這樣即使檢測出問題，廢次品已經產生，造成了損失，大規模生產對快速精確的檢測儀器的迫切需求，主要還是依靠進口國外成品檢測儀，不僅價格昂貴而且可移植性不高，可再生性不強，本著科學技術知識自主創新的原則，國內虛擬儀器領域資深科學家秦樹人教授提供了測試儀器領域廣闊發展創造空間，國內的高性能高精度高效率的測試技術已經取得了相當的進步，但較發達國家還存在不可避免的差距，許多測試技術還只是在實驗階段，有待于發展到更適用，甚至通用。1.3 課題研究的主要內容本課題是一些物體的非接觸式尺寸測量系統的設計，主要對象也是一些較為簡單規則的尺寸測量。大致目標是設計一個虛擬儀器化的視覺檢測系統，使其能自動的檢測出物體的尺寸(長、寬或者物體的高度)，并盡可能的提高系統的測量精度。主要可分為兩個方面的研究:一是圖像采集模型的建立；另一方面是對系統所采集圖象進行處理，找出尺寸測量的有效方法。具體可分為理論部分(包括程序編制)和實驗操作兩部分。理論部分:1、 分析和研究立體視覺的基本原理及常用的算法；2、 研究分析圖像采集的各種方法，并從中選出合適的方案；3、 研究視覺檢測系統中需要使用的各種圖象處理方法；4、 建立虛擬儀器化視覺檢測系統的模型，進行軟硬件設計；5、 熟悉和掌握LabVIEW(Lboratory Virtual Instrument Engineering workbench)開發平臺和IMAQ Vision軟件包，并使用其進行系統軟件的編制，包括各種圖像處理方法的實現以及整個檢測系統的操作界面。實驗操作部分：1、了解分析研究課題，構建具體實驗系統方案；2、編寫程序框圖，完成圖像采集（或圖像輸入）、圖像預處理（邊緣檢測處理）、圖像邊緣的尺寸檢測（橫向以及縱向的檢測，即長、寬）；3、用實驗系統測量方體的幾何尺寸(這里指方體的長，寬，高)；4、計算測量誤差，分析影響測量精度的原因并提出改進方法。2系統設計方案2.1 圖像處理及其數學分析圖像處理(image processing)，用計算機對圖像進行分析，以達到所需結果的技術。又稱影像處理。基本內容圖像處理一般指數字圖像處理。數字圖像是指用數字攝像機、掃描儀等設備經過采樣和數字化得到的一個大的二維數組，該數組的元素稱為像素，其值為一整數，稱為灰度值。圖像處理技術的主要內容包括圖像壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別3個部分。常見的處理有圖像數字化、圖像編碼、圖像增強、圖像復原、圖像分割和圖像分析等。圖像處理一般指數字圖像處理。數字化圖像被視為MN個元素的矩陣。數字化的圖像（像素）的每個元素具有對應于所捕獲的場景中的點的亮度值。其分辨率在強度為8比特的圖像，可以取的值從0到255，在黑白影響的圖像的情況下，它可以采取0和1的值。在一般情況下，一個圖像被表示在一個二維矩陣。因為大多數的設備獲取具有深度為8位時，典型范圍的灰度級的一個圖像是從0到255，使得圖像的矩陣元素由表示0 .255的圖像。在這一點上是很方便的說，即使將圖像在RGB格式獲得的，它被頻繁變換的灰度矩陣和用于從RGB類型實現變換為灰度電平格拉斯曼（Wyszecki與斯蒂爾斯，1982）采用：在該示例示于圖2-1展示了如何使用IMAQ工具箱收購的RGB數字圖像和灰度格式。在這種情況下，有兩個重要的模塊：第一個是IMAQ創建塊位于視覺和運動/遠景公用事業/圖像管理，此塊創建一個具有指定的圖像類型（RGB，灰度，HSL等）的新形象，第二塊是IMAQ讀取圖像，位于視覺和運動/遠景實用程序/文件/ ，這個區塊的功能是打開該塊的文件路徑前面指定的圖像文件，并把所有的信息這個由IMAQ創建創建新的圖像打開的圖像。換句話說，在該實例如圖2-1（a）該文件picture4.png由IMAQ讀取圖像打開，這個信息圖像被保存在對應于RGB （U32）圖像類型稱為imageColor一個新的形象。這是非常簡單的修改系統的圖像類型，在圖2-1（b）的圖像類型更改為灰度（U8）和圖像被放置在imageGray 。 a) b)圖2-1.RGB和灰度圖像采集圖2-2.鄰域的一個像素圖像清晰度的另一個重要特性是像素的鄰域，可歸入中（圖2-2）中所述3個組，如果該鄰域是在四個相鄰像素被命名為通話-4-鄰域，一個由符合不限對角線像素為D-鄰域和8個周邊像素為8鄰域，最后一個包4-和像素的D-附近。2.2 圖像測量系統這里我們以HVDevice視頻控件為例，以資料顯示為例：所編制的LabVIEW 程序如圖2-3 所示，添加了HVDevice 控件的ActiveX 容器通過自動化打開(Atuomation Open)，調用了五種方法分別得到了系統中的設備數、分辨率、快門速度、相機增益和黑電平值的取值范圍，此范圍是硬件(DH-HV2002UC-T 攝像機)的規定范圍。圖2-3 是在LabVIEW 中后面板的程序截圖，其流程是按照控件說明書進行的，首先得到設備號，然后分別讀出該設備視頻模式、快門速度、增益調節、以及黑電平值的最大和最小值。然后調用MaximizeAOI方法使攝像機的視頻輸出達到當前分辨率大小，隨后調用GrabContinuous方法啟動圖像采集后，當每幀圖像數據采集完畢后控件自動激活事件。在該事件響應函數中進入while 循環中，調用Draw 方法在控件中進行繪圖顯示，流程圖中顯示的大小為600600 的圖像區域，最后進入LabVIEW 中的事件結構(Event Structure)，在此結構中調用相應的控件屬性對其賦值。需要注意的是在賦值的同時需要對攝像機進行取消抓取動作，然后進行賦值，最后再次啟動設備進行圖像的處理測量等。圖2-3攝像機控件調用流程圖（摘）在程序編制的時候應該注意一下幾點：1) 調用LabVIEW 中的事件結構(Event Structure)時，需要注意當沒有任何事件發生時，就會處于睡眠狀態，直到有一個或多個預先設定的事件發生時，事件結構才會自帶蘇醒，并根據發生的事件執行用戶預先設定的動作。本文將事件結構和DRAW 方法放在一個While 循環里面，將會出現不能連續在控件中畫圖的錯誤，解決方法主要是在事件結構上加上超時循環等待的時間，然后根據需要設置的時間間隔，如果事件結構在一次循環中的時間間隔內無動作，則While 循環進入下一次循環。2) 在對設備控件賦值時，需要先停止設備賦值后再啟動設備。3) 對控件自動化打開后，需要關閉引用，對控件的事件注冊后需要對事件進行取消事件注冊，如圖3-3所示。4) 編程時必需遵守控件的使用思想嚴格按照設備的操作流程進行編程，否則容易引起設備無法關閉，程序非法退出或計算機死機。2.2.1 數字圖像的采集從使用的NI視覺采集Express中的攝像頭采集視頻。該地塊位于視覺/快速視覺的工具箱，它是配置在相機的所有特點的最簡單方法。這個區塊里面有四個部分：第一個對應于”選擇采集源”，它會顯示所有連接在電腦的攝像頭的選項。下一個選項是所謂的”選擇采集類型”，這決定了模式顯示圖像，并有四種模式：與處理，連續采集與在線處理有限采集與在線處理和有限采集與處理后的單次采集。第三部分對應于”配置采集設置”表示的大小，亮度，對比度，伽瑪值，飽和度等的圖像，最后在最后一個選項，可以選擇控件和指示器來控制最后的不同參數過程中的部分。在該示例圖2-4中它被選定的連續采集與在線處理，直到用戶按下停止按鈕此選項將顯示獲取的圖像在連續模式。圖2-4視頻采集使用IMAQ視覺快速采集而本方案采取的是基于LabVIEW平臺機器視覺的圖像采集系統模塊對要測量的物體進行圖像采集，本方案可選擇兩種調用方式如下所示：選擇調用攝像頭或視頻設備控件，可用電腦自帶內置攝像頭也可外插一個CCD攝像頭進行圖像采集信息；修改圖像采集路徑，設置為可手動選擇輸入圖片和默認路徑的圖片交替，來完成圖像的采集工作。其中第一種調用方法的數字圖像采集的基于機器視覺進行處理的圖2-5 基于機器視覺模塊采集圖像的程序框圖上圖中采用的是條件結構Case Structure（包括一個或多個子程序框圖、分支、結構執行時，僅有一個子程序框圖或分支執行。連線至選擇器接線端的值可以是布爾、字符串、整數、枚舉類型或錯誤簇，用于確定要執行的分支。右鍵單擊結構邊框，可添加或刪除分支。通過標簽工具可輸入條件選擇器標簽的值，并配置每個分支處理的值。），即要判定選擇測量圖像為默認路徑下時滿足該條件結構才能進行圖像的采集，反之就不會得出想要的結果或出現錯誤輸出。如上圖所示框圖中的ActiveX容器控件是由在VI前面板上導入的關聯機器視覺設備控件模塊。LabVIEW的調用節點可訪問XML方法、.NET方法和ActiveX方法。其中我們就用調用節點來訪問ActiveX方法，而調用節點則是引用與調用方法或實現動作的對象關聯的引用句柄。這里是采用vbVidCap._ezVidCap類調用方式進行，選擇類選定ActiveX類，其中選擇方法要選擇SaveDIB的返回值方法。默認路徑圖像采集路徑為，設置采集圖像為電腦桌面上的bmp格式的圖片，圖像的默認路徑通過多態轉換函數路徑至字符串轉換 (函數)使路徑轉換為字符串，以操作平臺的標準格式描述路徑。連線板可顯示該多態函數的默認數據類型。把圖像路徑轉換為字符串的形式，然后與所調用類別方式進行關聯執行程序。關聯轉換執行結構如下選項卡調至邊緣坐標預處理選項頁面如下：圖2-6 條件結構條件選項（預處理邊緣檢測處理）如圖2-7 a）所示進行邊緣坐標預處理的框圖中加入了一個判斷的條件程序若為真（T）時，即選擇了默認路徑的圖片，則圖像以默認路徑采集輸入進行處理。圖3-7 a）默認路徑圖片輸入 b）手動選擇圖片輸入如圖3-7 b）所示若為假（F）時，即選擇了手動進行圖片的輸入再處理。2.2.2 邊緣檢測處理及主要IMAQ功能模塊為確保圖像采集以及圖像處理過程的干擾項盡可能地削減，我們這里就把確定按鈕的觸發方式改為釋放時觸發的方式，即釋放按鈕時改變狀態。LabVIEW讀取控件值后返回原狀態。邊緣檢測處理確認按鈕，根據其觸發方式的不同可以定性的判斷其工作方式就是當點擊按鈕時邊緣檢測的程序就運行一次進行圖像邊緣的處理，然后通過前面板上圖像顯示窗口顯示出來（Image Display）圖像采集之后要輸入測量預處理事件程序進行邊緣檢測的處理圖2-8 圖像測量預處理邊緣檢測圖像預處理主要包括噪聲的濾除、邊緣信息的增強、對比度的改善等等，其主要目的在于：改善圖像的視覺效果，提高圖像的清晰度；將圖像轉換成一種更適合分析處理的形式。預處理的精確為后續處理提高可信度高的輸入資料。能否正確地提取被檢測物體的特征參數；能否盡可能少的受到圖像中噪聲的影響而導致結果的準確性下降，這些都在很大程度上取決于對原始圖像的預處理措施是否有效、是否符合實際情況。預處理的好壞直接影響匹配結果的精度。邊緣是圖像的重要特征之一，它包含了原始圖像中的絕大部分有用的信息，往往僅憑粗略的輪廓線就能夠識別出一個物體。因此，圖像的邊緣輪廓特征提取在機器視覺中具有重要的意義。以下是對設計系統中所用到的IMAQ圖像采集處理系統各函數控件的作用功能及其框圖程序的詳細講解及分析： IMAQ Create VI（IMAQ的VI創建）其框圖程序：圖2-9 a）IMAQ Create VI程序框圖框圖中調用庫函數節點可直接調用DLL庫或共享庫。該調用函數為可擴展函數，可顯示已連線的輸入端和輸出端的數據類型。其中調用節點類型為NI Vision.*:LV-Create.該模塊主要實現功能：創建用于圖像的臨時存儲位置。使用IMAQ創建與IMAQ的Dispose VI結合使用，創建或處理在LabVIEW的NI視覺圖像。IMAQ ReadFile VI（IMAQ的ReadFile函數VI）其程序框圖：圖2-9 b）IMAQ ReadFile VI程序框圖框圖中調用庫函數節點類型與IMAQ創建VI函數控件相同，類型為NI Vision.*:LV-ReadFile.該模塊可進行圖像文件的讀取。此文件格式可以是標準的格式（BMP，TIFF，JPEG，JPEG2000，PNG和AIPD）或用戶已知的非標準的格式。在任何情況下，讀出的像素被自動轉換成以圖片傳遞的圖像類型。 IMAQ Threshold VI（IMAQ的閾值VI）其程序框圖表示：圖2-9 c）IMAQ Threshold VI程序框圖框圖中調用函數節點同為調用庫函數節點同樣可調用DLL庫或者共享庫，調用類型為NI Vision.*:LV-Threshold.向某個圖像施加一個閾值，判斷是否替換下限值和上限值之間存在于此范圍內的像素的值。默認狀態為真（T）時，替換這些象素值，并在狀態為假（F）時保持原始值。 IMAQ GetKernel VI（IMAQ獲取卷積核VI）程序框圖表示： 圖2-9 d）IMAQ GetKernel VI程序框圖框圖中主函數控件同樣為調用庫函數節點，調用類型為NI Vision.*:LV_GetKernel.主要實現功能：讀取一個預定義的內核。該代碼由三個獨立的單元：核心系列，卷積核大小和卷積核的數量。如果是你已經知道的代碼，你可以直接在卷積核代碼中輸入代碼。 IMAQ Convolute VI（IMAQ的回旋VI）控件框圖程序表示：圖2-9 e) IMAQ Convolute VI程序框圖框圖中主函數控件的調用庫函數節點類型為NI Vision.*:LV_ Convolute2.控件主功能：過濾圖像采用線性濾波器。計算是根據圖像類型和內核的內容在與整數或浮點數點之間執行的。IMAQEdge Detection VI（IMAQ邊緣檢測VI）其控件框圖程序可表示為：圖2-9 f) IMAQEdge Detection VI程序框圖其調用庫函數節點類型為NI Vision.*:LV_Edge Detection邊緣檢測的函數節點。控件模塊的主要功能：提取輪廓線（邊緣檢測）在灰度值。連接到輸入圖像Dst的任何圖像都必須與連接到圖片的Src具有相同的圖像類型。連接到輸入影像掩膜的圖像類型必須是一個8-比特位圖像。所連接的源圖像必須已經創建具有能夠支撐該處理矩陣大小的邊框。例如，一個33矩陣中有最小的邊框尺寸為1。目標圖像的邊框大小并不重要。IMAQ WriteFile VI（IMAQ寫入文件VI）程序框圖表示：圖2-9 g）IMAQ WriteFile VI程序框圖其調用函數節點類型為：NI Vision.*:LV-WriteFile控件模塊功能作用：圖像寫入到所選的格式的文件中。預處理包含主要處理過程：1、去噪在Labview中，我們可以采用”IMAQ NthOrder VI”來實現中值濾波，其圖標如下：Size&Order#端子包含了X Size、Y Size和Order #，默認值分別為3、3、4。而且默認值對應于33的中值濾波器。這是因為當我們濾波器尺寸f(f=X=Y)和Order#(N)滿足條件公式：N=(f-1)/2時，該濾波器就等效于一個中值濾波器。這里，f=3，所以根據公式有N等于4，也就是默認情況下，該VI實現的就是一個中值濾波器的功能。通過查閱資料及實驗了解到采用此VI進行去噪處理得到的效果顯然沒有采用卷積的方式來實現去噪的效果好。故采用上文介紹的”IMAQ Convolute VI”來去噪處理。對于這個VI而言，最重要的是如何選擇一個卷積核，也就是上文介紹”IMAQ GetKernel VI”中的”Kernel”，這里我們也就選用它來生成卷積核。該VI控件的KemelFamily輸入端決定了卷積核的類型，有四種類型可供選擇:Gradient，Laplacian，Smoothing，Gaussian。前兩種是屬于高通濾波器的卷積核，后兩種是屬于低通濾波器的卷積核。這里我們選擇Gaussian，并將Kemelsize設定為3，KemelNumber設定為0。設置模塊為2、銳化邊緣信息邊緣信息的銳化方法與去噪時采用的方法類似，不同的在于要選擇一個高通濾波器的卷積核，也就是說我們只能在Gradient和Laplacian之間選擇一個。Gradient強調的是沿著一個指定方向上的像素灰度變化，而對其他方向上的灰度變化則不是很敏感，不符合我們的要求。因此我們選擇Laplacian算子。其他的均與去噪時的相一致。3、圖像分割我們采用二值化的方法進行圖像分割。由于本設計中的被測物體是一個三維的物體，但目前本設計僅限于測量出目標物體正面的長、寬。這樣，我們方便對物體和背景進行簡單的二值化，使背景的灰度成一個值，而物體的灰度也成一個值。為了保留物體的兩個尺寸，必須使物體的正面圖像用一個灰度值表示，也就是說整幅圖像共有兩個灰度值。首先我們利用”IMAQ Threshold VI”獲取物體兩個側面的灰度值(背景為白色，故灰度值為255)。本設計采用給定其灰度值一個閾值（閾值范圍：128255），每組分別包含灰度的上限值、下限值，這樣就可以實現了圖像的二值化分割。4、角點提取本設計中采用基于邊緣的角點提取算法提取圖像的角點首先是要提取其邊緣。在IMAQ Vision工具包里可用以下兩個可實現邊緣的提取的VIIMAQ CannyEdgeDetection VI和IMAQ EdgeDetection VI。其中前者用于提取邊緣的是Canny算子，后者包含了6種算子：Differentiation，Gradient，Prewitt，Roberts，Sigma以及Sobel。利用Canny算子檢測出來的邊緣很明顯邊緣線也比較細，檢測效果也是最好的。但我們是要求取角點的，而利用Canny算子檢測出來的邊緣線是呈一段一段的變化，中間有斷斷續續的而不是整段連續變化的。而本設計采用的是Roberts算子，Roberts邊緣算子是一個2x2的模板。它是一種最簡單的算子，是一種利用局部差分算子尋找邊緣的算子，它采用的是對角線方向相鄰兩象素之差近似梯度幅值檢測邊緣。檢測垂直邊緣的效果要好于斜向邊緣，從圖像處理的實際效果來看，邊緣定位較準。然而這個算子對噪聲比較敏感，故它無法抑制噪聲的影響。在NI-IMAQ I/O設備的數字I/ O功能中包括13個隔離輸入，兩路TTL輸入，10個TTL輸出，和四個隔離輸出。使用讀/寫控制來配置脈沖發生器，觸發器，正交編碼器計數，變化檢測器，以及NI-IMAQ I/O設備的看門狗定時器。5、檢測圖像的顯示存儲獲取邊緣圖像之后可將其通過前面板的圖像顯示控件顯示出來，并可將其以bmp的格式寫入到默認路徑的文件。6、主程序框圖完成通過上述各模塊的介紹以及其對應連接，并設定其閾值范圍，各枚舉類型的設定，以及判斷條件的選擇等。連線各模塊圖可得：圖2-10圖像邊緣處理程序模塊連接圖2.3 測量系統方案的實現2.3.1 物體尺寸檢測實例作為對機器視覺尺寸檢測系統研究的一個應用實例，我們選擇了某型號軸承的外徑作為研究對象（在本文的具體實例說明中都是采用該對象），對整個系統的設計要求進行檢驗。根據d=aN/可知，a為CCD光敏元的尺寸（為14m14m），N為被測件經光學系統成像后在CCD光敏區所遮擋的光敏元的數目（可以通過對所采集的圖象作逐行掃描，測量工件圖象的待測部位的尺寸，即象素點數目），為光學成像系統的放大率，顯然，工件圖象的尺寸（以像素點數量表示）與工件的實際尺寸（以厘米或毫米表示）之間具有一一對應的線性關系，即兩者之間的測量比為常數，由攝像物鏡的放大比和CCD器件的放大比所決定，此即為。利用一尺寸已知的標準工件作為測量對象，對CCD測量系統的測量比作精確標定。測量尺寸未知的工件時，只需測定其圖像的邊長或直徑所包含的像素點數量，除以，即可獲得工件的實際邊長或直徑。所以標定過程為：首先采用一已知直徑D0=10mm的圓形工件作為標準樣品，對測量系統的測量比=D1/D0進行標定，其中D1即為該標準件的計算機圖像的直徑，以像素點的數量表示。采集標準樣品圖像并作二值化處理后，計算機自上而下對整幅圖像進行逐行掃描，掃描線與標準樣品圖像的輪廓產生兩個截點，這兩個截點之間距離的最大值，即為標準樣品圖像的直徑D1，測得D1像素點，由此計算出（像素點/mm）。以標定后的系統來檢測某型號軸承的外徑，通過圖像采集系統實時的獲取傳送帶上的軸承圖像，圖象處理系統實時地實現對圖像的預處理和邊緣輪廓的提取，然后通過對圖像輪廓的掃描，計算出軸承外徑的像素點，除以上述標定所得的，即可以求出軸承外徑。為了提高尺寸測量的精度、減少誤差，根據上述原理，具體對一幅處理后的圖象輪廓的掃描是從不同位置測量最后取平均來實現的，實現步驟如下：從圖像上部往下掃描，找到圓的最高點Al（xl，yl）；求出A；點和圓上其它各點的距離（像素點數）；求出中的所有距離中的最大值記為dl；從Al開始，按照順時針方向每隔一定的角度，依次選取點Ak，按照和的步驟，求出相應的最大值dk；按照循環一周，求出d1、d2、dm，則該圓的直徑值的像素點數為：d=（d1+d2+d3+dm)/m圓的直徑值D=d/。利用該系統，采用上述方法對某物體的尺寸進行測量即可得出想要的測量尺寸結果。2.3.2 物體尺寸測量的實現此測量系統方案是基于LabVIEW機器視覺虛擬儀器設計物體尺寸檢測系統，進行圖像邊緣處理之后然后就可以對圖像進行尺寸上面的測量了。主要分為兩個方向上面的測量：橫向距離檢測和縱向距離檢測。1）縱向尺寸檢測其主程序框圖中采用了平鋪式順序結構（Flat Sequence）、條件結構(Case Structure)以及While循環。其中平鋪式順序結構的數據流不同于其它結構的數據流。所有連線至幀的數據都可用時，平鋪式順序結構的幀就會按照從左至右的順序執行。每幀執行完畢后會將數據至傳遞至下一幀。即幀的輸入可能取決于另一個幀的輸出。而While Loop循環結構的功能作用：重復執行內部的子程序框圖，直到條件接線端（輸入端）接收到特定的布爾值。連線布爾值至While循環的條件接線端。右鍵單擊條件接線端，在快捷菜單中選擇真(T)時停止或真(T)時繼續。也可連線錯誤簇至條件接線端，右鍵單擊條件接線端，在快捷菜單中選擇真(T)時停止或真(T)時繼續。While循環至少執行一次。首先通過IMAQ Create VI（IMAQ的VI創建）創建用于圖像的臨時存儲位置并對其命名。創建或處理在LabVIEW的NI視覺圖像。然后通過IMAQ ReadFile VI（IMAQ的ReadFile函數VI）讀取默認或手動選擇圖像存儲的文件來進行處理。讀取文件之后采集所得圖像的數據信息再通過縱向測距函數控件（IMAQ Clamp Vertical Max VI）進行處理。之后測得縱向尺寸距離通過顯示控件進行鏈接顯示出來。該測距模塊有一個圖像輸出接口，處理之后將其輸入到平鋪式順序結構的下一幀進行操作處理，下一幀中存在 While Loop 中進行循環操作，并在其中加入一條件延時操作處理。尺寸測量處理與上一幀類似，最終得出縱向尺寸顯示在前面板上。此測量方案采用條件結構執行事件，即點擊自動檢測確定按鈕時橫向尺寸檢測程序就會運行起來，然后邊緣處理之后的圖像就會在橫向檢測的圖像顯示框里顯示出來。在上一幀中可通過選用調用節點依據圖像顯示框并創建其調用節點為，在下一幀中則是調用另一種類型：通過索引數組引入N維數組，然后對其進行數組輸出元素的捆綁最終使得多個獨立元素組合為簇輸出然后再輸入到IMAQ Clamp Vertical Max VI進行最后的處理。主要函數控件模塊：IMAQ Clamp Vertical Max VI（IMAQ縱向最大夾距）此控件VI各接線端子：其程序框圖采用的是層疊式結構，各程序如下：圖2-11 a) IMAQ Clamp Vertical Max VI程序框圖1圖2-11 b) IMAQ Clamp Vertical Max VI程序框圖2圖2-11 c) IMAQ Clamp Vertical Max VI程序框圖3圖2-11 d) IMAQ Clamp Vertical Max VI程序框圖4圖2-11 e) IMAQ Clamp Vertical Max VI程序框圖5主要功能作用：從向所述搜索區域中心的搜索區域的水平側測量在縱向上的距離。該VI定位沿一組平行線或耙邊緣檢索。邊緣是根據其對比度和斜率來確定。通過各控件模塊等的連接以及節點的調用等，可將整個測距程序匯總為如下縱向測距的程序框圖：圖2-12 縱向尺寸檢測程序框圖2）橫向尺寸檢測橫向尺寸的檢測與縱向類似，僅僅表現在尺寸處理函數控件上（橫向為水平方向函數控件，縱向則為縱向垂直方向函數控件）。所以這里就不多做解釋了，只需簡要介紹一下其測距函數控件就可以了。IMAQ Clamp Horizontal Max VI（IMAQ的水平即橫向最大夾距VI）其控件接線端子為：其程序框圖可表示為：其框圖分為04幾部分層疊式結構：圖2-13 a) 橫向測距模塊程序框圖1圖2-13 b) 橫向測距模塊程序框圖2圖2-13 c) 橫向測距模塊程序框圖3圖2-13 d) 橫向測距模塊程序框圖4圖2-13 e) 橫向測距模塊程序框圖5此水平（橫向）測距函數控件主要功能：從朝向檢索區域的中心的搜索區域的垂直側面測量在水平方向上的距離。該VI定位沿一組平行線或耙邊緣檢索。邊緣是根據其對比度和斜率來確定。通過各類控件連接得其程序框圖為：圖2-14橫向尺寸檢測程序框圖2.3.3 系統測距實際操作這里以對默認路徑下的圖像采集進行處理為例（選用一個型號為小米3的手機進行檢測）首先要在預處理界面要選擇圖像采集方式，可供選擇路徑有默認路徑、手動選擇路徑，前者使用圖像采集模塊調用的視頻攝像頭進行圖像的采集，后者即手動選用已經采集好的圖像圖片。圖2-15 采集處理圖像選用路徑操作演示原始圖像：圖2-16 演示物體測距系統采集原始圖像圖像預處理選擇邊緣檢測的算法進行處理并獲得其邊緣輪廓。圖2-17 圖像預處理邊緣檢測邊緣輪廓的提取圖像邊緣提取之后就是目標物體尺寸的測量圖2-18 目