一个机器视觉进行金属外壳尺寸检测的典型案例

在传统的自动化生产尺寸测量中，典型的方法是利用卡尺或千分尺在被测工件上针对某个参数进行多次测量后取平均值。这些检测设备或检测手段测量精度低、测量速度慢、测量数据无法及时处理，因此无法满足大规模自动化生产的需要。

基于机器视觉技术的尺寸测量方法具有成本低、精度高、安装简易且能实时得到处理结果等优点，其非接触性、实时性、灵活性和精确性等特点可以有效的解决传统检测方法存在的问题。同时，尺寸测量是机器视觉技术普遍的应用行业，特别是在自动化制造行业中，用机器视觉测量工件的各种尺寸参数，如长度测量、圆测量、角度测量、弧线测量、区域测量等，需要检测出工件相关区域的基本几何特征，不但可以获取在线产品的尺寸参数，同时可对产品做出在线实时判定和分拣，应用十分普遍。本文介绍的即是维视图像做过的众多尺寸检测中的一个典型案例，其中用到的远心镜头、平行光源等技术，更是体现了现代机器视觉技术的精髓。

首先，我们来看一下本案例的检测需求。

被检测对象为工件的金属外壳，有大小不同的多种规格，需要进行各个方向的尺寸测量，从而确定其生产工艺是否达到指定要求。本文我们以较大和较小的两种规格为例，实物如下图所示：

解决方案：由于需要检测的尺寸较多，遍布工件的正面、背面及侧面等，需要多次测量才能获取，同时由于产品本身的结构及反光特性，针对不同面的尺寸需要采取不同的打光方案。经过评估和反复测试，维视技术人员决定采用以下组合方案进行图片的拍摄及数据的获取：

拍摄效果图如下：

通过图像处理软件的优化，我们可以对图像的边缘进行提取：

至此，得到图像边缘后，要进行测量就非常简单了。当然，要保证测量结果的高精度，除了硬件方案的选型和图像处理软件，标定和畸变矫正等也都是非常重要的，这部分内容我们之前都有过相关的介绍，这里不再赘述，如有兴趣，欢迎关注京科智造或来电咨询。