對于圓度儀器的實驗分析與探索
CCD圖像采集CCD（Charge－CoupledDevices）傳感器在測試領(lǐng)域的應(yīng)用，產(chǎn)生了一門新的測量技術(shù)―――圖像測量技術(shù)。圖像測量技術(shù)是測量被測對象時，從圖像中提取有用的信號，把圖像當(dāng)作檢測和傳遞信息的手段或載體加以利用的方法［2］。實驗表明本虛擬圓度儀，非接觸測量，速度快，準(zhǔn)確度高對已知標(biāo)準(zhǔn)件進(jìn)行測量標(biāo)定比例系數(shù)K，在以后的測量中就可以測定像素值乘以比例系數(shù)K，從而得到零件的實際邊長或直徑。
圖像處理3.1平滑處理由CCD實際獲得的圖像一般都因為受到干擾而含有噪聲。平滑技術(shù)就是用于平滑圖像中的噪聲。鄰域平均法是空間平滑噪聲技術(shù)，對圖像進(jìn)行初步的平滑去噪。
邊緣檢測我們使用LaplacianofGaussian（LOG）算子作為邊緣檢測算子。LOG算子為墨西哥草帽形，其一維與二維函數(shù)圖形如。
LOG算子是Marr－Hildreth提出的基于信噪比求得的最優(yōu)邊緣檢測算子，因此也稱為M－H算子。
對人眼視覺機(jī)理的研究表明，視網(wǎng)膜神經(jīng)節(jié)中有一類細(xì)胞其輸出與LOG算子的特性相似。
為LOG算子邊緣提取過程，上圖為零件原始灰度圖，中圖為經(jīng)平滑處理后采用LOG算子進(jìn)行邊緣提取后的二值圖像，下圖為將感興趣的邊緣單獨提取出來的圖像。
亞像素邊緣提取由于像素級邊緣常常不能滿足精度的要求，所以在得到像素級精度的目標(biāo)邊緣后，還需亞像素邊緣提取以獲得更高的精度。
本文采用的是基于曲面擬合的亞像素邊緣檢測方法。這種方法是用一個參數(shù)多項式方程將每一邊緣點所對應(yīng)的平滑濾波圖像的8個鄰域，擬合成一個空間曲面；再按所需分辨率重采樣這一曲面得到了更高分辨率的圖像，然后對此圖像再用一遍LOG算子進(jìn)行過零點檢測，即實現(xiàn)了目標(biāo)圖像目標(biāo)的亞像素級邊緣提取。
此外還可以采用基于灰度矩亞像素級邊緣檢測法，利用一階微分期望值的亞像素邊緣檢測算法等，這里就不再贅述。
對機(jī)械零部件圓度的傳統(tǒng)檢測方法已越來越不適應(yīng)現(xiàn)代生產(chǎn)的需要，因此廠家對非接觸式快速檢測圓度儀的需求十分強(qiáng)烈。
基于虛擬儀器的虛擬圓度儀利用了PC的強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，采用CCD圖像測量方法，既能滿足非接觸式的要求，又能保證了快速性和精確性，檢測精度可以達(dá)到0.10mm，單件檢測時間小于2min，能夠大大提高廠家的檢測精度，大大降低檢測成本。
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