基于圖像處理的電極邊緣檢測方法研究

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1、基于圖像處理的微細(xì)電火花加工中電極邊緣檢測方法研究1概述隨著對產(chǎn)品的日益小型化和微型化的不斷要求，微細(xì)加工技術(shù)得到了迅速發(fā)展，作為微細(xì)加工技術(shù)之一的微細(xì)電火花加工技術(shù)也逐漸引起人們的重視，其具有非接觸加工、容易實(shí)現(xiàn)高深寬比、微三維結(jié)構(gòu)加工的特點(diǎn)，可以預(yù)計(jì)未來必將得到更加廣泛的應(yīng)用。在微細(xì)電火花加工中，工具電極的制作與檢測技術(shù)是一個(gè)難點(diǎn)，已成為影響微細(xì)制造技術(shù)實(shí)用化的關(guān)鍵技術(shù)之一。目前在電極的磨損檢測方面主要通過在線電接觸探測法進(jìn)行探測，其測量方法是首先在標(biāo)準(zhǔn)塊上定位某一參考點(diǎn)，在5V的探測電壓下對刀具進(jìn)行探測，記錄探測前后兩次坐標(biāo)位置Z1與Z2，Z1與

2、Z2的差值即為刀具長度的磨損量δ[1]。刀具主軸標(biāo)準(zhǔn)塊工件+－探測電壓圖1刀具長度磨損測量電火花的離線測量方法是將電極取下來，然后用測量工具如（掃描電鏡等）進(jìn)行測量。這種測量方法無法實(shí)現(xiàn)在線測量，測量完后再次裝到加工設(shè)備上時(shí)，存在一定的裝夾誤差，影響加工精度。此外還有人[2]提出一種測量方法，先找一個(gè)直徑是已知并固定不變的檢測標(biāo)準(zhǔn)棒的，利用接觸感知分別去感知標(biāo)準(zhǔn)棒的兩邊，并記下感知時(shí)的坐標(biāo)，然后根據(jù)記下的坐標(biāo)就可以計(jì)算出電極的直徑大小。數(shù)字圖像處理是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展而發(fā)展起來的，目前已經(jīng)得到了廣泛應(yīng)用，將數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用到電極檢測上，可以實(shí)現(xiàn)在

3、線測量，同時(shí)可以進(jìn)行連續(xù)不間斷的測量。郭銳等人[3]構(gòu)建了微細(xì)電極的在線測量系統(tǒng)，利用數(shù)字圖像處理技術(shù)獲取輪廓邊緣，在線觀察微細(xì)電極的狀態(tài)以及在線測量微細(xì)電極的尺寸，測量結(jié)果與掃描電鏡的離線測量值的相對誤差在5%以內(nèi)。用圖像處理技術(shù)測量電極的過程中，電極邊緣的檢測提取是一個(gè)重要內(nèi)容，能否檢測提取出清晰完整的輪廓，關(guān)系到后面測量的精度，因此本文將重點(diǎn)研究電極邊緣的檢測提取。2幾種經(jīng)典的邊緣檢測算子及特點(diǎn)[4-6]邊緣檢測是用邊緣點(diǎn)勾畫出各個(gè)對象的輪廓，從而分析圖像是否含有某些需要識(shí)別的目標(biāo)。邊緣檢測的目的就是要突出圖像的邊緣以便提取圖像特征。由于邊緣檢測

4、很難形成一個(gè)閉合的邊緣，有時(shí)也邊緣檢測稱為邊緣增強(qiáng)。通過邊緣增強(qiáng)處理，圖像中除邊緣以外的部分被削弱或消除，因此邊緣檢測在計(jì)算機(jī)視覺處理方面有著重要的應(yīng)用。如果一個(gè)像素落在圖像中某一個(gè)物體的邊界上，那么它的鄰域?qū)⒊蔀橐粋€(gè)灰度級(jí)的變化帶。對這種變化最有用的兩個(gè)特征是灰度的變化率和方向，它們分別以梯度向量的幅度和方向來表示。由于邊緣點(diǎn)一般位于圖像中灰度值變化劇烈的位置，即灰度值導(dǎo)數(shù)較大或極大的地方，所以經(jīng)典的邊緣提取方法是考察圖像的每個(gè)像素在某個(gè)領(lǐng)域內(nèi)灰度的變化，利用邊緣鄰近一階或二階方向?qū)?shù)的變化規(guī)律來檢測邊緣，這種方法稱為邊緣檢測局部算子法。成熟的邊緣檢

5、測算子有許多，下面將主要介紹Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Krisch7，Canny算子這四種邊緣檢測算子。2.1Roberts邊緣檢測算子Roberts邊緣算子是一種斜向偏差分的梯度計(jì)算方法，梯度的大小代表邊緣的強(qiáng)度，梯度的方向與邊緣走向垂直。該算子通常由下列計(jì)算公式表示：（1）是具有整數(shù)像素坐標(biāo)的輸入圖像，平方根運(yùn)算使該處理類似于在人類視覺系統(tǒng)中發(fā)生的過程，Roberts操作實(shí)際上是示旋轉(zhuǎn)45度兩個(gè)方向上微分值的和。Robert算子是基于對角方向相鄰像素梯度的算子，它對具有陡峭的低噪聲圖像效果較好[7]。2.2Sobel邊

6、緣檢測算子Sobel算子是一組方向算子，從不同的方向檢測邊緣。Sobel算子不是簡單求平均再差分，而是加強(qiáng)了中心像素上下左右四個(gè)方向像素的權(quán)重，運(yùn)算結(jié)果是一幅邊緣圖像。該算子通常由下列計(jì)算公式表示：（2）（3）（4）式中、分別表示x方向和y方向的一階微分，為Sobel算子的梯度，是具有整數(shù)像素坐標(biāo)的輸入圖像。求出梯度后，可設(shè)定一個(gè)常數(shù)T，當(dāng)>T時(shí)，標(biāo)出該點(diǎn)為邊界點(diǎn)，其像素值設(shè)定為0，其它的設(shè)定為255，適當(dāng)調(diào)整常數(shù)T的大小來達(dá)到最佳效果。Sobel算子可以產(chǎn)生較好的邊緣效果，而且對噪聲具有平滑作用，減小了對噪聲的敏感作用。但是也能檢測出一些偽邊緣，從而

7、使邊緣較粗，降低了檢測定位精度。2.3Prewitt邊緣檢測算子Prewitt邊緣算子是一種邊緣樣板算子，利用像素點(diǎn)上下、左右鄰點(diǎn)灰度差，在邊緣處達(dá)到極值檢測邊緣，對噪聲具有平滑作用。由于邊緣點(diǎn)像素的灰度值與領(lǐng)域點(diǎn)像素的灰度值有顯著不同，在實(shí)際應(yīng)用中通常采用微分算子和模板匹配方法檢測圖像的邊緣。該算子通常由下列計(jì)算公式表示：（5）（6）（7）7式中、分別表示x方向和y方向的一階微分，為Prewitt算子的梯度，是具有整數(shù)像素坐標(biāo)的輸入圖像。求出梯度后，可設(shè)定一個(gè)常數(shù)T，當(dāng)>T時(shí)，標(biāo)出該點(diǎn)為邊界點(diǎn)，其像素值設(shè)定為0，其它的設(shè)定為255，適當(dāng)調(diào)整常數(shù)T的大

8、小來達(dá)到最佳效果。Prewitt算子不僅能檢測邊緣點(diǎn)，而且能抑制噪聲的影響，因此對灰度和噪聲較