前言

計算機視覺的應用大致上可以分成定位、量測、識別、缺陷檢測四大類，其中以定位的應用最為廣泛。機器視覺系統可以用來檢視主機板上的電子組件，也可以用來控制機械手臂，在機械手臂上加裝CCD，利用影像辨識的定位，帶動機械手臂來做病毒研究、藥物混合等一些高危險性的醫療研究。除了精準之外，對人類的生命也比較有安全保障。

影像定位后的坐標轉換

市面上影像比對的函數庫（Library）很多，使用者可以自行選用合適的函數庫。以下所提的系統采用Euresys公司開發的eVision EasyMatch，這是一種基于灰度相關性的圖像匹配函數庫，速度非?？?，而且能夠達到次像素（sub-pixel）精度的匹配結果。對于旋轉、比率變化（縮/放）和平移等，都能精確找到模板圖像（Golden Image）的位置。故本文僅對影像定位后的二維坐標產生的“位移”與“旋轉”做探討。

● 坐標位移

公式：X2 = X1 + ΔX

Y2 = Y1 + ΔY

圖1 坐標位移示意圖

● 坐標旋轉

（1）將（X1，Y1）轉換成極坐標→ （X1，Y1） = （R1，θ1）

其中，R1 = √X12 + Y12

θ1 = arctan（ Y1 / X1 ），即反正切函數

（2）θ2 = θ1 + θ，其中，θ= 表示旋轉角度

得出 X2 = Cos （θ2） * R1

= Cos （arctan（Y1/X1）+θ） *

√X12 + Y12

Y2 = Sin（θ2） * R1

= Sin（arctan（Y1/X1）+θ） * √X12 + Y12

圖2 坐標旋轉的示意圖

● 坐標位移+旋轉

遇到同時發生坐標位移和旋轉時，先計算位移，再套用旋轉的公式，即可算出最后的結果。

下面介紹如何設計出結合“機械運動”與“計算機視覺”的自動化定位系統。

基本架構

● GEME-3000主控制器：含HSL控制卡，安裝Windows XP操作系統

● 3-Axis定位平臺：三菱伺服馬達+滾珠螺桿

● 運動控制器：HSL-4XMO控制模塊

● 計算機視覺組件：使用IEEE 1394 CCD采集影像，利用Euresys eVision的

EasyMatch進行影像比對（Pattern Match），作定位偏移的補正計算。

完整的實際系統如圖3所示。

圖3 系統架構實機圖

系統校正

● Mitsubishi驅動器調校：10 000 pulse/roll，即運動控制卡送出10 000個脈波，馬達會轉一圈。

● 滾珠螺桿的螺距vs. Pulse/Roll：如，螺距=10mm/roll，10 000 pulse/roll意味著1μm/pulse，即每發出一個脈沖，螺桿會前進1μm。

● F.O.V.（Field of View）的選定：F.O.V.要大于定位點的大小，太小則導致可接受的“初步定位”誤差變??；太大則導致因定位點影像太小，影像定位誤差大。

● CCD工作距離的選定：工作距離要大于打孔頂針，以免對焦時打孔頂針撞到工件。當F.O.V.及工作距離確認后，即求出鏡頭和延伸環。

教導作業

● 啟動系統3軸回到初始位置，待3軸回定位后，再由人工將工件置于3軸之定位平臺上并作“初步定位”；

● 手動控制Z軸緩慢下降，使其接近定位平臺上方（約0.5～1.0mm）；

● 手動控制X/Y軸，使打孔頂針剛好在工件第一個孔位上方；再將Z軸緩慢下降，使其插入第一個孔位內。如定位不準，可以手動移動工件，使其定位更準確。

● 精確定位后，將Z軸上升至CCD的實時影像可看到完整“定位點”后，執行圖4所示的流程圖。

圖4 圖像處理軟流程圖

自動定位

● 由人工將工件置于3軸定位平臺上，作“初步定位”后并啟動本系統；

● 系統會驅動3軸定位平臺將CCD移至定位點上方（2個不同位置），取像并利用已“教導”的標準影像做“影像比對”作業；

● 計算出“初步定位”的偏移量（Shift X/Y）及旋轉角度 （Rotation Angle）；

tx = GoldeXY［CCD_Find］［1］ - m_Find.GetCenterX（）;

ty = GoldeXY［CCD_Find］［0］ - m_Find.GetCenterY（）;

if （CCD_Find==0） { //第一次定位

shiftx = ZeroX - tx*Calibration;

shifty = CCD_Y - ty*Calibration;

} else { //第二次定位

dx = CCD_Locate［1］［0］ - tx*Calibration;

dy = CCD_Y - ty*Calibration;

angle = atan2（ dy - shifty， shiftx-dx）;

CalNewLocate（angle， shiftx， shifty）;

}

● 通過“極坐標轉換”，重新計算工件上所有孔位的新坐標（Point Table）。

void CalNewLocate（F64 angle， F64 shiftx， F64 shifty）

{

int i;

F64 P［TOTAL_POINT*2］;

F64 t;

for （i=0; i《TOTAL_POINT; i++） { //極坐標轉換

P［i*2］ = sqrt（ OrgLocate［i*2］ * OrgLocate［i*2］

+ OrgLocate［i*2+1］ * OrgLocate［i*2+1］）;

P［i*2+1］ = atan2（ OrgLocate［i*2］，

OrgLocate［i*2+1］）+ angle;

}

for （i=0; i《TOTAL_POINT; i++） {

t = P［i*2］*sin（P［i*2+1］）;

NewLocate［i*2］ = （shiftx + t）*SCALE_X;

t = P［i*2］*cos（P［i*2+1］）;

NewLocate［i*2+1］ = （shifty + t）*SCALE_Y;

}

}

結束語

機器視覺系統不但大幅的提升了工業的生產力，而且增加了使用者的能力。使用機器視覺系統可以保護人眼的健康和提高檢測精度，而機器視覺系統能24小時不停頓地工作，且能在高速下執行檢查，而檢視的準確度也能控制在較穩定的程度之內。

此外，在危險工作環境中，在需要快速處理的軍事武器操控，實時、大量的生產線上，在量測、定位、對象判別等高精確性工作中，機器視覺系統也都有很好的應用前景。

責任編輯：gt