摘 要

基于机器视觉的微位移检测技术在微观领域研究中有着非常广泛的应用前景，是微观领域的一个重要研究方向。微位移检测技术在MEMS、微电子、微加工、微组装和微机械加工等领域具有重要应用，广泛应用于军事、工业、农业、生物及医学等领域，在科学技术领域发挥着越来越重要的作用。

本文以微动平台作为检测对象，对基于机器视觉的微位移检测系统进行研究。基于机器视觉的微位移检测是在测量物体时将图像作为位移信息的载体，并采用机器视觉技术处理被测物体的图像，从中提取特征信息，然后获取实际测量的物体位移。首先对摄像机进行标定，然后定位序列图像中目标特征边缘直线，实时获取被测物体的图像位移，实现了基于机器视觉技术检测微动平台的微位移。

本文将整体系统分为两个模块：千分尺标定模块和位移检测模块。其中，千分尺标定模块包含一个图像预处理模块。采集的图像经过灰度化、高斯滤波、二值化和边缘检测，接着用Hough变换提取直线，最后计算出两直线的距离。用游标卡尺实际的距离除以像素点个数，得到系数值，然后多测几组求得平均值，得到像素当量为17.764微米/像素。计算电磁阀芯像素点个数差，并乘以标定系数，得到不同电压下实际的位移差。结果表明，该检测系统可应用于微动平台微位移的检测。

关键词：机器视觉；微位移检测；图像处理

Abstract

The machine vision-based micro-displacement detection technology has a very wide range of application prospects in the field of microscopic research and is an important research direction in the micro field. Micro-displacement detection technology has important applications in the fields of MEMS, microelectronics, micro-machining, micro-assembly and micro-machining. It is widely used in military, industrial, agricultural, biological and medical fields, and plays an increasingly important role in science and technology.

In this paper, the micro-motion platform is taken as the detection object, and the micro-displacement detection system based on machine vision is studied. Micro-displacement detection based on machine vision is to use the image as the carrier of displacement information when measuring objects, and uses machine vision technology to process the image of the measured object, extract feature information from it, and then obtain the actual measured object displacement. First, the camera is calibrated, then the straight line of the target feature in the sequence image is located, and the image displacement of the measured object is obtained in real time, and the micro-displacement of the micro-motion platform is detected based on the machine vision technology.

This article divides the overall system into two modules: the micrometer calibration module and the displacement detection module. Among them, the micrometer calibration module includes an image preprocessing module. The captured image is subjected to grayscale, Gaussian filtering, binarization, and edge detection. Then, a straight line is extracted using Hough transform, and finally the distance between the two straight lines is calculated. Divide the actual distance of the vernier caliper by the number of pixels to obtain the coefficient value, and then measure several groups to obtain the average value. The pixel equivalent is 17.764 μm/pixel. Calculate the difference between the number of pixels in the solenoid valve and multiply the calibration coefficient to obtain the actual displacement difference under different voltages. The results show that the detection system can be applied to the micro-displacement detection of micro-motion platform.

Key Words: machine vision；micro-displacement detection；image processing

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景和意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 研究内容 2

第2章 微位移检测的方案研究 3

2.1 微位移检测方法选择 3

2.1.1基于迈克尔逊干涉条纹对比法 3

2.1.2基于机器视觉测量技术 3

2.1.3方案比较 4

2.2 微位移检测系统框架 4

2.3微位移检测方案设计 5

2.3.1图像灰度化 5

2.3.2高斯滤波 5

2.3.3二值化 7

2.3.4边缘检测 7

2.3.5基于Hough变换的目标直线定位 8

第3章 微位移检测系统的设计 9

3.1微位移检测系统的硬件设计 9

3.2微位移检测系统的软件设计 9

3.2.1千分尺标定模块 9

3.2.2位移检测模块 13

第4章 系统调试及结果分析 14

4.1微位移检测系统的检测结果 14

4.1.1千分尺标定模块 14

4.1.2位移检测模块 15

4.2微位移检测系统调试结果分析 17

第5章 总结与展望 19

参考文献 20

致 谢 21

第1章 绪论

1.1 研究背景和意义

随着科学技术的飞速发展，微位移检测技术在科学研究和技术应用中发挥着越来越重要的作用。微位移检测技术在微观领域研究中有着非常广泛的应用前景，是微观研究领域的一个重要研究方向，并在军事、工业、农业、生物及医学等领域得到了广泛的应用^[1]。随着微纳米技术的迅速发展，微位移检测技术在MEMS、微电子、纳米电子学、纳米制造和纳米生物工程等领域中发挥重要作用。国内外各大高校针对不同的应用需求，先后开发了与其相应的机器视觉检测系统，并取得了一定的成果。

机器视觉技术是将机器代替人眼进行检测，通过图像摄取装置将被测物体转换成图像信号并进入图像处理系统，获得被测物体的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，将其转变成数字化信号，图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，最终实现对被测物体的检测。机器视觉图像测量技术是一种新型测量技术，它检测和传输信息的手段是目标图像，广泛用于各种实时和在线精密测量^[2]。在测量物体时,将图像作为被测物体信息的载体,利用机器视觉技术处理物体图像的边缘或其它特征,从物体中提取有用的特征信息,得到几何参数,如被测物体的位移和大小。机器视觉测量技术具有速度快和精度高的优点，因此被广泛应用于微型精密系统测量领域中。