作者：毕兴忠，上海谱霆科技有限公司

我国已经是全球最大的板式家具生产国家。各大家具公司普遍采用自动化流水线加工各类家具板件，但是其尺寸测量还主要采用人工使用蒙版、游标卡尺和卷尺抽查方法，主观因素影响大、精度低、速度慢。

上海谱霆科技研制了一种基于机器视觉的非接触式木板孔位在线测量系统，能以30 m/min的速度在线测量长度240~2200 mm的板件，其重复检测误差小于0.8 mm，可以一次性检测木板正反两面和两个侧面。与人工使用游标卡尺测量结果的吻合度达到95%以上，为家具板件孔位的机器视觉检测提供新的途径。

1 机器视觉测量系统简介

机器视觉测量系统上下面的结构与工作原理如图1所示。

图1.木板上下面的光学方案

机器视觉测量系统两侧面的结构与工作原理如图2所示。

图2.木板两个侧面的光学方案

本系统由上下成像系统和两侧成像系统以及控制部分组成。

木板上下面成像系统由上下各3组高精度线扫相机组成，可以实现对孔位和木板尺寸的拍照。成像系统由高精度线扫描相机、LED线性聚焦光源和编码器构成。侧面成像系统分成固定侧和移动侧，分别由一组固定的光源和相机组成。可以根据木板的实际大小控制移动侧的光源相机，对不同尺寸的木板进行拍照。

工控机实时控制移动电机和成像系统，连续处理图像并计算出板件孔位的几何尺寸，然后显示、输出检测数据。

2 软件与图像处理算法设计

测量系统的算法流程如图3。

图3.算法流程框图

2.1 初始化算法

本系统根据输入的木板尺寸、孔位坐标、直径，颜色等信息，初始化移动侧成像系统和光源初始化参数。让整个系统待命。

2.2 板件边沿提取

家具板件的边沿有1~2 mm的圆弧过度封边带。如图4所示，对应的图像边沿呈现过渡带区间灰度值变异点。这些变异点对图像边沿的识别带来干扰，影响测量精度。本系统采用直线拟合的方式避免了识别边沿不一致的问题。

图4.木板边沿的成像效果

2.3 孔位计算

本系统在横向方向和纵向方向采用不同的转换方式将像素转换成尺寸，后与输入图纸进行对比，结果可以生成报表。

4 结语

上海谱霆科技基于机器视觉开发的家具板材孔位的尺寸测量系统。从测试结果来看，该系统能以速度30 m/min以上、精度±0.8 mm（需要更高精度需要配更高精度的相机）自动在线测量板件的孔位直径坐标等参数。本研究为板件尺寸手工抽查方式转变为非接触高速在线测量方式探索了新路。（本设备亦可应用于类似产品的滚筒产线检测）