张海涓，郑羽，王子聪
1.华理电气工程学院，河北 唐山063210
摘 要：针对目前非接触测量的功耗大及识别范围限制多等问题，研究了一种基于图像处理的非接触物体尺寸形态测量系统。该系统通过OpenMV定位识别目标的特征及尺寸,使用舵机云台扩展空间自由度，采用激光传感器测量与目标的距离。实验结果显示,在激光传感器测量范围内,此非接触测量系统可以准确识别图像尺寸形态和距离,整个过程实时性高且测量精准。实现了系统的高度自由性,为以后非接触物体尺寸形态测量发展提供了一种思路。
关键词：嵌入式图像处理；OpenMV；非接触测量; 模拟; 图像识别;
0 引言
随着现代技术的发展, 现代工业的生产效率也越来越高。测量技术也要求高效、准确和无损伤。传统的游标卡尺等接触式量具量仪效率低下、稳定性低, 而且由于量具直接接触工件表面, 必然会对工件或者量具造成损伤。非接触测量技术应运而生[[参考文献
[] 罗胜彬,宋春华,韦兴平,李航.非接触测量技术发展研究综述[J].机床与液压,2013,41(23):150-153.]]。文中基于现有的非接触测量技术，针对目前自动性差、测量缓慢等问题，研究了一种非接触物体尺寸形态测量系统，使用云台移动OpenMV实现定位识别目标尺寸，激光测距获取距离，实现了非接触测量的自动性与智能化。
1 系统整体设计方案
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图一 系统结构示意图
此模拟非接测量系统主要包含测距子系统和图像子系统。系统采用 NXP公司的RT1064单片微机作为主控，通过OpenMV和云台定位目标，获取激光测距模块的返回值后,进行坐标系转换从而得到物体的尺寸信息。另外实时显示目标的信息，也通过按键控制整个电路的启动与停止。在系统的硬件搭建时,应使OpenMV、激光测距、激光笔摆放水平且中心在一条竖直线上来保证数据的准确性。系统的整体结构示意图如图1所示。
1.1 图像子系统
图像处理子系统主要是OpenMV摄像头。OpenMV是一种可扩展、开源、低成本、支持Python的机器视觉模块，以STM32F427CPU为核心，集成了OV7725 摄像头芯片，引出多接口方便扩展外围功能。它大大简化了机器视觉的算法编程，因其操纵的简洁性、程序的完备性、功能的全面性，在颜色、形状识别以及目标追踪领域发挥着重要作用[[[] 田渠,罗淦,尹海涛.基于OpenMV的智能跟踪小车设计[J].计算机测量与控制,2019,27(08):167-170+176.]][[作者简介：张海涓（2000年3月-）女，汉，河北张家口人，本科在读。研究方向：电子科学与技术。
]][[]]。此非接触测量系统中需要使用OpenMV这种低功耗、高集成、功能完善的摄像头来对目标进行识别形状、追踪并返回像素坐标。
在定位目标时需要目标、图像及测距参考点的中心对准，像素位置或者激光的偏差都会影响舵机云台的调节，为了便于直观地判断它们的位置关系，在摄像头正上方增加了激光笔，舵机云台停止转动时，激光点应在目标的中心。
1.2 测距子系统
自1960年世界上第一台激光器诞生后不久，激光测距凭借其方向性高、单色性好、抗干扰能力强等优点，被广泛应用于工业自动化监控、建筑测量等场合[[
]]。相比于其它测距，激光能够适应更广泛的外界环境且测量距离远、精度高，体积较小，安装方便。在本非接触测量系统中，进一步提高了测量的准确性。
2 模拟非接触物体尺寸形态测量
非接触测量系统程序流程图如图二所示。
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图二 非接触测量系统
2.1 机器视觉处理部分
非接触测量首先要定位目标的位置。通过OpenMV识别定位到目标的中心坐标并传送给主控，主控数据解析成功后，计算出它和图像中心的像素坐标差，经过PID 调节转动舵机云台，控制云台使物体中心与图像中心对齐。
在模拟时使用了不同的平面图形和立体图形进行识别。在通过OpenMV进行识别时使用其不同的形态颜色特征作为识别依据，进而求得识别对象的几何中心以及其对应像素点数。
2.2 目标尺寸以及距离处理部分
目标尺寸是非接触测量系统中的重要环节，在尺寸确定时，世界坐标与相机坐标的变化关系如图三所示。其中各个符号意义如下：F：表示镜头的焦距；D：镜头与物体之间的距离 ；P：像素宽度； W：物体实际长度。
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图三 世界坐标与相机坐标的变换关系
由于目标大小及焦距为固定值，所以将其统一为常数 K，像素点数目与距离呈线性变化，通过MATLAB标定求出 K 值，进而计算出物体距离。
3 实验结果分析
调节与物体的距离或改变物体尺寸均能影响测量准确性，距离问题已在空间坐标系变化中解决，因而使用多尺寸测试，表 1 是相同距离下实际与测量尺寸中选取的五组具有代表性的数据结果。
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由实验结果分析可知，尺寸影响小，加入OpenMV后，尺寸的测量十分准确，表明此系统的精确度较高。
4 结束语
模拟非接触物体尺寸形态测量系统通过OpenMV图像识别定位目标,测量物体的实际尺寸与距离；对非接触测量系统成功进行了速度、准确性上的优化，实现了系统的自动化,为以后非接触物体尺寸形态测量发展提供了一种思路。