Study on Reliability of Accuracy Verification of Machine Vision Equipment Using Copper Wire
This study establishes a copper wire diameter inspection system based on machine vision principles, with equipment accuracy validated through standardized experimental protocols. The detection system comprises two core modules: image acquisition and processing, achieving micrometer-level measurement accuracy within a precisely calibrated microscopic field of view through the integration of a high-resolution industrial camera and professional-grade single telecentric lens. Addressing measurement errors caused by mechanical positioning in traditional methods, this research effectively controls environmental variables through fixed optical imaging distance. Experimental verification employs multi-specification standard copper wire samples for comparative analysis between contact-based precision measuring tools and the vision-based inspection system. Under standardized operational procedures, physical measurements adopt multi-point dense sampling with averaging as reference data, while the non-contact detection simultaneously performs multi-angle image capture and feature parameter extraction through intelligent algorithms. By establishing a mathematical model between reference data and vision-derived measurements, the results confirm that the visual system meets industrial inspection standards in both precision metrics and repeatability, demonstrating its practical value in quality control of micro-diameter wire materials.
Machine Vision
铜丝作为人类文明进程中最早开发利用的金属材料之一,是以高纯度铜或铜合金为原料,通过精密拉丝工艺制成的标准化线材
机器视觉作为仿生视觉系统的工程技术,通过光学成像装置与数字图像处理算法的协同作用,实现对视觉信息的智能化解析。该技术体系主要包含光学成像与数字处理两大核心模块,其理论基础涵盖应用光学、计算机视觉和模式识别等多个交叉学科
成像系统采用200万像素面阵相机(分辨率1600 ×1200)配合四倍放大倍率的单远心镜头,构建1.785 mm ×1.339 mm显微视野。系统标定采用标准影像仪校准块,经多点位校准验证,空间解析精度达到1.1155 μm。远心光路设计有效抑制了透视畸变,确保测量对象在景深范围内保持稳定的放大倍率
本设备使用OpenCV库对图像进行处理,步骤主要有3步:第一步进行平滑处理,减小图像噪声;第二步是对图像进行阈值分割;第三步是采用轮廓检测及缩小阈值的方法,提取铜丝的主干直径。
在技术验证方法学层面,现有研究存在可优化空间。以苏州大学闫冠宇、潘青田
选取0.1 mm和0.2 mm两种标称直径的退火铜线各1米作为实验样本。根据GB/T 21652-2008《铜及铜合金线材》标准要求,样本表面需进行清洁处理以消除氧化层影响
实验采用工业级视觉检测装置,由长风纺织机电科技有限公司提供,配置参数如下:检测平台物距固定于65 mm,选用4.4 μm像元尺寸的CCD工业相机配合4倍光学放大远心镜头构成成像系统。理论测量精度可计算为:像元尺寸(4.4 μm)/放大倍率(4) = 1.1 μm,空间解析精度达到1.1155 μm。
通过自动化扫描平台对试样进行随机采样,同步记录几何特征参数(线径尺寸、像素值)。检测过程保持环境温度(23 ± 1)℃、相对湿度50% ± 5%的恒温恒湿条件。
为验证理论精度与实际测量值的一致性,采用双重验证方案。
选用两种标准直径的铜质线材作为基准样本,各规格样本分别获取30组有效数据。数据处理时采用格拉布斯准则剔除异常值,最终以算术平均值作为基准直径X (见
在恒定成像参数下,通过图像分析软件对样本进行亚像素轮廓检测。每种规格试样选取15个典型截面,经形态学滤波处理后统计有效像素值Y (见
以下实验结果使用SPSS软件进行分析。
位置 |
直径 |
位置 |
直径 |
位置 |
108 |
位置16 |
115 |
续表
位置1 |
107 |
位置17 |
112 |
位置2 |
112 |
位置18 |
110 |
位置3 |
108 |
位置19 |
115 |
位置4 |
112 |
位置20 |
119 |
位置5 |
106 |
位置21 |
114 |
位置6 |
113 |
位置22 |
108 |
位置7 |
108 |
位置23 |
108 |
位置8 |
107 |
位置24 |
114 |
位置9 |
112 |
位置25 |
107 |
位置10 |
116 |
位置26 |
114 |
位置11 |
114 |
位置27 |
109 |
位置12 |
109 |
位置28 |
113 |
位置13 |
110 |
位置29 |
109 |
位置14 |
112 |
位置30 |
107 |
平均值 |
110.93 |
||
方差 |
10.961 |
||
标准差 |
3.31073 |
||
平均值的95%置信区间上限 |
112.1696 |
||
平均值的95%置信区间下限 |
109.6971 |
位置 |
直径 |
位置 |
直径 |
位置1 |
211 |
位置16 |
211 |
位置2 |
215 |
位置17 |
219 |
位置3 |
211 |
位置18 |
226 |
位置4 |
222 |
位置19 |
224 |
位置5 |
221 |
位置20 |
209 |
位置6 |
233 |
位置21 |
212 |
位置7 |
207 |
位置22 |
209 |
位置8 |
218 |
位置23 |
212 |
位置9 |
222 |
位置24 |
220 |
位置10 |
206 |
位置25 |
218 |
位置11 |
210 |
位置26 |
238 |
位置12 |
218 |
位置27 |
214 |
位置13 |
213 |
位置28 |
221 |
位置14 |
216 |
位置29 |
207 |
续表
位置15 |
213 |
位置30 |
216 |
平均值 |
216.4 |
||
方差 |
55.766 |
||
标准差 |
7.46763 |
||
平均值的95%置信区间上限 |
219.1885 |
||
平均值的95%置信区间下限 |
213.6115 |
位置 |
像素值 |
位置1 |
97 |
位置2 |
102 |
位置3 |
98 |
位置4 |
96 |
位置5 |
98 |
位置6 |
99 |
位置7 |
97 |
位置8 |
98 |
位置9 |
95 |
位置10 |
97 |
位置11 |
102 |
位置12 |
99 |
位置13 |
97 |
位置14 |
100 |
位置15 |
98 |
平均值 |
98.2 |
方差 |
3.886 |
标准差 |
1.97112 |
平均值的95%置信区间上限 |
99.2916 |
平均值的95%置信区间下限 |
97.1084 |
位置 |
像素值 |
位置1 |
187 |
位置2 |
191 |
位置3 |
187 |
位置4 |
196 |
续表
位置5 |
196 |
位置6 |
194 |
位置7 |
204 |
位置8 |
185 |
位置9 |
194 |
位置10 |
185 |
位置11 |
188 |
位置12 |
193 |
位置13 |
190 |
位置14 |
191 |
位置15 |
190 |
平均值 |
191.4 |
方差 |
25.257 |
标准差 |
5.02565 |
平均值的95%置信区间上限 |
194.1831 |
平均值的95%置信区间下限 |
188.6169 |
由
铜丝类型 |
直径平均值(μm) |
像素平均值 |
精度(μm) |
0.1 mm铜丝 |
110.93 |
98.2 |
1.129 |
0.2 mm铜丝 |
216.4 |
191.4 |
1.130 |
由
本研究为机器视觉纤维检测设备的校准策略与性能优化提供了可行性方案。实验结果表明,采用铜丝作为标准测试物可有效验证基于机器视觉的线材检测设备的测量精度,其方法具有显著的可重复性和稳定性。这种基于标准试样的评估体系不仅能够系统量化设备的关键性能指标,更为检测系统的参数优化建立了数据驱动的改进路径。在后续研究中,可将测试对象拓展至铜材的不同形态(如铜块、铜片等)及其他材料,通过建立多维度的标准样本库,进一步提升机器视觉检测系统的泛化能力和工业适用性。本研究构建的检测范式因其兼具方法简便性与结果可靠性,为工业视觉检测装备的性能评估与迭代升级提供了可推广的技术方案。
*通讯作者。