CN112001917A - 一种基于机器视觉的圆形有孔零件形位公差检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于机器视觉的圆形有孔零件形位公差检测方法，用于提高零件形位公差检测的效率和精度。包括：构建一个暗室无影照明***来为待测零件图像采集提供照明；对相机进行两次标定，消除镜头畸变并计算图像像素与实际物理尺寸的对应关系；采集零件图像信息并二值化和滤波，消除采集过程中的随机噪声；提取图像连通域，计算连通域中心作为圆心坐标，用来判断孔是否同轴和共圆；分别计算连通区域的外接矩形和最小外接矩形，得到两组长宽数据，计算得出5组半径信息进行孔的圆度分析；提取二值图像轮廓，得到零件边缘信息，再对边缘信息进行霍夫圆变换得到圆心与半径信息，与之前得到的数据比较，计算零件形位公差。

Description

一种基于机器视觉的圆形有孔零件形位公差检测方法

技术领域

本发明属于工业测量、机器视觉领域，尤其涉及一种基于机器视觉的圆形有孔零件形位公差检测方法。

背景技术

任何零件在加工过程中，都不可避免地会产生磨损，从而造成误差。在机械制造等行业中，常常需要对加工后的零件进行误差测量，以确保其满足设计要求，达到质量标准。圆孔零件作为常见的环形零件，其结构固定，带有一圈圆形通孔，广泛运用于各种仪器和交通工具当中。由于零件的误差过大，会影响整体的工作性能。因此，对质量要求高的零件，除了要保证其尺寸精度外，还应控制其形位公差。形位公差，一般包含形状和位置公差，它是零件的实际情况相对于理想设计所允许的最大误差量。例如，零件加工后，圆孔的圆度无法达到指定要求，这种情况属于形状误差；如果圆孔的圆心定位产生偏移，就是位置误差。零件形位公差的检测技术在不断发展，目前来看，主要有两种不同的解决方案：三坐标测量和非接触式测量。三坐标测量是将待测零件放入测量仪中，探测器会在三个方向的导轨上进行移动。根据探头返回的数据，计算出零件的尺寸以及形位公差。该方法能对零件的各部分进行精确测量，但成本高、效率低。需要人工进行操作，测量灵活性不够。非接触式测量，就是在不触碰零件表面的情况下，采用光学扫描，获得零件具体参数的方法。借助数字图像处理技术的非接触式测量，结构简单，识别速度快，检测效率高，可以满足实时在线的质量检测要求。

发明内容

发明目的：针对传统零件形位公差检测复杂，耗时较长的问题，本发明提供一种利用机器视觉技术来完成对零件尺寸测量、形位公差分析计算的方法，重点解决了检测机构简单易布局，检测周期短可以在线部署，检测内容全面的问题。

为了解决上述问题，本发明公开了一种基于机器视觉的圆形有孔零件形位公差检测方法，包括如下步骤：

步骤1，构建一个暗室无影照明***，所述***的环境为一个封闭遮光环境，***内照明由自带的与相机同向环状光装和背光源构成，用于对零件的图像采集提供照明环境；

步骤2，固定相机位置，固定平台位置，安装定焦相机镜头，对焦后利用棋盘标定板对相机镜头进行标定，完成畸变矫正，消除镜头畸变对测量的影响；

步骤3，对步骤2标定完成的相机再次利用棋盘标定板进行标定，通过角点检测得到角点的像素坐标，计算相邻两个角点间的像素距离，与棋盘标定板上同角点的物理尺寸关联计算，得到图像像素与实际物理尺寸的对应关系；

步骤4，将零件放置到图像采集区域，采集零件图像信息；

步骤5，对采集到的零件图像进行二值化和滤波，消除采集过程中的随机噪声；

步骤6，提取零件区域，切割掉无用的图像信息，提取图像连通域，计算连通域中心作为零件中心坐标；

步骤7，计算步骤6得到的图像中所有连通区域的外接矩形，得出外接矩形两条边长，计算连通区域的最小外接矩形，得出最小外接矩形两条边长，根据得到的四个边长数据，计算出5个半径，对孔的圆度进行判断，如果都在公差带内，则判定孔满足形位公差要求；

步骤8，利用步骤7得到的图像中所有连通区域的外接矩形，计算零件中各孔的中心点，并与步骤6得到的零件中心做比较计算，判断零件中各孔的位置是否满足形位公差的要求；

步骤9，对步骤6得到的图像进行轮廓提取，得到零件的边缘信息，再对边缘信息进行霍夫圆变换，得到圆的圆心与半径信息，如果圆心与半径数据都在公差带内，则判定孔满足形位公差要求；

步骤10，将步骤9得到的圆心与步骤6得到的零件中心做比较计算，判断零件中各孔的位置是否满足形位公差的要求。

步骤1中，构建的暗室无影照明***为一个封闭遮光环境，可以阻挡外部不均匀的环境光对测量造成的影响；所述***内照明由自带的与相机同向环形光源和背光源构成，两组光源均为平行光源，两组光源均带漫反射板，用于对零件的图像采集提供照明环境；环状光源与相机同轴安装在***顶部，光源颜色能够根据需求进行更换；背光源嵌入式安装到底部置物台内，背光源上表面与底部置物台平面共面；当采用环状光源照明时，能够在底部置物台更换不同颜色的底衬，来获得更好的图像采集效果。

步骤3包括；采集棋盘标定板图像信息，通过角点检测得到角点的像素坐标，记两个相邻的角点像素坐标分别为(x₁,y₁),(x₂,y₂)，如果是水平方向上相邻的两个角点，则y₁≈y₂，如果是垂直方向上相邻的两个角点，则x₁≈x₂，计算两点间的欧氏距离

取n对水平方向上或垂直方向上相邻的两个角点，分别计算每对中的两角点间的欧式距离d_i，对所有的每对中的两角点间的欧式距离求和取平均，从而得出该图像下的角点间平均距离

根据棋盘标定板实物得出两个角点间物理尺寸为l，计算出每个像素所对应的物理尺寸

步骤5包括：采集到的图像，如果是彩色图像，则通过gray＝0.299*R+0.587*G+0.114*B其中R为转换前的彩色图像中该像素的红色分量，其中G为转换前的彩色图像中该像素的绿色分量，其中B为转换前的彩色图像中该像素的蓝色分量，gray是转换后的灰度图像像素值，转换成灰度图像，如果是灰度图像，则不用转换，对得到的灰度图像，用最大类间方差法确定灰度图像的阈值δ，对于大于阈值δ的像素置为1，反之置为0，遍历图像所有像素完成上述转换从而实现对零件图像的二值化，对二值化的图像遍历每个像素，选取像素周边的8个像素，如果在边缘，即周围不足8个像素时，通过补0达到8个像素值，加上遍历的像素本身共9个像素，进行降序排序，选取中间的值作为遍历点的像素值，替代掉原先遍历点的像素值，从而将图像中存在的噪声过滤掉，实现对二值图像的滤波。

步骤6中，对步骤5中得到的二值化图像进行轮廓检测得到零件的外部边缘，计算其外接矩形，得到外接矩形的顶点坐标(x_lt,y_lt)和外接矩形边长(m_p,n_p)，然后以(x_lt+T,y_lt+T)为左上角顶点，以(m_p+2T,n_p+2T)为边长截取零件图像区域，其中参数T＝10*Δ/d_pix，Δ为零件的形位公差，切割掉无用的图像信息，根据计算出的外接矩形，以点(x_lt+0.5m_p,y_lt+0.5n_p)作为零件的中心坐标。

步骤7中，通过连通域外接矩形得出外接矩形两条边长a,b，通过连通域最小外接矩形得出两条边长c,d，计算出5个半径分别为：r₁＝a*d_pix/2,r₂＝b*d_pix/2，r₃＝c*d_pix/2，r₄＝d*d_pix/2，r₅＝[(a+b+c+d)/4]*d_pix/2，如果都在公差带内，即(r₁,r₂,r₃,r₄)∈[r₅-Δ,r₅+Δ]，则判定零件和孔都满足形位公差要求。

步骤8中，得到所有连通域的外接矩形，对于每一个外接矩形的左上角顶点坐标(x_ilt,y_ilt)，对应的外接矩形两条边长分别为a_i,b_i，则可以计算出连通域的中心坐标(x_ic,y_ic)为x_ic＝x_ilt+0.5*a_i，y_ic＝y_ilt+0.5*b_i，将得到的中心坐标与步骤6得到的零件中心坐标(x_c,y_c)进行计算比较，来判断各孔是否满足形位公差的需求：如果x_ci-x_c<Δ则水平共线，如果y_ci-y_c<Δ则垂直共线；如果x_ci-x_c<Δ且y_ci-y_c<Δ则孔与零件同轴；分别计算(x_ci-x_c)*d_pix的值和(y_ci-y_c)*d_pix的值，来判断孔的位置是否与图纸一致；将每个孔中心到零件的中心距离定义为r_di，

对n个成圆周阵列的孔，如果其孔中心到零件中心的平均距离为

当所有的r_di都在

区间内，则判定圆周阵列的孔满足形位公差的要求。

步骤9中，通过连通域外接矩形的边长计算得到霍夫圆的半径r，对单一的孔来说，如果零件的形位公差带为±Δ，对于检测到的多个半径r进行排序得到最大半径r_max和最小半径r_min，当孔存在形变时，(r_max-r_min)>Δ，则判断孔的圆度不满足形位公差要求。

步骤10中，利用步骤9得到每个孔边缘霍夫变换得到的圆心坐标(x_ci,y_ci)，与步骤6得到的零件中心(x_c,y_c)进行计算比较，来判断各孔是否满足形位公差的要求：如果x_ci-x_c<Δ则水平共线，如果y_ci-y_c<Δ则垂直共线；如果x_ci-x_c<Δ且y_ci-y_c<Δ则孔与零件同轴；分别计算(x_ci-x_c)*d_pix和(y_ci-y_c)*d_pix，来判断孔的位置是否与图纸一致；将每个孔中心到零件的中心距离定义为r_di，

对n个成圆周阵列的孔，如果其孔中心到零件中心的平均距离为

当所有的r_di都在

区间内，则判定圆周阵列的孔满足形位公差的要求。

有益效果：与现有的质量检测方法相比，本发明利用工业相机获取零件的图像信息，经过预处理后得到二值化图像，对二值图像进行分析，得出零件的外尺寸、内部孔位置、孔尺寸等信息，对得到的信息进行计算，实现对零件的形位公差分析，***结构简单，检测效率高，可以部署到零件的生产线上，从而实现对零件形位公差的同步质量检测。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述和/或其他方面的优点将会变得更加清楚。

图1是本发明实施时的结构示意图。

图2是工业相机第一次标定图。

图3是工业相机第二次标定图。

图4是采集的零件原始图像。

图5是零件二值化后的图像。

图6是零件图像信息切割后的图像。

图7是零件外接矩形和最小外接矩形图。

图8是对图7所计算的数据。

图9是零件边缘提取后的霍夫变换图。

图10是霍夫变换下的形位公差分析示意图。

具体实施方式

本发明公开了一种基于机器视觉的圆形有孔零件形位公差检测方法，包括如下步骤：

步骤1，构建一个暗室无影照明***，所述***的环境为一个封闭遮光环境，***内照明由自带的与相机同向环状光装和背光源构成，用于对零件的图像采集提供照明环境；

步骤2，固定相机位置，固定平台位置，安装定焦相机镜头，对焦后利用棋盘标定板对相机镜头进行标定，完成畸变矫正，消除镜头畸变对测量的影响；

步骤3，对步骤2标定完成的相机再次利用棋盘标定板进行标定，通过角点检测得到角点的像素坐标，计算相邻两个角点间的像素距离，与棋盘标定板上同角点的物理尺寸关联计算，得到图像像素与实际物理尺寸的对应关系；

步骤4，将零件放置到图像采集区域，采集零件图像信息；

步骤5，对采集到的零件图像进行二值化和滤波，消除采集过程中的随机噪声；

步骤6，提取零件区域，切割掉无用的图像信息，提取图像连通域，计算连通域中心作为零件中心坐标；

步骤7，计算步骤6得到的图像中所有连通区域的外接矩形，得出外接矩形两条边长，计算连通区域的最小外接矩形，得出最小外接矩形两条边长，根据得到的四个边长数据，计算出5个半径，对孔的圆度进行判断，如果都在公差带内，则判定孔满足形位公差要求；

步骤8，利用步骤7得到的图像中所有连通区域的外接矩形，计算零件中各孔的中心点，并与步骤6得到的零件中心做比较计算，判断零件中各孔的位置是否满足形位公差的要求；

步骤9，对步骤6得到的图像进行轮廓提取，得到零件的边缘信息，再对边缘信息进行霍夫圆变换，得到圆的圆心与半径信息，如果圆心与半径数据都在公差带内，则判定孔满足形位公差要求；

步骤10，将步骤9得到的圆心与步骤6得到的零件中心做比较计算，判断零件中各孔的位置是否满足形位公差的要求。

步骤1中，构建的暗室无影照明***为一个封闭遮光环境，可以阻挡外部不均匀的环境光对测量造成的影响；所述***内照明由自带的与相机同向环状光源和背光源构成，两组光源均为平行光源，两组光源均带漫反射板，用于对零件的图像采集提供照明环境；环状光源与相机同轴安装在***顶部，光源颜色能够根据需求进行更换；背光源嵌入式安装到底部置物台内，背光源上表面与底部置物台平面共面；当采用环状光源照明时，能够在底部置物台更换不同颜色的底衬，来获得更好的图像采集效果。

步骤3包括；采集棋盘标定板图像信息，通过角点检测得到角点的像素坐标，记两个相邻的角点像素坐标分别为(x₁,y₁),(x₂,y₂)，如果是水平方向上相邻的两个角点，则y₁≈y₂，如果是垂直方向上相邻的两个角点，则x₁≈x₂，计算两点间的欧氏距离

取n对水平方向上或垂直方向上相邻的两个角点，分别计算每对中的两角点间的欧式距离d_i，对所有的每对中的两角点间的欧式距离求和取平均，从而得出该图像下的角点间平均距离

根据棋盘标定板实物得出两个角点间物理尺寸为l，计算出每个像素所对应的物理尺寸

步骤6中，对步骤5中得到的二值化图像进行轮廓检测得到零件的外部边缘，计算其外接矩形，得到外接矩形的顶点坐标(x_lt,y_lt)和外接矩形边长(m_p,n_p)，然后以(x_lt+T,y_lt+T)为左上角顶点，以(m_p+2T,n_p+2T)为边长截取零件图像区域，其中参数T＝10*Δ/d_pix，Δ为零件的形位公差，切割掉无用的图像信息，根据计算出的外接矩形，以点(x_lt+0.5m_p,y_lt+0.5n_p)作为零件的中心坐标。

步骤7中，通过连通域外接矩形得出外接矩形两条边长a,b，通过连通域最小外接矩形得出两条边长c,d，计算出5个半径分别为：r₁＝a*d_pix/2,r₂＝b*d_pix/2，r₃＝c*d_pix/2，r₄＝d*d_pix/2，r₅＝[(a+b+c+d)/4]*d_pix/2，如果都在公差带内，即(r₁,r₂,r₃,r₄)∈[r₅-Δ,r₅+Δ]，则判定零件和孔都满足形位公差要求。

步骤8中，得到所有连通域的外接矩形，对于每一个外接矩形的左上角顶点坐标(x_ilt,y_ilt)，对应的外接矩形两条边长分别为a_i,b_i，则可以计算出连通域的中心坐标(x_ic,y_ic)为x_ic＝x_ilt+0.5*a_i，y_ic＝y_ilt+0.5*b_i，将得到的中心坐标与步骤6得到的零件中心坐标(x_c,y_c)进行计算比较，来判断各孔是否满足形位公差的需求：如果x_ci-x_c<Δ则水平共线，如果y_ci-y_c<Δ则垂直共线；如果x_ci-x_c<Δ且y_ci-y_c<Δ则孔与零件同轴；分别计算(x_ci-x_c)*d_pix的值和(y_ci-y_c)*d_pix的值，来判断孔的位置是否与图纸一致；将每个孔中心到零件的中心距离定义为r_di，

对n个成圆周阵列的孔，如果其孔中心到零件中心的平均距离为

当所有的r_di都在r_d±Δ区间内，则判定圆周阵列的孔满足形位公差的要求。

步骤9中，通过连通域外接矩形的边长计算得到霍夫圆的半径r，对单一的孔，如果零件的形位公差带为±Δ，对于检测到的多个半径r进行排序得到最大半径r_max和最小半径r_min，当孔存在形变时，(r_max-r_min)>Δ，则判断孔的圆度不满足形位公差要求。

步骤10中，利用步骤9得到每个孔边缘霍夫变换得到的圆心坐标(x_ci,y_ci，与步骤6得到的零件中心(x_c,y_c)进行计算比较，来判断各孔是否满足形位公差的要求：如果x_ci-x_c<Δ则水平共线，如果y_ci-y_c<Δ则垂直共线；如果x_ci-x_c<Δ且y_ci-y_c<Δ则孔与零件同轴；分别计算(x_ci-x_c)*d_pix和(y_ci-y_c)*d_pix，来判断孔的位置是否与图纸一致；将每个孔中心到零件的中心距离定义为r_di，

对n个成圆周阵列的孔，如果其孔中心到零件中心的平均距离为

当所有的r_di都在

区间内，则判定圆周阵列的孔满足形位公差的要求。

实施例

本发明提供了一种基于机器视觉的圆形有孔零件形位公差检测方法，包括：

步骤1，搭建一个如图1所示的暗室环境(如图1所示，1、暗室；2、环状光源；3、工业相机；4、待测零件；5、背光源；)，首先利用顶部的环状光源进行照明，拍摄高精密12*9方格系列铝制棋盘格标定板，其中标定板棋盘格尺寸为10mm*10mm。

步骤2，利用张正友标定法对相机进行畸变矫正，矫正后的图像如图2所示。

步骤3，矫正后，再次拍摄标定板，检测出角点和角点坐标，计算出像素与物理尺寸的关系，在图像中标定的结果如图3所示。

步骤4，采用背光源照明，将待测零件放置在置物台上，进行拍照，拍照效果如图4所示。

步骤5，对图4进行二值化处理，得到如图5所示的二值图像。

步骤6，根据零件的形位公差带要求，对零件的图像进行裁剪，缩小尺寸得到如图6所示的图像。

步骤7，对步骤6得到的图像，计算外接矩形和最小外接矩形，并计算分析形位公差，分析圆孔的半径是否在公差带内，分析结果如图8所示。

步骤8，在步骤7的基础上，计算孔的中心坐标，分析孔是否共圆，分析结果如图8所示。

步骤9，对步骤6得到的二值图像进行轮廓提取，得到如图9所示的边缘图像信息，对边缘信息进行霍夫变换，提取出孔的半径，分析圆孔的半径是否在公差带内，分析结果如图10所示。

步骤10，在步骤9的基础上，计算孔的中心坐标，分析孔是否共圆，分析结果如图10所示。

本发明提供了一种基于机器视觉的圆形有孔零件形位公差检测方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (9)

1.一种基于机器视觉的圆形有孔零件形位公差检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，构建一个暗室无影照明***，所述***的环境为一个封闭遮光环境；

步骤2，固定相机位置，固定平台位置，安装定焦相机镜头，对焦后利用棋盘标定板对相机镜头进行标定，完成畸变矫正；

步骤3，对步骤2标定完成的相机再次利用棋盘标定板进行标定，通过角点检测得到角点的像素坐标，计算相邻两个角点间的像素距离，与棋盘标定板上同角点的物理尺寸关联计算，得到图像像素与实际物理尺寸的对应关系；

步骤4，将零件放置到图像采集区域，采集零件图像信息；

步骤5，对采集到的零件图像进行二值化和滤波；

步骤6，提取零件区域，切割掉无用的图像信息，提取图像连通域，计算连通域中心作为零件中心坐标；

步骤7，计算步骤6得到的图像中所有连通区域的外接矩形，得出外接矩形两条边长，计算连通区域的最小外接矩形，得出最小外接矩形两条边长，根据得到的四个边长数据，计算出5个半径，对孔的圆度进行判断，如果都在公差带内，则判定孔满足形位公差要求；

步骤8，利用步骤7得到的图像中所有连通区域的外接矩形，计算零件中各孔的中心点，并与步骤6得到的零件中心做比较计算，判断零件中各孔的位置是否满足形位公差的要求；

步骤9，对步骤6得到的图像进行轮廓提取，得到零件的边缘信息，再对边缘信息进行霍夫圆变换，得到圆的圆心与半径信息，如果圆心与半径数据都在公差带内，则判定孔满足形位公差要求；

步骤10，将步骤9得到的圆心与步骤6得到的零件中心做比较计算，判断零件中各孔的位置是否满足形位公差的要求。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，所述***内照明由自带的与相机同向环状光源和背光源构成，两组光源均为平行光源，两组光源均带漫反射板，用于对零件的图像采集提供照明环境；环状光源与相机同轴安装在***顶部，光源颜色能够根据需求进行更换；背光源嵌入式安装到底部置物台内，背光源上表面与底部置物台平面共面；当采用环状光源照明时，能够在底部置物台更换不同颜色的底衬。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤3包括；采集棋盘标定板图像信息，通过角点检测得到角点的像素坐标，记两个相邻的角点像素坐标分别为(x₁,y₁),(x₂,y₂)，如果是水平方向上相邻的两个角点，则y₁≈y₂，如果是垂直方向上相邻的两个角点，则x₁≈x₂，计算两点间的欧氏距离

取n对水平方向上或垂直方向上相邻的两个角点，分别计算每对中的两角点间的欧式距离d_i，对所有的每对中的两角点间的欧式距离求和取平均，从而得出该图像下的角点间平均距离

根据棋盘标定板实物得出两个角点间物理尺寸为l，计算出每个像素所对应的物理尺寸

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤5包括：采集到的图像，如果是彩色图像，则通过gray＝0.299*R+0.587*G+0.114*B转换成灰度图像，其中R为转换前的彩色图像中该像素的红色分量，其中G为转换前的彩色图像中该像素的绿色分量，其中B为转换前的彩色图像中该像素的蓝色分量，gray是转换后的灰度图像像素值，如果是灰度图像，则不用转换，对得到的灰度图像，用最大类间方差法确定灰度图像的阈值δ，对于大于阈值δ的像素置为1，反之置为0，遍历图像所有像素完成上述转换从而实现对零件图像的二值化，对二值化的图像遍历每个像素，选取像素周边的8个像素，如果在边缘，即周围不足8个像素时，通过补0达到8个像素值，加上遍历的像素本身共9个像素，进行降序排序，选取中间的值作为遍历点的像素值，替代掉原先遍历点的像素值，从而将图像中存在的噪声过滤掉，实现对二值图像的滤波。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤6中，对步骤5中得到的二值化图像进行轮廓检测得到零件的外部边缘，计算其外接矩形，得到外接矩形的顶点坐标(x_lt,y_lt)和外接矩形边长(m_p,n_p)，然后以(x_lt+T,y_lt+T)为左上角顶点，以(m_p+2T,n_p+2T)为边长截取零件图像区域，其中参数T＝10*Δ/d_pix，Δ为零件的形位公差，切割掉无用的图像信息，根据计算出的外接矩形，以点(x_lt+0.5m_p,y_lt+0.5n_p)作为零件的中心坐标。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤7中，通过连通域外接矩形得出外接矩形两条边长a,b，通过连通域最小外接矩形得出两条边长c,d，计算出5个半径分别为：r₁＝a*d_pix/2,r₂＝b*d_pix/2，r₃＝c*d_pix/2，r₄＝d*d_pix/2，r₅＝[(a+b+c+d)/4]*d_pix/2，如果都在公差带内，即(r₁,r₂,r₃,r₄)∈[r₅-Δ,r₅+Δ]，则判定零件和孔都满足形位公差要求。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤8中，得到所有连通域的外接矩形，对于每一个外接矩形的左上角顶点坐标(x_ilt,y_ilt)，对应的外接矩形两条边长分别为a_i,b_i，则可以计算出连通域的中心坐标(x_ic,y_ic)为x_ic＝x_ilt+0.5*a_i，y_ic＝y_ilt+0.5*b_i，将得到的中心坐标与步骤6得到的零件中心坐标(x_c,y_c)进行计算比较，来判断各孔是否满足形位公差的需求：如果x_ci-x_c<Δ则水平共线，如果y_ci-y_c<Δ则垂直共线；如果x_ci-x_c<Δ且y_ci-y_c<Δ则孔与零件同轴；分别计算(x_ci-x_c)*d_pix的值和(y_ci-y_c)*d_pix的值，来判断孔的位置是否与图纸一致；将每个孔中心到零件的中心距离定义为r_di，

对n个成圆周阵列的孔，如果其孔中心到零件中心的平均距离为

当所有的r_di都在

区间内，则判定圆周阵列的孔满足形位公差的要求。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤9中，通过连通域外接矩形的边长计算得到霍夫圆的半径r，对单一的孔，如果零件的形位公差带为±Δ，对于检测到的多个半径r进行排序得到最大半径r_max和最小半径r_min，当孔存在形变时，(r_max-r_min)>Δ，则判断孔的圆度不满足形位公差要求。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤10中，利用步骤9得到每个孔边缘霍夫变换得到的圆心坐标(x_ci,y_ci)，与步骤6得到的零件中心(x_c,y_c)进行计算比较，来判断各孔是否满足形位公差的要求：如果x_ci-x_c<Δ则水平共线，如果y_ci-y_c<Δ则垂直共线；如果x_ci-x_c<Δ且y_ci-y_c<Δ则孔与零件同轴；分别计算(x_ci-x_c)*d_pix和(y_ci-y_c)*d_pix，来判断孔的位置是否与图纸一致；将每个孔中心到零件的中心距离定义为r_di，

对n个成圆周阵列的孔，如果其孔中心到零件中心的平均距离为

当所有的r_di都在

区间内，则判定圆周阵列的孔满足形位公差的要求。

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