万能工具显微镜目镜视场数据采集数字化的研究
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摘要
万能工具显微镜是光学计量仪器中最常用的仪器之一，因其性能稳定、测量精度高、操作方便而得到广泛应用，但是传统的光学测量仪器本身所固有的缺点，如瞄准麻烦、人眼读数、长期工作劳动强度大等，又限制了它们在某些场合的应用，并且已经无法跟上日益增长的数字化、信息化的要求。
针对传统目视万能工具显微镜进行数字化改造，在不改变仪器整体结构的情况下，做到万能工具显微镜螺旋读数显微镜自动读数。课题使用面阵CCD对万能工具显微镜中螺旋读数显微镜视场图像进行采集、存储，利用数字图像处理和识别技术，给出测量结果的数字化显示。
本课题主要有两方面的工作：
适合本课题的数字图像预处理和识别方法的确定(软件)。好的数字图像预处理是进行下一步工作的基础，另外要确定合适的数字识别方法。本课题中，使用边缘提取、数学形态学及其它各种操作来完成数字图像的预处理，达到了很好的效果，实现了图像的二值化，为以后的识别打下了基础，在数字识别方面，应用模板匹配的方法和精度预先保留法，既准确的完成了数字识别，保证了精度，又提高了处理和识别的速度。
设计分立式自动读数系统（硬件）。包括视频图像的采集，数字图像处理和识别以及结果的显示，实现仪器的小型化。使用面阵CCD来完成光电转换，使用和DSP接口方便的较新的视频解码器采集图像，应用DSP作为核心处理芯片来控制各种操作，最后在LCD上面显示。
通过以上两方面的工作，在保证精度的前提下，实现了对万能工具显微镜螺旋读数显微镜的快速自动读数。
Universal tool maker’s microscope is widely used in the optical metrological instruments for the sake of performance stabilization, high measurement accuracy and convenient operation. But the inherent weakness of the traditional optical metrological instruments is one restriction for the use in some cases, such as uneasy aiming, eye reading and high intension for long-time work, and it cannot keep up with the demand of the increasing digitization and the IT age.
For the digitization retrofit of the eye-reading universal tool maker’s microscope, auto reading on the spiral-reading microscope is achieved on the condition of unchanging the monolithic construction. The digital image of the field range of the spiral-reading microscope on universal tool maker’s microscope is acquired through matrix CCD and stored in the SRAM. The image is processed using digital image processing methods and the result is recognized. Then the measuring result is given out with the numeric format.
The work can be divided into two parts:
Suitable preprocessing and recognition methods (software): the good method of the preprocessing is the base of the recognition. In the subject matter, edge detection and mathematical morphology are usd for the preprocessing and the binary image is obtained. Template matching and pre-preserved accuracy methods are used in the high-speed and high degree accuracy recognition.
Independent data auto-acquisition and reading system (hardware): The miniaturized instrument includes the acquisition and digitization of the video siginal, the storing, processing and recognition of the digital image, and the display of the binary image and the result. DSP is the core controlling device of the system. The matrix CCD and the vedio decoder are the acquisition part of the vedio signal. The FLASH memory and SRAM are the storing part. The LCD is the output part of the image and the result.
The auto-reading of the Spiral-Reading Microscope of Universal Tool Maker’s Microscope is actualized through the above two parts work with holding the high degree accuracy and high speed.
针对传统目视万能工具显微镜进行数字化改造，在不改变仪器整体结构的情况下，做到万能工具显微镜螺旋读数显微镜自动读数。课题使用面阵CCD对万能工具显微镜中螺旋读数显微镜视场图像进行采集、存储，利用数字图像处理和识别技术，给出测量结果的数字化显示。
本课题主要有两方面的工作：
适合本课题的数字图像预处理和识别方法的确定(软件)。好的数字图像预处理是进行下一步工作的基础，另外要确定合适的数字识别方法。本课题中，使用边缘提取、数学形态学及其它各种操作来完成数字图像的预处理，达到了很好的效果，实现了图像的二值化，为以后的识别打下了基础，在数字识别方面，应用模板匹配的方法和精度预先保留法，既准确的完成了数字识别，保证了精度，又提高了处理和识别的速度。
设计分立式自动读数系统（硬件）。包括视频图像的采集，数字图像处理和识别以及结果的显示，实现仪器的小型化。使用面阵CCD来完成光电转换，使用和DSP接口方便的较新的视频解码器采集图像，应用DSP作为核心处理芯片来控制各种操作，最后在LCD上面显示。
通过以上两方面的工作，在保证精度的前提下，实现了对万能工具显微镜螺旋读数显微镜的快速自动读数。
Universal tool maker’s microscope is widely used in the optical metrological instruments for the sake of performance stabilization, high measurement accuracy and convenient operation. But the inherent weakness of the traditional optical metrological instruments is one restriction for the use in some cases, such as uneasy aiming, eye reading and high intension for long-time work, and it cannot keep up with the demand of the increasing digitization and the IT age.
For the digitization retrofit of the eye-reading universal tool maker’s microscope, auto reading on the spiral-reading microscope is achieved on the condition of unchanging the monolithic construction. The digital image of the field range of the spiral-reading microscope on universal tool maker’s microscope is acquired through matrix CCD and stored in the SRAM. The image is processed using digital image processing methods and the result is recognized. Then the measuring result is given out with the numeric format.
The work can be divided into two parts:
Suitable preprocessing and recognition methods (software): the good method of the preprocessing is the base of the recognition. In the subject matter, edge detection and mathematical morphology are usd for the preprocessing and the binary image is obtained. Template matching and pre-preserved accuracy methods are used in the high-speed and high degree accuracy recognition.
Independent data auto-acquisition and reading system (hardware): The miniaturized instrument includes the acquisition and digitization of the video siginal, the storing, processing and recognition of the digital image, and the display of the binary image and the result. DSP is the core controlling device of the system. The matrix CCD and the vedio decoder are the acquisition part of the vedio signal. The FLASH memory and SRAM are the storing part. The LCD is the output part of the image and the result.
The auto-reading of the Spiral-Reading Microscope of Universal Tool Maker’s Microscope is actualized through the above two parts work with holding the high degree accuracy and high speed.
引文
[1]王建民，浦昭邦，晏磊，郗胜强，万能工具显微镜改制新方法，计量技术，2001，No6:9～11
[2]刘卫清，万能工具显微镜检测数据的自动采集和管理，机电工程技术，2002，31（2）：31～32
[3]孙中升,万能工具显微镜智能化改造，航空计测技术，2003，23（2）：39～41
[4]蒲红，韩涛，万能工具显微镜计算机辅助测量与处理系统，机械工程师，2003，No3：20～21
[5]徐孝恩，万能显微镜工作法（修订本），北京：机械工业出版社，1981.1～10
[6]《工具显微镜》编写组，工具显微镜，北京：机械工业出版社，1978.1～33
[7]李文峰，雄邦书，万永生，史利剑，数字式智能标定仪表的研究，南昌航空工业学院学报，2003，17（1）：79～81
[8]张秀玲、李海滨，基于RBF神经网络的数字模式识别方法，模式识别与人工智能，2002，15（1）：93～97
[9]王伟，盛立东，基于级联分组BP网络的高精度手写数字识别，中文信息学报，2000，14（2）：60～64
[10]宋红萍，刘宏超，安全寿，崔晋川，汤映杰，基于小波网络和多模块网络的数字识别，2000，中文信息学报，14（2）：37～42
[11]张睿，丁晓青，刘海龙，基于正交混合Gauss模型的脱机手写数字识别，清华大学学报（自然科学版），2002，42（1）：19～22
[12]肖飞，基于方向特征的打印体邮政编码识别方法，图像识别与自动化，2002，18（2）：1～33
[13]荆涛，王仲，光学字符识别技术与展望，计算机工程，2003，29（2）：1～2，80
[14]陆锋，伊卫星，袁晓辉，神经网络模式识别对金融票据中数字特征的识别方法研究，苏州大学学报，2003，23(4)：44～51
[15]冯国进，顾国华，车牌自动定位与模糊识别算法，光电子?激光，2003，14(7)：749～752
[16]叶少珍，张钹，一种基于神经网络覆盖构造法的模糊分类器的，软件学报，2003，14(3)：429～434
[17]张红旗，方应谦，王鲁，陈性元，识别手写汉字的基元模糊关系法，计算机工程与应用，2003，39(25)：124～126
[18]刘秀伟，胡青泥，基于改进的BP网的图形符号识别，电脑开发与应用，2003，16(9)：28～29
[19]姚明海，李澎林，基于遗传算法和模糊积分的多分类器集成，计算机应用与软件，2003，20(8)：66～68
[20]赵葵银，唐勇奇，CCD高精度图像采集系统设计，传感器世界，2001，No1
[21]梁 莹，严国萍，蒋什雄，便携式图像采集存储卡的设计，电视技术，2001.3，86～87
[22]苏又平，刘云，孙祖宇，基于TMS320F206 DSP的图像采集卡设计，电子技术应用，2001.11：60～62
[23]李武森，卓 健，迟泽英，陈文建，高速DSP图像处理系统中模拟视频输出接口电路设计，红外技术，2001.1：36～39
[24] 江洁，基于FPGA的电子内窥镜CCD彩色图像采集与显示系统，仪器仪表学报，2000，21（1）：50～54
[25]张学武，张晓林，基于CPLD的高速视频采集／转发系统设计，遥测遥控，2003，24(1)：46～49
[26]姚聪，汪敏，潘志浩，张之江，基于FPGA／CPLD和USB技术的无损图像采集卡，电子技术应用：2003，29(10)：48～51
[27]王庆有，CCD应用技术，天津：天津大学出版社，2002
[28]俞斯乐，候正信，冯启明，李文元，电视原理，北京：国防工业出版社，2000
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[30]朱秀昌，刘 峰，胡 栋，数字图像处理与图像通信，北京：北京邮电大学出版社，2002
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[32]左 力，图像处理技术－模板匹配算法，2002，
[33]段瑞祥，李国华，身份证号码的自动识别系统，华南理工大学学报（自然科学版），2002，30（2）：94～96
[34]权 炜，郑南宁，贾新春，复杂背景下的车辆牌照字符提取方法研究，信息与控制，2002，31（1）：25～29
[35]赵立初，施鹏飞，基于动态阈值选择和细化算法的角膜细胞轮廓抽取，上海交通大学学报，1998，32（9）：67～69
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[43]TMS320VC5410 Data Manual, Texas Instruments，2000.9
[44]戴明桢，周建江，TMS320C54x DSP 结构、原理及应用，北京：北京航空航天大学出版社，2001
[45]李 蒙，舒云星，JTAG口及其对Flash的在线编程，单片机与嵌入式系统应用，2003(6)：26～28
[46]何希顺，张 跃，嵌入式系统中的JTAG接口编程技术电子技术应用，2001，27(12)：9～12,16
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[49]沈维聪，刘义菊，图形液晶显示模块在仪器仪表中的应用，电测与仪表，2001，38（428）：48～51
[50] TPS73HD301/TPS73HD318/TPS73HD325 Dual Output Low－Dropout Voltage Regulators，Texas Instruments，1999.5
[51]Code Composer Studio User’s Guide，Texas Instruments，1999.8
[52]TMS320C54x Optimizing Compiler User’s Guide，Texas Instruments，1998.10
[53] TMS320C54x C Source Debugger User’s Guide，Texas Instruments，1998.4
[54]潘国栋，王天明，赵春晖，一种实用的对DSP芯片（TMS320VC5402）进行混合编程方法，应用科技，2002，29（5）：19～20
[55]袁瑞明，李 迪，李旭友，郝燕玲，基于C语言的TMS320C32 DSP的中断编程方法及BOOT功能实现，电子技术应用，2002（12）：69～70，73
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