張 瑞 王振忠 郭 龍 吳沿鵬

(廈門大學(xué)物理與機電工程學(xué)院，福建 廈門361005)

在超精密加工過程中，為了保證加工精度和工藝穩(wěn)定性，必須嚴(yán)格控制機床加工環(huán)境和機床工作狀態(tài)，包括環(huán)境溫濕度、振動、冷卻液溫度、主軸及靜壓導(dǎo)軌油溫度等。因此，對加工環(huán)境的狀態(tài)進行綜合監(jiān)測是一項非常關(guān)鍵的技術(shù)［1-2］。目前，對機床工況監(jiān)控已有很多研究，趙高波等采用檢測刀具振動的方法對刀具磨損進行檢測，提出了一種基于CC2430 的刀具磨損檢測系統(tǒng)［3］。陳海斌等研制一種新型的主軸回轉(zhuǎn)精度測量系統(tǒng)，提出正弦回歸法分離測量球的安裝偏心，采用反向法來剔除測量形狀誤差，檢測主軸回轉(zhuǎn)精度［4］?？蛋衤?lián)等闡述了應(yīng)用雙頻激光干涉儀對數(shù)控機床定位精度進行檢測的方法以及通過補償機床螺距和對絲杠間隙誤差進行補償?shù)姆椒ǎ?］。大部分研究主要監(jiān)控刀具磨損、主軸進給軸精度、定位精度等對加工精度有直接影響的因素，而很少關(guān)注機床外圍設(shè)備及環(huán)境的監(jiān)控和管理。本文設(shè)計了一種基于圖像識別的機床工況監(jiān)控系統(tǒng)，系統(tǒng)通過對數(shù)字儀表進行圖像識別，檢測機床的加工環(huán)境和配套設(shè)備工況信息，通過以太網(wǎng)與DM642 通信，遠程監(jiān)控機床工況，實時獲知機床運行狀態(tài)，有利于準(zhǔn)確定位、量化影響生產(chǎn)的各種問題。

1 超精密加工環(huán)境與系統(tǒng)功能

1.1 超精密加工設(shè)備及環(huán)境

能實現(xiàn)微納米級增量進給的超精密加工機床是超精密加工的首要基礎(chǔ)條件，它決定了超精密加工技術(shù)的水平。隨著數(shù)控系統(tǒng)、光機電一體化技術(shù)的發(fā)展，超精密機床得到迅速發(fā)展，其綜合性技術(shù)趨于成熟，并形成相應(yīng)的結(jié)構(gòu)特點，主要包括液體靜壓主軸及導(dǎo)軌、高精度運動及位置反饋部件、高分辨率數(shù)控系統(tǒng)、高精度熱變形控制等。其中，熱變形控制通常的重要措施如，對機床運動產(chǎn)生的熱量、磨削產(chǎn)生的熱量，通過恒溫手段加以嚴(yán)格控制，如液壓油液、冷卻液等，其溫度控制精度應(yīng)在20 ±0.1 ℃以內(nèi);把發(fā)熱量大的部件(如冷卻液冷卻機、冷卻潤滑油箱等)與機床本體結(jié)構(gòu)分離或密封隔熱。因此實際生產(chǎn)加工過程中，機床外圍設(shè)備的狀態(tài)信息通常很難實時、直觀獲取，而采取攝像頭圖像識別及網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)姆绞绞墙?jīng)濟可行的。

圖1 為本課題組為滿足大口徑反射鏡光學(xué)玻璃的高精度平面及非球面加工而開發(fā)研制的大尺寸高精度平面磨床2MK1760，以及外圍配套的液壓系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)、過濾系統(tǒng)、潤滑系統(tǒng)、空氣凈化系統(tǒng)等。機床放置于恒溫恒濕隔振潔凈車間，溫度控制在20 ±1 ℃，濕度控制在50% ±5%。磨削液水冷卻系統(tǒng)、主軸及靜壓導(dǎo)軌油冷卻系統(tǒng)采用精密油冷卻機，溫度波動控制在20 ±0.1 ℃。

1.2 系統(tǒng)功能與結(jié)構(gòu)

為保證超精密加工的加工精度和工藝過程穩(wěn)定性，有必要對機床的環(huán)境溫濕度、油壓、冷卻液和液壓油溫度進行監(jiān)控，這些工況主要是通過機床配套設(shè)備的儀表顯示，沒有專門與計算機通信接口。文中所設(shè)計監(jiān)控系統(tǒng)通過攝像頭對這些儀表的圖像識別，判斷機床的工作狀況。系統(tǒng)主要任務(wù)是圖像采集、圖像處理與識別、數(shù)據(jù)傳輸?shù)取?/p>

系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)包括攝像機、DM642(下位機)開發(fā)板、計算機(上位機)等，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2 所示。遠程客服端通過internet 訪問DM642，來獲取機床工況信息。本系統(tǒng)采用攝像機的型號是PNT- 619，像 素 是720 × 576。DM642 也就是TMS320DM642，專用于數(shù)字媒體應(yīng)用的高性能32-位定點DSP，是TI 公司C6000 系列中的一款，工作主頻最高達720 MHz，處理性能可達5760 MIPS［6］。

2 圖像識別算法

系統(tǒng)有圖像識別、網(wǎng)絡(luò)傳輸和上位機程序等幾個模塊，其中，圖像識別是系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。網(wǎng)絡(luò)傳輸和上位機程序算法簡單，實現(xiàn)相對容易，而圖像識別算法很復(fù)雜，要保證系統(tǒng)的高效穩(wěn)定，圖像識別算法的合理設(shè)計非常重要。

系統(tǒng)監(jiān)控的儀表有溫濕度記錄儀、精密油冷卻機、精密水冷卻機、液壓油泵等，其儀表界面如圖3 所示。識別目標(biāo)的不同，識別算法會不一樣，主要是儀表定位方法有些差異，其他部分基本相同，所以本文只講述了溫濕度記錄儀的圖像識別算法，其它儀表識別都可以參考這個算法。圖4 為圖像識別的主要流程，首先讀取圖像數(shù)據(jù)，然后在圖像中定位待識別字符的矩形區(qū)域，對該區(qū)域圖像進行處理，分割出單個字符，再對每個字符圖片進行特征提取，然后將提取出的圖像特征送入已訓(xùn)練好的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出，判定圖片中字符［7］。

2.1 儀表定位與截取待識別區(qū)域

本文分析的溫濕度記錄儀如圖3a 所示，圖片顯示的溫度是21.3 ℃，濕度是42.8%，這就是要識別的數(shù)據(jù)。截取待識別區(qū)域需要先確定儀表位置，由于儀表顯示屏的背景是藍色的，圖像在儀表顯示屏部分藍色分量很大，所以采用圖像數(shù)據(jù)的藍色分量，更容易找到儀表顯示屏的位置。以藍色分量作為灰度值生成灰度圖，如圖5a 所示，儀表顯示區(qū)域藍色分量一般都大于220，取150 作閾值對圖像二值化。然后，尋找屏幕所在的白色區(qū)域，由于儀表顯示屏連通白色區(qū)域很大，而其他連通的白色區(qū)域相對很小，這樣可以搜索大面積的矩形白色區(qū)域，再確定顯示屏的具體位置。

確定顯示屏位置后，尋找包含溫濕度顯示值的矩形框的位置就比較容易了，因為它在顯示屏中的位置是確定的，容易找到一個包含這個矩形框的區(qū)域，再對這個區(qū)域進行邊緣檢測。當(dāng)然這時不能用藍色分量圖來尋找矩形框，DM642 采集到的信號是YUV 格式的，可以使用Y 分量數(shù)據(jù)，圖5b 為截取到的待識別區(qū)域。

2.2 圖像處理與特征提取

找到字符的顯示位置后，首先，通過Otsu 方法確定二值化閾值，進行二值化。然后根據(jù)每個字符在矩形框的相對位置分割字符。最后，尋找每個字符的上下左右邊界，將每個字符轉(zhuǎn)化為25 ×35 個像素的圖像，圖5b 為溫度值的處理結(jié)果。

提取的字符特征通常包括特征點、閉環(huán)特征、筆畫特征、對稱特征、像素比重特征、外圍輪廓特征和骨架特征等。如何選擇特征與識別方法有很大關(guān)系，本系統(tǒng)采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做圖像識別。因此，將字符圖像均分為5 ×7 個區(qū)域，每個區(qū)域統(tǒng)計白色像素的個數(shù)，作為該字符的特征。

2.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

字符圖像識別常用的方法有模板匹配法、支持矢量機、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，其中模板匹配法識別速度最快，但魯棒性較差，對于其他3 種方法，由于儀表顯示的數(shù)字很規(guī)則，識別效果都不錯，而BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計簡單，使用方便，所以最終選擇BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做為系統(tǒng)的識別算法。系統(tǒng)采用兩層BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層有35 個神經(jīng)元，輸出層有10 個神經(jīng)元。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用包括訓(xùn)練、識別兩個過程，由于字符分類是確定的，是有監(jiān)督的分類，在DM642 上訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很不方便，所以BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練是在上位機中進行的，再將訓(xùn)練好的參數(shù)輸入到DM642 中。

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用h(I)=1/(1 +e-(I+θ))作為激活函數(shù)，然而指數(shù)運算在DM642 不好實現(xiàn)，所以BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)在訓(xùn)練和識別時，都使用相同方法做近似計算。通過恒等變換有ex=2x·log2e=2N·2f，其中N和f分別是x·log2e的整數(shù)部分和小數(shù)部分。2N很容易計算，2f是通過用(0，1)、(0.5，1.414)、(1，2)三點插值所得的二次函數(shù)近似計算的。

3 程序設(shè)計

3.1 DM642 程序

程序使用RF -5 框架，主要實現(xiàn)圖像采集、圖像處理與識別、網(wǎng)絡(luò)編程等功能。RF5 是一種大規(guī)模集成的參考框架，其專為多通道多算法的應(yīng)用程序而設(shè)計，它是基于DSP/BIOS 實時操作系統(tǒng)的TSK 模塊的應(yīng)用，因此適用于大型DSP 應(yīng)用系統(tǒng)。RF5 中的數(shù)據(jù)處理包括任務(wù)(task)、通道(channel)、單元(cell)和XDAIS 算法4 個層面［8-10］。本程序建立了4 個任務(wù)，分別實現(xiàn)圖像獲取、圖像處理與識別、網(wǎng)絡(luò)編程、圖像的本地顯示，其中，圖像處理與識別是程序的核心。圖6 為程序的數(shù)據(jù)流圖，不包括控制信號。

3.2 上位機程序

上位機程序是用Visual C+ +6.0 編寫的，主要實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信、數(shù)據(jù)庫、報警等功能。網(wǎng)絡(luò)通信功能是通過Socket(套接字)編程實現(xiàn)的，采用TCP/IP 協(xié)議，下位機為服務(wù)器，上位機為客服端，下位機發(fā)送現(xiàn)場圖片和識別結(jié)果給上位機，上位機給下位機發(fā)送反饋結(jié)果和控制參數(shù)。在溫濕度等監(jiān)控的機床工況超出警戒值時，上位機提供報警功能，包括對話框報警和聲音報警。此外，程序的數(shù)據(jù)庫用于保存機床工況，可以查詢歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計異常情況。圖7 為上位機程序的界面。

4 結(jié)語

基于圖像識別的機床工況檢測系統(tǒng)，通過對圖像識別算法的優(yōu)化設(shè)計，實現(xiàn)了正確實時地對機床儀表進行圖像識別，通過上位機下位機的網(wǎng)絡(luò)通信，保證數(shù)據(jù)的實時傳輸，實現(xiàn)了機床工況的遠程監(jiān)控，同時，上位機還實現(xiàn)了報警和數(shù)據(jù)庫的功能，給機床狀態(tài)信息管理和維護提供便利。本系統(tǒng)開發(fā)后經(jīng)測試，系統(tǒng)運行穩(wěn)定可靠，實現(xiàn)了超精密磨床加工環(huán)境的監(jiān)控和管理，達到了預(yù)期的效果和設(shè)計要求，具有良好的應(yīng)用前景。

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