楊瑞峰，丁 清，郭晨霞，張 鵬

(中北大學(xué) 儀器與電子學(xué)院，儀器科學(xué)與動態(tài)測試教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，太原 030051)

光纖環(huán)繞制缺陷動態(tài)檢測方法研究

楊瑞峰，丁 清，郭晨霞，張 鵬

(中北大學(xué) 儀器與電子學(xué)院，儀器科學(xué)與動態(tài)測試教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，太原 030051)

提出了光纖繞環(huán)制缺陷的動態(tài)檢測方法，此方法采用了動態(tài)圖像檢測的思想，通過對圖像中的光纖絲輪廓頂點(diǎn)進(jìn)行自動定位，可以準(zhǔn)確得到光纖絲的像素坐標(biāo)，然后將計(jì)算得到的光纖絲間距與理想閾值進(jìn)行對比便可識別出光纖繞制圖像中存在的缺陷以及發(fā)生缺陷的具體位置。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，此方法有效、可行，具有檢測速度快、誤檢率低、檢測精度高、通用性強(qiáng)等特點(diǎn)。為光纖環(huán)的全自動繞制技術(shù)的研究提供了一定的理論依據(jù)。

光纖環(huán)； 視覺檢測； 缺陷識別

0 引 言

光纖陀螺儀是用于檢測自轉(zhuǎn)的一個(gè)傳感器，它具有響應(yīng)快、動態(tài)范圍大、質(zhì)量輕、功耗低、壽命長、體積小等特性，因此具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。目前，它廣泛應(yīng)用于航天航空、航海、衛(wèi)星姿態(tài)和星際導(dǎo)航系統(tǒng)中，而光纖環(huán)是光纖陀螺的關(guān)鍵部件，是按一定規(guī)則繞制，并輔以特殊的密封膠填充而形成的全固態(tài)的圓環(huán)形光纖線圈，光纖環(huán)的繞制質(zhì)量是影響光纖陀螺儀測量精度的重要因素[1-6]。

雖然光纖環(huán)繞制技術(shù)隨著光纖的出現(xiàn)就開始被廣泛研究，但是隨著社會的發(fā)展及工業(yè)的需求，在工程生產(chǎn)中對光環(huán)的繞制精度要求越來越高。由于光纖直徑誤差、內(nèi)應(yīng)力和繞制機(jī)的跳動度等因素往往會影響排線精度[7]，而這些因素又具有隨機(jī)性，無法消除，所以在繞制過程中會出現(xiàn)間隙和爬絲兩種繞制缺陷。目前常用的繞制方式屬于半自動繞制，需要人工用肉眼實(shí)時(shí)識別繞制缺陷，并對出錯的光纖絲進(jìn)行手動調(diào)整，由于人眼存在一定的局限性，該方法無法保證光纖環(huán)的良好一致性。為了實(shí)現(xiàn)光纖絲的全自動精密繞制，有學(xué)者提出了用機(jī)器視覺代替肉眼對繞線過程進(jìn)行高精度在線實(shí)時(shí)檢測，但目前的研究處于起步階段，存在檢測精度低、誤檢率高、通用性差等問題，無法代替人工在光纖環(huán)的實(shí)際生產(chǎn)中應(yīng)用[8-11]。

1 光纖環(huán)繞制檢測基本思想

常用的光纖環(huán)繞制方法有直接纏繞法、雙極性纏繞法、四極性對稱纏繞法等[12]，它們各層之間的繞制方向各不相同。雖然光纖環(huán)的整個(gè)繞制過程較為復(fù)雜，但是其所有繞制過程可以分為3種狀態(tài)：間隙、爬絲和正常，因此只需識別間隙和爬絲兩種繞制狀態(tài)，并將出錯位置反饋給繞制機(jī)即可。本文研究的光纖繞制檢測方法采用了圖像檢測思路，因?yàn)閳D像檢測具有非接觸、全自動、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、低成本、檢測精度高等一系列優(yōu)點(diǎn)，這些剛好可以滿足光纖環(huán)繞制檢測的工業(yè)需求。光纖環(huán)繞制檢測系統(tǒng)的構(gòu)成如圖1所示，其中照明系統(tǒng)至關(guān)重要，它對所采集圖像的質(zhì)量具有決定性作用[13]。首先由硬件設(shè)備實(shí)時(shí)采集圖像；然后將圖像傳到計(jì)算機(jī)；接著通過軟件對繞制圖像進(jìn)行缺陷識別。若發(fā)現(xiàn)存在爬絲和間隙缺陷，立即給繞制機(jī)反饋出錯信息，否則視為繞制正常，不做任何處理。

圖1 系統(tǒng)構(gòu)成圖

2 缺陷檢測流程及算法

缺陷識別是整個(gè)檢測系統(tǒng)的核心部分，其整體的識別流程如圖2所示。它的設(shè)計(jì)是在Halcon軟件平臺上實(shí)現(xiàn)的，因?yàn)镠alcon軟件不僅擁有豐富的機(jī)器視覺算法包，而且還擁有一套交互式程序設(shè)計(jì)界面，方便了程序代碼的撰寫、調(diào)制及修改。

圖2 缺陷識別流程圖

2.1圖像預(yù)處理

由于噪聲、光線等因素的影響，往往系統(tǒng)所采集的圖像不太理想，難以滿足后期的圖像檢測要求，故需要對采集的原圖像進(jìn)行一些預(yù)處理(如圖像增強(qiáng)、濾波、去噪等)來改善圖像的質(zhì)量。本系統(tǒng)所采集的光纖環(huán)圖像如圖3(a)所示，從圖中可以看出，背景中含有均勻噪聲，同時(shí)光纖絲邊緣輪廓清晰度較差，綜合考慮選用中值濾波器對其進(jìn)行濾波[14]，一方面可以去除部分噪聲；另一方面可以增強(qiáng)光纖邊緣，濾波后的圖像見圖3(b)。

(a)原圖(b)濾波圖像

圖3 光纖環(huán)圖像預(yù)處理效果對比

2.2閾值分割

由圖3(b)可見，圖像前景輪廓清晰、灰度均勻，背景中仍存在少許噪聲，且前景與背景存在明顯的灰度反差。在缺陷檢測研究中，感興趣的是光纖環(huán)的輪廓信息，其包含于前景區(qū)域，因此需要選用合適的閾值將前景區(qū)域分離。常用的閾值分割算法有固定閾值分割法和自適應(yīng)閾值分割法[15]，由于采集的圖像為動態(tài)圖像，每幅圖像中的前景與背景的分水嶺處的灰度值各不相同，因此需要使用自適應(yīng)閾值法自動確定閾值，通過調(diào)用auto-threshold函數(shù)對圖3(b)進(jìn)行處理，結(jié)果如圖4所示。從圖中可見，前景已被成功分割，而且光纖邊緣清晰，符合后期圖像檢測要求。

圖4 分割后的圖像

2.3頂點(diǎn)定位

光纖繞制過程中出現(xiàn)的間隙和爬絲缺陷其實(shí)是由于排線過程中光纖間距過大或過小所引起的，因此確定光纖間距是缺陷檢測的關(guān)鍵。從圖5可以看出，光纖環(huán)的輪廓是由許多圓弧形狀連接而成，每個(gè)圓弧其實(shí)就是一個(gè)光纖絲，所以只要確定每個(gè)圓弧上的頂點(diǎn)位置就可以得到光纖絲的像素坐標(biāo)，進(jìn)而可以計(jì)算出光纖間距。目前，大部分的光纖繞制檢測方法需要建立矩形區(qū)域或基準(zhǔn)線作為參照對象，其原理屬于靜態(tài)圖像檢測，其檢測精度與基準(zhǔn)線有直接的關(guān)系。在光纖繞制中，光纖繞制機(jī)的振動會引起主軸的隨機(jī)跳動，圖像中光纖環(huán)的位置也會隨之發(fā)生隨機(jī)的改變，此時(shí)會造成基準(zhǔn)線與現(xiàn)在的光纖環(huán)位置匹配不準(zhǔn)確，勢必會影響檢測的結(jié)果。為了消除主軸跳動對檢測結(jié)果影響，提高檢測方法的使用范圍，本文采用了動態(tài)檢測方法，實(shí)現(xiàn)了光纖頂點(diǎn)的自動定位，使其檢測過程不再受主軸跳動度的影響，具體步驟如下：

原圖(a)(b)(c)(d)(e)

(f)圖5 頂點(diǎn)定位實(shí)驗(yàn)圖

(1) 將圖5中的原圖水平向右平移5像素，生成圖5(a)；

(2) 將原圖和圖5(a)分別轉(zhuǎn)換成二值圖像并進(jìn)行灰度翻轉(zhuǎn)，生成圖5(b)和5(c)；

（四）在寫字上還是有大部分的學(xué)生是喜歡的。但就是堅(jiān)持得不夠好，很多都是虎頭蛇尾。所以應(yīng)該在寫字的量上加以控制，不宜太多。重在質(zhì)，而不在量。最好是在課堂上留一定的時(shí)間指導(dǎo)寫字，不僅是對生字的及時(shí)鞏固，也便于老師及時(shí)地指導(dǎo)與評價(jià)。

(3) 對圖5(c)和5(b)進(jìn)行求差，得到圖5(d)；

(4) 利用connection函數(shù)尋找圖5(d)中的所有閉合區(qū)域,用紅色區(qū)域表示，見圖5(e)；

(5) 通過函數(shù)smallest_rectangle1 (ConnectedRegions, Row1, Column1, Row2, Column2)可以得到每個(gè)閉合區(qū)域的坐標(biāo)參數(shù)，Row1和Column1是2個(gè)數(shù)組，存放著每個(gè)閉合區(qū)域的左上角的橫縱坐標(biāo)；

(6) 將所有點(diǎn)(Row1,Column1)向左平移2.5個(gè)像素即得光纖頂點(diǎn)位置，定位結(jié)果見圖5(f),頂點(diǎn)位置已用紅色的“×”標(biāo)出。最后將所有頂點(diǎn)的橫縱坐標(biāo)分別存在數(shù)組X[]和Y[]用于后面的缺陷判別。

2.4缺陷識別

在整個(gè)光纖纏繞過程中，可將其所有的繞制狀態(tài)分為正常繞制、爬絲和間隙(見圖6)。從圖中可以看出，3種狀態(tài)的主要差異是光纖絲間的間距，所以在進(jìn)行缺陷檢測時(shí)，通過圖像中光纖間距信息可以確定當(dāng)前狀態(tài)屬于哪一種，進(jìn)而可以確定是否存在缺陷。

(a)間隙(b)爬絲(c)正常(d)正常

圖6 3種繞制狀態(tài)示意圖

根據(jù)2.3節(jié)可以確定各個(gè)光纖絲的頂點(diǎn)像素坐標(biāo)，若用Xi表示第i個(gè)頂點(diǎn)的像素橫坐標(biāo)；用Yi表示第i個(gè)頂點(diǎn)的像素縱坐標(biāo)，則任意一個(gè)頂點(diǎn)的像素坐標(biāo)可表示為(Xi,Yi)。

(1) 間隙判別：

|Xi+1-Xi|≥T1，i=1,2,…,n

(1)

式中：T1為閾值，簡單來說就是當(dāng)相鄰2個(gè)光纖頂點(diǎn)的橫坐標(biāo)距離大于閾值即為間隙，發(fā)生間隙的位置為(Xi,Yi)。

(2) 爬絲判別。從圖6(b)中可以看出，在當(dāng)前層沒有繞制完成時(shí)而進(jìn)入下一層的現(xiàn)象即為爬絲缺陷，與間隙和正常狀態(tài)相對比發(fā)現(xiàn)，該狀態(tài)下檢測到的光纖頂點(diǎn)分布在3個(gè)光纖層上，因此縱坐標(biāo)值最大和最小2個(gè)頂點(diǎn)的縱間距要比其他狀態(tài)下的大，可將其作為爬絲判別的依據(jù)，在Y數(shù)組中尋找最大和最小的兩個(gè)值Ymax和Ymin，若下式成立，則表示有爬絲缺陷

Ymax-Ymingt;T2

(2)

式中：T2為閾值。發(fā)生爬絲的位置為Ymax所對應(yīng)的頂點(diǎn)處。

(3) 閾值確定。在光纖環(huán)繞制缺陷檢測中，閾值的選取與缺陷識別成敗有直接關(guān)系，只有選定合適的閾值才能使系統(tǒng)準(zhǔn)確無誤地將繞制缺陷檢測出來。閾值選取與以下因素有關(guān)：光纖絲直徑、視場大小、頂點(diǎn)定位的精度、CCD相機(jī)的分辨率以及工程中對光纖環(huán)的繞制精度的要求。首先根據(jù)光纖絲直徑、視場大小和相機(jī)的分辨率理論上初步確定一個(gè)閾值。

若視場大小為xy,相機(jī)分辨率為mn，光纖絲的直徑為d，則光纖絲直徑在圖像中所對應(yīng)的像素個(gè)數(shù)為D，D=md/x。理論上當(dāng)相鄰2根光纖絲的間距能容納1根光纖絲就代表有間隙缺陷，即T1=2D，在實(shí)際的光纖繞制中，光線間距越小則越好，所以在實(shí)際應(yīng)用中T1要比理論值小。針對不同的繞制要求，可以對閾值T1進(jìn)行調(diào)節(jié)。對于爬絲，理論上當(dāng)光纖頂點(diǎn)的最大落差大于2根光纖絲的直徑即為爬絲，即T2=2D。

3 實(shí)驗(yàn)與分析

為了驗(yàn)證該檢測方法的可行性和有效性，本文搭建了視覺檢測系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)所使用的的繞制機(jī)為本實(shí)驗(yàn)所研究的，視覺檢測系統(tǒng)中所用的CCD數(shù)字?jǐn)z像機(jī)的分辨率為1 292×964，其像元大小為3.75 μm×3.75 μm，鏡頭焦距為50 mm,并配置了CPL偏振鏡。光源使用的是紅色LED平面光源，采用專用的光源控制器在光強(qiáng)為00時(shí)明場漫射背光照明方式。利用該系統(tǒng)對光纖繞制中出現(xiàn)的間隙和爬絲缺陷檢測結(jié)果如圖7所示，與人工檢測的結(jié)果完全一致。

3.1檢測精度分析

該系統(tǒng)是通過測量光纖間距，根據(jù)間距的大小判別是否存在缺陷，因此光纖間距的測量精度就可以代表系統(tǒng)的檢測精度。實(shí)驗(yàn)中將通過系統(tǒng)對不同光纖層上的100個(gè)光纖對的間距進(jìn)行測量，然后再利用光柵尺對其進(jìn)行驗(yàn)證。表1列舉了誤差較大的部分?jǐn)?shù)據(jù)。從表中可以得出，當(dāng)光纖絲間距較小時(shí)，測量值要比真實(shí)值大，相反當(dāng)間距較大時(shí)，測量值要比真實(shí)值小，其誤差主要來源于兩部分；一部分是相機(jī)的分辨率；另一部分是圖像處理算法的精度。從表1中可以得出該系統(tǒng)的檢測精度高達(dá)0.03 mm，高于其他檢測方法的0.04 mm的檢測精度，而且該誤差基本上可以滿足光纖環(huán)繞制的工藝要求。

(a)爬絲缺陷

(b)間隙缺陷圖7 光纖環(huán)繞制缺陷檢測結(jié)果

表1 光纖間距測量數(shù)據(jù)(部分)

3.2誤檢率對比及實(shí)時(shí)性分析

為了進(jìn)一步驗(yàn)證該檢測方法的準(zhǔn)確率，本文對該系統(tǒng)的誤檢情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析。光纖環(huán)在自動繞制時(shí)，分別在各層使其人為地出現(xiàn)100個(gè)間隙和爬絲缺陷，然后分別利用本文所研究的方法和其他檢測方法對其檢測，并統(tǒng)計(jì)檢測正確的個(gè)數(shù)(見表2)。從該表可知，本文研究的檢測方法的間隙誤檢率為1%，爬絲誤檢率為4%。與表3對比可以發(fā)現(xiàn)，對于間隙和爬絲的檢測，本文研究的檢測方法的誤檢率要低于其他方法的誤檢率。因此，說明本方法的準(zhǔn)確性相對更高。

表2 本系統(tǒng)檢測識別率

此外該檢測方法為在線實(shí)時(shí)檢測，其檢測周期應(yīng)低于主軸的轉(zhuǎn)速。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，該系統(tǒng)對3種繞制狀態(tài)的檢測周期均小于500 ms，而光纖繞制機(jī)的繞線轉(zhuǎn)速為60 r/min，因此該系統(tǒng)的檢測速度可以滿足實(shí)時(shí)性的要求。

表3 其他檢測方法的識別率

3.3主軸跳動對檢測系統(tǒng)的影響分析

為方便光纖繞制檢測研究，通常將采集的圖像作為靜態(tài)圖像進(jìn)行檢測，該方法往往需要在圖像中建立基準(zhǔn)線，由于繞制機(jī)具有一定的跳動度，當(dāng)跳動度達(dá)到單位像素的大小時(shí)，基準(zhǔn)線就會偏離原來位置，檢測結(jié)果就會出錯。在本實(shí)驗(yàn)中單位像素約為0.03 mm，通過檢測發(fā)現(xiàn)主軸的跳動度高達(dá)0.185 mm，盡管跳動度較大，但該系統(tǒng)仍能準(zhǔn)確地檢測出存在的繞制缺陷，完全不受主軸跳動度影響。該系統(tǒng)可以適應(yīng)不同跳動度的繞制機(jī)，相比較而言，該檢測方法的抗干擾能力比一般的檢測方法要強(qiáng)，其通用性也更強(qiáng)。

4 結(jié) 語

本文介紹了一種用于檢測光纖環(huán)繞制缺陷的動態(tài)檢測方法，該方法檢測精度高、通用性強(qiáng)，且不受主軸跳動度的影響。此外通過搭建檢測系統(tǒng)對該方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該系統(tǒng)的檢測精度為0.03 mm，誤檢率低于4%，且該系統(tǒng)的檢測速度高于繞線速度，達(dá)到了實(shí)時(shí)性要求。結(jié)果表明，該方法可行有效。

[1] 彭 杰.高精度光纖自動纏繞機(jī)研制[D].杭州：浙江大學(xué)，2016.

[2] Andre Sharon,Stephen Lin.Development of an automated fiber optic wining machine for gyroscope production[J].Robotics and Computer Integrated Manufacturing,2001,17:223-231.

[3] 李茂春，劉鐵根，江俊峰，等.基于溫度激勵的光纖陀螺光纖環(huán)瞬態(tài)特性檢測[J].光學(xué)學(xué)報(bào)，2008，28(3)：435-441.

[4] 葛文謙，王 ?。谝曈X技術(shù)的光纖陀螺閉合光路光纖缺陷檢測方法[J]．中國慣性技術(shù)學(xué)報(bào)，2014，22(2)：265-270.

[5] 王 ?。缮嫘凸饫w陀螺儀技術(shù)[M].北京：中國宇航出版社，2010：185-205.

[6] 趙洛彬.光纖環(huán)繞制缺陷實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D].太原：中北大學(xué)，2015.

[7] 郭晨霞.光纖環(huán)繞制長度實(shí)時(shí)測量技術(shù)[D].太原：中北大學(xué)，2014.

[8] 張萬成，葉澤群.一種用于光纖精密繞線的視覺識別技術(shù)[J].電子工藝技術(shù)，2015，36(3):172-178.

[9] 丁 清，楊瑞峰，郭晨霞，等.光照度對光纖環(huán)繞制圖像清晰度影響分析[J].科學(xué)技術(shù)與工程，2016，16(2):214-218.

[10] 郭晨霞，楊瑞峰，趙洛彬.基于區(qū)域的光纖環(huán)繞制缺陷實(shí)時(shí)檢測算法[J].太原理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2016(2):190-194.

[11] GUO C X, YANG R F.The improved defects detection method of optical fiber winding[J].Optic, 2014,125:675-678.

[12] 趙 勇，劉 軍，張春熹，等.光纖陀螺傳感線圈及繞法[J].半導(dǎo)體光電，2002,23(5):312-314.

[13] 遲健男.視覺測量技術(shù)[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2011:38.

[14] 章毓晉.圖像工程[M].3版.北京：清華大學(xué)出版社，2012：50-51.

[15] 朱 磊.自適應(yīng)閾值分割技術(shù)及在工業(yè)視覺檢測中的應(yīng)用[D].南京：江南大學(xué)，2014.

ResearchonDynamicDetectionMethodofWindingDefectsofOpticalFiberCoils

YANGRuifeng，DINGQing，GUOChenxia，ZHANGPeng

(School of Instrument and Electronics； Key Laboratory of Instrumentation Science amp; Dynamic Measurement，North University of China，Taiyuan 030051，China)

The winding quality of an optical fiber coil is an important factor affecting the performance of fiber optic gyroscope, so the detection of optical fiber wingding defect is an indispensable step in the production of optical fiber coils.This paper proposes the dynamic detection method of optical fiber coil wingding defects.This method uses dynamic image detection, the pixel coordinates of the fiber is accurately obtained by automatically locating the vertex of fiber contour in the image, a defect in fiber winding image can be identified and its specific location where the defect occurred also can be determined by comparing the calculated fiber spacing with the ideal threshold.Experimental results show that this method is effective and feasible.This method has the advantages of fast detection speed, low error detection rate, high detection accuracy and high universality, it provides a theoretical basis for the study of automatic winding technology of the optical fiber coil.

optical fiber coils; vision detection; defect recognition

TP 391.41

A

1006-7167(2017)10-0036-05

2017-02-20

山西省青年科技研究基金(2015021104);山西省科技攻關(guān)項(xiàng)目(2015031007-1)

楊瑞峰(1969-)，男，山西忻州人，博士，教授，現(xiàn)主要從事自動化測試與控制技術(shù)的研究。Tel.：15536923790；E-mail：632654612@qq.com