杜振中

摘 ?要： 為提高運(yùn)動誤差檢測精度，設(shè)計(jì)一種基于機(jī)器視覺的運(yùn)動誤差自動校正系統(tǒng)。利用微誤差機(jī)構(gòu)調(diào)節(jié)機(jī)器視覺模塊、運(yùn)動誤差校正模塊間的配置緊密程度，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動誤差自動校正系統(tǒng)的硬件運(yùn)行環(huán)境搭建。在此基礎(chǔ)上，對運(yùn)動點(diǎn)目標(biāo)進(jìn)行極化定標(biāo)處理，再利用此結(jié)果計(jì)算目標(biāo)點(diǎn)的相位誤差，并對誤差結(jié)果進(jìn)行耦合校正，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的軟件運(yùn)行環(huán)境搭建，結(jié)合硬件設(shè)備條件，完成基于機(jī)器視覺的運(yùn)動誤差自動校正系統(tǒng)設(shè)計(jì)。對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，隨著自動校正系統(tǒng)的應(yīng)用，目標(biāo)誤差動作捕捉的靈活性、運(yùn)動誤差校正精度均得到大幅提升，其應(yīng)用優(yōu)越性明顯高于常規(guī)運(yùn)動誤差校正系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞： 機(jī)器視覺; 運(yùn)動誤差; 自動校正; 微誤差機(jī)構(gòu); 極化定標(biāo); 相位誤差

中圖分類號： TN98?34; TP391 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2019）19?0107?05

Abstract： A motion error automatic correction system based on machine vision is designed to improve the detection accuracy of motion error. The micro?error mechanism is used to adjust the configuration compactness between machine vision module and motion error correction module to realize the build of hardware operation environment of the motion error automatic correction system. On this basis， the polarization calibration processing is carried out for the moving point target， the phase error of the target point is calculated according to the processing results， and a coupling correction of the error results is conducted to realize construction of software running environment of the system. Design of the motion error automatic correction system based on machine vision has been ?completed in combination with the hardware conditions. The experimental results show that， with the application of automatic correction system， the capture flexibility of target error action and the accuracy of motion error correction has been greatly improved， and its application superiority is obviously higher than that of conventional motion error correction system.

Keywords： machine vision; motion error; automatic correction; micro?error mechanism; polarization calibration; phase error

0 ?引 ?言

機(jī)器視覺是人工智能領(lǐng)域的重要發(fā)展分支，是一種可以通過機(jī)器替代人眼進(jìn)行測量或判斷操作的處理技術(shù)手段。在機(jī)器視覺系統(tǒng)中，被攝取目標(biāo)可以通過相關(guān)機(jī)器視覺產(chǎn)品轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)的圖像信號，再借助信道傳輸至專門的圖像處理組織中。所謂機(jī)器視覺產(chǎn)品是圖像攝取裝置的學(xué)術(shù)化定義方式，包含CMOS，CCD兩種存在狀態(tài)[1?2]。圖像處理組織中停留的攝取目標(biāo)條件明確規(guī)定了像素亮度、分布情況、顏色狀態(tài)等物理?xiàng)l件，并以數(shù)字信號的方式為圖像系統(tǒng)的目標(biāo)處理操作提供數(shù)據(jù)支持，這也是機(jī)器視覺技術(shù)能夠直接影響目標(biāo)行進(jìn)動作的主要原因。

常規(guī)誤差校正系統(tǒng)利用二元振子模型獲取機(jī)器運(yùn)動形態(tài)數(shù)據(jù)，再根據(jù)Adams軟件中所有節(jié)點(diǎn)參數(shù)的偏移量確定系統(tǒng)需要對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行的校正程度。這種方法雖然能夠獲取到精確的校正信息量，但存在運(yùn)動誤差檢測精度低的實(shí)際問題。為改善此現(xiàn)狀，建立專門的微誤差機(jī)構(gòu)與校正模塊，并在獲取目標(biāo)點(diǎn)相位誤差結(jié)果的基礎(chǔ)上，搭建一種基于機(jī)器視覺的運(yùn)動誤差自動校正系統(tǒng)，通過后續(xù)的實(shí)驗(yàn)探究環(huán)節(jié)突出該系統(tǒng)的優(yōu)越性。

1 ?運(yùn)動誤差自動校正系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

從微誤差機(jī)構(gòu)、機(jī)器視覺模塊、運(yùn)行誤差校正模塊三個(gè)方向完成運(yùn)動誤差自動校正系統(tǒng)的硬件運(yùn)行環(huán)境搭建，其具體設(shè)計(jì)流程可按如下步驟進(jìn)行。

1.1 ?微誤差機(jī)構(gòu)建立

微誤差機(jī)構(gòu)可看作是一個(gè)定性頻率無限大的板體框架結(jié)構(gòu)，包含轉(zhuǎn)子、定子、初級校正膜片、次級校正膜片四項(xiàng)物理集成設(shè)備，如圖1所示。

圖1中，轉(zhuǎn)子配合機(jī)器供電裝置，促進(jìn)機(jī)體進(jìn)入運(yùn)動行進(jìn)狀態(tài)，且在獲取供應(yīng)電流的過程中，轉(zhuǎn)子設(shè)備的物理阻值始終不發(fā)生變化。定子設(shè)備相當(dāng)于一個(gè)彈片狀態(tài)，當(dāng)機(jī)器運(yùn)動幅度過大或運(yùn)動頻率過快時(shí)，定子會自行撥正已經(jīng)發(fā)生偏移的轉(zhuǎn)子，并以此促使機(jī)器快速降速或降頻[3?4]。初級校正膜片、次級校正膜片是微誤差機(jī)構(gòu)的輔助設(shè)備裝置，當(dāng)轉(zhuǎn)子、定子完成機(jī)器運(yùn)動誤差控制操作后，初級校正膜片會記錄機(jī)器最高行進(jìn)狀態(tài)時(shí)的視覺誤差量，次級校正膜片會記錄機(jī)器最低行進(jìn)狀態(tài)時(shí)的視覺誤差量，再通過二者做差值的方式統(tǒng)計(jì)得到需校正的運(yùn)動誤差總量。

1.2 ?機(jī)器視覺模塊建立

機(jī)器視覺模塊的主體結(jié)構(gòu)包含一個(gè)位移平臺和一個(gè)電感誤差測微儀。位移平臺用于測量機(jī)器組織在運(yùn)動過程中的物理變化量，并借助導(dǎo)軌裝置將這些數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)诫姼姓`差測微儀，以便于后續(xù)誤差校正操作的順利進(jìn)行。為保證運(yùn)動誤差校正數(shù)據(jù)不出現(xiàn)過大的物理偏差，機(jī)器視覺模塊周圍還分布多個(gè)微型的位移傳感器，這些結(jié)構(gòu)組織負(fù)責(zé)與目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行定向傳輸，并將獲取到的分辨率信息傳輸至導(dǎo)軌中[5?6]。根據(jù)自動分配法則可知，導(dǎo)軌中與運(yùn)動誤差相關(guān)的數(shù)據(jù)信息始終保持平均分配的處理原則。微誤差機(jī)構(gòu)作為輔助校正環(huán)節(jié)，一方面為機(jī)器視覺模塊提供足量的誤差數(shù)據(jù)信息，另一方面可借助導(dǎo)軌，將由供電裝置輸出的電子傳輸至機(jī)器視覺模塊，以保證后續(xù)自動校正流程的順利進(jìn)行。

完整的機(jī)器視覺模塊結(jié)構(gòu)如圖2所示。

1.3 ?運(yùn)動誤差校正模塊建立

運(yùn)動誤差校正模塊以步進(jìn)電機(jī)作為核心搭建設(shè)備。隨著機(jī)器運(yùn)動時(shí)間的無限延長，微誤差機(jī)構(gòu)的機(jī)器供電裝置會產(chǎn)生大量串行電子，并借助輸出信道和導(dǎo)軌裝置，將這些電子傳輸至機(jī)器視覺模塊及其他硬件執(zhí)行結(jié)構(gòu)。當(dāng)與步進(jìn)電機(jī)相連的輸入裝置感受到電子流的沖擊后，機(jī)體會由斷開狀態(tài)轉(zhuǎn)化為連接狀態(tài)，此時(shí)校正設(shè)備借助聯(lián)軸器與步進(jìn)電機(jī)建立連接，并設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)的誤差數(shù)據(jù)接收頻率條件，在同一頻率周期內(nèi)，步進(jìn)電機(jī)會對校正設(shè)備傳輸大量的運(yùn)動誤差數(shù)據(jù)[7?8]。在完整的數(shù)據(jù)傳輸后、下一次傳輸開始前的空檔時(shí)間，校正設(shè)備開始快速的運(yùn)動誤差數(shù)據(jù)消耗操作，并在下一頻率周期開始的同時(shí)，將已經(jīng)成型的誤差校正指令傳輸至總機(jī)器視覺中心。詳細(xì)的模塊功能結(jié)構(gòu)如圖3所示。

2 ?運(yùn)動誤差自動校正系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

在硬件執(zhí)行結(jié)構(gòu)的支持下，通過人體運(yùn)動點(diǎn)目標(biāo)的極化定標(biāo)、目標(biāo)點(diǎn)相位誤差計(jì)算、自動誤差耦合校正三個(gè)處理步驟完成軟件運(yùn)行環(huán)境的搭建，兩項(xiàng)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器視覺運(yùn)動誤差自動校正系統(tǒng)的順利應(yīng)用。

2.1 ?機(jī)器運(yùn)動點(diǎn)目標(biāo)的極化定標(biāo)

輸入的人體運(yùn)動圖像通過可訓(xùn)練的濾波器后產(chǎn)生特征圖。特征圖通過池化和一個(gè)激活函數(shù)之后得到新的特征圖像素，對獲取像素的值進(jìn)行光柵化，并攤平成一個(gè)向量，該向量就是這個(gè)網(wǎng)絡(luò)里提取得到的特征向量。得到的特征向量可以輸入到一個(gè)常規(guī)的分類器，最終由分類器進(jìn)行分類結(jié)果的計(jì)算和輸出，得到動作的類型。

為避免外界物理?xiàng)l件對實(shí)驗(yàn)結(jié)果真實(shí)性的影響，實(shí)驗(yàn)組、對照組實(shí)驗(yàn)參數(shù)始終保持一致。

3.2 ?運(yùn)動靈活性對比

利用Host Computer仿真設(shè)備，在50 min的實(shí)驗(yàn)時(shí)間內(nèi)，分別記錄應(yīng)用實(shí)驗(yàn)組、對照組系統(tǒng)后，F(xiàn)rame Grabber芯片中機(jī)器運(yùn)動靈活性指數(shù)的變化情況。詳細(xì)實(shí)驗(yàn)對比結(jié)果如表2，表3所示。

對比表2，表3可知，實(shí)驗(yàn)組人體誤差動作捕捉靈活性指數(shù)的最小值達(dá)到68.75%，與理想最小值間的差值僅為1.25%，靈活性指數(shù)最大值為76.94%超過理想最大值75%;對照組人體誤差動作捕捉靈活性指數(shù)在整個(gè)實(shí)驗(yàn)過程中始終不超過50%，遠(yuǎn)低于實(shí)驗(yàn)組平均數(shù)值。綜上可知，在調(diào)節(jié)機(jī)器運(yùn)動系數(shù)為0.33的條件下，應(yīng)用基于機(jī)器視覺的運(yùn)動誤差自動校正系統(tǒng)，可使人體誤差動作捕捉靈活性指數(shù)的平均值提升近30%。

3.3 ?運(yùn)動誤差校正精度參數(shù)對比

利用Host Computer仿真設(shè)備，在50 min的實(shí)驗(yàn)時(shí)間內(nèi)，分別記錄應(yīng)用實(shí)驗(yàn)組、對照組系統(tǒng)后，TUF B450M?PLUS GAMING主機(jī)中關(guān)于運(yùn)動誤差校正精度參數(shù)的圖像變化情況。詳細(xì)實(shí)驗(yàn)對比結(jié)果如圖5所示。

分析圖5可知，隨著實(shí)驗(yàn)時(shí)間的增加，實(shí)驗(yàn)組、對照組校正精度參數(shù)均呈現(xiàn)上下波動的變化趨勢，但從實(shí)驗(yàn)開始到實(shí)驗(yàn)結(jié)束，實(shí)驗(yàn)組的數(shù)值多數(shù)情況高于理想最大值0.6，而對照組數(shù)值情況最大值僅能達(dá)到0.34，低于理想最大值0.6，更遠(yuǎn)低于實(shí)驗(yàn)組數(shù)值。綜上可知，本文方法可使運(yùn)動誤差校正精度參數(shù)始終保持較高水平。

4 ?結(jié) ?語

在微誤差機(jī)構(gòu)的支持下，建立機(jī)器視覺模塊與運(yùn)動誤差校正模塊，并通過運(yùn)動點(diǎn)目標(biāo)極化定標(biāo)、目標(biāo)點(diǎn)相位誤差計(jì)算、自動誤差耦合校正三項(xiàng)的理論數(shù)值操作，完成基于機(jī)器視覺的運(yùn)動誤差自動校正系統(tǒng)設(shè)計(jì)。隨著這種新型系統(tǒng)的應(yīng)用，人體誤差動作捕捉靈活性指數(shù)、運(yùn)動誤差校正精度參數(shù)提升明顯，與常規(guī)運(yùn)動誤差校正系統(tǒng)相比，具備更強(qiáng)的實(shí)際使用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

[1] 郭璘，王波.交叉路口攝像頭視覺目標(biāo)標(biāo)定及誤差校正仿真[J].計(jì)算機(jī)仿真，2018，35（11）：141?144.

GUO Lin， WANG Bo. Camera vision target calibration and error correction simulation at intersection [J]. Computer simulation， 2018， 35（11）： 141?144.

[2] 胡國欣，李安，覃方君.基于偽距、偽距率的組合導(dǎo)航誤差校正仿真[J].電子設(shè)計(jì)工程，2018，26（6）：105?108.

HU Guoxin， LI An， QIN Fangjun. Error correction simulation of integrated navigation based on pseudo?range and pseudo?range ratio [J]. Electronic design engineering， 2018， 26（6）：105?108.

[3] 郭斌，謝康康，胡曉峰，等.基于機(jī)器視覺的四回路保護(hù)閥開啟壓力自動調(diào)節(jié)系統(tǒng)[J].中國測試，2018，44（4）：80?85.

GUO Bin， XIE Kangkang， HU Xiaofeng， et al. Opening pressure automatic adjustment system for four?circuit protective valve based on machine vision [J]. China measurement & tes?ting technology， 2018， 44（4）： 80?85.

[4] 陳禺，許黎明，蔣振輝，等.基于機(jī)器視覺的開放式復(fù)雜輪廓曲線磨削數(shù)控系統(tǒng)[J].制造技術(shù)與機(jī)床，2017（6）：183?187.

CHEN Yu， XU Liming， JIANG Zhenhui， et al. CNC system for profile grinding machine based on machine vision [J]. Manufacturing technology & machine tool， 2017（6）： 183?187.

[5] 黃仕磊，廖俊必，徐濤，等.基于機(jī)器視覺的液壓閥閥芯關(guān)鍵尺寸的自動檢測系統(tǒng)[J].工具技術(shù)，2017，51（3）：93?97.

HUANG Shilei， LIAO Junbi， XU Tao， et al. Automatic inspection system of partial parameter of valve core based on machine vision [J]. Tool engineering， 2017， 51（3）： 93?97.

[6] 梁忠民，王旭偉，寧亞偉，等.基于動力系統(tǒng)反演理論的馬斯京根流量演算誤差校正[J].水力發(fā)電，2017，43（12）：9?12.

LIANG Zhongmin， WANG Xuwei， NING Yawei， et al. Study on error correction method of muskingum flow calculation based on dynamic system inversion theory [J]. Water power， 2017， 43（12）： 9?12.

[7] 劉勇，姚力波，吳昱舟，等.靜軌光學(xué)衛(wèi)星與自動識別系統(tǒng)的目標(biāo)點(diǎn)跡關(guān)聯(lián)與誤差校正[J].電子與信息學(xué)報(bào)，2018，40（7）：1546?1552.

LIU Yong， YAO Libo， WU Yuzhou， et al. Target point tracks association and error correction with optical satellite in geostationary orbit and automatic identification system [J]. Journal of electronics & information technology， 2018， 40（7）： 1546?1552.

[8] 陳波，孫天齊，劉愛新，等.分布式孔徑綜合成像系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)和放大率誤差的校正[J].激光與光電子學(xué)進(jìn)展，2018，55（1）：297?302.

CHEN Bo， SUN Tianqi， LIU Aixin， et al. Correction of rotation and amplification errors in distributed aperture integrated imaging system [J]. Advances in laser and photoelectronics， 2018， 55（1）： 297?302.

[9] 葉思菁，張超，王媛，等.GF?1遙感大數(shù)據(jù)自動化正射校正系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33（z1）：266?273.

YE Sijing， ZHANG Chao， WANG Yuan， et al. Design and implementation of automatic orthorectification system based on GF?1 big data [J]. Transactions of the Chinese society of agricultural engineering， 2017， 33（S1）： 266?273.

[10] 楊擴(kuò)軍，孔祥偉，施佳麗，等.數(shù)理統(tǒng)計(jì)和頻譜分析的TIADC誤差校正方法[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2018，47（1）：43?50.

YANG Kuojun， KONG Xiangwei， SHI Jiali， et al. TIADC error correction method of mathematical statistics and spectrum analysis [J]. Journal of University of Electronic Science and Technology， 2018， 47（1）： 43?50.

[11] 張宗華，郭佼，王月敏，等.鏡面物體三維測量系統(tǒng)中兩顯示屏的平行正對校正[J].光學(xué)精密工程，2017，25（2）：289?296.

ZHANG Zonghua， GUO Jiao， WANG Yuemin， et al. Parallel?alignment and correction of two displays in three?dimensional measuring system of specular surfaces [J]. Optics and precision engineering， 2017， 25（2）： 289?296.

[12] 梁慶仟，劉海寧，于帥，等.基于光電校正慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的光電桅桿方位角度的修正[J].應(yīng)用光學(xué)，2017，38（5）：694?699.

LIANG Qingqian， LIU Haining， YU Shuai， et al. Azimuth correction of optoelectronic mast based on EO calibrated INS [J]. Journal of applied optics， 2017， 38（5）： 694?699.

[13] 鄭帥超，房立金，徐志剛.單目視覺?激光測距定位系統(tǒng)的標(biāo)定與姿態(tài)校正[J].機(jī)械科學(xué)與技術(shù)，2017，36（12）：1926?1934.

ZHENG Shuaichao， FANG Lijin， XU Zhigang. Calibrating and correcting pose of monocular vision and laser ranging location system [J]. Mechanical science and technology for aerospace engineering， 2017， 36（12）： 1926?1934.

[14] 王詩宇，林滸，孫一蘭，等.基于機(jī)器視覺的機(jī)器人分揀系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].組合機(jī)床與自動化加工技術(shù)，2017（3）：125?129.

WANG Shiyu， LIN Hu， SUN Yilan， et al. Theresearch of industrial robots sorting technology based on robot vision [J]. Modular machine tool & automatic manufacturing technique， 2017（3）： 125?129.