姜春英，閆子龍，袁睿斌，張 渝，楊時(shí)敏

(1.沈陽航空航天大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，沈陽 110136；2.上海航天化工應(yīng)用研究所，湖州 313002)

0 引言

固體推進(jìn)劑是一種具有特定性能的含能復(fù)合材料，是導(dǎo)彈、空間飛行器等各類固體發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)力源[1]。通過在固體推進(jìn)劑藥柱內(nèi)埋金屬絲，可增加燃燒速率，達(dá)到提高總壓的目的[2]。該類包覆藥柱通常均勻內(nèi)埋6根銀絲[3]，為了增大燃面，縮短燃面爬升坡段，需要在藥柱端面上沿銀絲方向進(jìn)行鉆孔處理[4]。

鉆孔的傳統(tǒng)操作為人工手鉆，由于藥柱屬于易燃品，所以鉆孔過程具有一定的危險(xiǎn)性；藥柱端面的銀絲不易觀察，使得人工手鉆耗時(shí)較長，且質(zhì)量一致性差，嚴(yán)重影響了藥柱整形的加工效率與整形的精度和質(zhì)量[5]。為確保整形精度和質(zhì)量，保證操作人員的生命安全，有必要利用自動(dòng)化操作手段取代傳統(tǒng)的鉆孔操作環(huán)節(jié)；而如何對(duì)藥柱端面的銀絲位置進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，引導(dǎo)鉆頭進(jìn)行精確鉆孔對(duì)能否實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化鉆孔操作起著決定性作用。

國內(nèi)外關(guān)于藥柱端面銀絲位置識(shí)別的研究相對(duì)較少，國內(nèi)楊時(shí)敏等提出了一種圖像特征點(diǎn)篩選提取的方法對(duì)藥柱端面銀絲位置進(jìn)行識(shí)別定位[4]。本文采用機(jī)器視覺的方法[6]，根據(jù)圖片特征生成自適應(yīng)感興趣區(qū)域，通過旋轉(zhuǎn)搜索模板比較相關(guān)性與滑動(dòng)窗口的離散度準(zhǔn)確識(shí)別各個(gè)銀絲的位置。

1 藥柱端面銀絲位置識(shí)別算法

藥柱端面如圖1所示，圖中黑色箭頭所指的亮點(diǎn)即為其中一根銀絲的位置，每個(gè)藥柱均布有6根銀絲，大致成正六邊形分布。對(duì)于同一型號(hào)的藥柱，雖然銀絲分布形狀大致相同，但由于藥柱生產(chǎn)過程會(huì)使銀絲位置產(chǎn)生一定的偏差，所以鉆孔加工前，需要對(duì)每個(gè)銀絲位置進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。

圖1 藥柱端面圖

根據(jù)銀絲與藥本體灰度值對(duì)比度的差異，對(duì)圖片進(jìn)行降噪濾波處理，生成自適應(yīng)感興趣區(qū)域后，通過旋轉(zhuǎn)生成的搜索模板比較相關(guān)性后，對(duì)銀絲所在的子區(qū)域進(jìn)行粗定位，最后在子區(qū)域內(nèi)進(jìn)行窗口滑動(dòng)比較離散度找到銀絲位置，定位算法整體流程如圖2所示。

1.1 圖片濾波去噪

藥柱端面的平整度、殘留的銀絲碎屑、光照環(huán)境的變化均會(huì)對(duì)銀絲位置的準(zhǔn)確識(shí)別產(chǎn)生較大的干擾，選用高斯函數(shù)對(duì)圖片進(jìn)行平滑降噪處理[7]。采用的高斯函數(shù)如式(1)所示。圖3為感興趣區(qū)域內(nèi)像素值的三維表示，其中高度信息代表像素值大小。從圖3可看出，濾波后圖片相比濾波前趨于平滑，便于后續(xù)處理。

(1)

式中σ為高斯曲線的標(biāo)準(zhǔn)差，影響圖像的平滑程度。

圖2 定位流程圖

(a)濾波前 (b)濾波后(σ=1)

1.2 生成自適應(yīng)感興趣區(qū)域

根據(jù)藥柱端面銀絲的分布規(guī)律設(shè)定感興趣區(qū)域?yàn)閳A環(huán)，如圖4(a)所示。在感興趣區(qū)域內(nèi)尋找銀絲，一方面排除了圖像中的其他干擾點(diǎn)，提高了銀絲位置識(shí)別的準(zhǔn)確度；另一方面減小了尋找面積，加快了處理速度[8]。藥柱每次被氣動(dòng)夾爪夾緊后，在視場(chǎng)內(nèi)會(huì)有一定的偏移，設(shè)定固定位置的感興趣區(qū)域在偏移過大時(shí)，將會(huì)使得銀絲越界，如圖4(b)中方形框所示，該銀絲將不會(huì)被識(shí)別出。通過生成自適應(yīng)感興趣區(qū)域，提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性。

(a)環(huán)形感興趣區(qū)域圖 (b)銀絲越界圖

自適應(yīng)感興趣區(qū)域的生成分為以下5個(gè)步驟：

(1)設(shè)置自適應(yīng)閾值。通過分析圖片特征，由于藥柱邊緣與藥柱表面灰度值有較大的差別，取藥柱表面的灰度均值作為分割的閾值，將藥柱表面區(qū)域與其周圍區(qū)域區(qū)分開，為步驟3輪廓提取做準(zhǔn)備。由于光照等因素的影響，藥柱端面的灰度值有一定的波動(dòng)，使得設(shè)置固定的閾值缺乏適應(yīng)性，需根據(jù)每幅圖片特征生成自適應(yīng)閾值。在取得正常圖片的情況下，視場(chǎng)中心一直位于藥柱端面上，將視場(chǎng)中心作為閾值計(jì)算方框的中心，計(jì)算方框內(nèi)的像素均值T作為閾值，通過多次處理得到，方框的邊長可設(shè)定為50～100個(gè)像素。

(2)閾值分割。根據(jù)式(2)利用閾值T將圖片分割為二值圖如圖5(a)所示[9]。

(2)

式中f(m,n)為像素坐標(biāo)系下(m,n)處閾值分割后像素值；p(m,n)為像素坐標(biāo)系下(m,n)處原圖像素值。

(3)提取藥柱輪廓。通過邊界追蹤算法找出閾值分割后的二值圖中的各個(gè)輪廓[10]，各個(gè)輪廓所圍的區(qū)域如圖5(b)所示；最大的輪廓即為藥柱端面輪廓，該輪廓所圍的區(qū)域的二值圖如圖5(c)所示。

(4)尋找藥柱端面中心。對(duì)步驟3提取出的藥柱端面輪廓二值圖，求出輪廓的外切矩形如圖5(c)所示，矩形對(duì)角線的交點(diǎn)即為所求的中心。取輪廓半徑為矩形長寬均值的一半繪制藥柱的輪廓圖如圖5(d)中紅色圓所示。

(5)生成感興趣區(qū)域。根據(jù)步驟4找到的藥柱端面的中心生成感興趣區(qū)域如圖5(d)所示。對(duì)于同一型號(hào)的藥柱，銀絲分布在一定半徑范圍內(nèi)波動(dòng)，根據(jù)該型號(hào)藥柱銀絲分布半徑，設(shè)置感興趣區(qū)域使得銀絲位于圓環(huán)中間。感興趣區(qū)域過大，將會(huì)引入過多干擾；感興趣區(qū)域過小，由于銀絲位置波動(dòng)可能越界。圓環(huán)內(nèi)外徑可根據(jù)各個(gè)型號(hào)藥柱銀絲波動(dòng)大小適當(dāng)調(diào)整。

1.3 感興趣區(qū)域細(xì)分處理

為了尋找銀絲點(diǎn)所在的位置，對(duì)圓環(huán)感興趣區(qū)域進(jìn)行細(xì)分。細(xì)分份數(shù)過小時(shí)，后續(xù)算法生成的模板值過小，子區(qū)域相關(guān)性區(qū)別小，容易受干擾的影響；細(xì)分份數(shù)過大時(shí)，耗時(shí)較長。

本文算法所用藥柱直徑為65 mm，通過多次測(cè)試，細(xì)分份數(shù)在區(qū)間[300,900]時(shí)，相關(guān)性區(qū)別較大且耗時(shí)短。本次算法將感興趣區(qū)域細(xì)分為600份如式(3)所示，對(duì)細(xì)分的每一份生成方形子區(qū)域，子區(qū)域如圖6所示。為了方便坐標(biāo)計(jì)算，后續(xù)算法均為以圖像坐標(biāo)系下x軸正方向?yàn)槠瘘c(diǎn)。

(3)

式中θi為細(xì)分后位置i的角度。

(a)閾值分割圖 (b)輪廓尋找圖

(c)輪廓提取圖 (d)感興趣區(qū)域生成圖

圖6 感興趣區(qū)域細(xì)分圖

根據(jù)1.2節(jié)找到的感興趣區(qū)域中心，生成的方形子區(qū)域的數(shù)學(xué)表示如式(4)：

(4)

式中a、R、r、x、y、xi、yi分別為子區(qū)域邊長、感興趣區(qū)域圓環(huán)的外圓半徑、感興趣區(qū)域圓環(huán)的內(nèi)圓半徑、感興趣區(qū)域圓環(huán)中心的x坐標(biāo)、感興趣區(qū)域圓環(huán)中心的y坐標(biāo)、細(xì)分的位置i處子區(qū)域中心的x坐標(biāo)、細(xì)分的位置i處子區(qū)域中心的y坐標(biāo)。

對(duì)于細(xì)分后的子區(qū)域，無銀絲的區(qū)域像素值分布比較均勻，即離散度較小，而有銀絲的區(qū)域，像素值會(huì)有較大的波動(dòng)，即離散度較大。采用式(5)進(jìn)行細(xì)分后各個(gè)子區(qū)域的離散度計(jì)算，感興趣區(qū)域細(xì)分后的離散度圖如圖7所示。

(5)

式中μ、δ、M×N分別為像素值的均值、像素值的離散度、圖像的大小。

圖7 離散度圖

1.4 銀絲粗定位尋找

對(duì)感興趣區(qū)域細(xì)分處理后，進(jìn)行銀絲的粗定位。根據(jù)子區(qū)域離散度的分布情況生成搜索模板，通過旋轉(zhuǎn)搜索模板比較相關(guān)性找到銀絲所在子區(qū)域的位置。

由圖7可知，離散度值近似矩形波。銀絲所在的子區(qū)域，離散度較大，將會(huì)出現(xiàn)波峰。對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行細(xì)分后，銀絲會(huì)位于多個(gè)子區(qū)域內(nèi)，形成離散度圖內(nèi)的脈沖寬度，當(dāng)銀絲位于子區(qū)域中間時(shí)，對(duì)應(yīng)于一半脈沖寬度的位置。由于銀絲大致成正六邊形分布，設(shè)定周期為100時(shí)，在各個(gè)周期內(nèi)均會(huì)有一個(gè)脈沖寬度，所以每個(gè)周期內(nèi)都可找到一個(gè)銀絲的位置。

根據(jù)感興趣區(qū)域細(xì)分后的離散度分布情況，提出了一種旋轉(zhuǎn)搜索模板的方法，根據(jù)式(6)生成周期為100的搜索模板,如圖8所示。

(6)

式中 定義“/”為相除取整運(yùn)算，k、i、t、Ti分別為細(xì)分值映射在一個(gè)周期內(nèi)的值、細(xì)分的位置值、周期數(shù)、模板值。

圖8 搜索模板圖

生成搜索模板后，旋轉(zhuǎn)搜索模板對(duì)銀絲位置進(jìn)行尋找，根據(jù)離散度的分布，在一個(gè)周期內(nèi)旋轉(zhuǎn)搜索模板得到一個(gè)銀絲子區(qū)域位置后即可得到其余銀絲的子區(qū)域位置。根據(jù)式(7)將搜索模板進(jìn)行逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，即在一個(gè)周期內(nèi)將模板向左依次移動(dòng)一個(gè)細(xì)分值(旋轉(zhuǎn)的方向可任意，本文通過逆時(shí)針旋轉(zhuǎn))。

(7)

每次旋轉(zhuǎn)搜索模板后，與1.3節(jié)得到的細(xì)分時(shí)各個(gè)子區(qū)域的離散度值相乘，得到銀絲位置的相關(guān)性如式(8)：

(8)

式中Vj為第j次旋轉(zhuǎn)時(shí)銀絲位置的相關(guān)性。

在模板旋轉(zhuǎn)過程中，當(dāng)模板的峰值位于各個(gè)周期內(nèi)一半脈沖寬度的位置時(shí)，相關(guān)性將會(huì)最大，如式(9)所示。旋轉(zhuǎn)一個(gè)周期得到的銀絲位置相關(guān)性如圖9所示，圖中所標(biāo)記的相關(guān)性最大的位置即為所求。

P=j{maxVj},(j=0～99)

(9)

式中P為相關(guān)性最大時(shí)搜索模板旋轉(zhuǎn)的次數(shù)。

圖9 銀絲位置相關(guān)性圖

根據(jù)搜索模板的特性，在一個(gè)周期內(nèi)，峰值的位置與起點(diǎn)的位置相差π/6，即找到的最大相關(guān)性的位置與銀絲所在的方形區(qū)域相位差為π/6，根據(jù)式(10)、式(4)可得到第一個(gè)銀絲所在的子區(qū)域的位置：

(10)

式中β0為第一個(gè)銀絲所在的子區(qū)域的角度。

得到第一個(gè)銀絲所在子區(qū)域的位置后，由式(11)、式(4)可得到其余5根銀絲所在子區(qū)域的位置，6根銀絲粗定位后的子區(qū)域如圖10所示。

(11)

圖10 粗定位位置圖

1.5 銀絲精定位尋找

粗定位找到銀絲所在的子區(qū)域后，需要在子區(qū)域內(nèi)精定位找到銀絲的準(zhǔn)確位置。粗定位找到的其中一個(gè)子區(qū)域如圖11(a)所示。

由于車刀的磨損，藥柱端面車削時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)銀絲殘留的情況如圖11(b)所示。出現(xiàn)銀絲殘留時(shí)，銀絲將會(huì)沿著車刀運(yùn)動(dòng)的方向彎折約90°緊貼在藥柱端面，由于銀絲的彎折使得光線基本上沿平行于藥柱端面的方向反射，很少反射到相機(jī)CCD(圖像傳感器)靶面，由圖11(b)中箭頭所指的位置可看到，銀絲根部的像素值將會(huì)特別小。

在粗定位的子區(qū)域圖中可看到有銀絲的位置與沒有銀絲的位置像素值有較大的差別，可在子區(qū)域內(nèi)直接通過像素值的大小判斷銀絲所在位置，這種方法對(duì)于銀絲完全切斷的藥柱適用，但對(duì)于有銀絲殘留的藥柱，銀絲在藥柱端面為一長線。因此，無法確定銀絲根部位置，將會(huì)產(chǎn)生較大的定位誤差。

由于銀絲出現(xiàn)彎折時(shí)銀絲根部與銀絲的像素值有較大的差別，即離散度較大，而且對(duì)于粗定位的子區(qū)域圖，在沒有銀絲的位置像素值分布均勻，即離散度較小，在有銀絲的位置灰度值有較大的跳動(dòng)，即離散度較大，所以通過判斷離散度即可得到銀絲的位置。

(a)粗定位銀絲子區(qū)域圖 (b)銀絲未完全切斷圖

在精定位到的155×155子區(qū)域內(nèi)，建立11×11的窗口在子區(qū)域內(nèi)滑動(dòng)，根據(jù)式(5)計(jì)算每次滑動(dòng)時(shí)窗口內(nèi)的離散度，離散度最大的位置即為銀絲所在的位置。精定位找到的銀絲位置如圖12所示。

圖12 銀絲精定位圖

2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

2.1 藥柱端面銀絲識(shí)別視覺系統(tǒng)

自動(dòng)藥柱整形系統(tǒng)中，藥柱端面銀絲位置識(shí)別視覺部分如圖13所示，由以下三部分組成：圖像的獲取、圖像的處理和分析、與PLC(可編程邏輯控制器)進(jìn)行通訊。

圖13 藥柱端面銀絲識(shí)別視覺系統(tǒng)

圖像的獲取設(shè)備由高分辨率CCD黑白相機(jī)和環(huán)形光源組成，通過采用500萬像素的CCD黑白工業(yè)相機(jī)提高采集的圖像的質(zhì)量[11]，亮度均勻的環(huán)形光源增強(qiáng)銀絲與藥柱端面的對(duì)比度[12]，便于對(duì)銀絲的位置進(jìn)行識(shí)別；圖像的處理與分析在PC中VC++(Microsoft Visual C++)環(huán)境下進(jìn)行；PC與PLC通過OPC(OLE for Process Control)進(jìn)行通訊。在自動(dòng)藥柱整形系統(tǒng)到達(dá)藥柱端面銀絲識(shí)別工位后，PLC發(fā)出定位拍照指令，相機(jī)采集到藥柱端面圖后在PC上進(jìn)行處理，分析得到各個(gè)銀絲的位置，將位置發(fā)送給PLC的同時(shí)發(fā)出定位完成指令，PLC收到定位完成指令后根據(jù)處理得到的銀絲位置執(zhí)行鉆孔工位開始鉆孔。

2.2 鉆孔實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證銀絲位置識(shí)別算法的準(zhǔn)確性，在藥柱整形加工系統(tǒng)上進(jìn)行位置識(shí)別與鉆孔實(shí)驗(yàn)。對(duì)設(shè)備相機(jī)進(jìn)行手眼標(biāo)定，并計(jì)算確定其坐標(biāo)系和加工系統(tǒng)末端坐標(biāo)系之間的關(guān)系后，對(duì)同一型號(hào)藥柱經(jīng)多次車削獲得的藥柱端面圖像進(jìn)行位置識(shí)別、鉆孔[13]。

銀絲位置被準(zhǔn)確識(shí)別后，將會(huì)引導(dǎo)設(shè)備進(jìn)行鉆孔操作，圖14左右兩側(cè)為2次鉆孔實(shí)驗(yàn)的圖片。

(b)銀絲位置識(shí)別圖

(c)鉆孔圖

去除由于車削問題使得部分銀絲未能露出的圖片，進(jìn)行了2組實(shí)驗(yàn)，每組實(shí)驗(yàn)進(jìn)行30次車削鉆孔即每組對(duì)180個(gè)銀絲進(jìn)行位置識(shí)別與鉆孔。表1為實(shí)驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，其中正確鉆孔的實(shí)現(xiàn)主要取決于視覺識(shí)別精度、手眼標(biāo)定精度、機(jī)械系統(tǒng)精度三方面。嚴(yán)格控制三方面精度，其中視覺識(shí)別精度<0.2 mm、手眼標(biāo)定精度<0.1 mm、機(jī)械系統(tǒng)精度<0.02 mm，能夠保證銀絲的定位精度控制在0.4 mm以內(nèi)。通過實(shí)驗(yàn)與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)可得到，鉆孔成功率大于所要求的99%，藥柱端面銀絲位置識(shí)別算法可實(shí)現(xiàn)對(duì)藥柱端面銀絲位置的準(zhǔn)確識(shí)別，滿足自動(dòng)化所需工藝過程連續(xù)的批量生產(chǎn)需求。

對(duì)藥柱端面銀絲識(shí)別1次得到各個(gè)銀絲的位置，并引導(dǎo)整形加工系統(tǒng)鉆孔為一連續(xù)的過程，而工人手鉆需要對(duì)每個(gè)銀絲重復(fù)進(jìn)行位置對(duì)準(zhǔn)。實(shí)測(cè)表明，銀絲自動(dòng)識(shí)別與鉆孔的工序過程與人工操作相比，效率提升5倍。

表1 鉆孔成功率

3 結(jié)論

本文提出了一種基于離散度的藥柱端面銀絲位置視覺識(shí)別方法，根據(jù)圖片特征生成自適應(yīng)感興趣區(qū)域后，采用旋轉(zhuǎn)搜索模板比較相關(guān)性的方法粗定位銀絲子區(qū)域位置，通過比較滑動(dòng)窗口的離散度的方法精定位到銀絲的位置。實(shí)驗(yàn)表明，該方法識(shí)別率大于所要求的99%，可快速準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)銀絲位置的識(shí)別，滿足自動(dòng)化批量生產(chǎn)的需求。