李 瑤，涂興子，吳 娟，陳華新，朱麗鵬 ，寇子明

(1.太原理工大學 機械與運載工程學院，山西 太原 030024； 2.礦山流體控制國家地方聯(lián)合工程實驗室，山西 太原 030024； 3.平頂山天安煤業(yè)有限公司，河南 平頂山 467000)

深井提升系統(tǒng)中的天輪在運行工作中，長時間頻繁使用且所承受的重載力較大。在這樣交復的重載荷下，天輪會出現(xiàn)偏擺過大的故障，嚴重時會導致重大生產(chǎn)安全事故[1]。目前，大部分通過檢修工人的肉眼觀察和聽有無異響來完成天輪的巡檢，大多是經(jīng)驗判斷所得，會有很大的誤差[2]。同時，國內(nèi)外學者大多數(shù)通過安裝傳感器的方法對天輪進行偏擺監(jiān)測，但天輪是轉動運動體，因此會存在安裝位置不合理，破壞天輪結構等問題，從而使得測量結果誤差較大，可靠性低[3]。

線結構[4]光測量方法與其他非接觸測量方法相比，它具有較強的抗干擾能力、信號處理可靠，測量范圍寬，高效率、維護方便等優(yōu)勢。該線結構光視覺測量系統(tǒng)具有較好的柔性、速度快、非接觸、量程大、精度高等特點，在自動控制、快速設計產(chǎn)品以及控制加工質量等方面應用廣泛。對于測量物體表面形狀、獲取空間位置信息以及獲取三維運動信息，線結構光測量已成為一種有效測量方法[5]。

因此，本文提出了基于線結構光的機器視覺非接觸式天輪偏擺實時監(jiān)測方案，非接觸式測量的方法避免了天輪本身安裝傳感器不合適的困難，并且操作簡單、安裝設備方便、精度高。本系統(tǒng)能及時地了解和掌握天輪的運行狀態(tài)，對保證深井提升系統(tǒng)人員安全和生產(chǎn)安全具有重要的意義。

1 監(jiān)測系統(tǒng)方案設計及測量流程

1.1 方案設計原理

基于線結構光的非接觸式測量方法的原理如下：線激光器發(fā)射激光，照射在物體表面上，會形成線結構光光條圖像，含有物體的位置信息[6]，如圖1所示。圖像由攝像機拍攝，可以得到圖像中結構光條紋點的像素坐標，通過坐標變換將它轉換為特定參考坐標系下的坐標。然后將不同位置下的結構光光條紋中特征點進行坐標比較，來獲得待測物體的偏擺振動位移。

圖1 測量原理圖

1.2 監(jiān)測系統(tǒng)方案測量流程

線激光非接觸式測量方法流程如圖2所示：首先在非接觸式測量系統(tǒng)上進行系統(tǒng)標定，系統(tǒng)標定指相機與結構光光平面的標定。相機與結構光光平面的標定主要是指求解出相機與光平面的內(nèi)、外參數(shù)矩陣以及畸變參數(shù)矩陣[7]。然后對拍攝到激光器發(fā)射出的激光圖像進行激光提取，并對激光平面進行最小二乘法擬合得到光平面方程。

系統(tǒng)標定需要使用實驗平臺和靶標圖像(通常使用棋盤格)，拍攝多幅不同位置下含有線結構光的棋盤格圖像，對激光條紋進行圖像激光提取處理以得到激光光條的中心線，同時獲得激光光條中心線上點的像素坐標。經(jīng)過坐標轉換之后，得到在相機坐標系下中心線上點的相機坐標，運用最小二乘法對這些點相機坐標進行擬合得到結構光平面的光平面方程。完成系統(tǒng)的標定后，多次拍攝待測物體的線結構光圖像，基于標定參數(shù)和光條像素坐標，經(jīng)過轉換，得到不同光條圖像中相同特征點對應的世界坐標，對世界坐標進行比較來獲取待測物體的偏擺振動位移。

圖2 方案測量流程圖

2 相機與結構光光平面標定

相機標定是機器視覺領域一項重要的算法，是人類在視覺領域深入研究的基礎算法[8]。相機標定的目標就是要將相機的內(nèi)外參數(shù)矩陣A、R、t計算出來，相機的內(nèi)外參數(shù)矩陣是像素坐標轉換世界坐標所必要的參數(shù)矩陣，內(nèi)外參數(shù)矩陣的精度也就是標定的精度決定了非接觸測量精度。像素坐標與世界坐標的轉換關系為：

相機與結構光光平面的標定方法是通過標定板來標定的一種二維平面標定法，與相機標定方法相似。首先通過攝像機從不同角度下采集包含有靶標與光條的圖像，然后通過Matlab軟件自帶的相機標定模塊將圖像中的特征點提取出來，再計算出特征點在像素坐標系下與世界坐標系下對應的數(shù)學關系[9]，并且每幅圖像都存在類似的約束關系如圖3所示，最后計算出對應的參數(shù)矩陣完成相機與結構光光平面的標定[5]。

圖3 線結構光與攝像機、圖像坐標系

本文應用張正友標定法進行標定[10]，將打印的棋盤格作為靶標圖像貼在硬紙板上，固定相機和激光器的位置，移動標定板，不考慮運動的參數(shù)，具體操作步驟如下：

1)打印棋盤格，平整地將棋盤格貼在硬紙板平面上，以此當作標定板，同時保證各個角點清晰。

2)多次調整標定板，通過攝像機拍攝包含有靶標與光條圖像，本文采集了14幅圖像進行標定。

3)對多幅靶標圖像通過Matlab軟件自帶的相機標定模塊檢測與提取特征點。如圖4所示，為標定時相機與標定板的相對位置。

4)通過Matlab軟件求解光平面標定的內(nèi)外參數(shù)矩陣。

圖4 相機標定位置圖

3 結構光圖像處理與光平面方程擬合

3.1 結構光圖像處理

在采集結構光光條圖像的過程中，通常因為周圍背景、外部環(huán)境等原因會帶來干擾噪聲[11]。為了便于獲取結構光光條圖像，本文會對攝像機拍攝的激光照射的天輪圖像中的結構光光條圖像進行圖層平面提取、激光提取等處理。

彩色圖像通常由紅色平面(Red)、綠色平面(Green)、藍色平面(Blue)三組RGB圖像組成[12]。本文運用的圖層平面提取算法是一種顏色平面抽取算法，可以在彩色圖像(如圖5所示)中提取到三個不同的顏色平面如圖6所示，運行算法后得到的是灰度平面。然后對灰度圖進行激光提取處理，將圖像中的其他背景去掉，只留下結構光圖像，如圖6(a)所示。

圖5 原圖

圖6 提取圖

3.2 結構光光平面方程的擬合

靶標與結構光如圖7所示，將相機與激光器固定位置之后，光平面方程的參數(shù)值是固定不變。通過相機拍攝含有靶標與結構光光條的圖像，光條直線就是結構光光平面與靶標平面相交所得的，通過移動靶標拍攝不同位置下的圖像，得到多條結構光平面上的光條直線。

圖7 靶標與結構光

運用Matlab自動提取像素點程序拾取光條直線上的特征點，將其像素坐標通過標定的內(nèi)參數(shù)轉換成在相機坐標系下的坐標，進而擬合求得光平面方程aX+bY+cZ+d=0。像素坐標與相機坐標的轉換關系為：

擬合的光平面與特征點的位置分布如圖8所示。

圖8 光平面與特征點位置圖

4 驗證方案

使用以上算法，將結構光光平面上兩點像素坐標轉換為世界坐標，并且計算兩點坐標之間的差值，該差值應與兩點的真實距離相同，將世界坐標系下兩點之間的計算距離與其真實距離進行對比，誤差大小即為測量精度，線結構光圖像與其上兩點如圖9所示。以圖9為例，對圖像光條上的A、B兩點進行驗證，方法如下：

圖9 線結構光圖像與其上兩點

1)將靶標位于多個不同位置，拍攝多幅含有激光光條的圖像。

2)用上述算法標定求解的內(nèi)外參數(shù)矩陣和光平面方程，隨機選取A與B兩個像素點，將A像素點(ua，va)和B像素點(ub，vb)分別代入所得的光平面方程：aX+bY+cZ+d=0以及內(nèi)參數(shù)矩陣方程中，其中，A為攝像機的內(nèi)參矩陣，聯(lián)立方程計算出相機坐標系下的坐標：

3)應用上面計算得到的相機坐標系下的坐標和標定求解的外參矩陣，將A、B像素點在世界坐標系下的對應坐標點Aw、Bw求出來。

4)將Aw、Bw兩點間的距離算出來，和測量的實際距離進行對比。經(jīng)過多次拍攝、計算和測量，將不同距離的五組點的計算值與實際值進行對比，獲得誤差結果見表1。

表1 誤差驗證結果

5 Labview軟件平臺搭建

天輪機器視覺監(jiān)測系統(tǒng)軟件是在Labview平臺創(chuàng)建的。上文研究了圖像處理算法，確定了監(jiān)測系統(tǒng)圖像處理算法以及測量方法，同時對被測天輪進行了參數(shù)設定和程序設計。以下基于編寫調試好的圖像處理算法進行天輪監(jiān)測系統(tǒng)軟件的搭建。

5.1 軟件需求與功能模塊設計

本文設計的機器視覺監(jiān)測系統(tǒng)軟件的目的就是對深井提升系統(tǒng)中的天輪的偏擺進行計算，所以監(jiān)測軟件要實現(xiàn)如下的功能：①遠程操控相機，實現(xiàn)啟動相機、采集圖像和關閉相機等操作；②傳輸、保存和顯示采集的圖像；③進行圖像處理以及計算，得到偏擺量。

確定軟件的要求后，開始設計軟件的功能模塊：

1)相機操作模塊。此功能模塊用于控制相機的啟閉及獲取圖像。啟動相機對天輪實時成像，操作人員可選擇單張拍照或者連續(xù)視頻的方式獲取圖像，并設計了文件保存功能，方便后期查看調用圖像數(shù)據(jù)。

2)偏擺量計算模塊。此功能模塊主要對采集到的圖像進行處理并計算和顯示偏擺量。該模塊會循環(huán)對采集到的圖像進行處理和計算，同時實時輸出顯示并保存結果。

5.2 軟件界面的設計

本文創(chuàng)建的監(jiān)測系統(tǒng)軟件由一個主界面組成，主界面包括采集的原圖顯示、灰度圖顯示、激光提取圖顯示、相機選擇、運算的啟停以及運算時間顯示、偏擺測量參數(shù)顯示及曲線圖等。

6 實驗方案與結果分析

6.1 實驗方案

由于深井提升系統(tǒng)的天輪通常位于高達十幾米甚至幾十米的位置，不易安裝實際的監(jiān)測設備。因此，本文使用簡易提升裝置的導向輪當作研究對象，來模擬實際天輪工作情況[3]。線激光照射在運轉天輪上，相機實時采集的圖片傳輸?shù)絃abview軟件中的圖像模塊進行圖像處理[13]，然后通過嵌套在Labview中的Matlab程序完成線結構光提取以及偏擺測量，并將測量數(shù)據(jù)實時顯示形成曲線圖并保存，從而達到實時監(jiān)測天輪偏擺故障的目的。

為了驗證實驗的準確性，本文在進行實驗時加入了位移傳感器來驗證偏擺量。為了防止傳感器靈敏度受到其他信號的干擾，位移傳感器的固定應用了特別制作的全包式支架[14，15]。

6.2 結果分析

在視頻采集的同時，偏擺量計算模塊實時處理并計算所采集到的圖像，并將計算結果保存到txt文件中。為了更好的顯示圖像處理的數(shù)據(jù)結果，本文運用Matlab程序處理保存到txt文件中的一組天輪偏擺數(shù)據(jù)進行繪圖，同時與位移傳感器采集的數(shù)據(jù)進行對比。

天輪偏擺實驗的圖像監(jiān)測數(shù)據(jù)和位移傳感器數(shù)據(jù)對比如圖10所示。

圖10 實驗結果對比圖

本文設計驗證實驗的目的是對偏擺監(jiān)測系統(tǒng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行誤差判斷，所以對數(shù)據(jù)進行誤差分析時，計算圖像監(jiān)測數(shù)據(jù)和傳感器數(shù)據(jù)之間的差值，得到的誤差分析如圖11所示。

圖11 誤差分析圖

根據(jù)誤差分析，實驗結果的誤差偏移最大值為0.21mm。實驗結果平均誤差為0.0735mm，因此，該監(jiān)測方案結果可靠性較高，誤差較小。

7 結 語

基于線結構光的機器視覺非接觸式天輪偏擺實時監(jiān)測方案中的監(jiān)測設備放置在和天輪處于同一平面的井架上，然后通過無線傳輸方式將數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)降孛?，便于工作人員查看。這種方法避免了天輪高速運轉時傳感器安裝不方便的問題提高了測量精度，同時也消除了深井井架的振動影響帶來的偏差。通過實驗方案的驗證，證明本文提出的基于線結構光的機器視覺非接觸式天輪偏擺實時監(jiān)測方案具有一定的可行性。但該系統(tǒng)中的測量精度不太穩(wěn)定，主要原因為相機標定和激光提取處理中存在一定的誤差，因此，該方案還需要進一步改進與完善。天輪偏擺振動不僅包括端面跳動還包括徑向跳動，下一步將主要對天輪徑向跳動監(jiān)測進行實驗設計研究。