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        LabVIEW 測控下扭矩檢測臺的高精度自動對中

        2020-07-14 04:30:00吳房勝潘曉君
        宜賓學(xué)院學(xué)報(bào) 2020年6期
        關(guān)鍵詞:檢測

        吳房勝,朱 煉,潘曉君

        (安徽工商職業(yè)學(xué)院信息工程學(xué)院,安徽合肥231131)

        國內(nèi)檢測扭矩的設(shè)備由于對中精度不高等原因,使設(shè)備實(shí)際運(yùn)行過程與規(guī)定的要求具有一定的偏差,而對中不精確,可能損壞扭矩對中器件,影響整個設(shè)備對扭矩檢測結(jié)果的不確定性. 因此,對中精度的高低具有非常重要的地位[1]. 而且,采用自動對中技術(shù),還可避免檢測人員的手動誤操作對檢測結(jié)果的影響,從而提高檢測的工作效率. 本文采用數(shù)字圖像處理技術(shù),將位置圖像信號傳給計(jì)算機(jī),再利用伺服微控制系統(tǒng)對該設(shè)備的對中附件進(jìn)行前后左右等方向的移動,實(shí)現(xiàn)高精度自動對中. 設(shè)計(jì)的裝置不僅適用于扭矩測量裝置,還能廣泛應(yīng)用于各種工業(yè)控制、軍事、醫(yī)療器材等領(lǐng)域[2].

        1 系統(tǒng)概述及對中裝置結(jié)構(gòu)

        啟動自動對中后,系統(tǒng)自動尋找附件的中心,尋找中心的過程分為機(jī)器視覺處理部分和伺服控制部分. 將對中附件安裝在被測件上,利用工業(yè)攝像機(jī)采集對中附件上的標(biāo)準(zhǔn)圖形的圖像,計(jì)算附件上的矩形圖像是否在采集區(qū)域的中心位置,如果不在中心位置,計(jì)算機(jī)控制伺服電機(jī)進(jìn)行前后左右等方向的自動調(diào)整,最終讓附件上的矩形圖像處在采集區(qū)域的中心位置,保證整臺裝置驅(qū)動部分的中心線與被測件的中心線重合[3-4].

        裝置的對中平臺結(jié)構(gòu)如圖1a 所示,上面為驅(qū)動裝置,內(nèi)裝一部MVC3000 型的高像素工業(yè)相機(jī),對中時,先將對中附件放到檢測臺上,工業(yè)相機(jī)垂直拍攝,采集對中附件上的黑色矩形方塊(如圖1b),通過邊緣檢測算法,獲得被測物體偏離目標(biāo)的位置信號,將信號傳輸給計(jì)算機(jī),計(jì)算出實(shí)際偏移量,驅(qū)動伺服電機(jī)反復(fù)地進(jìn)行精確調(diào)整,其中1 號電機(jī)完成檢測平臺的前后移動,2 號電機(jī)完成檢測平臺的左右移動,3 號電機(jī)控制驅(qū)動裝置按一定的角度進(jìn)行旋轉(zhuǎn),4 號與5 號電機(jī)控制平臺傾角調(diào)整,控制電機(jī)的移動全部采用數(shù)字量控制,克服了使用電位器與繼電器等電氣元件控制電機(jī)響應(yīng)時間長等問題,使定位更加快速精確,最終實(shí)現(xiàn)高精度的自動對中能力[5-6].

        2 系統(tǒng)的基本算法

        2.1 邊緣檢測算法

        為了達(dá)到高精度自動對中效果,運(yùn)用激光遙測系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集處理,但通過大量試驗(yàn)后發(fā)現(xiàn),該方法易受光線明暗,天氣環(huán)境等因素的影響,測量精度等級較低. 故采用高分辨率的工業(yè)相機(jī)MVC3000,因其具有2048×1536 分辨率和板級處理功能,可提供高質(zhì)量的采集圖像,適用于高精度、高分辨率的圖像采集、圖像處理系統(tǒng)[7]. 當(dāng)相機(jī)拍攝到如圖2 所示的圖片后,根據(jù)拍攝的圖片,計(jì)算機(jī)對數(shù)字圖像進(jìn)行處理,使圖像達(dá)到最好效果[8].

        為了有效地和快速地對圖像進(jìn)行處理和分析,首先對圖像進(jìn)行濾波,濾波結(jié)束,對圖像進(jìn)行邊緣檢測,突出圖像的邊緣信息,以利于機(jī)器對圖像的識別. 邊緣檢測時采用Roberts 檢測算子,通過對角線方向相鄰的兩個像素之差進(jìn)行計(jì)算. 即采用局部差分算子尋找邊緣的算子,按算法公式,在2×2 鄰域上計(jì)算其像素窗口(表1)的對角導(dǎo)數(shù).

        圖1 對中附件模塊

        圖2 相機(jī)拍攝圖片

        表1 Roberts算子

        算法公式如式(1):

        式中,f(i,j)為輸入圖像,g(i,j)為Roberts 交叉算子. 為方便人眼視覺的觀察,應(yīng)對其進(jìn)行平方根處理. 但考慮到實(shí)際情況,為使運(yùn)算更加簡便,通常利用絕對值的處理方式進(jìn)行近似交叉算子:

        而通過比較其絕對值的最大值,計(jì)算更方便:

        針對長度相等但取向不同的邊緣圖像,利用式(3)所得到的合成幅度比利用式(1)得到的變化小.

        圖像中的每個點(diǎn)均采用Roberts 算子的兩個卷積核進(jìn)行卷積:

        然后通過公式(2),求出函數(shù)g(i,j)的值.

        采用Roberts算子方法,會出現(xiàn)抗噪聲能力非常差的弱點(diǎn). 本裝置因采集圖像信息,噪聲信號如不能有效濾除,對采樣及對中精度均會產(chǎn)生很大影響,故采用另一種算子方法——Sobel算子,Sobel算子是把局部平均和方向差分運(yùn)算融合到一起的一種算法,它以圖像中某一個像素為中心,截取一個3×3 像素的窗口(表2),然后按算法公式分別計(jì)算窗口像素在水平方向和垂直方向上的偏導(dǎo)數(shù).

        表2 Sobel算子

        算法公式為:

        當(dāng)采用Sobel 算子進(jìn)行邊緣檢測時,加權(quán)系數(shù)c取2,則推導(dǎo)出偏導(dǎo)數(shù)幅值和幅角的計(jì)算公式:

        Sobel算子的卷積核可表示為:

        利用Sobel算子的兩個卷積核,一個計(jì)算出垂直邊緣,另一個計(jì)算出水平邊緣,這樣得到的邊緣檢測效果非常好,而且抗噪聲能力也非常強(qiáng). 使用的模板越大,其抗噪聲特性越好,這是一種比較適用的邊緣檢測方法. 考慮到對中附件的表面因機(jī)械加工方法不同,其形成的加工紋理沒有規(guī)律,當(dāng)這些紋理經(jīng)放大后,在圖像中會產(chǎn)生各種明暗條紋,影響采樣精度;并且在信號采樣時,攝像機(jī)采集信號進(jìn)行光電轉(zhuǎn)換、采集卡A/D 轉(zhuǎn)換以及伺服電機(jī)的干擾信號都可能會產(chǎn)生噪聲,故本系統(tǒng)采用Sobel算子對附件圖像進(jìn)行邊緣檢測.

        2.2 角度校正算法

        圖2 中的黑色方塊為工業(yè)相機(jī)拍攝的圖片,從圖中可看出黑色方塊不在相機(jī)拍攝的范圍的中心位置,與相機(jī)拍攝的邊界有一定的夾角. 為了將黑色校正方塊精確移動到相機(jī)拍攝的中心位置,先驅(qū)動4號電機(jī)進(jìn)行前后傾角調(diào)整,再5號電機(jī)進(jìn)行左右傾角調(diào)整,待對中附件平面與驅(qū)動裝置平面平行時,驅(qū)動3 號電機(jī)進(jìn)行水平方向的角度校正,等到兩邊界線平行后,最后驅(qū)動1號與2號電機(jī)進(jìn)行水平方向的前后左右對中.在角度校正時,通過圖3所示的坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn).

        圖3 坐標(biāo)角度旋轉(zhuǎn)

        設(shè)兩邊界旋轉(zhuǎn)前形成的角度為θ2,將(X1,Y1)轉(zhuǎn)換成極坐標(biāo)(X1,Y1)=(R1,θ2),其 中R1=即反正切函數(shù)θ1=θ2-θ(θ表示旋轉(zhuǎn)角度),得:

        由影像分析得到旋轉(zhuǎn)前和旋轉(zhuǎn)后的坐標(biāo),故根據(jù)以上公式可求出旋轉(zhuǎn)的角度大小,3 號電機(jī)控制驅(qū)動裝置不停地旋轉(zhuǎn),使兩邊界的夾角變小,直到兩邊界夾角為0,電機(jī)停止運(yùn)行.

        角度校正結(jié)束后,黑色校正方塊四條邊與相機(jī)拍攝區(qū)域四條邊平行,主控器件再驅(qū)動1 號、2 號電機(jī)對水平方向前后左右位置進(jìn)行校正.利用Sobel算子進(jìn)行邊緣檢測,突出邊緣信息,算出黑色校正方塊四條邊離相機(jī)拍攝區(qū)域相對應(yīng)的四條邊的距離,采樣的精度和移動的位移最小能夠以一個像素(長度單位為0.000 5 mm)為單位進(jìn)行微移動,如果上邊界與下邊界之間的距離不相等,主控器件驅(qū)動1 號電機(jī)進(jìn)行前后對中;如果左邊界與右邊界之間的距離不相等,驅(qū)動2號電機(jī)進(jìn)行左右對中,另外,與1號、2號伺服電機(jī)一起工作的還有增距比為60 的減速機(jī).最終經(jīng)過反復(fù)微調(diào),完成高精度自動對中.

        3 軟件設(shè)計(jì)

        裝置的圖像采集、自動對中及檢測功能的實(shí)現(xiàn)均采用測控軟件完成,測控軟件利用美國國家儀器公司(NI)的圖形化軟件LabVIEW 進(jìn)行編寫的,軟件的內(nèi)置的信號處理模塊對采集到的圖像進(jìn)行數(shù)字處理,并通過計(jì)算機(jī)控制各伺服電機(jī)的動作,實(shí)現(xiàn)自動對中,完成扭矩檢測.其程序流程圖4所示.

        圖4 軟件流程圖

        4 結(jié)論

        經(jīng)過系統(tǒng)軟硬件調(diào)試,裝置可自動尋找中心,使檢測臺上的被檢器件自動對中到工業(yè)相機(jī)的圖顯中央,自動對中顯示界面如圖5所示.相關(guān)測試結(jié)果顯示,采用這種自動對中方式,使自動對中能力小于等于0.38 mm 級別,不僅精度上得到了很大的提高,而且避免檢測人員的手動誤操作對檢測結(jié)果的影響,提高了檢測的工作效率. 軟件上采用專業(yè)的測控軟件LabVIEW,使得整個檢測過程更加準(zhǔn)確、快速、高效,通過檢測,系統(tǒng)最大扭力檢測可達(dá)1 500 N·m.圖6 為測試一試驗(yàn)器件時的檢測結(jié)果界面,當(dāng)前扭矩值1.691 7 N·m,標(biāo)準(zhǔn)扭矩值1.689 14 N·m,扭矩檢測精度可達(dá)0.003 N·m,檢測精度得到很大提高.

        圖5 自動對中顯示界面

        圖6 檢測結(jié)果界面

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