徐 晉， 楊鵬程， 肖 淵， 胥光申

(西安工程大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院， 陜西 西安 710048)

智能紡織品是將傳統(tǒng)紡織品與電子信息技術(shù)相結(jié)合的新型產(chǎn)品[1]。如何制備傳統(tǒng)紡織品和電子器件連接的導(dǎo)電線路，是人們研究的焦點(diǎn)問題[2]。目前，主要是使用植入式制造方法(導(dǎo)電纖維柔韌性要求高)和油墨印刷式制造方法(要求油墨材料質(zhì)量高)。織物表面微細(xì)導(dǎo)電線路噴射打印化學(xué)沉積成形方法是一種新型的導(dǎo)電線路成形方法[3]。噴射過程中，微滴的幾何形態(tài)和到達(dá)織物表面的撞擊速度對后續(xù)其在織物表面沉積形成的導(dǎo)線質(zhì)量有著重要的影響[4]。

在微滴撞擊織物表面鋪展沉積過程中，微滴的形態(tài)特征及變化過程可以用鋪展沉積特征參數(shù)來表示[5]。微滴的直徑越大，沉積在織物上的最大鋪展因子越大，達(dá)到最大鋪展因子所需要的時間越長；在一定范圍內(nèi)，微滴到達(dá)織物表面的撞擊初速度越大，微滴沉積在織物上的最大沉積鋪展因子越大，達(dá)到最大沉積鋪展因子所需要的時間越短，微滴達(dá)到平衡狀態(tài)時撞擊速度對微滴的沉積鋪展因子影響較小。圓度反映微滴的均勻程度，微滴的圓度系數(shù)越接近1，說明噴出微滴的均勻程度越好，在織物表面的鋪展性越好；只有當(dāng)各個參數(shù)協(xié)調(diào)匹配時，在織物表面上才能精確沉積良好的導(dǎo)電線路。因此，對于噴射過程中微滴速度和幾何參數(shù)的檢測就顯得至關(guān)重要。

對于微滴形態(tài)的檢測，楊觀等[6]通過微熔滴圖像預(yù)處理及關(guān)鍵參數(shù)測量算法，將檢測系統(tǒng)應(yīng)用于均勻液滴噴射成形過程中,得到了微熔滴直徑與激振頻率、噴射速度與噴射壓強(qiáng)、偏轉(zhuǎn)距離與充電電壓之間的關(guān)系。由于織物表面印刷電路的噴射材料為金屬鹽溶液(硝酸銀溶液和抗壞血酸)，噴射過程中溶液的形狀不固定，目前大都是通過對微滴和標(biāo)尺的拍攝直接測得微滴的直徑再計算其他參數(shù)，這種直接的測量方法操作簡單，但是存在測量自動化程度低等缺陷。

視覺測量技術(shù)具有實(shí)時性、靈活性和高可靠性等優(yōu)點(diǎn)，但因?yàn)闇y量過程采用高速相機(jī)，導(dǎo)致成本較高。本文將視覺測量與微滴噴射技術(shù)相結(jié)合，利用工業(yè)高速相機(jī)對微滴噴射過程進(jìn)行拍攝，提取微滴特征和微滴圖像輪廓，從而獲得微滴面積、直徑、圓度參數(shù)，根據(jù)2幀圖像間的位移量計算得到微滴的瞬時速度。

1 微滴關(guān)鍵參數(shù)的測量

1.1 微滴圖像采集

利用視覺測量織物表面微滴的幾何形態(tài)，通過高速相機(jī)對微滴圖像進(jìn)行拍攝，對微滴噴射過程進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集(見圖1)。

圖1 微滴圖像采集示意圖Fig.1 Schematic diagram of droplet image acquisition

1.2 微滴檢測與圖像閾值分割

利用圖1所采集的微滴圖像，將其傳輸?shù)接嬎銠C(jī)中，對微滴圖像進(jìn)行預(yù)處理、圖像邊緣特征檢測操作，從而得到微滴的面積、速度、圓度等幾何信息。

微滴檢測選用背景差法[7]。采集連續(xù)圖像序列的前k幀，記為：F1(x，y)，F(xiàn)2(x，y)，……，F(xiàn)k(x，y)。選用圖像序列前k幀的均值為圖像的背景[8]，記為Bk(x，y)：

(1)

則圖像序列第k幀與背景差分后得到的圖像為

Ak(x,y)=Fk(x,y)-Bk(x,y)

(2)

式中，Ak(x，y)為分離后得到的第k幀圖像。

微滴圖像檢測可以通過設(shè)置閾值T來確定該點(diǎn)像素是屬于檢測目標(biāo)還是屬于背景。如果像素值的變化大于或等于T，則屬于檢測目標(biāo)；如果圖像像素值的變化小于T，則屬于背景?？梢缘玫竭\(yùn)動目標(biāo)的近似邊緣[9-10]：

(3)

式(3)中閾值T可利用最大類間方差法(OTSU)[11]求得。假設(shè)閾值T將圖像分成2類c1和c2(目標(biāo)和背景)，c1類的灰度范圍為[T，L-1]，c2類的灰度范圍為[0，T]。設(shè)σB2(T)表示圖像灰度直方圖中閾值為T時c1和c2的類間方差，最優(yōu)閾值可以通過求σB2(T)的最大值而得到，即：

(4)

則最大類間方差計算公式為

(5)

式中：μ為圖像的平均灰度值；μ1為c1類的平均灰度值；μ2為c2類的平均灰度值；ω1為c1類占整幅圖的比例；ω2為c2類占整幅圖的比例。

根據(jù)式(5)，σB2(T)在[0，L-1]范圍內(nèi)取得最大值的T值就是圖像分割的最優(yōu)閾值。

1.3 微滴邊緣輪廓提取

微滴圖像進(jìn)行分割后就可以得到目標(biāo)圖像和背景圖像的二值圖，然后利用最優(yōu)的階梯型邊緣檢測算法[12]提取液滴邊緣輪廓，處理過程如圖2所示。

圖2 Canny邊緣檢測流程圖Fig.2 Canny edge detection flowchart

Canny算子[13]屬于適中的算子，既可以抑制噪聲，也可以邊緣定位，對于真正的弱邊緣可以有效檢測出來，對微滴輪廓的檢測效果較好。檢測時需要設(shè)置Vmin和Vmax2個閾值。當(dāng)微滴圖像的灰度梯度高于Vmax時，將其視為微滴的真實(shí)邊界，微滴圖像的灰度梯度低于Vmin時將被丟棄。如果介于二者之間，則取決于該點(diǎn)是否與真實(shí)邊界點(diǎn)相連。如果是，則視為邊界點(diǎn)；如果沒有，就丟棄。

1.4 微滴面積及直徑計算

根據(jù)Canny邊緣檢測算子對微滴邊緣輪廓檢測。根據(jù)檢測的微滴邊緣，可以算出單個微滴包圍的像素點(diǎn)數(shù)目。計算示意圖如圖3所示。

圖3 微滴面積計算示意圖Fig.3 Schematic diagram of droplet area calculation

微滴面積包圍的像素點(diǎn)個數(shù)為

(6)

式中：ymin為液滴輪廓最高點(diǎn)像素位置；ymax為液滴輪廓最低點(diǎn)像素位置；xmin為液滴輪廓最左側(cè)像素點(diǎn)位置；xmax為液滴輪廓最右側(cè)像素點(diǎn)位置。

根據(jù)式(6)可以計算包圍圖形的面積,根據(jù)單個微滴包圍的像素的個數(shù)可以算出單個微滴的面積A，得到微滴的直徑：

(7)

1.5 微滴圓度計算

利用微滴周長和面積的關(guān)系來反映微滴的圓度，已知目標(biāo)微滴的面積為S，周長為L，則微滴的圓度r為

(8)

目標(biāo)微滴的圓形程度越好，圓度r值越接近1。

1.6 微滴速度計算

利用微滴噴射過程中重心位置的位移量和圖像的幀間時間差來計算微滴的速度，如圖4所示，計算微滴每一幀的重心位置(Cx，Cy)：

(9)

式中：Cx為微滴重心的橫坐標(biāo)；Cy為微滴重心的縱坐標(biāo)；A為單個微滴面積的像素數(shù)，將一個像素看成一個dA。

圖4 微滴下落速度計算示意圖Fig.4 Schematic diagram of droplet falling speed calculation

根據(jù)微滴下落過程中重心坐標(biāo)的變化量可以計算出微滴在一定時間內(nèi)的位移量：

(10)

式中：Cyj和Cyi分別表示第j幀和第i幀重心的縱坐標(biāo)；Cxj和Cxi分別表示第j幀和第i幀重心的橫坐標(biāo)。

由此可以計算出微滴的平均速度[14]：

(11)

式中，t1、t2分別為第j幀和第i幀的時間。

微滴的撞擊初速度影響微滴沉積在斜紋織物上的鋪展半徑，因?yàn)閷?shí)驗(yàn)所采用的是高速相機(jī)，曝光時間精度可達(dá)105級，可將微滴到達(dá)織物表面前的每幀之間的速度計算出來，然后通過多項(xiàng)式擬合得到微滴到達(dá)織物表面的撞擊速度。

2 實(shí)驗(yàn)方案和結(jié)果分析

2.1 實(shí)驗(yàn)方案

實(shí)驗(yàn)裝置采用的是課題組設(shè)計的氣動式雙噴頭微滴按需噴射系統(tǒng)，示意圖見圖5。實(shí)驗(yàn)參數(shù)：噴射材料是質(zhì)量分?jǐn)?shù)為50.25%的AgNO3溶液；噴嘴直徑為100 μm；脈沖寬度為3.54 ms；噴射頻率為1 Hz；供氣壓力為75 kPa。氣壓驅(qū)動式液滴噴射的原理是通過電磁閥的通斷使壓縮氣體在腔內(nèi)產(chǎn)生瞬時壓力脈沖，驅(qū)動腔內(nèi)液體從腔內(nèi)噴嘴噴出，形成均勻的液滴。通過高速相機(jī)對液滴噴射過程進(jìn)行采集，圖像采集卡將微滴圖像信息實(shí)時傳輸至計算機(jī)內(nèi)存進(jìn)行顯示、存儲；圖像檢測系統(tǒng)采用多種算法對圖像信息進(jìn)行處理，計算出液滴的幾何尺寸、撞擊速度和圓度。

圖5 微滴檢測系統(tǒng)示意圖Fig.5 Schematic diagram of droplet detection system

2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

2.2.1 微滴檢測結(jié)果

圖6 背景差法檢測微滴結(jié)果圖Fig.6 Result of droplet detection by background difference method.(a)Background image; (b)Target area image; (c)Threshold segmentation image

微滴邊緣檢測采用的是Canny邊緣檢測算子，在高斯平滑的基礎(chǔ)上，對圖像水平方向和垂直方向分別使用2×2的卷積核進(jìn)行卷積來確定梯度幅值，需要設(shè)置2個閾值：Vmin和Vmax分別為300和445。得到微滴的邊緣圖像如圖7所示。

圖7 微滴邊緣檢測結(jié)果圖Fig.7 Droplet edge detection result graph

2.2.2 微滴速度計算結(jié)果分析

對于微滴下落的平均速度可以用2幀圖像的移動位移來計算。圖8示出采集的噴射微滴剛脫落的圖像和到達(dá)織物表面的圖像。相機(jī)的最高幀速為1.50×105幀/s，則微滴每幀經(jīng)過的時間為1/(1.50×105) s，根據(jù)圖8(a)(t=0 s)和圖8(b)(t=0.19 ms)，用式(11)計算得到微滴在此時間間隔內(nèi)的平均速度為1.60 m/s。

圖8 微滴下落圖Fig.8 Droplet drop diagram. (a) Droplet leaving nozzle; (b)Droplet reaching fabric surface

影響織物表面導(dǎo)電線路質(zhì)量的是微滴到達(dá)織物表面的撞擊速度，可將微滴到達(dá)織物表面前的每幀之間的速度計算出來，然后通過多項(xiàng)式擬合得到微滴到達(dá)織物表面的撞擊速度。如圖9所示，第60幀速度出現(xiàn)突變，是因?yàn)槲⒌螄娚涑尚芜^程的主要經(jīng)歷液柱伸長、液柱縮頸斷裂、微滴脫落和剩余射流縮回腔體4個階段[5]；第84～85幀速度突變是因?yàn)槲⒌蔚?4幀已經(jīng)接觸到織物表面，微滴和織物表面撞擊收縮。后續(xù)第85～86幀的速度代表了微滴到達(dá)織物表面的撞擊速度，大小為1.93 m/s。

圖9 微滴下落過程的速度變化Fig.9 Speed change of droplet falling process

單個像素的尺寸可以通過高速相機(jī)拍攝標(biāo)準(zhǔn)刻度尺的方法來測量，如圖10所示，由標(biāo)準(zhǔn)刻度和像素距離的比值可以得到相機(jī)單個像素點(diǎn)的長度為3.13 μm。

圖10 像素尺寸和實(shí)際尺寸轉(zhuǎn)換示意圖Fig.10 Schematic diagram of pixel size and actual size conversion

2.2.3 微滴面積、直徑計算結(jié)果分析

根據(jù)式(6)可計算求得所檢測單個微滴輪廓包圍的像素點(diǎn)的個數(shù)，微滴輪廓如圖7所示，微滴輪廓為單像素。根據(jù)微滴上下左右端點(diǎn)的像素坐標(biāo)可以求得單個微滴的直徑，利用端點(diǎn)求得的直徑計算單個微滴的面積，二者比較如圖11所示?？梢钥闯觯眠吘墮z測所求得的單個微滴的包圍面積和利用直徑所求得的面積之間存在誤差，產(chǎn)生這種誤差是因?yàn)槲⒌卧谙侣溥^程中的形態(tài)具有不確定性，通過直徑計算面積的過程實(shí)際上是將下落微滴看作一個規(guī)則的圓形來計算，事實(shí)上微滴下落過程形態(tài)是不規(guī)則的，所以和通過計量像素點(diǎn)個數(shù)計算的面積和通過直徑計算的面積存在誤差，在實(shí)際實(shí)驗(yàn)中，采用計量像素點(diǎn)的個數(shù)來計算微滴面積大小。

圖11 微滴下落過程中面積的變化Fig.11 Change of area during droplet falling

根據(jù)已知像素尺寸、單個微滴的面積可以得到微滴下落過程中直徑的變化在238～260 μm之間，直接測量得到的單個微滴直徑也在這個范圍之內(nèi)，二者變化如圖12所示，誤差不超過3 μm，不超過1個像素點(diǎn)。

圖12 微滴下落過程中直徑的變化Fig.12 Diagram of change in diameter of droplet during its fall

2.2.4 微滴圓度計算結(jié)果分析

單個微滴的圓度可以通過微滴面積和直徑的關(guān)系來衡量，根據(jù)式(8)可以求得單個微滴的圓度r，如圖13所示?？梢钥闯?，在微滴下落過程中圓度均大于0.85。

圖13 微滴下落過程中圓度的變化Fig.13 Change of roundness during droplet falling

整個計算過程總耗時在0.1 ms以內(nèi)，計算消耗時間短，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時測量。實(shí)時測量可為后續(xù)進(jìn)一步對整個微滴噴射系統(tǒng)的在線監(jiān)測和反饋調(diào)節(jié)研究提供必要監(jiān)測手段。

3 結(jié) 論

本文采用視覺測量的方法對織物表面噴射微滴進(jìn)行測量，構(gòu)建了微滴噴射過程圖像采集系統(tǒng)，可對按需噴射系統(tǒng)產(chǎn)生微滴的整個過程進(jìn)行圖像采集。對采集的圖像進(jìn)行處理和分析，計算得到了微滴面積、直徑、圓度、速度等關(guān)鍵參數(shù)，計算精度達(dá)到像素級別。

整個測量過程耗時短，可實(shí)時監(jiān)測微滴在噴射過程中的關(guān)鍵參數(shù)的變化，為下一步通過借助外部因素對識別不合格的微滴及時進(jìn)行調(diào)制和去除提供基礎(chǔ)，本文研究為后續(xù)在織物表面打印高質(zhì)量導(dǎo)電線路提供了保障。