張紫澳 宋世杰 翟欣怡 張喬 李孟銘 高丹莉

摘要：光纖纏繞技術(shù)是制光纖陀螺儀的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。在光纖纏繞過程中會(huì)出現(xiàn)“間隙”“爬絲”等問題，然而人工肉眼觀察工作量極大，細(xì)微的被測物對于肉眼的分辨率來說更是一種挑戰(zhàn)，因此文章設(shè)計(jì)了一個(gè)利用機(jī)器視覺非接觸方式實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)，為繞線設(shè)備的動(dòng)作控制提供相關(guān)依據(jù)，解決了人工檢測費(fèi)時(shí)、低效的問題，提高了光纖纏繞機(jī)自動(dòng)化水平、穩(wěn)定性和控制精度，對實(shí)際生產(chǎn)生活具有重要意義。

關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺;光纖纏繞;缺陷監(jiān)測系統(tǒng);圖像處理

中圖法分類號(hào)：TP277文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Design and implementation of visual monitoring system foroptical fiber ring winding machine

ZHANG Ziao，SONGShijie，ZHAIXinyi，ZHANGQiao，LIMengming，GAODanli

（Hubei University of Technology，Wuhan 430000，China）

Abstract：Optical fiber winding technology is a key technology of making fiber optic gyroscope. During the optical fiber winding process， such as “gap” “climbing" problems， will appear， however， subtle measurement is a challenge for the resolution of the naked eye， so this paper puts forward a machine vision contact real-time monitoring system， which provides relevant basis for winding device action control， solves the manual detection of time-consuming and inefficient， improves the fiber winding machine automation level， stability and control accuracy， is of great significance to the actual production and life.

Key words： machine vision， optical fiber winding， defect monitoring system， image processing

現(xiàn)代光纖陀螺儀在航海、航天和國防工業(yè)中精確確定運(yùn)動(dòng)物體方位的過程中起到了至關(guān)重要的作用，由于其在角速度以及加速度測量方面的優(yōu)越性和在動(dòng)態(tài)范圍、靈敏度和可靠性等方面的顯著優(yōu)勢，使其在軍事方面有著廣泛的應(yīng)用[1]。它對一個(gè)國家的工業(yè)、國防和其他高科技的發(fā)展具有十分重要的戰(zhàn)略意義。然而，光纖陀螺儀的性能參數(shù)直接受光纖環(huán)纏繞質(zhì)量和精度的影響，因此有必要對光纖環(huán)繞制表面的繞制情況進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測與控制，以保證制品的質(zhì)量。

1系統(tǒng)技術(shù)方案

本文在現(xiàn)有光纖環(huán)纏繞機(jī)的基礎(chǔ)上，加入視覺檢測功能，利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)采集并外理圖像數(shù)據(jù)，將該視覺檢測模塊與原有的纏繞控制功能融合在一起，實(shí)現(xiàn)對陀螺儀光纖環(huán)纏繞機(jī)的控制以及環(huán)繞質(zhì)量的可視化檢測，由監(jiān)控系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)底層 PLC 控制相應(yīng)電機(jī)實(shí)現(xiàn)陀螺儀光纖環(huán)的自動(dòng)纏繞，同時(shí)由工業(yè)相機(jī)監(jiān)測光纖環(huán)纏繞過程，自動(dòng)檢測關(guān)鍵纏繞缺陷，輔助操作人員盡早發(fā)現(xiàn)缺陷并處理，從而達(dá)到產(chǎn)品質(zhì)量控制的目的。

該系統(tǒng)包括自動(dòng)纏繞控制系統(tǒng)和纏繞質(zhì)量視覺檢測系統(tǒng)兩個(gè)部分，分別顯示在同一個(gè)主機(jī)所連的兩個(gè)顯示屏上，同時(shí)纏繞質(zhì)量視覺檢測系統(tǒng)將相關(guān)缺陷信息和數(shù)據(jù)共享給自動(dòng)纏繞控制系統(tǒng)，以驅(qū)動(dòng)自動(dòng)纏繞控制系統(tǒng)根據(jù)視覺檢測系統(tǒng)實(shí)施控制參數(shù)調(diào)整和反饋控制。

2系統(tǒng)硬件組成

2.1照明系統(tǒng)

使用顯色性好的 LED 光源，以增強(qiáng)目標(biāo)的邊緣清晰度，同時(shí)消除了陰影和噪點(diǎn)所帶來的影響，清晰地分離了檢測區(qū)域與背景區(qū)域。根據(jù)光纖纏繞視覺監(jiān)控系統(tǒng)的技術(shù)要求和光纖在其表面反射的特殊性質(zhì)，選擇如圖1所示的攝像機(jī)坐標(biāo)位置方案，即背光照明。在光纖下方的是矩形陣列 LED 光源，并且平行于主軸，當(dāng)攝像頭拍攝時(shí)，物體阻擋光源的直射光，不會(huì)在圖像區(qū)域產(chǎn)生亮點(diǎn)[2]。將黑色照相布作為背景圖像，保證了拍攝圖像亮度的均勻度，被測對象的邊緣可以產(chǎn)生強(qiáng)烈的對比度輪廓，以供圖像處理系統(tǒng)進(jìn)一步分析。

2.2圖像識(shí)別主機(jī) IPC—CMOS 千兆以太網(wǎng)工業(yè)面陣相機(jī)

工業(yè)相機(jī)采用的是?？?MV?CE050?31GC 彩色工業(yè)相機(jī)，該相機(jī)為500萬像素，1/2.5”CMOS 千兆以太網(wǎng)工業(yè)面陣相機(jī)，支持自動(dòng)或手動(dòng)調(diào)節(jié)增益、曝光時(shí)間、LUT 和 Gamma 校正等;采用千兆網(wǎng)接口，在無中繼的狀態(tài)下，圖像的傳輸距離能夠達(dá)到100m;此相機(jī)具有高達(dá)128MB 的板上緩存，能夠有效處理突發(fā)情況，并識(shí)別后進(jìn)行圖像重傳;兼容 GigE Vision 1.2協(xié)議及GenlCam標(biāo)準(zhǔn)，無縫接入第三方軟件平臺(tái)。

2.3圖像采集卡

圖像采集卡捕獲圖像信號(hào)后，將其采集到計(jì)算機(jī)中，并以數(shù)據(jù)文件的形式保存在固態(tài)硬盤上。當(dāng)高速運(yùn)動(dòng)相機(jī)實(shí)時(shí)拍攝高分辨率圖像時(shí)，它將產(chǎn)生非常高的輸出速率，圖像采集卡作為支持多通道輸入的設(shè)備，能夠很好的滿足圖像處理的需求。

2.4自動(dòng)纏繞控制系統(tǒng)

控制系統(tǒng)主要由 PLC（可編程邏輯控制器）實(shí)現(xiàn)。 PLC 主要由卷繞運(yùn)動(dòng)軸、開關(guān)控制量和模擬控制量組成。根據(jù)圖像采集系統(tǒng)反饋的各種狀態(tài)信息，采用測試軟件匹配的算法對控制系統(tǒng)進(jìn)行處理，控制系統(tǒng)根據(jù)圖像處理結(jié)果向光纖纏繞設(shè)備發(fā)出控制命令，做出相應(yīng)的調(diào)整動(dòng)作，極大地提高光纖纏繞機(jī)自動(dòng)化水平、穩(wěn)定性和控制精度。保證了系統(tǒng)無沖擊、無震蕩穩(wěn)定運(yùn)行。

2.5單點(diǎn)檢測模塊

待監(jiān)測的光纖環(huán)放置在光纖環(huán)纏繞設(shè)備的主軸上，并通過工控機(jī)以操作員指定的速度運(yùn)行。在纏繞過程中，照明系統(tǒng)中的控制器以適當(dāng)?shù)膹?qiáng)度作為背景來調(diào)整 LED 光源。光纖纏繞狀態(tài)需要通過固定在可調(diào)支架上的攝像頭進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，并以圖像的形式顯示在工控機(jī)上[3]。反饋狀態(tài)信息由測試軟件匹配的算法進(jìn)行處理。

2.6云計(jì)算檢測模塊

以單點(diǎn)檢測模塊為基礎(chǔ)，將各個(gè)檢測模塊的計(jì)算能力集中在云計(jì)算平臺(tái)上，由云平臺(tái)提供視覺檢測服務(wù)，便形成了視聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)。云計(jì)算檢測模塊包括：視覺終端采集、預(yù)處理、云計(jì)算服務(wù)器、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存分析以及應(yīng)用端訪問等[4]。通過多組單點(diǎn)檢測模塊并行連接，將視頻終端或者移動(dòng)終端采集到的視頻信號(hào)以無線或有線等傳輸方式發(fā)送給云計(jì)算服務(wù)器進(jìn)行智能識(shí)別，并分析識(shí)別數(shù)據(jù)生成評(píng)價(jià)等級(jí)報(bào)告。同時(shí)，云平臺(tái)進(jìn)一步對這些檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘再利用，根據(jù)不同的產(chǎn)品型號(hào)、廠商以及工藝方式等屬性數(shù)據(jù)建立相關(guān)的等級(jí)評(píng)價(jià)體系，以供客戶在 PC 端和 APP 上進(jìn)行訪問。

3軟件系統(tǒng)

根據(jù)光纖纏繞周期結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，分別進(jìn)行了圖像預(yù)處理機(jī)制的研究以及圖像濾波去噪算法、亞像素精度閾值分割算法和基于輪廓區(qū)域的實(shí)時(shí)缺陷監(jiān)測算法的研究。根據(jù)所捕獲圖像的大致頻域特性，設(shè)計(jì)了一種特定的頻域?yàn)V波器。經(jīng)過專業(yè)的頻域?yàn)V波處理之后，有效抑制了光纖上散斑的干擾，使得光纖纏繞結(jié)構(gòu)的特性更加明顯。其中，算法識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)99.98%。

3.1圖像預(yù)處理機(jī)制

由于用于測量的圖像通常情況下數(shù)據(jù)量大、冗余度高。圖像預(yù)處理是以局部、細(xì)節(jié)等形式準(zhǔn)確定位各種特征信息。在確定圖像清晰度和測量尺寸之前，要消除背景噪點(diǎn)的影響，壓縮圖像的數(shù)據(jù)量，突出圖像有用的信息特征，同時(shí)減少了處理時(shí)間，從而提高了圖像質(zhì)量和信噪比。

3.2亞像素精度閾值分割算法

當(dāng)圖像的前景和背景灰度差異較大時(shí)，可以采用適當(dāng)?shù)拈撝颠M(jìn)行背景分離。在一般的閾值分割算法分割的過程中，每個(gè)像素只進(jìn)行一次比較，所以算法的處理速度非?？?。但當(dāng)邊緣輪廓模糊時(shí)，閾值的選取對定位精度影響較大。亞像素精確閾值分割算法是在一般閾值分割算法的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的。將亞像素精度閾值分割算法應(yīng)用于圓形陣列目標(biāo)的亞像素邊緣提取，可以大大提高橢圓中心的精度，這也證明了亞像素精度閾值分割算法提取輪廓邊緣的準(zhǔn)確性。

3.3基于輪廓區(qū)域的實(shí)時(shí)缺陷監(jiān)測算法

亞像素精度閾值分割算法比普通亞像素邊緣檢測算法具有更高的精度，這為后續(xù)的擬合和監(jiān)測算法奠定了基礎(chǔ)。為了消除溫度瞬態(tài)對光纖陀螺的影響，采用四極對稱繞制光纖環(huán)。為了監(jiān)控纏繞過程中的各種狀態(tài)，提出了一種基于輪廓區(qū)域的缺陷實(shí)時(shí)監(jiān)控算法，如圖2所示。

3.4缺陷檢測庫自學(xué)習(xí)與開放式軟件體系

設(shè)計(jì)了開放式軟件體系，以滿足客戶千差萬別光纖繞制方法的檢測需求;提出了智能檢測系統(tǒng)缺陷庫自學(xué)習(xí)機(jī)制，不斷擴(kuò)展識(shí)別智能算法的樣本空間，以提高檢測的準(zhǔn)確性。

4系統(tǒng)界面

系統(tǒng)設(shè)計(jì)界面如圖2所示。檢測系統(tǒng)主要提供實(shí)時(shí)顯示檢測界面，用于監(jiān)控光纖繞線過程。同時(shí)，相關(guān)人員可以清晰地看到系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)、檢測結(jié)果和生產(chǎn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，便于控制系統(tǒng)的運(yùn)行。

5總結(jié)

本文介紹了對制造光纖陀螺儀進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測時(shí)利用數(shù)字圖像處理技術(shù)，為光纖纏繞技術(shù)的改進(jìn)提供了參考依據(jù)，并從硬件和軟件兩方面設(shè)計(jì)了光纖纏繞機(jī)缺陷檢測系統(tǒng)，經(jīng)過上述操作，纏繞光纖的質(zhì)量得到有效改善。

5.1光纖線包纏繞結(jié)構(gòu)圖像采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

根據(jù)成像原理搭建了圖像采集系統(tǒng)。系統(tǒng)采用明場漫射照明方式，采用 CMOS 千兆以太網(wǎng)工業(yè)區(qū)陣列攝像機(jī)和數(shù)據(jù)采集卡。該圖像采集系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)簡單、操作方便，可以獲得清晰的光纖纏繞結(jié)構(gòu)的圖像。

5.2光纖纏繞圖像處理算法的研究

根據(jù)光纖具備的纏繞周期性結(jié)構(gòu)特征，分別進(jìn)行了圖像預(yù)處理機(jī)制、圖像濾波去噪算法、亞像素精度閾值分割算法和基于輪廓區(qū)域的實(shí)時(shí)缺陷監(jiān)測算法的研究。根據(jù)圖像的頻域特征，設(shè)計(jì)了特定的頻域?yàn)V波器，經(jīng)過頻域?yàn)V波處理有力抑制了光纖上的斑點(diǎn)干擾，使光纖纏繞結(jié)構(gòu)特征更顯著。此外，算法準(zhǔn)確率高，識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)99.98%。

5.3光纖纏繞自動(dòng)纏繞控制系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

控制系統(tǒng)根據(jù)圖像采集系統(tǒng)反饋的各種狀態(tài)信息經(jīng)過測試軟件所匹配的算法處理，控制系統(tǒng)則根據(jù)圖像處理的結(jié)果發(fā)送控制命令給光纖繞制設(shè)備，以做出相應(yīng)的調(diào)整動(dòng)作，極大地提高了光纖纏繞機(jī)自動(dòng)化水平、穩(wěn)定性和控制精度。保證了系統(tǒng)無沖擊、無震蕩穩(wěn)定運(yùn)行。

參考文獻(xiàn)：

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[4]李沐青.基于仿生優(yōu)化的圖像分割方法研究[ D].西安：西安電子科技大學(xué).2021.

作者簡介：

張紫澳（2001—），本科，研究方向：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)。宋世杰（2001—），本科，研究方向：工業(yè)工程。

翟欣怡（2002—），本科，研究方向：工程造價(jià)管理。張喬（2002—），本科，研究方向：工程項(xiàng)目管理。

李孟銘（2002—），本科，研究方向：工程項(xiàng)目管理。高丹莉（2001—），本科，研究方向：大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用。