呂少杰 武文斌 張文龍 侯寧沛 劉培康 趙岐峰

(河南工業(yè)大學(xué)機電工程學(xué)院，河南 鄭州 450001)

輥式磨粉機是面粉廠最常用的制粉設(shè)備[1]，在制粉過程中，快慢輥之間的軋距直接影響制粉效果。目前常見的軋距測量方法包括人工塞尺、經(jīng)驗判斷等接觸測量法和紅外、聲波等非接觸式測量法[2]。人工塞尺法是指將磨粉機停機，使用塞尺人工進行測量，該法效率低下且測量誤差大。經(jīng)驗判斷法指在磨粉機運行時直接根據(jù)磨下物粒度憑經(jīng)驗進行判斷，該法有較大的主觀性，誤差也較大。

針對接觸式測量方法的缺陷，戴永紅[3]提出了一種基于電磁檢測原理的新型間隙測量方法，即通過測量線圈電感的變化值，間接測量間隙值及其變化量，由于裝置中使用的是彈簧式檢測線圈，因此能夠?qū)Ρ粶y間隙自適應(yīng)；沈俊豪[2]設(shè)計了膠輥半徑測量系統(tǒng)，通過傳感器與固定橡膠輥及移動補償橡膠輥發(fā)生接觸時產(chǎn)生的電流信號記載橫向螺紋桿的位移信息，進而獲知兩輥的磨損量以及軋距變化。但是，接觸式測量的方法必須停機測量，不僅效率低下對測量裝置的磨損也十分嚴重。對于非接觸測量軋距的研究，秦曉會等[4]提出了一種通過離散點擬合實際曲線進而計算軋距的方法，這種方法雖然可行，但存在一定的測量誤差和計算誤差。激光式傳感器測量法精度高，反應(yīng)迅速，但易受到粉塵的影響，導(dǎo)致數(shù)據(jù)誤差較大，不適合用在制粉設(shè)備中。研究擬利用CCD工業(yè)相機對目標區(qū)域進行圖像采集，并通過數(shù)據(jù)線傳輸?shù)絇C端進行圖像預(yù)處理、邊緣定位、數(shù)據(jù)計算等步驟，實現(xiàn)磨粉機磨輥軋距的實時監(jiān)測。

1 軋距監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計

1.1 軋距監(jiān)測系統(tǒng)工作原理及關(guān)鍵技術(shù)

磨粉機軋距監(jiān)測系統(tǒng)由工業(yè)相機、鏡頭、光源、PC以及軟件系統(tǒng)平臺組成。軋距監(jiān)測系統(tǒng)基本架構(gòu)如圖1所示。

軋距監(jiān)測系統(tǒng)中最為核心關(guān)鍵的技術(shù)即為CCD測隙技術(shù)。CCD作為一種一維高精度圖像傳感器，因具有高分辨率、高靈敏度、像素位置信息強等優(yōu)點，而被廣泛地應(yīng)用于圖像傳感以及非接觸無損尺寸測量等領(lǐng)域[5]。

CCD測隙的原理如圖2所示，光源照射到被測物體表面時發(fā)生反射，反射光通過物鏡后照在CCD的光敏面，由于一部分光穿過縫隙時未發(fā)生反射[5-7]，因而CCD上會產(chǎn)生一段高亮(光源處在CCD異側(cè))或較暗(光源處在CCD同側(cè))的區(qū)域，而這段區(qū)域的長度即為被測縫隙的大小。

圖1 軋距監(jiān)測系統(tǒng)架構(gòu)圖Figure 1 Rolling distance monitoring system architecture diagram

圖2 CCD測隙原理圖Figure 2 Schematic diagram of CCD gap measurement

按式(1)計算縫隙尺寸

D=(h·n)/β，

(1)

式中：

D——縫隙尺寸，mm;

h——光敏元的尺寸,μm；

n——較亮或較暗部分光敏元的個數(shù)；

β——成像物鏡的橫向放大率。

與激光傳感器不同的是，工業(yè)相機可以適應(yīng)高溫、高濕、粉塵等復(fù)雜環(huán)境。在制粉車間中，粉塵對其影響在于成像以后存在邊緣模糊，從而引起誤差。

通過以下兩個方法可減小誤差：① 利用頻閃光源為圖像提供更高的能量，增強明暗邊界的對比度；② 利用圖像處理技術(shù)將增強對比度后的明暗邊界進行閾值分割，對分割后的圖片進行亞像素邊緣定位提高測量精度。

1.2 監(jiān)測系統(tǒng)硬件和軟件選擇

工業(yè)相機采用CCD相機，型號為EM120M。與工業(yè)相機相連的鏡頭采用TL 10×065S遠心鏡頭，遠心鏡頭具有高分辨率、超寬景深、超低畸變等優(yōu)點，常用于顯微放大及高精度成像等領(lǐng)域。

光源在監(jiān)測系統(tǒng)中的主要作用[8]：① 重點突出目標區(qū)域；② 降低環(huán)境因素對于成像的影響，以便能夠得到穩(wěn)定的圖像；③ 減少光照角度、零件材質(zhì)對成像的影響。生活中比較常用的光源主要有LED、鹵素?zé)?、白熾燈等。LED光源因為其壽命長、發(fā)光功率低、可以根據(jù)不同需求設(shè)計不同形狀等優(yōu)點常被用在機器視覺監(jiān)測中，因此選用LED環(huán)形光源。

采用Python語言和OpenCV進行編程，參照文獻[9]編寫機器視覺相關(guān)程序。軋距監(jiān)測系統(tǒng)工作流程如圖3所示。

圖3 軋距監(jiān)測系統(tǒng)工作流程Figure 3 Work flow of rolling distance monitoring system

2 磨輥端面圖像處理方法

基于機器視覺原理進行的距離測量方法，其核心是圖像處理算法，主要包括圖像采集、濾波、閾值分割、形態(tài)學(xué)去噪、邊緣輪廓檢測、圓擬合以及相機標定等。

2.1 閾值分割

圖像采集設(shè)備在工作過程中易受到外界環(huán)境干擾，在進行特征參數(shù)測量之前，需要對采集到的原始圖像進行預(yù)處理，以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠。二值化處理是一種快速有效的圖像分割方法，該方法極大化被測區(qū)域與背景之間的對比度[10]。

所建立系統(tǒng)采集的圖像比較穩(wěn)定，因此采用固定閾值的二值化方法對特征區(qū)域進行標記，數(shù)學(xué)原理可描述為

(2)

式中：

Hi——二值化前第i個像素點的灰度值；

Bi——二值化后第i個像素點的灰度值；

H0——設(shè)定的閾值。

經(jīng)試驗后將固定閾值H0設(shè)為70，經(jīng)二值化處理后，圖像只有0和1兩種灰度值，閾值分割前后磨輥圖像見圖4。

圖4 閾值分割效果圖Figure 4 Threshold segmentation effect drawing

2.2 邊緣檢測

為進一步去除圖像中的噪聲并提取磨輥輪廓，對分割后的圖像進行邊緣檢測。但在對磨輥端面圖像進行邊緣檢測之前，還須對其進行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理，即利用形態(tài)學(xué)的基本運算對分割出的區(qū)域進行腐蝕、膨脹等處理，從而去除二值化圖像中的無用信息(如噪聲、互相重疊的目標邊界等干擾信息)，提高圖像質(zhì)量[10-11]，以便后續(xù)對輪廓邊緣進行曲線擬合。圖5為未進行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)計算的磨輥邊緣檢測圖。

結(jié)合實際圖像效果，對二值圖像進行數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的腐蝕操作，處理結(jié)果如圖6所示。由圖6可知，經(jīng)腐蝕后的圖像輪廓清晰，且無間斷處和突兀點。

再將腐蝕后的輪廓圖像進行5種邊緣檢測算子的檢測，結(jié)果見圖7。對比圖5和圖7可知，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理和邊緣檢測后的圖像中無關(guān)點大量減少，選取邊緣特征點的難度降低。除此之外，對比5種算子對于邊緣輪廓點的檢測，發(fā)現(xiàn)Canny算子能夠更好地識別輪廓邊緣，平滑效果好，關(guān)鍵部分(即邊緣)無大面積缺失的情況。因此，選擇Canny算子作為邊緣檢測算子。

圖5 原圖像邊緣檢測Figure 5 Original image edge detection

圖6 二值圖像與經(jīng)過腐蝕操作圖像Figure 6 Binary image and corroded operation image

圖7 經(jīng)腐蝕后圖像邊緣檢測Figure 7 Image edge detection after erosion

2.3 數(shù)據(jù)提取

由圖7可看出，邊緣特征點附近仍有一部分無關(guān)點集，為消除無關(guān)點集的影響，可通過對邊緣點進行篩選，剔除不在邊緣特征點附近且存在較大偏差的點。

兩條磨輥特征邊緣均為圓弧形，符合圓的方程。設(shè)邊緣檢測圖片上任一點P(xp，yp)需要滿足：

(3)

式中：

A——距離閾值，用來剔除邊緣特征點附近的無關(guān)點集；

R——磨輥半徑，mm。

理論上，A與R越接近，則邊緣特征點在整個點集的占比就越高。邊緣點篩選前后對比如圖8所示。

采集篩選過后的輪廓的像素坐標，分別選取左輪廓點橫坐標的最大值與右輪廓點橫坐標最小值，兩值之差的絕對值乘以標定系數(shù)，即可得到軋距的實際檢測值。

圖8 邊緣點篩選前后對比Figure 8 Comparison of edge points before and after screening

3 驗證實驗

為驗證所建立系統(tǒng)的可行性，搭建檢測系統(tǒng)試驗架臺，用塞尺預(yù)先對兩磨輥軋距進行精確設(shè)定，然后通過張緊帶將磨輥與調(diào)速電機進行連接，將連接好的磨輥總成置于檢測系統(tǒng)試驗裝置的監(jiān)測區(qū)域，確保鏡頭與被測物的距離為60～65 mm，最后啟動檢測系統(tǒng)測量磨粉機磨輥軋距的變化。監(jiān)測區(qū)域的監(jiān)測界面如圖9 所示。

圖9 監(jiān)測界面Figure 9 Monitoring interface

3.1 試驗方法

試驗設(shè)立3組對照試驗，分別模擬磨粉機1B、2B、3B制粉線路。一般皮磨系統(tǒng)的軋距為0.1～0.8 mm[1]，因此根據(jù)實際生產(chǎn)活動中的軋距設(shè)定1B軋距0.8 mm、2B軋距0.5 mm、3B軋距0.2 mm。每組對照試驗采集靜止狀態(tài)、加速狀態(tài)以及轉(zhuǎn)速穩(wěn)定狀態(tài)的軋距，采集過程中可以通過控制調(diào)速電機的轉(zhuǎn)速來間接控制兩磨輥轉(zhuǎn)動速度，用以模擬磨粉機不同制粉線路工作時的不同轉(zhuǎn)速，每間隔2 s測定不同狀態(tài)、不同轉(zhuǎn)速下的瞬時軋距。

采集完成后通過minitab以及origin軟件計算并繪制1B、2B、3B工作時軋距變化狀態(tài)及誤差范圍。

3.2 試驗結(jié)果

磨輥軋距在磨輥轉(zhuǎn)速增加過程中變化最為劇烈，整體變化量為0.001～0.005 mm，當轉(zhuǎn)速趨于穩(wěn)定時軋距變化量為0.001～0.002 mm。而磨粉機磨輥工作時的軋距范圍為0.1～0.8 mm[1]，穩(wěn)定轉(zhuǎn)速下監(jiān)測的誤差浮動區(qū)間僅為其0.125%～1.000%。從圖10可以看出，軋距的變化范圍均在系統(tǒng)檢測軋距均值的附近。系統(tǒng)檢測軋距均值與塞尺實際測得的軋距誤差1B為0.4%、2B為1.94%、3B為2.73%。

根據(jù)帶傳動的傳動比公式：

(4)

式中：

n1、n2——主動輪和從動輪的轉(zhuǎn)速，r/min；

dd1、dd2——小帶輪和大帶輪的直徑，mm；

ε——帶輪線速度的相對變化量，即滑動率。

但在一般的帶傳動中，因滑動率變化較小(ε≈1%～2%)，故可將式(4)簡化為[14]：

(5)

通過測量可得小大帶輪直徑分別為dd1=4 mm，dd2=20 mm，由轉(zhuǎn)速電機銘牌可知電機轉(zhuǎn)速范圍n1為5 000～18 000 r/min。根據(jù)式(5)計算磨輥轉(zhuǎn)速n2，得n2為1 000～3 600 r/min。而磨粉機磨輥轉(zhuǎn)速為540 r/min，低于試驗的轉(zhuǎn)速區(qū)間，因此所設(shè)計的監(jiān)測系統(tǒng)能夠在磨粉機磨輥最高轉(zhuǎn)速工況下實時測得軋距變化。

圖10 1B、2B、3B軋距變化圖Figure 10 Variation diagram of 1B, 2B and 3B rolling distance

4 結(jié)論

基于機器視覺技術(shù)設(shè)計了一種非接觸式的軋距監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用CCD相機采集軋距圖片，利用閾值分割、形態(tài)學(xué)方法對采集的灰度圖像進行預(yù)處理操作，再利用邊緣檢測算法并結(jié)合MATLAB軟件和數(shù)學(xué)運算剔除邊緣無關(guān)點，最終計算出磨粉機的軋距，實現(xiàn)了軋距檢測的實時監(jiān)測。通過試驗驗證了該系統(tǒng)的實時性、連續(xù)性、準確性以及穩(wěn)定性。當前試驗地點為實驗室，與制粉車間的環(huán)境有所差別，無法照顧到磨粉機振動等因素對于測量結(jié)果的影響。后續(xù)會將試驗地點轉(zhuǎn)移至制粉車間進行多因素復(fù)雜環(huán)境下的測量，進一步分析制粉過程中軋距變化的特點。