基于图像处理的绝热层缠绕胶带位置检测方法.pdf

基于图像处理的绝热层缠绕胶带位置检测方法:/基于图像处理的绝热层缠绕胶带位置检测方法邱传森 侯增选 严文聪 张伟超 李彦良 戚厚良(大连理工大学 机械工程学院 大连 西安航天复合材料研究所 西安)摘要:本文根据固体火箭发动机绝热层自动纠偏控制系统要求利用工业相机实时采集缠绕胶带边缘图像通过图像处理算法实现缠绕胶带位置检测 首先通过图像预处理技术进行图像降噪使用最大类间方差法确定 算法双阈值并进行边缘提取 然后根据提取到的边缘点集合进行三次多项式拟合得到边缘线进而获取缠绕过程中胶带边缘的实际位置最后将检测到的实际位置与当前缠绕角对应的基准位置比较得到胶带跑偏量根据纠偏控制算法将其转化为相应控制量控制执行机构进行纠偏 该方法可应用到固体火箭发动机绝热层缠绕成型自动纠偏控制系统中关键词:绝热层 缠绕成型 胶带位置检测 图像处理 算法 复合材料中图分类号:文献标识码:文章编号:()():.:收稿日期:作者简介:邱传森()男 硕士研究生 研究方向为机械设计及理论通讯作者:侯增选()男 博士 教授 研究方向为机械设计及理论 在固体火箭发动机绝热层缠绕成型过程中缠绕压辊按照预先规划好的缠绕轨迹将胶带缠绕至芯模表面由于缠绕角导致的缠绕压辊姿态变化以及辊子安装误差、辊子磨损和运行过程中的带材张力波动等其他工程中常见因素引起的胶带跑偏影响了自动化缠绕过程的顺利进行更无法保证缠绕成型质量因此需要纠偏装置对胶带跑偏进行纠正传统的纠偏装置大多利用光电传感器检测边缘 马问问等以海绵复卷跑偏为研究对象通过光电位置传感器检测胶带偏移量纠偏效果比较理 年 月复合材料科学与工程想 刘巧等使用光电传感器设计了对中纠偏测控系统介绍了传感器检测原理及测控系统组成 传统纠偏装置中的光电传感器环境适应性差易受外界干扰 相对而言利用工业相机的机器视觉检测再配合光照系统具有检测准确、精度高等特点可以弥补光电传感器技术上的不足本文利用工业相机实时采集缠绕胶带边缘图像并提出了一种基于图像处理的绝热层缠绕胶带位置检测方法 通过图像处理实现滤波、边缘提取和边缘定位以得到胶带边缘实际位置然后与当前缠绕角对应的胶带基准位置比较得到胶带跑偏量为后续纠偏提供胶带位置信息 胶带位置检测胶带位置检测由 光源、采集装置、计算机图像处理软件三部分组成 通过 提供稳定光源使拍摄的图像清晰 采用工业相机实时采集胶带边缘图像然后转换成计算机能够处理的信号格式 采用图像处理软件对二维数组形式的像素特征进行分析、计算得出胶带边缘实际位置 胶带位置图像采集过程如图 所示图 胶带位置图像采集过程 绝热层自动化缠绕过程中不仅需要胶带位置检测还要进行起胶位置检测以确定缠绕开始位置缠绕开始前对运行的带背衬胶带进行起胶位置检测 检测到起胶位置后计算胶带起始端到达缠绕位置距离及时间并发送缠绕开始信号 起胶位置检测过程中同时进行胶带位置检测 胶带位置检测通过边缘检测算法得到边缘实际位置 胶带位置检测流程如图 所示图 胶带位置检测流程 缠绕胶带边缘检测算法 图像预处理为提高图像处理软件实时响应速度首先在检测图像中选取一块目标区域该方法能够减少图像数据信息的计算量降低计算时间图像采集过程中胶带表面在光源照射下会出现反光现象如图()所示 胶带的反光使有用信息难以提取导致后续图像处理效果差如图()所示图 未消除反光噪声的边缘提取效果 反光噪声图像中显著的特征为胶带边缘和反光噪声点边缘特征主要表现为边缘两侧灰度值有显著不同具有阶跃特征 反光噪声特征表现为灰度值呈山峰形状的突起 为消除反光噪声且不影响边缘像素分布本文通过判断每个像素点八个方向的梯度幅值来检测呈山峰分布的反光噪点并选取检测区域内中值平滑该区域 反光噪声消除后的目标区域图像和边缘提取效果如图 所示 年第 期基于图像处理的绝热层缠绕胶带位置检测方法图 消除反光噪声的边缘提取效果 从图 结果可以看出通过判断像素点的八方向梯度幅值来消除反光噪声能够有效降低反光噪声对后续算法处理的影响并且不影响图像本身边缘特征在图像采集过程中除了反光噪声由于工业环境因素以及图像传输过程中的随机干扰获取的灰度图像中也会掺杂高斯噪声给后期的图像处理带来干扰 常用图像降噪算法包括中值滤波、均值滤波和高斯滤波等 为衡量三种滤波算法优劣引入图像均方差()和图像信噪比()作为滤波后图像评价方法图像均方差越小、信噪比越大则该算法平滑图像能力越强 表 给出了中值滤波、均值滤波与高斯滤波的图像均方差和信噪比表 图像评价 中值滤波均值滤波高斯滤波均方差/.信噪比/.从表 可以看出高斯滤波相较于其他滤波算法均方差更小信噪比更大针对高斯噪声的平滑能力更强所以本文采用线性平滑滤波器高斯滤波来对噪声进行抑制 高斯滤波的原理是利用高斯分布求掩膜然后将高斯掩膜和图像进行卷积运算二维高斯函数的表达式如下:()()式中:()为掩膜中点的坐标()为掩膜坐标()处的值 卷积运算是指输入图像中某一点像素的邻域各点值与掩膜中的值做矩阵相乘运算然后得到输出值 卷积公式如下:()()()()式中:()为输出值()为原图像上()点对应的值 经高斯滤波处理后能够有效地平滑原图像降低噪声对后续处理的干扰 图像经反光噪声消除和高斯滤波处理前与处理后效果如图 所示图 图像预处理 边缘提取如何从图像中提取出胶带边缘并计算其实际位置是胶带位置检测的关键 一般边缘检测算法都是通过边缘处强烈的灰度变化来进行边缘特征提取通常有 算子、算子、算子、算子和 算子等 其中 是一种多阶段检测算法不易受噪声干扰具有良好的信噪比并且对单一边缘仅有唯一的响应 边缘检测算法主要分为 步:通过高斯滤波滤除噪声计算每个像素点的梯度幅值和梯度方向应用非极大值抑制采用双阈值对实际边缘和潜在的边缘进行检测对孤立的边缘特征进行抑制从而实现边缘检测该算法中阈值选取是实际使用中的关键胶带位置检测的边缘提取算法需要能够根据光源以及工作条件的不同自动确定阈值大小 对此本文通过最大类间方差法实现检测过程中的自适应阈值确定最大类间方差法通过计算目标区域与背景区域之间的类间最大方差进行阈值分割 该方法假设存在阈值 将所有像素分为 和 两类被分为类和 类的概率分别为、两类像素各自的均值为、图像全局均值为 可得到关系如下:()()式中:/为像素灰度级数量 为像素灰度级 根据方差的概念可得类间方差表达式为:()()()为简化计算过程设灰度级的 累加均值 年 月复合材料科学与工程根据公式()至公式()以及 与 和 之间的关系可得类间方差表达式为:()()()求得 最大时的 即为最大类间方差的阈值 基于最大类间方差法的 算法在边缘检测算法实现过程中首先计算平滑后图像中像素点的梯度值和梯度方向 传统的 算法梯度幅值采用 的模板来计算邻域内一阶有限差分的均值来确定对噪声较为敏感 本文利用 算子模板来获得水平方向梯度 和垂直方向梯度 该方法根据像素点上下左右邻域灰度加权差来计算梯度幅值对噪声具有平滑作用 算子模板如下:()式中:、两个模板分别为 方向一阶差分矩阵和 方向一阶差分矩阵 其梯度幅值以及梯度方向的数学表达式见式():()/()/(/)()算子处理后的图像得到一条粗大明亮的边缘线如图()所示 通过分析梯度图像的行像素值分布可以得出 算子处理后的边缘线大概占据 个像素左右这也是该算法边缘检测定位效果不精确的原因 将这条粗大的边缘线作为前景非边缘线区域作为背景根据图像的梯度直方图通过最大类间方差法来对前景边缘区域和背景非边缘区域进行阈值分割所求的阈值 即为背景与粗大边缘线的临界像素值 而小于阈值 为背景非边缘部分所以设置阈值 为 算子的低阈值 设大于阈值像素值 的 类像素数量为 根据梯度直方图从 开始取/处灰度值为高阈值()算法边缘图像()()行像素梯度值()图 算法边缘检测效果 通过 算法获得图像的梯度幅值与梯度方向后对像素点进行非极大值抑制细化边缘 非极大值抑制的算法分为两步:将目标像素与沿目标像素点梯度方向的两个像素进行比较当目标像素梯度幅值大于最大值时保留目标像素设为否则目标像素抑制为 传统 算法中非极大值抑制仅仅采用了单像素点来确定局部梯度极大值结果并不是很精确本文采用插值方法来确定局部极大值如图 所示 为所需判断像素点直线 为像素点 的梯度方向、为其八邻域内邻近该点梯度方向的四个像素点、为直线 与 和 的交点图 非极大值抑制 年第 期基于图像处理的绝热层缠绕胶带位置检测方法 判断 点是否为梯度局部极大值时需要与点和点 进行比较、点的梯度幅值通过插值得到 计算公式见式():()()()()()()()()()式中:为梯度幅值 为像素点 处 方向梯度幅值与 方向梯度幅值比值的绝对值实现非极大值抑制后应用双阈值检测实际边缘 小于低阈值 的像素为非边缘设置为 大于高阈值 的像素为实际边缘设置为 对于大于等于低阈值 且小于等于高阈值 部分的像素如果该像素与已确定的实际边缘相连则为实际边缘设置为 否则为孤立边缘抑制为 最后得到单一响应的边缘 图 为在不同光照条件及胶带姿态下采用自适应阈值 边缘检测得到的边缘图像图 改进的 算法边缘检测效果 胶带边线拟合在根据边缘图像确定胶带位置时通过检测固定区域边缘像素点坐标来确定实际位置 该点像素可能由于噪声等原因发生小范围突变与实际位置像素点存在误差 本文采用多项式拟合方法根据拟合出的函数曲线来确定边缘点位置消除像素点误差影响 目前在工程上多使用三次多项式进行拟合高次多项式的拟合会引起数值的不稳定没有实用价值 式()为三次多项式函数:()()首先采用最小二乘法求误差的平方和如式()所示:()()为使误差平方和最小分别对 求偏导数如式()所示:()()最后通过偏导系数矩阵确定三次多项式系数边缘点拟合图像见图 图()为根据边缘集合点拟合的胶带边线图 边缘点拟合图像 选取多个像素点进行边缘拟合能够消除数据误差的干扰提高位置检测准确性 通过边缘拟合将边缘定位到亚像素级别提高了位置检测精度本文的胶带位置检测方法通过对二维矩阵形式的像素特征进行分析、计算得到胶带的实际位置图像处理算法流程如图 所示图 图像处理算法流程 起胶位置检测通过计算检测对象的列灰度值突变判断是否为胶带起始端 当检测到胶带起始端时通过边缘检测算法计算其位置 年 月复合材料科学与工程 胶带基准位置在绝热层自动化缠绕过程中缠绕压辊按照预先规划好的缠绕轨迹将胶带环向缠绕至芯模表面当缠绕压辊根据缠绕角旋转给定角度时会对胶带产生一个横向作用分力从而使缠绕胶带产生横向跑偏趋势为抑制跑偏趋势同步控制纠偏辊反方向旋转相应角度 纠偏辊旋转角度由试验确定试验过程中缠绕压辊根据缠绕角旋转一定角度同时控制纠偏辊反方向旋转相同角度检测胶带是否处于稳定运行状态若存在跑偏调整纠偏辊角度消除胶带跑偏量胶带处于稳定运行状态后记录此时缠绕角与纠偏辊角度对应关系同时检测胶带基准位置(见图)建立缠绕角与纠偏角度、胶带基准位置映射关系表()缠绕角 时的胶带基准位置()()某缠绕角下的胶带基准位置()()不同缠绕角时胶带基准位置变化()图 胶带基准位置 缠绕角与纠偏角度、胶带基准位置映射关系验证试验中同样采用胶带边缘检测算法确定胶带稳定运行时的基准位置 自动纠偏控制系统胶带位置检测主要应用于绝热层缠绕成型中胶带位置参数的获取其检测结果直接影响后续纠偏过程 自动纠偏控制系统由胶带位置检测、纠偏控制、执行机构三部分组成 胶带位置检测实时采集胶带边缘图像并通过图像处理软件对图像进行分析、处理纠偏控制根据模糊 控制算法将跑偏量转化为控制量 伺服系统根据相应的控制信号控制纠偏辊产生纠偏动作保证胶带缠绕位置自动纠偏控制系统如图 所示图 自动纠偏控制系统 缠绕开始时缠绕压辊根据缠绕角旋转给定角度同时控制纠偏辊反方向旋转相应角度纠偏辊旋转角度通过查询缠绕角与纠偏角度、胶带基准位置映射关系表确定 缠绕过程中缠绕压辊角度根据缠绕角实时调整检测胶带实际位置将实际位置与当前缠绕角对应的胶带基准位置进行比较得到跑偏量并通过纠偏控制算法将跑偏量转化为相应的控制量控制纠偏机构产生相应纠偏动作从而保证胶带缠绕位置 胶带基准位置通过查询缠绕角与纠偏角度、胶带基准位置映射关系表确定 结 论胶带位置检测通过图像处理技术获取所需参数并输入至纠偏控制系统其检测精度与响应时间直接影响后续纠偏过程 本文围绕绝热层缠绕胶带位置检测基于像素梯度幅值实现了反光噪声抑制通过图像处理算法对胶带边缘图像的像素特征进行分析、计算实现了自适应阈值的边缘提取算法可适用于不同环境条件采用拟合方法将像素定位到亚像素级别提高了识别精度(下转第 页)年第 期复合材料科学与工程缠绕的过渡缠绕角()结合切点法和标准线法对具有非轴对称封头芯模的缠绕过程进行研究总结出中心转角规律为得到同时满足稳定缠绕和均匀布满的缠绕参数对滑移系数进行优化求解为实现缠绕线型分析了四轴缠绕机的各轴运动轨迹()进行线型仿真和试验研究验证了线型设计的可行性和运动规划的准确性分析了切点数对线型和运动轨迹的影响为实际缠绕成型奠定理论基础参考文献 泰伟业.单晶硅生产工艺浅析.科技资讯 ():.金秋实 王晓 倪依琳 等.“双碳”背景下光伏行业发展研究与展望.环境保护 ():.吴磊 刘峰 韩焕鹏 等.碳/碳复合材料在半导体制造行业的应用.天津科技 ():.蒋建纯 周九宁 浦保健 等.炭/炭复合材料制造硅晶体生长坩埚初探.炭素():.王金铎 啜艳明 郭宾 等.单晶硅炉用炭/炭复合材料埚帮使用寿命的影响因素研究.炭素技术 ():.祖磊 肖康 张骞 等.不等极孔纤维缠绕线型轨迹及工艺研究.复合材料科学与工程():.尤波 王燕 许家忠 等.干纤维增强橡胶膨胀节缠绕线型设计及仿真.玻璃钢/复合材料():.文立伟 路华 王永章 等.基于回转体构件的六坐标纤维缠绕轨迹规划.宇航学报():.:.():.王耀先.复合材料结构设计.北京:化学工业出版社:.:.富宏亚 王显峰 韩振宇 等.复合材料缠绕后置处理方法研究.航空学报 ():.李地红 李兴冀 张东兴 等.复合材料缠绕压力容器缠绕过程模拟.材料科学与工艺():.祖磊 张桂明 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