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        拉力机基于机器视觉的电缆护套拉伸长度测量方

        更新时间:2017-02-23 来源:拉力试验机关闭

              在传统的测量电缆护套拉伸长度试验中,检测人员用记号笔在电缆护套两端画上标记点,在电缆护套拉伸过程中,用游标卡尺或米尺人工跟踪测量两个标记点间的距离,直至电缆护套被拉断,再计算其断裂伸长率。在实际测量中,某些材质的电缆会拉的很长,标记点也随之拉的很长,实验人员既要定位标记点的中心,又要控制游标卡尺的扩展,使二者很难同时达到精确。可见,传统的检测方法不仅工作量大,而且容易受到检测人员主观因素的影响,不能够保证检测的效率和精度。为此本文提出了基于机器视觉技术的电缆护套拉伸长度的测量方法。机器视觉技术以图像处理为基础,具有可视化、非接触、自动化和高精度等诸多优点。

          1、电缆护套拉伸长度测量研究现状

              目前国内检测电缆护套拉伸长度的方法大致可以分为两种:(1)人工测量法,在进行拉伸试验前,根据国标在拉伸试件上做标记,然后利用拉力试验机进行拉伸,同时人工使用卡尺测量标记线间的长度,直至试件被拉断,记录此时标记线之间长度。根据国家标准,拉力试验用试件至少是5个,最后结果取中值,这样人工测量须做五次,整理原始记录时间长。此法效率低,劳动强度大,且人为误差率高。(2)利用常规拉力试验机借助传感器自动完成拉伸可见此法效率低,劳动强度大,且人为误差率高。

              利用常规拉力试验机借助传感器自动完成拉伸长度的检测,其采用计算机处理系统,可以解决人为误差问题,但在拉伸长度的检测方面,采用接触式拉线传感器,会造成在接触部位的先天压痕,且由于接触部位力的作用,容易造成电缆护套在标记点处(接触部位)断裂,而国家标准规定在标记点处断裂的试验结果作废,所以此种方法不适用于电缆护套材料的断裂伸长率检测试验。而且大部分拉力试验机每次只能检测一个试件,不能同时完成5个试件的检测,造成总体检测时间长,效率低。

          2、基于机器视觉的长度测量系统组成结构

              如图1所示,本测量系统由具有300万像素的大恒H01310FC面阵CCD摄像机、COMPUTAR的M1614-MP镜头、内置IEEE1394接口的计算机、拉力试验机以及带有遮光罩的照明系统等组成。

              在照明系统的照射下,拉力试验机以一定的速度拉伸被测电缆,CCD摄像机将采集到的数字图像信息通过1394口传输给计算机,供计算机处理和CRT显示,然后由软件完成对图像数据的处理运算,进而计算出电缆护套上两标记点间的距离,即电缆护套的拉伸长度。

          3、基于机器视觉的长度测量系统软件框架

              本长度测量系统软件在Visual C++ 2010环境下开发,并调用OpcnCV 机器视觉开源函数库来完成,采用模块化的设计思路。系统的软件框架如图2所示,对于电缆护套图像的处理主要包括:设置感兴趣区域,图像预处理、图像二值化、提取标记点轮廓、求取标记点重心,通过进一步运算便可计算出电缆护套的拉伸长度。

          3. 1设置感兴趣区域

              依据我国电缆护套拉伸长度检测的国家标准,测量的是电缆护套上两标记点间的距离,且须测量5根电缆护套,取5根试件拉断时拉伸长度的中值。为了节省整个检测试验的时间,提高工作效率,在本系统中,一次将同时进行5个试样的拉伸长度测量。

              考虑到电缆护套拉伸长度测量的特点,本系统选择可包含5根电缆护套上10个标记点的尽可能小的矩形,作为图像的感兴趣区域。通过设置图像的感兴趣区域,卜面的处理直接对感兴趣区域部分图像进行处理,而非整幅图像,可以大大提高运算速度,同时可减少感兴趣区域外的干扰影响。在电缆护套拉伸过程中,利用在本帧图像中求得的标记点坐标,设计算法更新感兴趣区域的位置及大小,保证下一帧图像中的10个标记点包含在感兴趣区域中。

          3. 2图像预处理及二值化

              将彩色图像转化为灰度图像,便于进行后续的图像处理,减少后续处理时的计算量,提高程序的运行速度,从而改善应用程序的实时性。本文采用加权平均法对图像进行灰度化。

              二值化的目的是进行图像分割,将有意义的目标区域与背景分离开来,在本系统中,目标区域为J根电缆护套上的1C个标记点。分割的过程是根据目标区域与背景的灰度存在差异的特点,确定一个合适的阂值,将图像中的每一个像素点的灰度值与阂值进行比较,来判定该点属于目标区域还是背景区域,从而产生二值图像州。常用的阑值分割方法有很多,由于在电缆护套的拉伸过程中,随着电缆护套的拉长,标记点的颜色会逐渐变浅,因此不能采用固定阂值法。通过实验对比,本文采用大津法获取图像阂值。该方法计算得到的阂值能较好地分离出标记点,而且速度较快。

          3. 3提取标记点轮廓

              通过图像二值化,己经得到了白色背景卜的黑色目标。图像边缘检测的方法有很多,常用的有边缘算子检测法、边缘跟踪调用法和形态学法等。本文调用OpenCV函数库中的寻找轮廓函数cvFindContours,来提取标记点轮廓,进一步通过限定轮廓的大小宽度及面积,提取出满足条件的标记点轮廓。

              在实验中发现,由于做标记用的记号笔的颜料原因,所画标记点存在反光现象,反光部位会造成原本是一个标记点的地方被识别成两个甚至多个标记点,如图3和图4所示。为解决这个问题,采用了数学形态学方法,对图像进行了开/闭操作。

          由于数学形态学方法是相对于白色点来说的,因此对于标记点为白色的图像应采用开操作,对于标记点为黑色的图像则应采用闭操作。通过数学形态学处理,可将由于反光造成分离的距离较近的标记点合并为一个标记点,完美的解决了此问题。效果如图5所示。

          3. 4拉伸长度的计算

              若想计算两标记点间的距离,必须首先确定标记点的中心。

              在电缆护套的拉伸过程中,电缆护套上所做的标记点的形状也随之变化,变细变长,其形状呈不规则状态,并非标准的矩形,故不能单纯的以取其边缘最大最小像素坐标的中值为标记点中心,这样会造成较大误差。

          4、测量结果与误差分析

              测量程序运行的结果如图6所示。图中黑色的矩形为所设置的感兴趣区域,标记点的轮廓由黑色线画出,圆圈为标记点的重心。

              拉伸长度是以像素数来度量的,因为最终需要计算的是断裂伸长率,所以不需要将像素数转化为实际的尺寸。断裂伸长率是试样拉伸至断裂时,标记距离的增量与未拉伸试样的标记距离的百分比。

              采用机器视觉对电缆护套进行检测,一次能够对多条电缆护套进行测量,效率非常高。但是,测量结果也会受到各种误差的影响,具体分析如下:

             (1)硬件本身的误差。理论上讲,机器视觉系统的识别精度主要取决于CCD摄像设备的分辨率。使用的CCD摄像设备的分辨率越高,则测量中一个像素所代表的实际尺寸就会越小,测量精度也就越高。

             (2)软件计算误差。在测量断裂瞬间的拉伸长度时,由于图像采集和图像处理占用的时间,所测量到的拉伸长度会分为

              在本测量算法中,以标志点的重心来定位标志点,把两重心间的距离作为电缆护套的拉伸长度,在计算两重心间的距离的过程中,由于计算上的考虑,数据的取舍过程会引起一定的测量误差。

          5结论

              本文研究了拉力试验机采用机器视觉技术,实现对电缆护套拉伸长度的非接触式测量方法,建立了拉伸长度的测量算法。此方法具有高效率、高精度等诸多优点,可广泛用于电缆护套的实时精密测量。稍加修改,便可用于对旧式拉力试验机的改造工程,大人节约了采购新式拉力试验机的成本。

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