一種滾球法測橡膠粘度的視覺矯正算法研究*

王憲倫，姜鵬鵬(青島科技大學 機電工程學院，山東 青島 266042)

0 引 言

在輪胎工業中，要求輪胎在動態、高溫、潮濕老化后，保持良好的粘合力，同時也經常需要將幾種膠層粘接以獲得更好的輪胎性能。橡膠粘彈特性影響著膠料的加工性能、硫化膠的物理性能以及橡膠制品的使用性能[1-3]。目前，雖然有粘度分析儀，但由于其測量精度不高、滯后大、設備昂貴、維護性差,在實際生產中，大多數輪胎企業還是采用傳統的測量方法。該方法通過人工采樣，將兩片膠料表面在一定的壓力下擠壓一定時間，撤銷該擠壓力后，測量將兩片膠料拉開需要的力大小。該方法測試時間較長、效率較低，測量結果存在較大偏差，導致產品質量不穩，橡膠產業自動化生產程度低。

為了解決以上方法存在的問題，本研究提出利用滾球測橡膠粘度的視覺矯正算法，以通過該算法使測得的粘度值更接近真實值，從而利用測得的高精度橡膠粘性量來指導生產，提高輪胎的質量和加工效率。

1 滾球法測橡膠粘度概述

滾球法測量系統由軟件系統、高速攝像機、激光線性發生器、滾球、自制粘度測量平臺、待測膠料等組成。滾球法測量系統借助滾球的運動，通過上位機軟件與高速攝像機進行圖像數據的采集、處理與分析，結合本研究提出的測量粘度算法來得到高精度的粘性量。滾球以一定的速度在橡膠表面上滾動，由于受膠料的粘滯作用(不計空氣阻力)而做減速運動。通過激光線性發生器發射的線激光對滾球進行照射[4]，由于部分激光線被滾球擋住，在投影面上激光線發生直線分段。筆者通過對攝像機采集滾球運動圖像進行分析處理得到橡膠的粘性量。

自制粘度測量平臺如圖1所示。

圖1 粘度測量平臺

2 粘度測量算法

本研究通過視覺系統獲取圖像數據，找到滾球運動到水平膠料上的第一幀圖像，并以此開始處理之后的圖像數據。通過圖像預處理[5-6]，得到滾球遮擋的激光投影的間斷位置，通過粘度測量算法得到滾球中心位置，經數據處理得到加速度值，輸出膠料的粘性量。

粘度測量算法流程如圖2所示。

圖2 粘度測量算法流程圖

3 視覺矯正算法的提出

粘度測量算法關鍵在于如何精確地確定每一時刻滾球中心點的位置坐標。這就需要對本裝置的投影原理從其本質上進行分析與矯正。平臺中的激光線性發生器是通過透鏡將輸入的激光光束轉換為能量均勻分布的直線，在對滾球進行投影過程中，圖像發生畸變[7-9]。

為解決上述問題，本研究提出以下矯正算法：在滾球法測試之前首先將水平激光線性發生器旋轉90°，使其發射豎直線，記錄該線的線寬中心在圖像中的寬度方向像素位置B，并算出實際距離與像素距離的比例r，測量激光發生器到投影面的距離h1，滾球中心到投影面的距離h2。滾球中心O在投影面上的位置為x2，而滾球中心的實際位置點應為P，直接對圖像數據進行利用得到的結果會有很大誤差。因此，對滾球運動分4種狀態分析，通過矯正來求取P的位置。已知r，h1，h2，通過圖像可以得到X1，X3，B點寬度方向的像素坐標值x1，x3，b，并設P點寬度方向的像素坐標值p。

當x1

圖3 狀態一滾球投影示意圖

(1)

LBx3=r(b-x3)

(2)

(3)

則：

LBx2=h1tanφ3

(4)

由△ox2P～△Ax2B得：

(5)

(6)

當x1LBx3時，該狀態的滾球投影示意圖如圖4所示。

圖4 狀態二滾球投影示意圖

(7)

LBx3=r(x3-b)

(8)

(9)

則：

LBx2=h1tanφ3

(10)

由△ox2P～△Ax2B得：

(11)

(12)

同理可求得，當x1

(13)

以上兩種狀態的滾球投影示意圖如圖(5，6)所示。

圖5 狀態三滾球投影示意圖

圖6 狀態四滾球投影示意圖

由于滾球在橡膠料表面的運動近似為勻減速運動，高速攝像機采集圖像的時間間隔可由t=1/f得到，其中，f為攝像機的幀速率，滾球的質量m已知，由勻加速Δs=at2即可得到加速度a。

因此，需求得每兩張圖像的滾球中心的實際位置點P的差值Δp，則加速度a=Δpr/t2。重復上述方法，將有效圖像數據進行分析，可得到多個加速度值，求其平均值作為加速度的值。

4 實驗及結果

通過電磁鐵通斷電來完成滾球吸合與釋放，通過高速攝像機采集滾球運動圖像數據，對數據進行上述分析方法，即可得到加速度值，進而求得膠料的粘度。

粘度測量平臺實物如圖7所示。

圖7 粘度測量平臺實物

本研究取同一橡膠片樣品分成兩部分，進行兩組實驗，第一組實驗取其中一塊膠料放到粘度測量平臺上，將滾球在較高位置釋放，到達膠料表面時具有較高的初速度，滾球最終落到測量裝置的滾球收集槽中，進行8次測試并記錄數據結果；第二組取另一塊膠料進行實驗，調節電磁鐵的位置，使滾球從較低的位置釋放，由于到達膠料表面的初速度較小，滾球可能未到達收集槽中，同樣進行8次測試，得到的數據結果進行對比。結果對比圖如圖8所示。

圖8 結果對比圖

從圖8中可以看出：每組數據都有較小范圍波動，第一組數據結果比第二組數據總體稍大，從不同高度釋放滾球會對結果產生微小的影響。由于機械安裝誤差，激光發生器發射的直線激光能量分布不均，以及膠片本身粘度的不均勻性，并且滾球每次滾動所走的路徑并非完全重合，導致了同組數據有較小波動；從高處釋放滾球，當滾球到達水平面時得到較高的初速度，其中速度越大，滾球所受到風的阻力就越大，因此第一組滾球的加速度較第二組大，得到的粘性力也較第二組稍大，但影響相對較弱可以作為測量結果的參考值，在工業測試中故可將其忽略。因此在實際測試中，可以適當調整滾球釋放的高度進而得到粘性量。

5 結束語

由于使用激光線性發生器進行投影導致的圖像畸變進行矯正，該視覺矯正算法采用了分段處理的方法，根據滾球運動位置的不同進行分析與公式推導，得到滾球中心在運動中的真實位置。筆者建立的模型中不存在近似求解的問題，消除了因近似求解而導致的誤差；同時該矯正模型不受滾球距投影面距離的遠近影響，解決了因滾球距離投影面的距離差異導致的測試數據誤差變化較大的問題，從而保證了測試結果的準確性以及提高了算法的適應性。

該粘度測量平臺操作簡單、自動化程度較高，且測試周期短、測試結果穩定，成本較低，因此該平臺可應用在各類橡膠生產制造業，進一步提高輪胎的質量。

[1] 薩日娜.高性能纖維的表面修飾新方法及其橡膠復合材料的界面設計與粘合性能研究[D].北京:北京化工大學材料科學與工程學院,2015.

[2] 李 斌,杜華太,張洪民,等.芳綸與橡膠界面粘合技術的研究進展[J].橡膠工業,2012,59(12):757-761.

[3] 傅國娟,馬明強,史新妍.疲勞次數對鋼絲簾線/橡膠粘合性能的影響[J].橡膠工業,2016,63(4):206-210.

[4] 劉 彬,許立銘,劉宏勝,等.Laserline激光發生器在KUKA機器人系統中的應用[J].上海交通大學學報,2016,50(S1):14-18.

[5] LIU Wei, XIN Ma, LI Xiao, et al. High-precision pose measurement method in wind tunnels based on laser-aided vision technology[J].ChineseJournalofAeronautics,2015,28(4):1121-1130.

[6] ALEX Z. Learning open CV-computer vision with the open CV library[J].IEEERoboticsandAutomationMagazine,2009,16(3):100.

[7] 王 健,陳文藝,王 波,等.投影圖像畸變的一種校正方法[J].西安郵電學院學報,2011,16(1):65-69.

[8] 姚 路,陳昌志,周 橋,等.基于投影模型和圖像融合的拼接畸變消除算法[J].計算機應用與軟件,2016,33(7):217-221.

[9] 余 鑫，胡方德，吳 軍.基于Chebyshev插值算法的實時魚眼圖像校正[J].兵工自動化，2016，35(7)：55-56，65.