基于計算機視覺的膠料表面黏性的測量改進*

方德光，汪傳生**，梁振寧，邊慧光，李紹明

(1.青島科技大學 機電工程學院，山東 青島 266061；2.山東省高分子材料先進制造技術重點實驗室，山東 青島 266061)

膠料表面黏性直接影響輪胎的氣密性、安全性，所以膠料表面黏性的測試方法研究非常重要[1-2]。傳統膠料表面黏性測量是將兩個相同膠料表面在一定壓力下接觸一定時間后撤銷壓力，測量拉開膠料所需的拉力，以此表征膠料表面黏性。該方法測試時間長、效率低，不利于產品改良及量化分析[3-4]。王憲倫等[5]提出基于計算機視覺的滾球法測定膠料表面黏性，一定程度上提高了測試效率，但存在相機標定流程復雜、硬件安裝要求高[6]、程序執行時間長等不足。

本研究提出一種改進方案，通過優化光源方案、引入標定板等，解決了上述方法存在的問題。應用該方案測量膠料表面黏度，速度更快，調試、維護更簡單。

1 改進方案

1.1 整體結構

原方案中設備硬件由高速相機、激光線性發生器和電磁鐵等構成，激光線性發生器發射的激光照向滾球，通過分析投影面上激光線的分段得到膠料黏性。由于激光線性發生器通過透鏡將輸入的激光光束轉換為能量均勻分布的直線，所以采集的圖像會發生畸變，該畸變矯正過程繁瑣，設備安裝、調試難度大。原方案測量平臺如圖1所示。

圖1 改進前的設備硬件布局

改進后的設備整體結構主要由計算機、平行光背光光源、高速CMOS相機、Arduino控制器等構成，如圖2所示。其中背光光源色溫為6 500 K，營造最佳拍攝環境，以采集小球滾動時的圖像。計算機主要負責圖像處理及膠料黏滯力的計算。相機選用大恒圖像MER-131-210U3M型高速CMOS相機，該相機幀率為220 fps，采用全局快門。高幀率保證了采樣速率滿足計算需求，全局快門確保可采集的小球圖像不模糊。

圖2 改進后的設備硬件布局

1.2 光源的改進

要使圖像中被測物的基本特征可見，照明方案的選擇至關重要。選擇照明方法的原則是抑制不需要的特征，顯現感興趣特征[7]。光源是機器視覺獲取圖像的基礎,通過對光源的改進與設計可以高效地提取出所需目標信息,提高圖像處理和識別的效率,提高系統測量精度和可靠性,光源的錯誤使用則會造成圖像處理復雜度提高[8-9]。

光源在布置時應考慮兩個方面：一是光源的方向性，可分為漫射照明和直接照明；另一個是光源與相機和被測物的相對位置，可分為正面光和背光。由于被測物是一個球體，本身有一定的厚度，若采用明場漫射背光照明，會使被測物在相機側的部分被照亮。這樣得到的圖像中小球邊緣模糊，很難提取準確的球心位置，如圖3(b)所示。使用平行光照明可以避免小球在攝像機側的反射，得到邊緣銳利的小球圖像，如圖3(a)所示。

(a) 平行光照明

(b) 漫射光照明圖3 平行光照明和漫射光照明

1.3 感興趣區域提取

圖4是測試之前拍攝的圖像，在測試過程中，小球固定出現在圖4中白色矩形區域內，此區域在圖像處理領域稱為感興趣區域。若將圖像處理算法限制在該區域內，可簡化背景，提高圖像處理效率[10]。

圖4 待提取感興趣區圖像

為提取感興趣區域，對圖4進行分析：按行看，感興趣區域內白色像素點居多(直線1所在行)，非感興趣區域像素點均為黑色(直線2所在行)。按列看，感興趣區域中有一定比例的白色像素點(直線a所在列)，非感興趣區域全為黑色像素點(直線b所在列)。遍歷圖像中的行、列并計算其平均灰度值即可獲得感興趣區域的頂端、底端所在行及左側、右側所在列，將這四條線圍成的矩形繪出即可得到感興趣區域，如圖5所示。

圖5 感興趣區域

由圖5可看出，感興趣區域約占原始圖像的20%，在后續的圖像處理計算中，將算法限制在該區域執行，將大大減小計算耗時及處理器運算量，提高測量效率。

1.4 測量算法設計

本研究使用OpenCV作為圖像處理算法庫，測量算法包括小球質心提取和攝像系統標定兩個模塊。

1.4.1 小球質心提取

攝像系統采集的圖像中不可避免含有噪聲成分，噪聲會使圖像中灰度值隨機變化，圖像中的噪聲可通過平滑處理進行抑制。高斯濾波器具有旋轉對稱性，該濾波器對圖像中不同方向的物體濾波后的結果一致，基于以上考慮，算法前處理使用選擇高斯濾波，二維高斯濾波器由式(1)給出。

(1)

式中：gσ(r,c)為高斯濾波器模板中的值；σ為噪聲的方差；r、c分別為高斯濾波器的行、列號。

要計算小球質心，需先尋找物體邊緣，物體邊緣像素是圖像中灰度突變的像素。通過邊緣檢測可剔除與物體識別不相關的信息，在保留主要信息的同時，大幅減小數據量，提高了對小球輪廓的檢測效率。Canny邊緣檢測算子具有低錯誤率、高定位性及最小響應等特點，可排除非邊緣因素，邊緣尋找準確，故本方案采用Canny算子檢測小球邊緣，Canny濾波器卷積陣列由式(2)給出。

(2)

式中：Gr用于x方向；Gy用于y方向。Canny算法檢測到的小球邊緣如圖6(a)所示。

最后，調用OpenCV提供的輪廓矩函數即可獲取小球的質心的像素位置，如圖6(b)所示。

(a) Canny邊緣檢測

(b) 小球質心提取圖6 小球邊緣檢測和質心提取

1.4.2 攝像系統的標定

使用機器視覺準確測量物體，必須標定攝像系統。由于每個鏡頭畸變的程度不一，必須為攝像系統執行標定[11]。另一方面，相機在安裝時不能完全保證垂直于被測物體，獲取的圖像會發生透射失真，若不加校正，測量結果將出現較大的偏差。

在實際測量時，只需計算小球在一個維度的位移，為簡化標定程序，本方案使用自制的一維標定板(透明亞克力板上刻印間距為5mm的高精度刻線)進行標定，相機拍攝到標定板圖像后執行一維邊緣提取，并將各刻線所對應像素位置與真實距離建立映射。推算小球位置時，使用此映射即可將小球像素位置轉換為真實位移。圖7是攝像系統標定完成后，對間距為10 mm的刻線板的相鄰刻線間距進行測量，得到像素距離及轉換后的真實距離。

刻線段編號圖7 相機標定后對像素距離的轉換

從圖7中像素距離折線圖可以看出，圖像發生了桶形畸變，表現為對于同樣大小的刻線間距，反映在圖像上呈現出兩端短、中間長的特點。從圖7中真實距離折線圖可以看出，盡管圖像存在一定的透視失真，但經標定轉換后，測量結果仍然很準確。此標定方案比原方案的標定方法簡單，標定結果更精確。

2 結果與討論

為驗證改進后方案的實際耗時和測量是否精準，將100片膠料使用兩種方法分別進行測量，得到兩組實驗數據，結果如圖8所示。

膠片樣本序號(a) 原方案

膠片樣本序號(b) 新方案圖8 膠料黏性測試結果

2.1 實驗數據處理

對兩組實驗數據進行統計，分別求出原方案和改進后的方案所測得膠料黏滯力的最大值、最小值、極差、標準偏差等，為之后的F檢驗、格魯布斯檢驗和t檢驗做準備，平均值和標準偏差分別如式(3)、式(4)所示。

(3)

(4)

同時，在測量過程中統計兩種方法的算法耗時，結果見表1。

表1 方案改進前后的算法耗時

2.1.1 格魯布斯檢驗

(5)

最后，查格魯布斯檢驗值表中的臨界值Tα,n(α為顯著性水平，n為樣品量)，與統計量Ti做比較，若Ti≥Tα,n，說明xi為異常點，需舍去，反之則保留該數據。

經計算，求出各自最大值和最小值統計量：TAmin=1.739 3,TAmax=2.656 9，TBmin=1.803 6，TBmax=2.688 3，所以TAmin≤TA≤TAmax，TBmin≤TB≤TBmax，查格魯布斯檢驗值表，取α=0.05，T0.05,100=3.21,可見TAmin、TAmax、TBmin、TBmax均小于T0.05,100，證明測得數據均有效。

2.1.2F檢驗

F檢驗法是通過比較兩組數據的標準偏差S，確定數據精密度是否有顯著性差異。首先計算F值，如式(6)所示。

(6)

2.1.3t檢驗

為進一步比較兩組數據均值間是否存在顯著性差異，需進行t檢驗。t值計算如式(7)所示。

(7)

若算得t≤tα,(n1+n2-2)，則證明兩組數據平均值之間無顯著性差異。經計算，tAB=0.507 1,取α=0.05，t0.05,198=1.98,則tAB

2.2 結果分析

經格魯布斯檢驗、F檢驗和t檢驗，兩組測試結果無顯著性差異，兩種測量方法均可精確測量膠料表面黏性。由于改進后的方案對算法進行了優化，使得測試時間縮減至原來的6.7%。因此，改進后的測量方案可取代原方案，并能保證高精度測量。

3 結 論

(1)提出一種改進的滾球法測量膠料黏度，根據小球厚度大的特點，改進了光源方案，在色溫6 500 K的標準白光下采集圖像，增強了小球邊緣銳利度，提高了小球質心提取精度。

(2)引入感興趣區域，限定圖像處理區域，調高測量效率，通過對照實驗，發現新方案將測量耗時縮短至原方案的6.7%。

(3)引入一維標定板，優化了標定方案，降低設備的調試難度。

(4)通過對兩種方案做格魯布斯檢驗、F檢驗和t檢驗，表明兩組測量數據之間沒有無效值，且精度和平均值無顯著性差異。因此，本方案可快速、精確測量膠料黏性。