基于機器視覺的磨粉機軋距監測系統研究

呂少杰 武文斌 張文龍 侯寧沛 劉培康 趙岐峰

(河南工業大學機電工程學院，河南 鄭州 450001)

輥式磨粉機是面粉廠最常用的制粉設備[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。經驗判斷法指在磨粉機運行時直接根據磨下物粒度憑經驗進行判斷，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，因此能夠對被測間隙自適應；沈俊豪[2]設計了膠輥半徑測量系統，通過傳感器與固定橡膠輥及移動補償橡膠輥發生接觸時產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，反應迅速，但易受到粉塵的影響，導致數據誤差較大，不適合用在制粉設備中。研究擬利用CCD工業相機對目標區域進行圖像采集，并通過數據線傳輸到PC端進行圖像預處理、邊緣定位、數據計算等步驟，實現磨粉機磨輥軋距的實時監測。

1 軋距監測系統設計

1.1 軋距監測系統工作原理及關鍵技術

磨粉機軋距監測系統由工業相機、鏡頭、光源、PC以及軟件系統平臺組成。軋距監測系統基本架構如圖1所示。

軋距監測系統中最為核心關鍵的技術即為CCD測隙技術。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點，而被廣泛地應用于圖像傳感以及非接觸無損尺寸測量等領域[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生反射[5-7]，因而CCD上會產生一段高亮(光源處在CCD異側)或較暗(光源處在CCD同側)的區域，而這段區域的長度即為被測縫隙的大小。

圖1 軋距監測系統架構圖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；

β——成像物鏡的橫向放大率。

與激光傳感器不同的是，工業相機可以適應高溫、高濕、粉塵等復雜環境。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 監測系統硬件和軟件選擇

工業相機采用CCD相機，型號為EM120M。與工業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、超低畸變等優點，常用于顯微放大及高精度成像等領域。

光源在監測系統中的主要作用[8]：① 重點突出目標區域；② 降低環境因素對于成像的影響，以便能夠得到穩定的圖像；③ 減少光照角度、零件材質對成像的影響。生活中比較常用的光源主要有LED、鹵素燈、白熾燈等。LED光源因為其壽命長、發光功率低、可以根據不同需求設計不同形狀等優點常被用在機器視覺監測中，因此選用LED環形光源。

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

圖3 軋距監測系統工作流程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、形態學去噪、邊緣輪廓檢測、圓擬合以及相機標定等。

2.1 閾值分割

圖像采集設備在工作過程中易受到外界環境干擾，在進行特征參數測量之前，需要對采集到的原始圖像進行預處理，以保證系統的穩定可靠。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域與背景之間的對比度[10]。

所建立系統采集的圖像比較穩定，因此采用固定閾值的二值化方法對特征區域進行標記，數學原理可描述為

(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——設定的閾值。

經試驗后將固定閾值H0設為70，經二值化處理后，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，還須對其進行數學形態學處理，即利用形態學的基本運算對分割出的區域進行腐蝕、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)，提高圖像質量[10-11]，以便后續對輪廓邊緣進行曲線擬合。圖5為未進行數學形態學計算的磨輥邊緣檢測圖。

結合實際圖像效果，對二值圖像進行數學形態學中的腐蝕操作，處理結果如圖6所示。由圖6可知，經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，結果見圖7。對比圖5和圖7可知，數學形態學處理和邊緣檢測后的圖像中無關點大量減少，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，發現Canny算子能夠更好地識別輪廓邊緣，平滑效果好，關鍵部分(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 二值圖像與經過腐蝕操作圖像Figure 6 Binary image and corroded operation image

圖7 經腐蝕后圖像邊緣檢測Figure 7 Image edge detection after erosion

2.3 數據提取

由圖7可看出，邊緣特征點附近仍有一部分無關點集，為消除無關點集的影響，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，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

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

圖9 監測界面Figure 9 Monitoring interface

3.1 試驗方法

試驗設立3組對照試驗，分別模擬磨粉機1B、2B、3B制粉線路。一般皮磨系統的軋距為0.1～0.8 mm[1]，因此根據實際生產活動中的軋距設定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、加速狀態以及轉速穩定狀態的軋距，采集過程中可以通過控制調速電機的轉速來間接控制兩磨輥轉動速度，用以模擬磨粉機不同制粉線路工作時的不同轉速，每間隔2 s測定不同狀態、不同轉速下的瞬時軋距。

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及誤差范圍。

3.2 試驗結果

磨輥軋距在磨輥轉速增加過程中變化最為劇烈，整體變化量為0.001～0.005 mm，當轉速趨于穩定時軋距變化量為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]，穩定轉速下監測的誤差浮動區間僅為其0.125%～1.000%。從圖10可以看出，軋距的變化范圍均在系統檢測軋距均值的附近。系統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%。

根據帶傳動的傳動比公式：

(4)

式中：

n1、n2——主動輪和從動輪的轉速，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，由轉速電機銘牌可知電機轉速范圍n1為5 000～18 000 r/min。根據式(5)計算磨輥轉速n2，得n2為1 000～3 600 r/min。而磨粉機磨輥轉速為540 r/min，低于試驗的轉速區間，因此所設計的監測系統能夠在磨粉機磨輥最高轉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 結論

基于機器視覺技術設計了一種非接觸式的軋距監測系統，該系統采用CCD相機采集軋距圖片，利用閾值分割、形態學方法對采集的灰度圖像進行預處理操作，再利用邊緣檢測算法并結合MATLAB軟件和數學運算剔除邊緣無關點，最終計算出磨粉機的軋距，實現了軋距檢測的實時監測。通過試驗驗證了該系統的實時性、連續性、準確性以及穩定性。當前試驗地點為實驗室，與制粉車間的環境有所差別，無法照顧到磨粉機振動等因素對于測量結果的影響。后續會將試驗地點轉移至制粉車間進行多因素復雜環境下的測量，進一步分析制粉過程中軋距變化的特點。