CN102589431B - 多应变片精确位置和方向的自动化检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种多应变片精确位置和方向的自动化检测方法，包括：获取粘贴有多个应变片的试件表面的数字图像；利用图像处理方法从所述数字图像中获取与所述各个应变片敏感栅相对应的边缘点密集分布区域，再根据所述边缘点密集分布区域获取所述各个应变片敏感栅的粗略位置和方向数据；根据已知位置和方向的标准应变片的图像，结合获取的所述多个应变片敏感栅的粗略位置和方向数据，用图像精确定位方法得到所述多个应变片敏感栅的精确位置和方向数据。本发明利用计算机图像识别和定位技术代替人工手动的测量方式，大大提高了工程中多个应变片位置和方向检测的精度及效率。

Description

多应变片精确位置和方向的自动化检测方法

技术领域

本发明涉及工程检测中的应变测量技术，特别是利用大批量应变片进行复杂结构应变测量时的应变片位置和方向的精确检测技术。

背景技术

基于应变片的应变测量是工程检测中最常用的变形测量手段。常用的应变片(如图1所示)是电阻式应变传感器，其基本构成是一种由特殊工艺加工而成的金属敏感栅，以及用于保护和绝缘的基底和覆盖层材料。测量时将应变片粘贴于试件表面上测点处，用导线将应变片连接于应变仪上。试件表面的变形会引起应变片敏感栅的伸缩，从而引起敏感栅电阻值发生微小的改变，电阻值的改变转化为应变后从应变仪中读出。应变片测量的是敏感栅方向的线应变。

从力学原理可知，即使对于平面问题，一个测点也需要3个方向的应变信息才能完全表达该测点的应变状态。对于复杂试件表面，其表面的变形一般都是空间非均匀的，还需检测应变场(或多点应变)才能准确表征试件表面的变形分布。因此，在实际的研究或工程检测中，常需要在一个待测量试件的表面上粘贴数十至上百个应变片(如图2所示)。在飞机等重要设备的检测过程中，有时甚至需要粘贴上万个应变片。

在进行多点应变测量时，先根据测量需求设计各应变片(敏感栅)的粘贴位置和方向，然后根据设计方案粘贴应变片，接着进行加载和记录应变数据，然后根据应变片的位置和方向，以及实验过程中各应变片的数据，计算各应变场分量。但是，由于粘贴工艺的限制，应变片在粘贴时总会存在位置和方向上的误差，即实际测量时应变片的位置和方向与设计时存在一定差别。如不考虑这种差别，还是按设计的位置和方向来计算最终结果，会导致非常大的测量误差。因此，在正规的实验过程中，需要精确测量各应变片的实际位置和方向，在结果分析时用实测的应变片位置和方向来计算应变场分量。

现有的获取敏感栅位置和方向数据的方法是人工逐点测量：在应变片粘贴完成后，人工用刻度尺、量角器等工具量取敏感栅的位置和方向。这种人工测量方式在应变片较多时存在很大的问题：首先是人工测量的精度不高。人工测量时，应变片位置的精度一般还达不到毫米量级，而位置和方向测量精度一般也很难达到1度，因此，人工测量结果对最终应变场测量结果的改进有限；其次，人工测量的效率非常低。几十片应变片的测量就可能花费一天至几天时间，因此在工程检测中，这一步骤常成为影响整个测量进度的重要原因。

发明内容

为了解决现有的多应变片检测技术中每个应变片实际位置和方向数据的人工获取方式存在的效率低、精度低的问题，本发明提供了一种多应变片精确位置和方向的自动化检测方法，利用图像识别和定位技术代替人工手动的测量方式，完成应变片位置和方向的准确快速测量，大幅度提高检测的精度和效率。

为解决上述问题，本发明提供了一种多应变片精确位置和方向的自动化检测方法，其特征在于，包括：

获取粘贴有多个应变片的试件表面的数字图像；

利用图像处理方法从所述数字图像中获取与所述各个应变片敏感栅相对应的边缘点密集分布区域，再根据所述边缘点密集分布区域获取所述各个应变片敏感栅的粗略位置和方向数据；

根据已知位置和方向的标准应变片的图像，结合获取的所述多个应变片敏感栅的粗略位置和方向数据，用图像精确定位方法得到所述多个应变片敏感栅的精确位置和方向数据。

进一步地，其中，所述获取粘贴有多个应变片的试件表面的数字图像进一步为：

将多个应变片粘贴到试件表面上，在连接导线之前利用扫描设备对试件表面进行扫描成像，获取粘贴有多个应变片的试件表面的数字图像。

进一步地，其中，

所述标准应变片的图像是通过扫描设备对单个应变片扫描获得或者从所述粘贴有多个应变片的试件表面的数字图像中截取获得，该标准应变片的图像的方向应与图像坐标轴平行，且坐标已知，用于生成该标准应变片的图像的所述应变片在成像之前需将其引线剪断。

进一步地，其中，

所述边缘点密集分布区域为所述数字图像中与各个应变片敏感栅位置对应的区域。

进一步地，其中，

对所述数字图像进行边缘识别并获取所述多个应变片的边缘点密集分布区域，然后进行腐蚀、膨胀及面积筛选处理，在该数字图像中得到每个所述应变片的敏感栅的大致矩形区域，并根据所述矩形区域计算获取所述各个应变片的敏感栅的粗略位置和方向数据。

进一步地，其中，

所述进行腐蚀、膨胀及面积筛选处理进一步具体为：进行二值化、腐蚀、膨胀、剔除孤立点、连接断点以及面积筛选处理。

进一步地，其中，还包括：

获取粘贴有多个应变片的试件表面的数字图像；

根据所述数字图像获取坐标系转换关系；

通过得到的多个应变片的精确位置和方向数据结合上述坐标系转换关系计算获取其在国际单位制下的位置和方向数据。

本发明所述的一种多应变片精确位置和方向的自动化检测方法，能够实现多应变片的敏感栅位置和方向的自动化、快速和精确检测，定位的精度提高十倍以上，效率提高上千倍；可大大提高工程中应变片检测的精度及效率。

附图说明

图1为本发明所述一种多应变片精确位置和方向的自动化检测方法的实施例一的流程图。

图2为现有技术中常用的一个应变片的结构图。

图3为多个应变片在试件表面粘贴的定位示意图。

图4为本发明所述方法中对粘贴有多个应变片的试件进行扫描的过程示意图。

图5为本发明实施例一中步骤102的所述边缘点密集分布区域的图像结构图。

图6为本发明实施例一中步骤102中的对所述数字图像进行边界识别，然后进行腐蚀、膨胀及面积筛选等图像处理后得到的结果示意图。

图7为本发明实施例一中对应变片粗略地计算敏感栅的位置和方向数据示意图。

图8为本发明实施例一中获取单张应变片精确位置数据示意图。

图9为本发明所述一种多应变片精确位置和方向的自动化检测方法的实施例二的流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的技术方案进行详细说明。

如图1所示流程图，为本发明所述一种应变片测量方法的实施例一，包括步骤：

步骤101，获取粘贴有多个应变片的试件表面的数字图像；

这一步骤实施具体如下：首先将多个应变片(图2为现有技术中常用的一个应变片的结构图)粘贴到试件表面上(如图3所示)，之后利用扫描设备对试件表面进行扫描成像，获取粘贴有多个应变片的试件表面的数字图像(如图4所示)。

步骤102，利用图像处理方法从所述数字图像中获取与所述各个应变片敏感栅相对应的边缘点密集分布区域，再根据所述边缘点密集分布区域获取所述各个应变片敏感栅的粗略位置和方向数据；其中，

所述边缘点密集分布区域为所述数字图像中多个应变片的敏感栅所在的位置区域(如图5所示)；

这一步骤实施具体如下：对步骤101中获取的数字图像中获取所述各个应变片进行边缘点密集分布区域提取(如图5所示)；具体包括：对所述数字图像进行边缘识别，然后进行去噪处理，具体例如：二值化、腐蚀、膨胀、剔除孤立点、连接断点以及面积筛选等处理。最终在数字图像中得到每个应变片的敏感栅大致的矩形区域(如图6中所示的白色区域)。根据所得的敏感栅大致的矩形区域获取敏感栅的粗略位置和方向数据；

如图7所示，获取敏感栅的粗略位置和方向数据具体包括步骤是：首先，对图6所示，已经识别出来的各个应变片敏感栅的大致的矩形区域分别做一个对应的外接椭圆(如图7中所示的虚线椭圆)，该椭圆的长轴方向即为该敏感栅的粗略方向，求取该外接椭圆的中心坐标，即为该敏感栅的粗略位置；粗略位置及粗略方向与该应变片原本的精确位置和精确方向之间存在一定的区别(如图7所示，图中实线的方向及中心为该应变片原本的精确方向及精确位置)，因此还需要步骤103来进行下一步的处理。上述步骤还可以通过现有技术来实现，例如：利用现有技术中的Matlab软件进行相关处理。

步骤103，根据已知位置和方向的标准应变片的图像，结合获取的所述多个应变片敏感栅的粗略位置和方向数据，用图像精确定位方法得到所述多个应变片敏感栅的精确位置和方向数据；其中，这一步骤具体分为如下三个步骤完成，包括：

步骤1031，获取所述粘贴有多个应变片的试件表面的标准应变片图像，标准应变片图像是包含单个应变片的数字图像(例如以矩形应变片的四条边为边界的图像)。标准应变片图像的获取方法可以是在所述数字图像中截取，也可以是利用扫描设备重新对应变片扫描形成。标准应变片图像中的应变片在成像前必须要将其引线剪断，以避免引线产生的图像干扰。

步骤1032，结合步骤102中的粗略定向和定位获得的数据将所述标准应变片图像进行旋转和移动。具体是：

步骤102中获得了应变片的粗略方向(角度)和位置(在平面中的坐标)数据，将步骤1031中得到的所述标准应变片图像按照上述角度进行旋转，使其方向与需要进行精确定向的应变片变为一致；之后继续将所述标准应变片图像进行移动，使其中心与需要进行精确定位的应变片重合。

步骤1033，获得所述多个应变片的敏感栅的精确方向和位置数据。具体是：

以该应变片敏感栅的粗略位置数据作为起始中心点，以所述应变片敏感栅的粗略方向数据作为起始方向，给出所述应变片敏感栅的可能的方向和位置范围。在本实施例中，设为在粗略方向角度的±10°范围内，位置±10像素范围内。然后，将标准应变片按照上述设定的角度再次进行旋转和平移，每旋转一个角度和移动一个位置，将所述应变片图像与所述旋转平移后的标准应变片图像进行相关计算，得到一个相关系数值。在得到的若干数值中，相关系数最大时(与选择的相关系数公式有关，本实施例中选择的公式系数越大相关性越强)对应的角度即为应变片的敏感栅的精确方向，所对应的中心点坐标即为所述应变片的精确位置数据。

然后，再选取另一张应变片，不断重复以上步骤，直到获取所述所有应变片敏感栅的精确方向和位置数据。

如图9所示，为本发明所述一种多应变片精确位置和方向的自动化检测方法的实施例二，在图1所示实施例一的基础上进一步的优化，获得了更符合实际需求(国际单位制下)的位置和方向数据。以下对图9所示测量方法进行详细说明。

实施例一和二之间的区别主要是在实施例一的步骤101之后增加了一个步骤104“获取坐标系转换关系”，该步骤在步骤101处理后进行执行，结果输出给步骤103；步骤104具体为：

由于应变片在实际环境中有一个坐标系，例如以试件表面的一个边缘为基础建立的坐标系；而在所述数字图像中也有一个坐标系，例如以图像的边缘为基础的建立的坐标系。实际的坐标系与数字图像中的坐标系存在一定的比例关系，即所谓坐标系转换关系。由于应变片敏感栅检测最终的目的是要得到实际坐标系下应变片敏感栅的精确位置和方向数据，而对数字图像的处理及测量是基于数字图像中的坐标系，因此，需要得到坐标系的转换关系以便于得到最终的实际坐标系下敏感栅的位置和方向数据。本领域技术人员能够知晓获取坐标系转换关系的方法，在此仅举例做简要说明：测量应变片一个边的实际尺寸，并测量该应变片的这条边在所述数字图像中的像素长度值，即可得到两个坐标系的比例关系，例如实际长度为10毫米，在数字图像中其长度为500个像素，则可得两个坐标系之间的比例尺为0.02像素/毫米。

另外，在上述实施例一和二中，步骤101中所述的数字图像可以是RGB彩色图像也可以是黑白的灰度图像，例如在实施例一中处理的就是黑白的灰度图像。而由于RGB彩色图像的每一个像素点均有三个不同色彩的灰度值，因此，对RGB彩色图像进行处理可以提高应变片的识别效率和精确程度。

本发明所述的一种应变片测量方法，能够实现多应变片敏感栅位置和方向的自动化、快速和精确检测，定位的精度提高十倍以上，效率提高千倍以上，可大大促进工程中应变片方位的测量效果及测量效率。相比于人工测量手段，采用这种图像处理方式提高了精度，也提高了效率。

值得注意的是，以上所述仅为本发明的较佳实施例，并非因此限定本发明的专利保护范围，本发明还可以采用等同技术进行替换。故凡运用本发明的说明书及图示内容所作的等效变化，或直接或间接运用于其他相关技术领域均同理皆包含于本发明所涵盖的范围内。

Claims (4)

1.一种多应变片精确位置和方向的自动化检测方法，其特征在于，包括：

获取粘贴有多个应变片的试件表面的数字图像；

利用图像处理方法从所述数字图像中获取与所述各个应变片敏感栅相对应的边缘点密集分布区域，再根据所述边缘点密集分布区域获取所述各个应变片敏感栅的粗略位置和方向数据；

根据已知位置和方向的标准应变片的图像，结合获取的所述多个应变片敏感栅的粗略位置和方向数据，用图像定位得到所述多个应变片敏感栅的精确位置和方向数据；

其中，所述边缘点密集分布区域为所述数字图像中与各个应变片敏感栅位置对应的区域；

其中，所述获取的所述多个应变片敏感栅的粗略位置和方向数据是对所述边缘点密集分布区域进行腐蚀、膨胀及面积筛选处理，在该数字图像中得到每个所述应变片的敏感栅的大致矩形区域，并根据所述矩形区域计算获取所述各个应变片的敏感栅的粗略位置和方向数据；

其中，所述用图像定位得到所述多个应变片敏感栅的精确位置和方向数据是将标准应变片的图像作为模板，并在所述多个应变片敏感栅的粗略位置和方向数据附近进行搜索，用图像定位得到所述多个应变片敏感栅的精确位置和方向数据；

其中，所述标准应变片的图像是通过扫描设备对单个应变片扫描获得或者从所述粘贴有多个应变片的试件表面的数字图像中截取获得，该标准应变片的图像的方向应与图像坐标轴平行，且坐标已知，用于生成该标准应变片的图像的所述应变片在成像之前需将其引线剪断。

2.根据权利要求1所述的多应变片精确位置和方向的自动化检测方法，其特征在于，粘贴有多个应变片的试件表面的数字图像，进一步为：

将多个应变片粘贴到试件表面上，在连接导线之前利用扫描设备对试件表面进行扫描成像，获取粘贴有多个应变片的试件表面的数字图像。

3.根据权利要求1所述的多应变片精确位置和方向的自动化检测方法，其特征在于，所述进行腐蚀、膨胀及面积筛选处理，进一步具体为：进行二值化、腐蚀、膨胀、剔除孤立点、连接断点以及面积筛选处理。

4.根据权利要求1至3中任一所述的多应变片精确位置和方向的自动化检测方法，其特征在于，进一步还包括：

获取粘贴有多个应变片的试件表面的数字图像；

根据所述数字图像获取坐标系转换关系；

通过得到的多个应变片的精确位置和方向数据，结合上述坐标系转换关系计算获取其在国际单位制下的实际位置和方向数据。

Images