CN107036820A - 基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测方法及系统 - Google Patents

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初秀民
钟诚
蒋仲廉
刘磊
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Abstract

本发明提供一种基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测方法，通过高速高清摄像机采集发动机轮系正常运行下的视频图像；截取人工标示点从一个附件轮切点处运动到另外一个附件轮的切点处的动态视频；对动态视频进行分割，得到连续的单帧静态图像；对分割好的每一帧静态图像先进行颜色特征提取；对颜色特征提取后的静态图像，计算人工标示点在每一帧静态图像中的中心像素点，及该中心像素点的坐标，从而得到人工标示点的物理二维坐标；将各帧图像坐标处理结果按照时序进行排列，得到人工标示点轨迹时程曲线。本发明通过建立非接触式发动机轮系横向振动测量系统，可以真实的跟踪发动机轮系的横向振动轨迹，还原轮系的运转特性，减少了测量误差。

Description

基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测方法及系统
技术领域
本发明涉及数字图像处理技术领域，具体涉及基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测方法及系统。
背景技术
轮系作为汽车必备配件，其设计制造的优劣将影响整车的油耗、机械寿命及驾乘舒适性。轮系振动是引起汽车发动机前端附件驱动系统噪声、磨损、带打滑的主要原因之一，发动机轮系的振动主要有纵向振动、横向振动、侧向振动以及扭转振动。为了改进发动机轮系的设计，研究人员在发动机轮系的建模及其动态特性的计算分析方面进行了大量的研究。对于轴向运动带振动的分析，已有研究成果表明横向振动是其主要形式，以往轮系振动特性的检测主要是通过接触式传感器来获得，然而单点接触式检测系统在进行检测分析时有一些弊端：在全面获取轮系运动状态信息上，有一定的局限性，在分析轮系带段内蠕动、波动及带段间振动相互关联过程存在困难；接触式传感器多少改变了轮系传动系统的转动惯量等机械性能，导致检测存在误差。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测方法及系统，采用非接触式传感器，还原轮系的横向振动特性，避免接触式传感器带来的误差。
本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测方法，其特征在于：它包括以下步骤：
S1、通过高速高清摄像机，从发动机轮系的正前方采集发动机轮系正常运行下的视频图像；高速高清摄像机的速度和分辨率的大小满足所拍摄的视频图像中每一帧都是肉眼看的清楚的；
S2、从视频图像中截取人工标示点从一个附件轮切点处运动到另外一个附件轮的切点处的动态视频，所述的人工标示点位于发动机轮系侧面，且人工标示点的颜色与发动机轮系其他颜色具有肉眼明显区别；
S3、通过图像处理技术对动态视频进行分割，得到连续的单帧静态图像；
S4、对分割好的每一帧静态图像先进行颜色特征提取；
S5、对颜色特征提取后的静态图像，计算人工标示点在每一帧静态图像中的中心像素点，及该中心像素点的坐标，从而得到人工标示点的物理二维坐标；
S6、将各帧图像坐标处理结果按照时序进行排列，得到人工标示点轨迹时程曲线。
按上述方案，所述的S1高速高清摄像机的速度为1000帧/秒。
按上述方案，所述的S3通过opencv图像处理技术对视频图像进行分割：利用cvCreateFileCapture加载视频，cvQueryFrame函数获得视频图像信息，cvSaveImage()函数保存图像帧，得到连续的单帧静态图像。
按上述方案，所述的S4具体为：人工标示点为红色；通过matlab图像处理技术分别获取当前帧静态图像的R分量与G分量，然后将R分量图像与G分量图像进行差分；通过设定的阈值，对差分图像使用Otsu方法进行二值化，处理后人工标示点变成白色，其它颜色全部变成黑色。
按上述方案，所述的S5具体为：对二值化后的每一帧静态图像，对人工标示点进行边缘特征提取，计算每一帧静态图像中人工标示点边缘方位坐标，通过Hough变换方法获取人工标示点的中心像素点，计算出人工标示点的中心像素坐标，再得到人工标示点的物理二维坐标。
按上述方案，对计算出的人工标示点的中心像素坐标和物理二维坐标，根据测量点位置和测距进行调整；测量点为所述的高速高清摄像机的位置，测距为高速高清摄像机与人工标示点之间的距离。
一种基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测系统，其特征在于：它包括设置在发动机轮系的正前方的高速高清摄像机、位于发动机轮系侧面且与发动机轮系其他颜色具有肉眼明显区别的人工标示点、与高速高清摄像机连接的数据处理系统；所述的数据处理系统用于执行权利要求1至6中任意一项所述的基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测方法。
按上述系统，所述的高速高清摄像机采用三角架固定。
按上述系统，所述的人工标示点为半径为2mm的圆形，颜色为红色。
本发明的有益效果为：通过建立非接触式发动机轮系横向振动测量系统，可以真实的跟踪发动机轮系的横向振动轨迹，还原轮系的运转特性；避免了传统的单点接触式传感器检测系统对轮系传动系统带来的机械特性的影响，减少了测量误差，提升发动机轮系动态特性检测方法的全面性和准确性，以便分析轮系的振动特性，对提高汽车发动机轮系的设计能力具有重要的理论意义和现实意义。
附图说明
图1为本发明一实施例的检测装置结构示意图。
图2为本发明一实施例的方法流程图。
图3为轮系不同振动形式图。
图4为轮系标示点实际运动图。
图中：1-发动机轮系振动平台，2-变频器，3-交流电机，4-发动机底座，5-高速高清摄像机，6-数据处理系统，7-人工标示点，8-三角架。
具体实施方式
下面结合具体实例和附图对本发明做进一步说明。
如图3所示为发动机轮系振动方式图，其中a为发动机轮系的横向振动，b为纵向振动，c为侧向振动，d为扭转振动，由前三种振动共同作用引起，而在发动机轮系振动形式中，横向振动是最主要的振动方式。本发明提供一种基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测系统，如图1所示，它包括设置在发动机轮系的正前方的高速高清摄像机5、位于发动机轮系侧面且与发动机轮系其他颜色具有肉眼明显区别的人工标示点7、与高速高清摄像机5连接的数据处理系统6，具体可以是计算机；所述的数据处理系统6用于执行以下基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测方法。本实施例中，发动机设置在发动机轮系振动平台1上，交流电机3和变频器2给发动机提供动力，发动机的底部设有发动机底座4。高速高清摄像机5采用三角架8固定，与发动机轮系的侧面垂直；人工标示点7为半径为2mm的圆形，颜色为红色，与周围颜色形成明显的对比，固定在发动机轮系的侧面，人工标示点7的几何中心在发动机轮系的外缘线上。微调三角架8的位置，使发动机轮系上的人工标示点7的运动范围处在高速高清摄像机5的最佳范围内，通过棋盘标定法计算出单个像素坐标和物坐标之间的比例K。
启动交流电机3，调整变频器2使发动机轮系振动平台1的轮系稳定运转，启动高速高清摄像5，采集轮系动态视频图像。
一种基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测方法，如图2所示，它包括以下步骤：
S1、通过高速高清摄像机5，从发动机轮系的正前方采集发动机轮系正常运行下的视频图像；高速高清摄像机5的速度和分辨率的大小满足所拍摄的视频图像中每一帧都是肉眼看的清楚的，本实施例采用1000帧/秒的高速高清摄像机5。
S2、从视频图像中截取人工标示点7从一个附件轮切点处运动到另外一个附件轮的切点处的动态视频，所述的人工标示点7位于发动机轮系侧面，且人工标示点7的颜色与发动机轮系其他颜色具有肉眼明显区别。
S3、通过图像处理技术对动态视频进行分割，得到连续的单帧静态图像。具体的，通过opencv图像处理技术对视频图像进行分割：利用cvCreateFileCapture加载视频，cvQueryFrame函数获得视频图像信息，cvSaveImage()函数保存图像帧，得到连续的单帧静态图像。
S4、对分割好的每一帧静态图像先进行颜色特征提取。具体为：人工标示点7为红色；通过matlab图像处理技术分别获取当前帧静态图像的R分量与G分量，然后将R分量图像与G分量图像进行差分；通过设定的阈值，对差分图像使用Otsu方法进行二值化，处理后人工标示点变成白色，其它颜色全部变成黑色。
S5、对颜色特征提取后的静态图像，计算人工标示点7在每一帧静态图像中的中心像素点，及该中心像素点的坐标，从而得到人工标示点7的物理二维坐标。具体为：对二值化后的每一帧静态图像，对人工标示点7进行边缘特征提取，计算每一帧静态图像中人工标示点7边缘方位坐标，通过Hough变换方法获取人工标示点的中心像素点，计算出人工标示点7的中心像素坐标，再得到人工标示点7的物理二维坐标。对计算出的人工标示点7的中心像素坐标和物理二维坐标，根据测量点位置和测距进行调整；测量点为所述的高速高清摄像机5的位置，测距为高速高清摄像机5与人工标示点7之间的距离。
当前帧图像二值化后通过边缘检测提取边缘像素点，利用最小二乘法拟合最圆椭圆并获取人工标示点7的圆心像素坐标。
其中人工标示点7的圆心坐标获取流程图如图2。
通过A、B、C、D、E五个参数，确定椭圆的方程为如式1所示：
Ax2+Bxy+Cy2+Dx+Ey+1＝0 (1)，
用该函数对人工标示点7的边缘点进行拟合。根据边缘点到理想椭圆的距离平方和最小的原理，设函数
当函数F的值最小时，必定满足条件：
即各参数偏导数都为0，得到椭圆拟合的线性方程式为：
N表示人工标示圆提取出来的边缘点的总个数，(xj,yj)表示椭圆边缘点在笛卡尔坐标系下的方位坐标。对(4)线性方程组求解，得到未知参数A、B、C、D、E的值。将其代入(1)便可以得到拟合后的椭圆方程，然后求取椭圆的中心坐标(Xr,Yr)，即为人工标示点7的中心像素点坐标。
处理得到的人工标示点7的中心像素点坐标为单个像素坐标大小，除以像素坐标与物坐标的比例K，从而得到人工标示点7的物理二维坐标。
S6、将各帧图像坐标处理结果按照时序进行排列，得到人工标示点轨迹时程曲线。如图4所示，轮系上同一个标示点在两个附件轮之间的运动轨迹。标示点的位置坐标按照时序排列，清楚地反映出轮系的横向振动规律。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测方法，其特征在于：它包括以下步骤：
S1、通过高速高清摄像机，从发动机轮系的正前方采集发动机轮系正常运行下的视频图像；高速高清摄像机的速度和分辨率的大小满足所拍摄的视频图像中每一帧都是肉眼看的清楚的；
S2、从视频图像中截取人工标示点从一个附件轮切点处运动到另外一个附件轮的切点处的动态视频，所述的人工标示点位于发动机轮系侧面，且人工标示点的颜色与发动机轮系其他颜色具有肉眼明显区别；
S3、通过图像处理技术对动态视频进行分割，得到连续的单帧静态图像；
S4、对分割好的每一帧静态图像先进行颜色特征提取；
S5、对颜色特征提取后的静态图像，计算人工标示点在每一帧静态图像中的中心像素点，及该中心像素点的坐标，从而得到人工标示点的物理二维坐标；
S6、将各帧图像坐标处理结果按照时序进行排列，得到人工标示点轨迹时程曲线。
2.根据权利要求1所述的基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测方法，其特征在于：所述的S1高速高清摄像机的速度为1000帧/秒。
3.根据权利要求1所述的基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测方法，其特征在于：所述的S3通过opencv图像处理技术对视频图像进行分割：利用cvCreateFileCapture加载视频，cvQueryFrame函数获得视频图像信息， cvSaveImage()函数保存图像帧，得到连续的单帧静态图像。
4.根据权利要求1所述的基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测方法，其特征在于：所述的S4具体为：人工标示点为红色；通过matlab图像处理技术分别获取当前帧静态图像的R分量与G分量，然后将R分量图像与G分量图像进行差分；通过设定的阈值，对差分图像使用Otsu方法进行二值化，处理后人工标示点变成白色，其它颜色全部变成黑色。
5.根据权利要求4所述的基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测方法，其特征在于：所述的S5具体为：对二值化后的每一帧静态图像，对人工标示点进行边缘特征提取，计算每一帧静态图像中人工标示点边缘方位坐标，通过Hough变换方法获取人工标示点的中心像素点，计算出人工标示点的中心像素坐标，再得到人工标示点的物理二维坐标。
6.根据权利要求5所述的基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测方法，其特征在于：对计算出的人工标示点的中心像素坐标和物理二维坐标，根据测量点位置和测距进行调整；测量点为所述的高速高清摄像机的位置，测距为高速高清摄像机与人工标示点之间的距离。
7.一种基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测系统，其特征在于：它包括设置在发动机轮系的正前方的高速高清摄像机、位于发动机轮系侧面且与发动机轮系其他颜色具有肉眼明显区别的人工标示点、与高速高清摄像机连接的数据处理系统；所述的数据处理系统用于执行权利要求1至6中任意一项所述的基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测方法。
8.根据权利要求7所述的种基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测系统，其特征在于：所述的高速高清摄像机采用三角架固定。
9.根据权利要求7所述的种基于时序图像处理的发动机轮系横向振动检测系统，其特征在于：所述的人工标示点为半径为2mm的圆形，颜色为红色。
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