CN110749528B

CN110749528B - 基于结构光测量表面毛细波的液体检测方法及系统

Info

Publication number: CN110749528B
Application number: CN201911176425.7A
Authority: CN
Inventors: 伍楷舜; 董银英; 黄勇志; 王璐; 杨锐雄
Original assignee: Shenzhen University
Current assignee: Shenzhen University
Priority date: 2019-11-26
Filing date: 2019-11-26
Publication date: 2022-01-25
Anticipated expiration: 2039-11-26
Also published as: CN110749528A

Abstract

本发明提供一种基于结构光测量表面毛细波的液体检测方法及系统。该方法包括：使待测液体产生表面波纹并将预定结构光投影到待测液体表面；分析待测液体表面波纹的条纹所代表的实际高度变化，得到待测液体表面毛细波的波长；基于所述表面毛细波的波长计算得到待测液体表面张力，并根据已建立的液体类别与液体表面张力之间的关联关系获得待测液体的类别。本发明的方法和系统利用液体表面毛细波的特性，提出高精度、低成本并具有普适性的检测机制。

Description

基于结构光测量表面毛细波的液体检测方法及系统

技术领域

本发明涉及液体检测技术领域，尤其涉及一种基于结构光测量表面毛细波的液体检测方法及系统。

背景技术

出于安全的考虑，危险液体检测在各种地铁、机场等公共交通场所是必不可少的；而且现在的人们注重饮食，分析食物成分和热量的需求越来越多，但是现有使用的液体检测设备都非常昂贵，所以在实现物质的检测以及液体浓度，液位的识别的基础上，可以做出便宜、便携的液体检测计也同样非常重要的，逐渐地成为研究热点。

目前，安检所使用的危险液体检测主要分为几种，第一种是使用拉曼光谱，可以用手持式设备发射一束激光，然后利用反射回来的光分析不同物质的光谱差异实现分辨液体成分，但缺点是价钱非常昂贵；第二种是荧光淬灭技术，是专门针对常见的危险物质制备的传感材，但是这些方法使用的仪器都非常昂贵，而且不能检测塑料瓶以外的容器；第三种是介电常数方法，该方法相对便宜、设备也小，但是精度不高，这个方法通过发射天线发射一个电信号，附近的接收天线接收返回的电信号，从接收回来的信号中分析导电率从而算出介电常数对液体进行分类。由于不仅仅是安检情况下需要检测液体，平时检测喝的饮料，出门时检测水质情况等场景都需要便携并且廉价的检测仪，使用上述这些专业的但是很笨重的设备是非常不理想的。

现有常见的水质检测是使用红外光通过测量溶液中的透光率和散射率来判断液体的浑浊程度，水越浑浊，透过的光就越少，但是这种方法只能检测水的浑浊程度，但不能检测其他类型的液体，因为不同类型的液体对于发射的红外光的吸收情况是不一样的，从接收到的红外光情况去分析液体是很片面的。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供一种基于结构光测量表面毛细波的液体检测方法，能够识别不同类型的液体，实现高精度检测。

根据本发明的第一方面，提供一种基于结构光测量表面毛细波的液体检测方法。该方法包括以下步骤：

步骤S1，使待测液体产生表面波纹并将预定结构光投影到待测液体表面；

步骤S2，分析待测液体表面波纹的条纹所代表的实际高度变化，得到待测液体表面毛细波的波长；

步骤S3，基于所述表面毛细波的波长计算得到待测液体表面张力，并根据已建立的液体类别与液体表面张力之间的关联关系获得待测液体的类别。

在一个实施例中，根据以下步骤确定所述结构光的相关信息：

根据液体类别选择吸收光谱中吸收峰值最高的多个波长的激光作为结构光的光源；

设计一个棋盘格，对相机进行标定，根据相机的拍摄视场以及相机分辨率计算相机分辨的最小尺寸；

根据相机分辨的最小尺寸选择所述结构光的衍射条纹的图案和尺寸；

根据衍射条纹的图案和尺寸通过光栅方程以及光栅衍射光强方程选择衍射光栅的参数。

在一个实施例中，步骤S1包括以下子步骤：

使用超声波传感器，使得待测液体表面产生因表面张力引起的表面毛细波纹；

根据液体类别选择特定波长的激光光源，准直后通过衍射光栅产生结构光；

调整所述激光光源和所述衍射光栅的角度使结构光投影在待测液体表面波纹上。

在一个实施例中，步骤S3包括以下子步骤：

在所述结构光投影下调整相机的角度，拍摄多张待测液体表面波纹的图案并记录相机的角度；

关闭所述超声波传感器，拍摄相应角度下待测液体表面波纹的图片作为参考面，更换不同波长的激光光源拍摄待测液体表面波纹的图片并测量待测液体液面与相机之间的距离；

分析待测液体表面波纹的图片，提取出变形的条纹区域与参考面对比，记录变形最大的位置，分析表面毛细波的形状并计算待测液体表面毛细波的波长；

基于所述表面毛细波的波长计算得到待测液体表面张力。

在一个实施例中，根据所述条纹变形的最大位置构建液体波纹形状，将两个波谷或者波峰之间的距离作为所述待测液体表面毛细波的波长。

在一个实施例中，根据以下公式计算表面毛细波波长对应的表面张力：

其中，f是表面毛细波的频率，g是重力，ρ是液体密度，λ是表面毛细波的波长。

在一个实施例中，所述关联关系还进一步包括液体类别中多个吸收波长以及吸收率与液体表面张力之间的对应关系。

根据本发明的第二方面，提供一种基于结构光测量表面毛细波的液体检测系统。该系统包括：

用于使待测液体产生波纹并将预定结构光投影到待测液体表面的模块；

用于分析待测液体表面波纹的条纹所代表的实际高度变化，得到待测液体表面毛细波的波长的模块；

用于基于所述表面毛细波的波长计算得到待测液体表面张力，并根据已建立的液体类别与液体表面张力之间的关联关系获得待测液体的类别的模块。

与现有技术相比，本发明的优点在于：利用液体表面毛细波的特性，提出一种更高精度，而且低成本的液体检测方法。该方法利用廉价的超声波传感器在液体表面形成表面毛细波，借助激光和光栅产生结构光，通过测量表面毛细波的波长并从波长算出表面张力。此外，本发明还提出用液体在不同波长的吸收率辅助表面张力对液体进行分类，进一步提高了液体识别的精度；并且使用可自定义的结构光可以针对不同波形的表面毛细波使用不同的图案，具有普适性；并且，本发明还通过设计了预处理模块，进一步提高了液体检测的准确性和鲁棒性。

附图说明

以下附图仅对本发明作示意性的说明和解释，并不用于限定本发明的范围，其中：

图1是根据本发明一个实施例的基于结构光测量表面毛细波的液体检测方法的流程图；

图2是根据本发明一个实施例的基于结构光测量表面毛细波的液体检测方法的过程示意；

图3是根据本发明一个实施例的系统实验布置图；

图4是根据本发明一个实施例的基于结构光测量表面毛细波的液体检测系统的框架结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案、设计方法及优点更加清楚明了，以下结合附图通过具体实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

在本文示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。

为便于理解，首先介绍本发明设计的实验过程，参见图3所示，首先使用超声波传感器发射特定频率的超声波，使得液面仅在表面张力的作用下产生表面毛细波；然后用激光和光栅设计出适合该种液体的表面毛细波的图案形状以及尺寸，投影到液体表面；投影到液体表面的图案会因为液体波纹存在高度的差异而导致变形；使用相机拍下变形的条纹，再根据条纹的变形量判断液体的波纹的位置，并且基于相机标定得到的变换矩阵得到液面的波纹波长，再求出表面张力；最后，从已建立的数据库中找到最近的表面张力以及吸收率所对应的液体类型。

参见图1和图2所示，本发明实施例提供的基于结构光测量表面毛细波的液体检测方法包括以下步骤：

步骤S110，建立液体类别和液体表面张力之间的关联关系。

在此步骤中，对多种类别的液体进行实验，获得液体表面张力值与液体类别的对应关系，并进行存储，例如，存储为数据库形式，在本文中称为液体表面张力数据库。优选地，液体表面张力数据库中还同时存储液体吸收率信息。

具体地，建立表面张力数据库的步骤包括：

步骤S101，对多种类型的液体进行实验，收集测得的表面张力值，建立数据库。

液体类别例如包括含糖饮料，乳制品，酒精饮品等，在实际应用中，可根据液体检测场景收集各种液体类别的表面张力值。

步骤S102，根据液体的类别选择吸收光谱中吸收峰值最高的几个波长的激光作为结构光的光源；

步骤S103，设计一个棋盘格，对相机进行标定，再由相机分辨率算出能分辨出的实际最小的尺寸。

进行相机标定是指确定实际物体的点与相机图像点之间的对应关系，其中包括坐标系的转换以及相机的畸变。

例如，从世界坐标系转换成像素坐标系的坐标转换公式为：

其中，s是比例因子，f是有效焦距，α_x、α_y是u，v轴的尺度因子，M₁是相机的内参矩阵代表相机坐标系是如何通过镜头映射成像素上的点，M₂是相机的外参矩阵代表世界坐标系是如何旋转平移到相机坐标系，M称为投影矩阵。(u₀，v₀)是像素坐标系的原点，(u，v)是在像素坐标系中物体的坐标，(x_w，y_w，z_w)是在世界坐标系中物体的坐标，R是相机的旋转矩阵，t是平移矢量。

相机的畸变包括来自透镜形状的径向畸变和来自整个摄像机的组装过程的切向畸变，不同的标定方法有不同的畸变模型。

根据相机分辨率求得相机能分辨出实际的最小尺寸的公式如下：

相机分辨率>＝视场/精度

其中视场是单方向视野范围大小。例如，要求的视场是100mm*75mm，要求精度0.05mm，则相机像素的长为100/0.05＝2000pixel，宽为75/0.05＝1500pixel，相机的分辨率则为2000*1500＝3000000，即300万像素。通过这种方式可以反推已知的相机分辨率下可以拍到的最小尺寸精度。

步骤S104，根据相机分辨的最小尺寸选择超声波的功率，衍射条纹的图案以及尺寸；

步骤S105，根据衍射条纹的图案以及尺寸通过光栅方程以及光栅衍射光强方程选择衍射光栅的参数；

例如，使用选择波长的激光光源，准直后通过设计的衍射光栅，其中使用衍射光栅的光栅方程以及衍射光栅的衍射光强公式。

当一束平行光垂直入射时，衍射角为θ的点的衍射光强公式为：

其中

β＝πdsinθ/λ，I₀表示入射光的初始光强，N表示等宽等间距狭缝数，λ表示入射光的波长。

光栅方程表示如下：

dsinθ＝mλ，m＝0，±1，±2，±3，.. (2)

其中，光栅方程也称为主极大位置方程。

主极小位置表示：

特别地，当入射光的角度为θ₀时，光栅方程如下：

d(sinθ±sinθ₀)＝mλ，m＝0，±1，±2，... (4)

其中，a表示光栅的狭缝宽度，d表示狭缝间距，

光栅的狭缝宽度a影响光强在各级主极大间的分配，狭缝间距d影响各级主极大的位置，可以根据需要图案的形状，大小，亮度等选择合适的光栅参数。

步骤S106，使用光电二极管测量环境光的光强，激光光源的光强选择至少比环境光强大。

通过上述过程，能够确定超声波的相关参数，衍射条纹的图案以及尺寸相关信息以及激光光源的相关信息等。

步骤S120，促使待检测液体表面产生波纹。

通过声音传感器发射超声波，使得液体表面产生波纹，例如使用超声波传感器，使得液体表面产生因表面张力引起的表面毛细波纹。

步骤S130，产生结构光投影在液体表面波纹上。

将经过设计的特定波长的激光条纹投射在液体表面，具体包括：根据液体的类别选择特定波长的激光光源，准直后通过衍射光栅，从而产生结构光；调整光源以及光栅的角度使结构光投影在液体表面波纹上，并记录结构光的角度。

步骤S140，拍摄液体表面波纹图案。

例如，使用相机拍摄条纹图案，具体包括以下子步骤：调整相机的角度，使得相机可以拍摄清晰的波纹，拍摄若干张照片并记录相机的角度；关闭超声波传感器，拍摄在此角度下液体表面条纹的图片作为参考面，更换不同波长的激光光源拍摄照片并测量液面与相机之间的距离。

步骤S150，分析液体表面波纹图案中的条纹进而获得液体表面毛细波的波长。

从所获得的图案中提取出变形的条纹部分，分析条纹变形代表的实际高度变化，得到液体表面毛细波的波长。

在一个实施例中，采用以下步骤获得液体表面毛细波的波长：

步骤S501，在得到的条纹中提取出变形的条纹区域，与参考面对比，条纹变形越大，代表与参考面的距离越远，标记变形最大的位置，分析表面毛细波的形状，再计算表面毛细波的波长；

其中，条纹相位与物体高度之间存在的映射关系公式如下：

其中T为正弦条纹的周期，

是相位差代表条纹变形与参考条纹的光强差，实际为光的波动方程中的相位差，L是液面到相机的距离，d是光栅与相机的距离。

由公式(5)可知，高度与条纹变形是有映射关系的，但是本发明实施例不需求出实际上的液体波纹的起伏高度，只需要通过条纹变形的最大部分构建液体波纹形状即可，两个波谷或者波峰之间的距离就是表面毛细波的波长。再根据标定的相机参数求得实际上的波长大小。

步骤S502，分析关闭超声波条件下的条纹的光强得到该种液体在不同波长的光下的吸收率。

计算液体吸收率的公式为：

吸收率＝液体反射光光强/结构光光强

其中，结构光光强可以由上述步骤S105得到，利用上述公式可以求得液体在top-K(即前K个)的吸收波长下的吸收率。

步骤S160，基于液体表面毛细波波长计算液体表面张力值，进而获得待检测液体的类型。

通过得到的表面毛细波波长算得表面张力，再在数据库中匹配最接近的液体，得到液体类型。

具体地，通过所得到的表面毛细波的波长算得表面张力以及前K个波长下的吸收率，在数据库中找到最接近的液体类型。

在一个实施例中，使用表面毛细波波长求表面张力的公式为：

其中，f是表面毛细波的频率，可以近似看作是超声波的频率；重力g和液体密度ρ可以通过查询数据表得到；λ是表面毛细波的波长。

综上，本发明使用激光和光栅产生特定的结构光投影到液体表面，例如在圆环形表面毛细波上投影橫条纹，然后会在波纹起伏处条纹发生变形，变形量与距离参考面的距离位置有关。从变形的条纹中提取出两个相邻波峰的距离或者两个相邻波谷的距离作为表面毛细波的波长，条纹的精度以及相机的精度决定了表面毛细波的精度，可以通过使用更细的条纹以及高分辨率的相机去提高本发明检测方法的精度。并且通过建立液体表面张力及波长吸收率的液体数据库，加上同一波长吸收率的差异，可以有效的提高液体分类的准确度。

相应地，本发明还提供一种基于结构光测量表面毛细波的液体检测系统，用于实现本发明上述方法中的一个方面或多个方面。参见图4所示，该系统包括预处理模块、超声波模块、光栅投影模块、相机模块和处理模块。

预处理模块，用于建立多种液体的表面张力的数据集，数据集包括液体名称、液体大类别(或称液体类别)、大类别中top-K吸收波长以及吸收率、实验所得表面张力、液体真实表面张力；根据液体类型记录每种液体的大类，从每种液体的吸收光谱中找到吸收峰峰值最高的若干波长并记下在该吸收波长下的吸收率，根据大类别分类统计出top-K的吸收波长；再使用该种结构光测量方法，通过超声波发射端，衍射图案投影，相机的拍摄，以及图像处理得到表面毛细波的波长，再由波长和表面张力的公式得到从这种方法得到的表面张力；最后根据被测液体的大类别以及相机的分辨率对实验进行初始化，决定结构光波长、结构光图案、超声波频率和功率；根据环境光强度决定结构光强度。

超声波模块，用于发射特定频率的超声波使得液体表面振出波纹，根据液体的大类别选择合适的超声波发射频率以及根据相机分辨率决定的精度调节超声波的功率，超声波振动液体表面，形成波纹。

光栅投影模块，用于发射结构光，首先，根据液体的大类别选择峰值最高的top-K的波长的激光作为结构光的发光光源，再根据相机的精度选择合适的结构光的图案以及图案的尺寸大小，用于选择合适的衍射光栅的狭缝宽度以及狭缝间距等参数，然后投影结构光到液体表面；

相机模块，用于拍摄在投影结构光后的液面表面波纹，拍下多张因高度导致变形的条纹图案，调整相机的角度以及高度，使得可以拍摄出清晰的变形图案以及拍摄top-K的吸收波长下关闭超声波时的条纹。

处理模块，用于处理相机拍摄得到的条纹，输入拍摄的条纹，系统会根据条纹的变形量反映出高度的变化，根据相机标定的参数，输出表面毛细波的波长，以及通过在超声波关闭情况下的条纹吸收光强计算top-K的波长下的吸收率，再在表面张力数据库中找到最接近的液体类型。

在一个实施例中，所述预处理模块包括统计单元，用于对各种液体的大类别、吸收峰值最高的top-K吸收波长、该波长下吸收率以及实际的表面张力进行数据统计；数据采集单元，用于对各种液体进行实验采集表面毛细波波长以及计算得出表面张力；相机标定单元，用于对相机进行标定；实验初始化单元，用于对被测液体实验的超声波、光源、光栅的参数初始化。

在一个实施例中，所述超声波模块包括以下单元：超声波发射单元，用于按初始化的频率功率发射超声波。

在一个实施例中，所述光栅投影模块包括以下单元：

投影单元，用于投影光栅结构光到液体表面。

在一个实施例中，所述相机模块包括拍摄单元，用于调整相机角度，拍下若干变形条纹的图案以及关闭超声波下的条纹。

在一个实施例中，所述处理模块包括以下单元：

计算单元，用于计算在top-K的吸收波长下的液体的吸收率；

图像处理单元，用于处理拍摄的条纹，根据与参考面的对比，变形量最大的点距离参考面最远，从变形量与高度的关系中得到液体表面的起伏变化构建出表面毛细波的波形，以及相机标定的参数得到表面毛细波的波长即两个相邻波谷或者相邻波峰之间最小的距离；

数据库匹配单元，用于从数据库中匹配最接近的表面张力以及top-K波长下的吸收率的液体类型。

综上所述，本发明创新地利用了结构光完成了表面张力的测量从而完成液体分类，使用结构光去测量超声波引起的表面毛细波的波长，精度和灵敏度都比较高；在此基础上，还使用超声波去振动液体去除了普通振动对摄像头造成的抖动引起的误差，并且，直接分析条纹的形变量与液体表面毛细波波长的关系，可以有效的减少因结构光三维建模所带来的巨大的计算量，节省时间，提高了精确度和灵敏度。本发明提供的液体检测方法，具有高普适性，高灵敏度和高精确度。

需要说明的是，虽然上文按照特定顺序描述了各个步骤，但是并不意味着必须按照上述特定顺序来执行各个步骤，实际上，这些步骤中的一些可以并发执行，甚至改变顺序，只要能够实现所需要的功能即可。

本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以包括但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims

1.一种基于结构光测量表面毛细波的液体检测方法，包括以下步骤：

步骤S1，使待测液体产生表面毛细波并将预定结构光投影到待测液体表面；

步骤S2，分析待测液体表面毛细波的条纹所代表的实际高度变化，得到待测液体表面毛细波的波长；

步骤S3，基于所述表面毛细波的波长计算得到待测液体表面张力，并根据已建立的液体类别与液体表面张力之间的关联关系获得待测液体的类别；

其中，步骤S1包括：

使用超声波传感器，使得待测液体表面产生因表面张力引起的表面毛细波的波纹；

调整所述激光光源和所述衍射光栅的角度使结构光投影在待测液体表面毛细波上；

其中，步骤S2包括以下子步骤：

在所述结构光投影下调整相机的角度，拍摄多张待测液体表面毛细波的图案并记录相机的角度；

关闭所述超声波传感器，拍摄相应角度下待测液体表面毛细波的图片作为参考面，更换不同波长的激光光源拍摄待测液体表面毛细波的图片并测量待测液体液面与相机之间的距离；

分析待测液体表面毛细波的图片，提取出变形的条纹区域与参考面对比，记录变形最大的位置，分析表面毛细波的形状并计算待测液体表面毛细波的波长。

2.根据权利要求1所述的液体检测方法，其中，根据以下步骤确定所述结构光的相关信息：

3.根据权利要求1所述的液体检测方法，其中，根据条纹变形的最大位置构建液体表面毛细波的波纹形状，将两个波谷或者波峰之间的距离作为所述待测液体表面毛细波的波长。

4.根据权利要求1所述的液体检测方法，其中，根据以下公式计算表面毛细波的波长对应的表面张力：

其中，

是表面毛细波的频率，

是重力的加速度，

是液体密度，

是表面毛细波的波长。

5.根据权利要求1所述的液体检测方法，其中，所述关联关系还进一步包括液体类别中多个吸收波长以及吸收率与液体表面张力之间的对应关系。

6.一种基于结构光测量表面毛细波的液体检测系统，包括：

用于使待测液体产生表面毛细波并将预定结构光投影到待测液体表面的模块；

用于分析待测液体表面毛细波的条纹所代表的实际高度变化，得到待测液体表面毛细波的波长的模块；

用于基于所述表面毛细波的波长计算得到待测液体表面张力，并根据已建立的液体类别与液体表面张力之间的关联关系获得待测液体的类别的模块；

其中，用于使待测液体产生表面毛细波并将预定结构光投影到待测液体表面的模块执行：

其中，用于分析待测液体表面毛细波的条纹所代表的实际高度变化，得到待测液体表面毛细波的波长的模块执行：

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现根据权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，在所述存储器上存储有能够在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。