CN1320335C - 基于图像识别的砂轮形貌动态检测方法 - Google Patents
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Abstract
一种测量技术领域的基于图像识别的砂轮形貌动态检测方法,首先进行固定位置处砂轮瞬态图像的捕捉和存储,拍摄砂轮在固定位置的瞬态图像,拍摄的砂轮瞬态图像通过图像采集卡进入计算机中,同时采集卡将砂轮瞬态图像信号中的场同步信号分离出来送入同步控制卡,同步控制卡发出信号给计算机使之冻结这一场图像,实现图像的动态捕捉,其次,实现砂轮图像的高精度边缘定位,在测量视场和CCD摄像机分辨率一定的情况下,采用了基于局部曲面插值和样条拟合的方法把图像的边缘定位在亚像素级,从而实现低分辨率摄像机的高精度测量。本发明实现了砂轮实时、高效、高精度、非接触式的在线动态测量。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于图像识别的在线检测方法,具体是一种基于图像识别的砂轮形貌动态检测方法。用于测量技术领域。
背景技术
在现代机械加工中,磨削加工具有较高的加工精度,并直接影响到产品的最终质量和性能。砂轮的磨损状况在很大程度上影响着磨削加工质量,目前尚缺乏较为可靠、通用的评价砂轮磨损程度的指标和数学描述,仅靠操作者的经验来获得较好的磨削效果难度较大。国内也提出了一些在磨削过程中砂轮的在线检测、监控技术,如采用声发射传感器和功率传感器联合监测磨削过程,利用归原处理法对砂轮钝化进行有效检测;利用多传感器的信息融合,建立磨削过程的神经网络模型进行状态识别。但这些检测方法大多只是做了一些理论上的探讨;并且声发射信号是由各种声发射源合成的结果,含有丰富的信息,监测信号源的信号特征的获取及相应信号的处理方法仍是在线监测砂轮磨削工况的难点。基于数字图像的精密测量技术是近几年来检测领域中形成的新的测量技术。这种测量技术适应了新的生产制造技术的测量要求,该方法具有非接触、高速度、动态范围大、信息量丰富、成本相对低廉等诸多优点,它广泛应用于几何量的尺寸测量、精密复杂零件的微尺寸测量和外观检测等技术领域中,尤其非常适合于复杂零件几何参数的动态实时精密测量。
经对现有技术文献检索发现,中国专利申请号:95113626,专利名称为:基于图像识别的运动物体测量方法。根据该发明提供的测量方法可以看出,该方法能够有效地测量物体运动轨迹、轨迹长度和当前运动速度等参数,但是并不能测量运动物体的形貌及尺寸等几何参数。在进一步的检索中,目前尚未发现有关基于图像识别的磨削砂轮在线检测方面的文献报道。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足,提出了一种基于图像识别的砂轮形貌动态检测方法,使其利用光学系统进行成像,结合同步控制与图像采集技术,并采用先进的数字图像处理技术,来实现砂轮实时、高效、高精度、非接触式的在线动态测量。
本发明是通过以下技术方案来实现的:首先进行固定位置处砂轮瞬态图像的捕捉和存储。为了避免磨削过程中火花对图像质量产生的影响,拍摄砂轮在某个固定位置的瞬态图像,拍摄的砂轮瞬态图像通过图像采集卡进入计算机中,同时采集卡将砂轮瞬态图像信号中的场同步信号分离出来送入同步控制卡,同步控制卡发出信号给计算机使之冻结这一场图像,从而实现了图像的动态捕捉。其次,实现砂轮图像的高精度边缘定位。在测量视场和CCD摄像机分辨率一定的情况下,为了提高测量系统的检测精度,采用基于局部曲面插值和样条拟合的方法,即对砂轮图像和LOG算子进行卷积,根据局部曲面插值计算零交叉点;在交叉点邻域内拟合其局部曲面函数并进行放大采样,再次利用LOG算子即可实现亚像素边缘定位,从而实现低分辨率摄像机的高精度测量。
以下对本发明作进一步的详细说明,具体内容如下:
1、固定位置处砂轮瞬态图像的捕捉和存储
在磨削加工过程中,砂轮在作高速旋转的同时,砂轮主轴还会在竖直或水平方向内做直线运动以实现对加工工件的磨削。本发明采用位置传感器检测砂轮的运动状态,同步控制卡检测传感器的位置脉冲信号。在图像采集的过程中应尽量避免磨削过程中火花产生的影响,基于此目的,当同步控制卡检测到砂轮运动到要求的固定位置时,同步控制卡发出一个很短时间的电流脉冲信号驱动采集卡对砂轮进行图像采集。但是由于砂轮在竖直或水平方向的运动是连续的,并且光学系统的镜头景深很小,当砂轮主轴运动到某一固定位置时,同步控制卡的触发和采集卡的图像捕捉有一定的时间延迟ΔT,势必会影响到图像采集的质量,为了获取精确位置的清晰图像,根据砂轮主轴的运动行程提前ΔT触发采集卡进行图像采集。
在计算机中,图像采集软件根据同步控制卡提供的场信号,控制图像采集卡将CCD摄像机发出的视频信号按指定的速率采集到计算机内存中。图像采集软件同时不断地监测同步控制卡提供的图像捕捉信号,根据图像信号来临时所处的场信号,可确定有效图像在图像采集缓存中帧的位置,并冻结该有效图像,从而实现了图像的动态捕捉。
2砂轮图像的高精度边缘定位
对于具体的测量对象来说,提高摄像机分辨率可以直接提高测量的精度。但是摄像机的价格是随着其分辨率的增加而呈指数上升的,因此这种靠增加摄像机分辨率来提高测量系统精度的途径是不经济和有限的。在摄像机分辨率和测量视场一定的情况下,提高测量系统的检测精度关键是如何提高砂轮图像的边缘定位精度,如果能将图像上的特征目标定位在亚像素级别,就相当于提高了测量系统的精度。为此,采用一种基于局部曲面插值和样条拟合的方法把图像的边缘定位在亚像素级。具体实现如下:
首先,大小为R×C的图像I和大小为M×M的LOG算子模板做卷积,得到一个大小为R×C的卷积后的图像ILOG;
第二,利用局部曲面插值算法,计算图像ILOG中的零交叉点;
第三,在每个标记为零交叉点的3×3邻域内,拟合一个局部曲面函数fLOG;
第四,根据要求的亚像素精度n,在拟合后的局部曲面函数上进行3n×3n的采样;
最后,在采样的局部放大图像上,再次利用LOG算子确定图像边缘的位置。
本发明采用基于CCD图像识别的砂轮形貌动态检测方法,把CCD图像采集和数字图像处理技术应用于磨削过程的砂轮在线检测,有效避免了传统砂轮检测中遇到的技术难题。该方法采用同步控制技术对砂轮图像进行动态捕捉,并利用一种局部曲面插值和样条拟合的算法把砂轮图像的边缘定位在亚像素级。这种非接触式在线动态检测方法不仅具有较高的检测精度,而且效率高。
附图说明
图1砂轮实时测量系统的基本结构示意图
具体实施方式
结合附图以及本发明方法的内容提供以下实施例:
本实施例在上海某机床厂生产的MK9025数控型光学曲面磨床上进行,被检测的砂轮是上海某厂生产的青铜基金刚石砂轮,型号为1A1/T2200×6×32×4MBD3120/140M75。图像测量系统的硬件配置如表1所示,基本结构如图1所示,主要包括光学成像子系统:CCD摄像机、调焦镜头、光源等;机械运动子系统:砂轮、工件及其运动控制装置;图像采集处理子系统:采集卡、位置传感器、同步控制卡及计算机等。在图1中,砂轮在竖直平面内运动并作高速旋转,磨削工件在水平内作两轴联动从而实现曲面磨削。当位置传感器检测到砂轮主轴运动到工件上平面时,同步控制卡发出一个很短时间的电流脉冲信号驱动采集卡对砂轮进行图像采集。采集到的砂轮瞬态图像经过计算机软件进行处理,就可以识别出砂轮的磨损程度。
表1 砂轮形貌动态检测实验系统配置
摄像机 | 镜头 | 图像采集卡 | 光源 | 电源 |
COSTAR M3501/2”B&W 752×582 | ComputarFA 25mm | PXC200 | OSeRIN-70-3R-0R | 12V |
利用双频激光干涉仪检测砂轮磨削前后的边缘形貌,发现检测结果和CCD图像识别的结果非常吻合。这表明基于CCD图像识别的砂轮形貌动态检测方法具有较高的检测精度,满足了一般砂轮检测的要求。
Claims (3)
1、一种基于图像识别的砂轮形貌动态检测方法,其特征在于,利用同步控制技术对固定位置处砂轮图像的瞬态捕捉,具体如下:
采用位置传感器检测砂轮的运动状态,同步控制卡检测传感器的位置脉冲信号,当同步控制卡检测到砂轮运动到要求的固定位置时,同步控制卡发出一个很短时间的电流脉冲信号驱动采集卡对砂轮进行图像采集;在计算机中,图像采集软件根据同步控制卡提供的场信号,控制图像采集卡将CCD摄像机发出的视频信号按指定的速率采集到计算机内存中,图像采集软件同时监测同步控制卡提供的图像捕捉信号,根据图像信号来临时所处的信号,确定有效图像在图像采集缓存中帧的位置,并冻结该有效图像,从而实现图像的动态捕捉。
2、根据权利要求1所述的基于图像识别的砂轮形貌动态检测方法,其特征在于:为避免磨削过程中产生的火花对图像采集质量的影响,固定位置应选择在磨削过程中砂轮和工件分离的瞬间。
3、根据权利要求1所述的基于CCD图像识别的砂轮形貌动态检测方法,其特征在于:由于砂轮在竖直或水平方向的运动是连续的,并且光学系统的镜头景深很小,当砂轮主轴运动到某一固定位置时,同步控制卡的触发和采集卡的图像捕捉有时间延迟ΔT,为了获取精确位置的清晰图像,根据砂轮主轴的运动行程提前时间延迟ΔT触发采集卡进行图像采集。
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Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1203292A (zh) * | 1997-08-25 | 1998-12-30 | 曲功伟 | 一种微机电视机除尘抗静电湿巾制造方法 |
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1203292A (zh) * | 1997-08-25 | 1998-12-30 | 曲功伟 | 一种微机电视机除尘抗静电湿巾制造方法 |
CN2427793Y (zh) * | 2000-04-26 | 2001-04-25 | 中国工程物理研究院机械制造工艺研究所 | 激光非接触式表面粗糙度与位移测量装置 |
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