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      基于機器視覺的磨粉機軋距監(jiān)測系統(tǒng)研究

      2022-12-01 12:20:32呂少杰武文斌張文龍侯寧沛劉培康趙岐峰
      食品與機械 2022年11期
      關(guān)鍵詞:磨粉機磨輥制粉

      呂少杰 武文斌 張文龍 侯寧沛 劉培康 趙岐峰

      (河南工業(yè)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(shè)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(jīng)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(jīng)驗判斷法指在磨粉機運行時直接根據(jù)磨下物粒度憑經(jīng)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?qū)Ρ粶y間隙自適應;沈俊豪[2]設(shè)計了膠輥半徑測量系統(tǒng),通過傳感器與固定橡膠輥及移動補償橡膠輥發(fā)生接觸時產(chǎn)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(shù)據(jù)誤差較大,不適合用在制粉設(shè)備中。研究擬利用CCD工業(yè)相機對目標區(qū)域進行圖像采集,并通過數(shù)據(jù)線傳輸?shù)絇C端進行圖像預處理、邊緣定位、數(shù)據(jù)計算等步驟,實現(xiàn)磨粉機磨輥軋距的實時監(jiān)測。

      1 軋距監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計

      1.1 軋距監(jiān)測系統(tǒng)工作原理及關(guān)鍵技術(shù)

      磨粉機軋距監(jiān)測系統(tǒng)由工業(yè)相機、鏡頭、光源、PC以及軟件系統(tǒng)平臺組成。軋距監(jiān)測系統(tǒng)基本架構(gòu)如圖1所示。

      軋距監(jiān)測系統(tǒng)中最為核心關(guān)鍵的技術(shù)即為CCD測隙技術(shù)。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(yōu)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(lǐng)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(fā)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(fā)生反射[5-7],因而CCD上會產(chǎn)生一段高亮(光源處在CCD異側(cè))或較暗(光源處在CCD同側(cè))的區(qū)域,而這段區(qū)域的長度即為被測縫隙的大小。

      圖1 軋距監(jiān)測系統(tǒng)架構(gòu)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(shù);

      β——成像物鏡的橫向放大率。

      與激光傳感器不同的是,工業(yè)相機可以適應高溫、高濕、粉塵等復雜環(huán)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(shù)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(jiān)測系統(tǒng)硬件和軟件選擇

      工業(yè)相機采用CCD相機,型號為EM120M。與工業(yè)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(yōu)點,常用于顯微放大及高精度成像等領(lǐng)域。

      光源在監(jiān)測系統(tǒng)中的主要作用[8]:① 重點突出目標區(qū)域;② 降低環(huán)境因素對于成像的影響,以便能夠得到穩(wěn)定的圖像;③ 減少光照角度、零件材質(zhì)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(fā)光功率低、可以根據(jù)不同需求設(shè)計不同形狀等優(yōu)點常被用在機器視覺監(jiān)測中,因此選用LED環(huán)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(guān)程序。軋距監(jiān)測系統(tǒng)工作流程如圖3所示。

      圖3 軋距監(jiān)測系統(tǒng)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(tài)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(shè)備在工作過程中易受到外界環(huán)境干擾,在進行特征參數(shù)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(tǒng)的穩(wěn)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(qū)域與背景之間的對比度[10]。

      所建立系統(tǒng)采集的圖像比較穩(wěn)定,因此采用固定閾值的二值化方法對特征區(qū)域進行標記,數(shù)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(shè)定的閾值。

      經(jīng)試驗后將固定閾值H0設(shè)為70,經(jīng)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(shù)學形態(tài)學處理,即利用形態(tài)學的基本運算對分割出的區(qū)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(zhì)量[10-11],以便后續(xù)對輪廓邊緣進行曲線擬合。圖5為未進行數(shù)學形態(tài)學計算的磨輥邊緣檢測圖。

      結(jié)合實際圖像效果,對二值圖像進行數(shù)學形態(tài)學中的腐蝕操作,處理結(jié)果如圖6所示。由圖6可知,經(jīng)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(jié)果見圖7。對比圖5和圖7可知,數(shù)學形態(tài)學處理和邊緣檢測后的圖像中無關(guān)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(fā)現(xiàn)Canny算子能夠更好地識別輪廓邊緣,平滑效果好,關(guān)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(jīng)過腐蝕操作圖像Figure 6 Binary image and corroded operation image

      圖7 經(jīng)腐蝕后圖像邊緣檢測Figure 7 Image edge detection after erosion

      2.3 數(shù)據(jù)提取

      由圖7可看出,邊緣特征點附近仍有一部分無關(guān)點集,為消除無關(guān)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(shè)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(guān)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(shù),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(tǒng)的可行性,搭建檢測系統(tǒng)試驗架臺,用塞尺預先對兩磨輥軋距進行精確設(shè)定,然后通過張緊帶將磨輥與調(diào)速電機進行連接,將連接好的磨輥總成置于檢測系統(tǒng)試驗裝置的監(jiān)測區(qū)域,確保鏡頭與被測物的距離為60~65 mm,最后啟動檢測系統(tǒng)測量磨粉機磨輥軋距的變化。監(jiān)測區(qū)域的監(jiān)測界面如圖9 所示。

      圖9 監(jiān)測界面Figure 9 Monitoring interface

      3.1 試驗方法

      試驗設(shè)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(tǒng)的軋距為0.1~0.8 mm[1],因此根據(jù)實際生產(chǎn)活動中的軋距設(shè)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(tài)、加速狀態(tài)以及轉(zhuǎn)速穩(wěn)定狀態(tài)的軋距,采集過程中可以通過控制調(diào)速電機的轉(zhuǎn)速來間接控制兩磨輥轉(zhuǎn)動速度,用以模擬磨粉機不同制粉線路工作時的不同轉(zhuǎn)速,每間隔2 s測定不同狀態(tài)、不同轉(zhuǎn)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(tài)及誤差范圍。

      3.2 試驗結(jié)果

      磨輥軋距在磨輥轉(zhuǎn)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(zhuǎn)速趨于穩(wěn)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(wěn)定轉(zhuǎn)速下監(jiān)測的誤差浮動區(qū)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(tǒng)檢測軋距均值的附近。系統(tǒng)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(jù)帶傳動的傳動比公式:

      (4)

      式中:

      n1、n2——主動輪和從動輪的轉(zhuǎn)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(zhuǎn)速電機銘牌可知電機轉(zhuǎn)速范圍n1為5 000~18 000 r/min。根據(jù)式(5)計算磨輥轉(zhuǎn)速n2,得n2為1 000~3 600 r/min。而磨粉機磨輥轉(zhuǎn)速為540 r/min,低于試驗的轉(zhuǎn)速區(qū)間,因此所設(shè)計的監(jiān)測系統(tǒng)能夠在磨粉機磨輥最高轉(zhuǎn)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(jié)論

      基于機器視覺技術(shù)設(shè)計了一種非接觸式的軋距監(jiān)測系統(tǒng),該系統(tǒng)采用CCD相機采集軋距圖片,利用閾值分割、形態(tài)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(jié)合MATLAB軟件和數(shù)學運算剔除邊緣無關(guān)點,最終計算出磨粉機的軋距,實現(xiàn)了軋距檢測的實時監(jiān)測。通過試驗驗證了該系統(tǒng)的實時性、連續(xù)性、準確性以及穩(wěn)定性。當前試驗地點為實驗室,與制粉車間的環(huán)境有所差別,無法照顧到磨粉機振動等因素對于測量結(jié)果的影響。后續(xù)會將試驗地點轉(zhuǎn)移至制粉車間進行多因素復雜環(huán)境下的測量,進一步分析制粉過程中軋距變化的特點。

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