基于圖像識別的機(jī)床工況監(jiān)控系統(tǒng)*

張 瑞 王振忠 郭 龍 吳沿鵬

(廈門大學(xué)物理與機(jī)電工程學(xué)院，福建 廈門361005)

在超精密加工過程中，為了保證加工精度和工藝穩(wěn)定性，必須嚴(yán)格控制機(jī)床加工環(huán)境和機(jī)床工作狀態(tài)，包括環(huán)境溫濕度、振動、冷卻液溫度、主軸及靜壓導(dǎo)軌油溫度等。因此，對加工環(huán)境的狀態(tài)進(jìn)行綜合監(jiān)測是一項(xiàng)非常關(guān)鍵的技術(shù)［1-2］。目前，對機(jī)床工況監(jiān)控已有很多研究，趙高波等采用檢測刀具振動的方法對刀具磨損進(jìn)行檢測，提出了一種基于CC2430 的刀具磨損檢測系統(tǒng)［3］。陳海斌等研制一種新型的主軸回轉(zhuǎn)精度測量系統(tǒng)，提出正弦回歸法分離測量球的安裝偏心，采用反向法來剔除測量形狀誤差，檢測主軸回轉(zhuǎn)精度［4］。康榜聯(lián)等闡述了應(yīng)用雙頻激光干涉儀對數(shù)控機(jī)床定位精度進(jìn)行檢測的方法以及通過補(bǔ)償機(jī)床螺距和對絲杠間隙誤差進(jìn)行補(bǔ)償?shù)姆椒ǎ?］。大部分研究主要監(jiān)控刀具磨損、主軸進(jìn)給軸精度、定位精度等對加工精度有直接影響的因素，而很少關(guān)注機(jī)床外圍設(shè)備及環(huán)境的監(jiān)控和管理。本文設(shè)計(jì)了一種基于圖像識別的機(jī)床工況監(jiān)控系統(tǒng)，系統(tǒng)通過對數(shù)字儀表進(jìn)行圖像識別，檢測機(jī)床的加工環(huán)境和配套設(shè)備工況信息，通過以太網(wǎng)與DM642 通信，遠(yuǎn)程監(jiān)控機(jī)床工況，實(shí)時獲知機(jī)床運(yùn)行狀態(tài)，有利于準(zhǔn)確定位、量化影響生產(chǎn)的各種問題。

1 超精密加工環(huán)境與系統(tǒng)功能

1.1 超精密加工設(shè)備及環(huán)境

能實(shí)現(xiàn)微納米級增量進(jìn)給的超精密加工機(jī)床是超精密加工的首要基礎(chǔ)條件，它決定了超精密加工技術(shù)的水平。隨著數(shù)控系統(tǒng)、光機(jī)電一體化技術(shù)的發(fā)展，超精密機(jī)床得到迅速發(fā)展，其綜合性技術(shù)趨于成熟，并形成相應(yīng)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，主要包括液體靜壓主軸及導(dǎo)軌、高精度運(yùn)動及位置反饋部件、高分辨率數(shù)控系統(tǒng)、高精度熱變形控制等。其中，熱變形控制通常的重要措施如，對機(jī)床運(yùn)動產(chǎn)生的熱量、磨削產(chǎn)生的熱量，通過恒溫手段加以嚴(yán)格控制，如液壓油液、冷卻液等，其溫度控制精度應(yīng)在20 ±0.1 ℃以內(nèi);把發(fā)熱量大的部件(如冷卻液冷卻機(jī)、冷卻潤滑油箱等)與機(jī)床本體結(jié)構(gòu)分離或密封隔熱。因此實(shí)際生產(chǎn)加工過程中，機(jī)床外圍設(shè)備的狀態(tài)信息通常很難實(shí)時、直觀獲取，而采取攝像頭圖像識別及網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)姆绞绞墙?jīng)濟(jì)可行的。

圖1 為本課題組為滿足大口徑反射鏡光學(xué)玻璃的高精度平面及非球面加工而開發(fā)研制的大尺寸高精度平面磨床2MK1760，以及外圍配套的液壓系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)、過濾系統(tǒng)、潤滑系統(tǒng)、空氣凈化系統(tǒng)等。機(jī)床放置于恒溫恒濕隔振潔凈車間，溫度控制在20 ±1 ℃，濕度控制在50% ±5%。磨削液水冷卻系統(tǒng)、主軸及靜壓導(dǎo)軌油冷卻系統(tǒng)采用精密油冷卻機(jī)，溫度波動控制在20 ±0.1 ℃。

1.2 系統(tǒng)功能與結(jié)構(gòu)

為保證超精密加工的加工精度和工藝過程穩(wěn)定性，有必要對機(jī)床的環(huán)境溫濕度、油壓、冷卻液和液壓油溫度進(jìn)行監(jiān)控，這些工況主要是通過機(jī)床配套設(shè)備的儀表顯示，沒有專門與計(jì)算機(jī)通信接口。文中所設(shè)計(jì)監(jiān)控系統(tǒng)通過攝像頭對這些儀表的圖像識別，判斷機(jī)床的工作狀況。系統(tǒng)主要任務(wù)是圖像采集、圖像處理與識別、數(shù)據(jù)傳輸?shù)取?/p>

系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)包括攝像機(jī)、DM642(下位機(jī))開發(fā)板、計(jì)算機(jī)(上位機(jī))等，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2 所示。遠(yuǎn)程客服端通過internet 訪問DM642，來獲取機(jī)床工況信息。本系統(tǒng)采用攝像機(jī)的型號是PNT- 619，像 素 是720 × 576。DM642 也就是TMS320DM642，專用于數(shù)字媒體應(yīng)用的高性能32-位定點(diǎn)DSP，是TI 公司C6000 系列中的一款，工作主頻最高達(dá)720 MHz，處理性能可達(dá)5760 MIPS［6］。

2 圖像識別算法

系統(tǒng)有圖像識別、網(wǎng)絡(luò)傳輸和上位機(jī)程序等幾個模塊，其中，圖像識別是系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。網(wǎng)絡(luò)傳輸和上位機(jī)程序算法簡單，實(shí)現(xiàn)相對容易，而圖像識別算法很復(fù)雜，要保證系統(tǒng)的高效穩(wěn)定，圖像識別算法的合理設(shè)計(jì)非常重要。

系統(tǒng)監(jiān)控的儀表有溫濕度記錄儀、精密油冷卻機(jī)、精密水冷卻機(jī)、液壓油泵等，其儀表界面如圖3 所示。識別目標(biāo)的不同，識別算法會不一樣，主要是儀表定位方法有些差異，其他部分基本相同，所以本文只講述了溫濕度記錄儀的圖像識別算法，其它儀表識別都可以參考這個算法。圖4 為圖像識別的主要流程，首先讀取圖像數(shù)據(jù)，然后在圖像中定位待識別字符的矩形區(qū)域，對該區(qū)域圖像進(jìn)行處理，分割出單個字符，再對每個字符圖片進(jìn)行特征提取，然后將提取出的圖像特征送入已訓(xùn)練好的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出，判定圖片中字符［7］。

2.1 儀表定位與截取待識別區(qū)域

本文分析的溫濕度記錄儀如圖3a 所示，圖片顯示的溫度是21.3 ℃，濕度是42.8%，這就是要識別的數(shù)據(jù)。截取待識別區(qū)域需要先確定儀表位置，由于儀表顯示屏的背景是藍(lán)色的，圖像在儀表顯示屏部分藍(lán)色分量很大，所以采用圖像數(shù)據(jù)的藍(lán)色分量，更容易找到儀表顯示屏的位置。以藍(lán)色分量作為灰度值生成灰度圖，如圖5a 所示，儀表顯示區(qū)域藍(lán)色分量一般都大于220，取150 作閾值對圖像二值化。然后，尋找屏幕所在的白色區(qū)域，由于儀表顯示屏連通白色區(qū)域很大，而其他連通的白色區(qū)域相對很小，這樣可以搜索大面積的矩形白色區(qū)域，再確定顯示屏的具體位置。

確定顯示屏位置后，尋找包含溫濕度顯示值的矩形框的位置就比較容易了，因?yàn)樗陲@示屏中的位置是確定的，容易找到一個包含這個矩形框的區(qū)域，再對這個區(qū)域進(jìn)行邊緣檢測。當(dāng)然這時不能用藍(lán)色分量圖來尋找矩形框，DM642 采集到的信號是YUV 格式的，可以使用Y 分量數(shù)據(jù)，圖5b 為截取到的待識別區(qū)域。

2.2 圖像處理與特征提取

找到字符的顯示位置后，首先，通過Otsu 方法確定二值化閾值，進(jìn)行二值化。然后根據(jù)每個字符在矩形框的相對位置分割字符。最后，尋找每個字符的上下左右邊界，將每個字符轉(zhuǎn)化為25 ×35 個像素的圖像，圖5b 為溫度值的處理結(jié)果。

提取的字符特征通常包括特征點(diǎn)、閉環(huán)特征、筆畫特征、對稱特征、像素比重特征、外圍輪廓特征和骨架特征等。如何選擇特征與識別方法有很大關(guān)系，本系統(tǒng)采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做圖像識別。因此，將字符圖像均分為5 ×7 個區(qū)域，每個區(qū)域統(tǒng)計(jì)白色像素的個數(shù)，作為該字符的特征。

2.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

字符圖像識別常用的方法有模板匹配法、支持矢量機(jī)、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，其中模板匹配法識別速度最快，但魯棒性較差，對于其他3 種方法，由于儀表顯示的數(shù)字很規(guī)則，識別效果都不錯，而BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)簡單，使用方便，所以最終選擇BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做為系統(tǒng)的識別算法。系統(tǒng)采用兩層BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層有35 個神經(jīng)元，輸出層有10 個神經(jīng)元。BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用包括訓(xùn)練、識別兩個過程，由于字符分類是確定的，是有監(jiān)督的分類，在DM642 上訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很不方便，所以BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練是在上位機(jī)中進(jìn)行的，再將訓(xùn)練好的參數(shù)輸入到DM642 中。

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用h(I)=1/(1 +e-(I+θ))作為激活函數(shù)，然而指數(shù)運(yùn)算在DM642 不好實(shí)現(xiàn)，所以BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)在訓(xùn)練和識別時，都使用相同方法做近似計(jì)算。通過恒等變換有ex=2x·log2e=2N·2f，其中N和f分別是x·log2e的整數(shù)部分和小數(shù)部分。2N很容易計(jì)算，2f是通過用(0，1)、(0.5，1.414)、(1，2)三點(diǎn)插值所得的二次函數(shù)近似計(jì)算的。

3 程序設(shè)計(jì)

3.1 DM642 程序

程序使用RF -5 框架，主要實(shí)現(xiàn)圖像采集、圖像處理與識別、網(wǎng)絡(luò)編程等功能。RF5 是一種大規(guī)模集成的參考框架，其專為多通道多算法的應(yīng)用程序而設(shè)計(jì)，它是基于DSP/BIOS 實(shí)時操作系統(tǒng)的TSK 模塊的應(yīng)用，因此適用于大型DSP 應(yīng)用系統(tǒng)。RF5 中的數(shù)據(jù)處理包括任務(wù)(task)、通道(channel)、單元(cell)和XDAIS 算法4 個層面［8-10］。本程序建立了4 個任務(wù)，分別實(shí)現(xiàn)圖像獲取、圖像處理與識別、網(wǎng)絡(luò)編程、圖像的本地顯示，其中，圖像處理與識別是程序的核心。圖6 為程序的數(shù)據(jù)流圖，不包括控制信號。

3.2 上位機(jī)程序

上位機(jī)程序是用Visual C+ +6.0 編寫的，主要實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信、數(shù)據(jù)庫、報警等功能。網(wǎng)絡(luò)通信功能是通過Socket(套接字)編程實(shí)現(xiàn)的，采用TCP/IP 協(xié)議，下位機(jī)為服務(wù)器，上位機(jī)為客服端，下位機(jī)發(fā)送現(xiàn)場圖片和識別結(jié)果給上位機(jī)，上位機(jī)給下位機(jī)發(fā)送反饋結(jié)果和控制參數(shù)。在溫濕度等監(jiān)控的機(jī)床工況超出警戒值時，上位機(jī)提供報警功能，包括對話框報警和聲音報警。此外，程序的數(shù)據(jù)庫用于保存機(jī)床工況，可以查詢歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)異常情況。圖7 為上位機(jī)程序的界面。

4 結(jié)語

基于圖像識別的機(jī)床工況檢測系統(tǒng)，通過對圖像識別算法的優(yōu)化設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)了正確實(shí)時地對機(jī)床儀表進(jìn)行圖像識別，通過上位機(jī)下位機(jī)的網(wǎng)絡(luò)通信，保證數(shù)據(jù)的實(shí)時傳輸，實(shí)現(xiàn)了機(jī)床工況的遠(yuǎn)程監(jiān)控，同時，上位機(jī)還實(shí)現(xiàn)了報警和數(shù)據(jù)庫的功能，給機(jī)床狀態(tài)信息管理和維護(hù)提供便利。本系統(tǒng)開發(fā)后經(jīng)測試，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠，實(shí)現(xiàn)了超精密磨床加工環(huán)境的監(jiān)控和管理，達(dá)到了預(yù)期的效果和設(shè)計(jì)要求，具有良好的應(yīng)用前景。

［1］姜晨，郭隱彪，韓春光，等. 精密加工環(huán)境分布式無線網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控技術(shù)研究［J］. 廈門大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版，2010.49(5):631 -635.

［2］林靜，郭隱彪，韓偉. 超精密磨床振動和溫度無線監(jiān)測系統(tǒng)研究［J］. 制造技術(shù)與機(jī)床，2012(6):131 -133.

［3］趙高波，賈春蘭. 基于CC2430 的刀具磨損檢測系統(tǒng)［J］. 科技信息，2010，21:434 -435.

［4］陳海斌，程雪梅，鐘先信. 空氣靜壓軸承主軸回轉(zhuǎn)精度的檢測［J］.重慶大學(xué)學(xué)報，2000，23(1):49 -52.

［5］康榜聯(lián)，文懷興，周志紅. 數(shù)控機(jī)床定位精度的檢測及補(bǔ)償［J］.中國制造業(yè)信息化，2008，37(11):63 -65.

［6］趙劼，劉鐵根，李晉申. 基于DM642 的高速圖像識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)［J］. 電子測量與儀器學(xué)報，2007.21(1):86 -89.

［7］左宗鵬，呂虹徐，婉婷. 基于DSP 嵌入式車牌識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［J］. 工業(yè)控制計(jì)算機(jī)，2010.23(2):51 -52.

［8］張科強(qiáng)，尹剛. 運(yùn)動數(shù)字圖像識別算法在DM642 上的實(shí)現(xiàn)及優(yōu)化［J］. 電子測量技術(shù)，2008.31(10):135 -137.

［9］史英，張衛(wèi)寧，王瑋，等. 基于RF5 的DSP 開發(fā)方法的研究［J］.自動化儀表，2007.28(4):22 -25.

［10］朱建彬，胡博，楊榮，等. 基于RF5 的DSP 軟件設(shè)計(jì)的研究［J］.武漢科技學(xué)院學(xué)報，2009(3):16 -19.