基于圖像識別的管材尺寸特征參數(shù)采集與檢測系統(tǒng)

陳 燁, 卞光輝, 楊 平, 于利鵬, 王傳洋

(1.蘇州大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院, 蘇州 215137； 2.蘇州東澤物聯(lián)科技有限公司, 蘇州 215000)

管材是一種廣泛用于航空航天、船舶、車輛等行業(yè)的常見材料[1]。金屬管回彈是影響管件加工精度的一個主要因素。提高管材成型精度的一個有效方法是預(yù)測回彈，進(jìn)行回彈量補(bǔ)償，進(jìn)而保證管材的一次成型[2]。因此準(zhǔn)確檢測管材的關(guān)鍵尺寸對于工藝調(diào)整和回彈量預(yù)測十分重要。

管材的檢測方式主要包括手工檢測、X射線和超聲波成像檢測、三維光學(xué)測量等。目前廣泛使用的手工檢測為使用游標(biāo)卡尺等檢具對管材的外徑、壁厚進(jìn)行測量，但是對于大尺寸或者極小尺寸的管材，該方法卻難以進(jìn)行操作，且人工檢測成本高，檢測耗時，不穩(wěn)定性強(qiáng)，同時檢具檢測屬于接觸式檢測，容易劃傷管材表面，因此發(fā)展機(jī)器檢測對于提高生產(chǎn)的自動化至關(guān)重要。KIAPASHA等[3]利用數(shù)字X射線照相技術(shù)及圖像處理技術(shù)來檢測管道壁厚的腐蝕情況,在進(jìn)行圖像處理時，采用了3種不同的處理方式來提高圖像質(zhì)量，使管道壁厚和腐蝕的檢測結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確度。KUMAR等[4]基于超聲波成像原理設(shè)計(jì)了一種4通道水浸超聲波探傷檢測系統(tǒng)，通過獲取飛行時間來進(jìn)行薄壁管材的垂度和尺寸測量。但是上述方式多應(yīng)用于管道內(nèi)部缺陷的檢測，并且所使用的設(shè)備體積較大，并不適用于實(shí)際生產(chǎn)中管材回彈只需要采集外徑和壁厚兩個參數(shù)的情況，所以應(yīng)該開發(fā)一種簡單、易操作和低成本的檢測系統(tǒng)。

圖像識別技術(shù)具有低成本、非接觸、高精度等優(yōu)點(diǎn)，因此一直是國內(nèi)外的重點(diǎn)關(guān)注方向[5-11]。ARUNMUTHU等[12]利用Hough變換從射線照相圖像中自動檢測和確定焊縫中孔隙的大小,通過分割圖像以及提取輪廓特征，提高了焊縫孔隙大小的識別精度。THOMAS等通過檢測旋轉(zhuǎn)支架上一個圓柱體的截面狀態(tài)來判斷整個旋轉(zhuǎn)支架的角度狀態(tài),拍攝的圓柱體截面可近似看成一個橢圓，在調(diào)整到合適角度時拍攝到的截面形狀會變成圓形，通過Hough變換進(jìn)行圓周檢測來調(diào)整角度。JIN等[13]基于圖像處理技術(shù)設(shè)計(jì)了一套自動檢測管板焊縫的在線焊接路徑檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用了兩個相機(jī)，一個用于檢測焊接路徑，一個用于獲取焊件形貌，然后通過中值濾波、Canny邊緣檢測、霍夫變換進(jìn)行圖像處理，最后通過識別到的數(shù)據(jù)進(jìn)行焊接路徑規(guī)劃。SAIF等[14]基于銑床開發(fā)了一款擁有攝像系統(tǒng)和照明系統(tǒng)的3SMVI系統(tǒng)，利用搭載了OpenCV庫的樹莓派進(jìn)行工件表面特征檢查,該文指出了照明系統(tǒng)的使用可以避免圖像識別時的一些不確定因素，提高系統(tǒng)圖像識別的魯棒性。

管徑與壁厚是影響管材回彈量的重要參數(shù)，文章將圖像識別技術(shù)應(yīng)用于管材壁厚與直徑的測量，首先設(shè)計(jì)了一種便于進(jìn)行管材圖像采集的機(jī)械結(jié)構(gòu)，其次設(shè)計(jì)了圖像采集程序與圖像處理算法進(jìn)行圖像采集與檢測，最后使用不同管徑、壁厚和工藝制備的管材進(jìn)行測試，驗(yàn)證了該檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。

1 圖像采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

1.1 機(jī)械結(jié)構(gòu)

為了保證圖像采集系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確拍攝到管材截面，設(shè)計(jì)了一種可以實(shí)現(xiàn)圖像采集系統(tǒng)與管材截面保持平行的夾具機(jī)構(gòu)。整體機(jī)械的三維結(jié)構(gòu)如圖1所示，主要由爪手、圖像采集系統(tǒng)和照明模塊組成。

圖1 管材夾具機(jī)構(gòu)三維結(jié)構(gòu)

機(jī)構(gòu)的工作原理如下：整體機(jī)構(gòu)的動力通過主動軸傳入系統(tǒng)，并通過主動軸的齒輪副驅(qū)動平面螺紋盤，最后由平面螺紋盤帶動3個爪手進(jìn)行同步運(yùn)動。為了更準(zhǔn)確地拍攝管材圖片，將圖像采集模塊置于管材正上方的圓形孔洞處。為了提高拍攝圖片中管材輪廓的辨識度，在采集區(qū)域的上方安裝了環(huán)形照明模塊，照明模塊使用了漫射板，保證了光線的均勻擴(kuò)散。

機(jī)構(gòu)實(shí)物如圖2(a)所示，制作時，通過3D打印完成結(jié)構(gòu)件(爪手、外殼、齒輪副、傳動軸等)，然后使用螺栓、軸承等通用零件完成結(jié)構(gòu)的整體裝配。為了突出顯示參照物與管材邊緣的輪廓，對爪手末端進(jìn)行了染黑處理。管材的抓取測試如圖2(b)所示，可以看出，該機(jī)構(gòu)可以穩(wěn)定抓取并照亮管材。

圖2 管材夾具機(jī)構(gòu)實(shí)物及測試

1.2 圖像采集程序設(shè)計(jì)

圖像采集系統(tǒng)采用型號為STM32F429的開發(fā)板作為主控模塊，該系統(tǒng)配備了圖像顯示模塊、OV2640圖像采集模塊。由于OV2640模塊不能自動調(diào)整焦距，所以在進(jìn)行圖像拍攝之前需要手動將焦距調(diào)整至參照物所在的平面。

進(jìn)行圖像采集時，首先通過夾具機(jī)構(gòu)完成管材的夾取，使管材截面與參照物保持在同一平面內(nèi)，其次操作開發(fā)板的按鍵進(jìn)行圖像采集，將采集到的圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至PC(計(jì)算機(jī))端，采集現(xiàn)場如圖3(a)所示,圖3(b)為采集到的圖像(圖中左側(cè)為作為參照物的白色氧化鋁陶瓷圓片)。

圖3 實(shí)際圖像采集現(xiàn)場及采集到的圖像

1.3 圖像處理算法

根據(jù)實(shí)際采集的圖像以及被測管材的輪廓特征進(jìn)行圖像處理,算法流程如圖4所示。整體算法可根據(jù)功能分為4部分：圖像預(yù)處理、輪廓提取、輪廓識別、管材尺寸計(jì)算。

圖4 管徑壁厚檢測圖像處理流程

1.3.1 圖像預(yù)處理

噪聲的存在會嚴(yán)重影響后續(xù)邊緣檢測的質(zhì)量，因此在圖像識別前進(jìn)行濾波降噪處理對于提升圖像識別準(zhǔn)確率是十分重要的。使用高斯濾波進(jìn)行圖像降噪，圖5為濾波前后的二值化圖像對比，可以看出，相比于未濾波的圖像，濾波后圖像邊緣較為清晰，有利于提高識別準(zhǔn)確度。

圖5 高斯濾波前后的二值化圖像對比

此外進(jìn)一步探究了濾波核大小對于邊緣輪廓清晰度的影響,不同濾波核下的圖像對比如圖6所示，可見，隨著濾波核的增大，邊緣輪廓的模糊程度逐漸增加，這將影響后續(xù)圖像邊緣識別的精度。綜合考慮，文章選擇3 × 3的高斯濾波核進(jìn)行管材圖像的預(yù)處理。

圖6 不同高斯濾波核下的圖像對比

圖7 邊緣檢測前后與不同滯后閾值下的管材輪廓效果

1.3.2 輪廓提取

Canny邊緣檢測算法是一種較為流行的圖像邊緣檢測算法，由Canny在1986年提出[15]。該算法首先計(jì)算圖像梯度提取出圖像中灰度值變化較大的邊緣像素，其次建立非極大值將邊緣細(xì)化為單個像素點(diǎn)，最后通過建立滯后閾值濾除亮度過低的像素，完成輪廓的提取。

該檢測算法中滯后閾值的選取對于邊緣檢測的結(jié)果至關(guān)重要。圖7是邊緣檢測前后與不同滯后閾值下得到的管材輪廓效果，可以看出：① 相較于原始圖像，經(jīng)過Canny邊緣檢測后的二值化圖像，管材的輪廓清晰準(zhǔn)確;② 相較于較低或較高的閾值，采用下閾值為100、上閾值為200時,識別得到的輪廓邊緣最光滑。因此，選用滯后閾值為[100, 200]的Canny邊緣檢測算法進(jìn)行管材輪廓的提取。

1.3.3 輪廓識別

使用的輪廓識別算法為SUZUKI于1985年提出的基于邊界跟隨的二值數(shù)字化圖像拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析算法[16]。該算法可以對二值圖像進(jìn)行從左到右，從上到下的掃描，建立輪廓編號與輪廓層級關(guān)系。通過該算法識別的圖像只需要根據(jù)編號即可定位圖像中的輪廓。

圖8為使用提取的輪廓圖像建立的層級關(guān)系圖,其中1、2是最外層的輪廓，處于同一輪廓等級;輪廓2a為輪廓2的子輪廓，輪廓2為輪廓2a的父輪廓;輪廓3為輪廓2a的子輪廓，輪廓3a為輪廓3的子輪廓。這些輪廓的層級關(guān)系都會以編號的方式進(jìn)行標(biāo)記，因此根據(jù)編號即可選中指定的輪廓。參照物使用的輪廓為1a，管材外徑所使用的輪廓為2a，內(nèi)徑所使用的輪廓為3。

圖8 被測樣本輪廓的層級關(guān)系

1.3.4 輪廓計(jì)算

輪廓尺寸的計(jì)算方式如圖9所示。由于參照物與管材截面都處于同一平面內(nèi)，且參照物的實(shí)際大小已知，因此只需要通過參照物計(jì)算出圖像比例尺(μm/像素點(diǎn))即可進(jìn)行圖像上管徑與壁厚的測量。

圖9 輪廓尺寸計(jì)算方式

實(shí)際管材截面受加工工藝參數(shù)的影響，存在一定的偏差,比如由帶鋼卷制焊接的焊管在加工過程中會產(chǎn)生一定的內(nèi)應(yīng)力，導(dǎo)致其截面近似為橢圓而非理想的圓形(見圖10)，這一現(xiàn)象在管材的內(nèi)徑測量中尤為明顯。為了提高測量精度，文章提取管徑外徑D的最大值Dmax和最小值Dmin，管徑內(nèi)徑d的最大值dmax和最小值dmin進(jìn)行分析。由于焊縫的存在會影響dmax的測量，因此選擇外徑和內(nèi)徑的最小值進(jìn)行計(jì)算，即壁厚t為[(Dmin-dmin)]/2。綜上，選用管材的外徑和壁厚作為關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行分析，并將管材的外徑記作[Dmin,Dmax]，壁厚記作t。

圖10 管材截面形變示意

2 試驗(yàn)驗(yàn)證

2.1 試驗(yàn)部分

為了驗(yàn)證該算法的準(zhǔn)確性和普適性，使用電火花線切割的方法制備了不同管徑(16，19，22 mm)、不同壁厚(1.0，1.2，1.5 mm)、不同工藝參數(shù)(焊管、無縫管)的管材樣件。實(shí)際值通過游標(biāo)卡尺進(jìn)行手工測量，為了保證測量結(jié)果的準(zhǔn)確性，每種樣件至少測量3個，每個樣件至少進(jìn)行3次測量并計(jì)算平均值以獲得較為準(zhǔn)確的結(jié)果。樣件的尺寸測量結(jié)果如表1所示。

表1 樣件尺寸測量結(jié)果 mm

應(yīng)用文章提出的管材參數(shù)識別方法，對表1中的管材樣件進(jìn)行尺寸檢測，結(jié)果如表2所示。

表2 樣件尺寸的圖像識別數(shù)據(jù) mm

2.2 管徑的檢測結(jié)果

為了定量分析該檢測系統(tǒng)的識別精度，使用偏差率對最大管徑Dmax和最小管徑Dmin進(jìn)行分析。偏差率的計(jì)算公式為

(1)

管徑參數(shù)識別的偏差率如圖11所示，其中柱狀圖表示管徑偏差率的平均值，誤差棒表示該樣本偏差率的標(biāo)準(zhǔn)差；同組樣本中，左側(cè)柱狀圖為最小外徑誤差，右側(cè)柱狀圖為最大外徑誤差。從管徑識別效果來看，最大外徑與最小外徑識別偏差率的平均值均在2%以內(nèi)，標(biāo)準(zhǔn)差均在2%以內(nèi)。當(dāng)管徑為22 mm時，其最大外徑的檢測偏差率為(0.9±0.12)%。以上分析表明該識別方法對不同外徑均具有較高的識別精度。其次，隨著管徑的增大，識別偏差率有所下降，表明該檢測系統(tǒng)對大管徑樣件的識別精度更高；這主要是因?yàn)楣軓皆酱螅軓絽^(qū)域的面積越大，單個像素造成的偏差影響降低，檢測更為準(zhǔn)確。

圖11 管徑參數(shù)識別的偏差率

2.3 壁厚的檢測結(jié)果

管材壁厚參數(shù)識別的偏差率如圖12所示，其中tmax為最大壁厚，tmin為最小壁厚。由圖12可以看出，該檢測系統(tǒng)對于壁厚識別的整體偏差率小于15%。對于壁厚為1.0 mm的管材，最小壁厚的識別偏差率為(13±1.6)%，最大壁厚的識別偏差率為(11±1.2)%;其次，隨著壁厚的增大，該檢測系統(tǒng)的識別精度逐漸提高。具體地，對于壁厚為1.5 mm的管材，其識別偏差率小于10%，說明該識別方式對于壁厚較大的管材具有更高的識別精度。這主要是因?yàn)殡S著壁厚增加，壁厚部分所占像素增加，像素點(diǎn)對識別偏差的影響降低。

圖12 管材壁厚參數(shù)識別的偏差率

2.4 不同工藝制備的管材的檢測結(jié)果

根據(jù)制備工藝不同，管材分為有縫管和無縫管，選取上文中識別效果最好的焊管(22/1.5 mm)與無縫管(16/1.5 mm)進(jìn)行試驗(yàn)，進(jìn)一步驗(yàn)證該檢測系統(tǒng)的普適性。

有縫管與無縫管的管材參數(shù)識別偏差率如圖13所示。由圖13可見，對于管材外徑，無縫管的整體識別精度比焊管的精度高。具體地，無縫管的管徑識別偏差率為(0.8±0.3)%；焊管的管徑識別偏差率為(2±0.3)%。對于管材壁厚，無縫管的整體識別精度比焊管的精度高5%，無縫管的壁厚識別偏差率為(2.2±1.9)%；焊管的壁厚識別偏差率為(9.1 ±0.4)%。

圖13 有縫管與無縫管的管材參數(shù)識別偏差率

由此可見，不管是對管徑還是對壁厚的識別，檢測系統(tǒng)對無縫管的識別精度都顯著高于對有縫管的識別精度。這主要是因?yàn)橄噍^于無縫管，焊管是通過鋼板卷制焊接制成的，管材內(nèi)部存在一定的殘余應(yīng)力，這部分應(yīng)力會隨著自然時效而不斷釋放出來，同時受內(nèi)側(cè)焊縫的影響，焊管的實(shí)際截面可能與圖10(b)的示意圖存在一定的偏差。

3 結(jié)語

基于圖像識別技術(shù)設(shè)計(jì)了一種能夠快速檢測管材外徑與壁厚的檢測系統(tǒng)。該檢測系統(tǒng)的夾取機(jī)構(gòu)可快速定位管材位置，幫助圖像采集裝置拍攝出輪廓清晰的管材截面圖像。圖像處理算法部分采用了Canny邊緣檢測以及矩形輪廓提取的方式進(jìn)行管材邊緣的輪廓識別，并根據(jù)圖像比例尺計(jì)算管材的管徑與壁厚。試驗(yàn)部分從管徑、壁厚、工藝參數(shù)等3個方面對管材輪廓尺寸的算法進(jìn)行了測試。結(jié)果表明，該采集算法與檢測系統(tǒng)識別輪廓尺寸的準(zhǔn)確度較高，其中對于無縫管的識別，整體偏差率在2%以內(nèi)。