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面向海纜彎曲限制器鎖合性能測試的上位機軟件設計與實現

2023-08-22 03:47:08謝樂樂
計算機時代 2023年8期
關鍵詞:檢測

謝樂樂,向 忠

(1.浙江理工大學機械工程學院,浙江 杭州 310018;2.浙江理工大學平陽研究院有限公司)

0 引言

我國海上風電正處于起步并快速發展階段,對于海纜的防護技術尚缺乏深入研究,其中較為關鍵的是海纜彎曲防護技術的研究[1]。彎曲限制器包括動態應用的防彎器,它又名彎曲加強筋和靜態應用的限彎器,其設計較復雜,需要考慮各種荷載情況,而且每一個彎曲限制器都要根據具體實際情況來單獨設計,才能符合不同海纜在不同環境荷載下的具體要求[2]。

彎曲限制器由數個互鎖的模塊組成,當有載荷作用在上面時,彎曲限制器形狀發生改變,這些模塊會鎖在一起形成一條平滑的曲線,模塊曲率半徑比海纜發生破壞時的最大曲率半徑大,從而達到保護海纜防止過度彎曲的目的[3]。彎曲限制器功能如圖1 所示。目前,彎曲限制器鎖合性能測試基本還停留在人工檢測或人工借助半自動化設備進行抽檢,這種測試方法效率低、精度差、人工成本高。丁樂聲等通過施加彎曲限制器端部位移的形式進行加載載荷,以慢速提升端部位移實現加載的方式,施加等效彎矩載荷[4]。董吳磊等使用彎矩拉力機施加拉力源,并調整承力帶與彎曲限制器拉伸角度,以低速施加彎矩載荷的方式,測試彎曲限制器鎖合性能[5]。隨著工業自動化程度的日益提高,彎曲限制器鎖合性能測試的自動化成為亟待解決的問題。機器視覺技術已在工業零件尺寸測量應用中得到了廣泛的應用,作為非接觸式測量的一種典型方式,工件尺寸通??赏ㄟ^工件圖像的邊緣信息獲取[6]。

圖1 彎曲限制器功能圖解

WinForm 是.NET 開發平臺中對Windows Form的一種稱謂,Windows 窗體具有功能強大、操作方便、使用安全三個重要特點[7]。目前常用的機器視覺算法工具有HALCON、OpenCV、Matlab、VisionPro、Labview等等[8]。

柔性管纜彎曲限制器可以根據所用材料和具體的應用環境分為金屬限彎器和聚合物限彎器[9]。所需檢測的對象為某彎曲限制器公司生產的用于保護海纜的彎曲限制器,原材料為聚氨酯。彎曲限制器模塊模型與基本尺寸如圖2所示。

圖2 彎曲限制器模塊模型與基本尺寸

1 測試系統的整體設計

本測試系統包括工控機、拉力傳感器、運動控制卡、伺服系統、變頻系統、工業相機等。上位機通過變送器實現與拉力傳感器的通訊,運動控制卡包含通用IO 口與脈沖輸出,可完成變頻系統與伺服系統的正反、點動等運動控制。測試系統主要設備清單如表1所示。

表1 測試系統主要設備清單

視覺算法部分在機器視覺軟件HALCON 中調試與優化。通過聯合C#編程,最終實現彎曲限制器變形鎖合性能測試系統的開發,能實現以下功能:①通過工業相機對彎曲限制器曲率半徑的實時檢測;②實現彎曲限制器的彎矩載荷與對應的曲率半徑的關系圖表輸出;③變頻電機的正反轉、點動、緊急停車、報警復位;④伺服電機的位置控制、點位控制、正負限位,回零等;⑤目標彎矩載荷的保載倒計時等功能。

上位機軟件的總體結構如圖3所示。

圖3 上位機軟件總體結構圖

2 上位機軟件設計

通過對測試系統的需求分析,設計了以下模塊:運動控制模塊、數據處理模塊、視覺檢測模塊。運動控制模塊主要對變頻系統和伺服系統的運動控制于監控;數據處理模塊根據拉力傳感器和彎曲限制器的參數計算實時彎矩載荷,并記錄受到的最大拉力與極限彎矩載荷;視覺檢測模塊通過工業相機來檢測彎曲限制器的實時曲率半徑。

2.1 運動控制模塊

將運動控制卡端口配置后,運動定時器每間隔100ms進入響應事件,依次掃描卷揚機、電動缸對應的接觸器和電動缸限位開關的狀態。當卷揚機和電動缸使能時,可通過點擊相應的按鈕進入按鍵響應事件,完成指定運動控制操作。當電動缸到達某一限位狀態后,自動停止點動缸的運動并失能該方向的運動操作按鈕。運動控制模塊的邏輯流程圖如圖4所示。

圖4 運動控制模塊邏輯流程圖

2.2 數據處理模塊

數據處理模塊主要是通過拉力定時器每隔100ms進入響應事件,串口發送讀取數據指令后接收到拉力傳感器返回的數據包。將返回的數據包做CRC 校驗,檢測傳輸通道干擾引起的錯誤。對數據包解析后,當示數為負時,提示清零,并記錄測試過程中的最大拉力與最大彎矩載荷。數據處理模塊的邏輯流程圖如圖5所示。

圖5 數據處理模塊邏輯流程圖

2.3 視覺檢測模塊

基于深度學習的目標檢測基本思路是同時解決定位和識別。本文采用深度學習中目標檢測算法,訓練得到測試過程中彎曲限制器定位模型,從而獲取區域圖像。通過采集多次測試過程中的圖像,整理篩選出良好的圖像,將其作為目標檢測模型中的數據集,在Deep Learning Tool 中,使用對象檢測(自由矩形)的深度學習方法進行標注,該方法尤其適用于傾斜對象,將訓練后的模型保存為hdl文件。

基于深度學習目標檢測的曲率半徑檢測流程圖如圖6所示,第一點位置為邊界框的中心,并根據第一點計算第二點坐標,第三點為固定裝置的中心坐標,最終將檢測出的彎曲限制器的曲率半徑顯示在圖形窗口。算法調試界面如圖7所示。

圖6 基于目標檢測的曲率半徑檢測流程圖

圖7 算法調試界面

3 軟件界面

軟件界面中的運動控制模塊、數據處理模塊、視覺模塊如圖8 所示。視覺模塊采用HALCON 與C#聯合編程的方式,首先利用HALCON圖像處理庫編程測量彎曲限制器的實時鎖合半徑,然后將代碼導出為C#格式移植到WinForm 界面開發端完成測試應用的開發。運動控制模塊是對變頻系統與伺服系統的控制,主要完成正反轉,點動,停車、回零等操作。數據處理模塊主要是對拉力傳感器與檢測出的鎖合半徑進行彎矩載荷計算,并將施加的彎矩載荷與鎖合半徑的關系輸出到圖表中。

圖8 上位機軟件界面

4 結束語

本文通過分析彎曲限制器鎖合性能測試的需求,基于HALCON 與WiForm 框架設計一款海纜彎曲限制器鎖合性能測試系統上位機軟件,實現了對彎曲限制器精準加載彎矩載荷、實時檢測變形鎖合半徑,并獲取了彎矩載荷與鎖合半徑的關系。相較人工檢測的方法,該系統具有高效、高精度、安全等優點,能夠滿足企業自動化測試需求,得出的性能參數可為彎曲限制器的優化改進提供參考。

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