非接触性测量（精选8篇）
非接触性测量 篇1
0 引言
在机械制造、汽车制造等行业中, 存在快速测量、自动化检测、获得大量精确的有用数据及车间运输系统等挑战, 而计算机辅助测量——非接触式测量技术的应用使这些问题得以妥善解决。
测量分接触式测量和非接触式测量两种, 接触式测量由于需要与被测物体接触, 增加了测量费用, 测量精度随着测量仪的使用而降低, 另外不可测量柔软物体的某些物理量, 因此逐渐被非接触式测量取代, 非接触式测量的优点在于测量速度快, 并且没有必要频繁进行设备维护, 目前以激光测量为主, 激光测量需要系统给出激光信号, 成本高, 精度不甚理想, 而视频精密测量系统利于目标的图像信息作需要的测量, 与激光测量相比, 成本降低, 并且可以实现对复杂形状物体的测量, 因此视频精密测量系统的研制成功, 对测量方面有很重要的现实意义。
1 测量系统硬件组成
视频精密测量系统主要由硬件系统和软件系统两大部分构成。系统的硬件结构如图1所示。其非接触式测量仪利用CCD采集变焦镜下样品的影像, 运用影像分析原理, 通过计算机处理影像信号, 对生产零件进行精密的几何数据的测量。其中被测物体可以是任意形状、材质的机械零件或者其它产品。
本视频精密测量系统的硬件部分中包含的照明系统采用的是多个点光源多层环形布置结构, 从而保证了光源的充分和均匀。数字相机采用的是DLCW131系列, 具备高速USB 2.0接口和大面阵CMOS图像传感器的高分辨率数字相机。不需要额外的采集设备即可获得实时无压缩视频数据和对图像的捕捉。数字相机与计算机的接口为USB 2.0, 即插即用。
2 测量系统系统软件设计
本文借鉴二值图像边缘跟踪方法, 即将数字相机获得的图片转换成一个二值图, 其中每一个点对应于物体;当要按一定方向划出物体的边缘时, 可以从某一边缘点A0出发, 以A0为中心点利用与其相邻的8个点作比较窗, 找到其后继点A1, 然后再以A1为中心点找到A1的后继点A2, 依此类推。这样按一定顺序排出点列A0, A1…, 形成物体的边界线。最后当点列形成一个闭合回路时, 即有An的后继点为A0时, 终止跟踪。具体方法为:
先找到第一个边界像素。按从左到右、从下到上的顺序搜索, 找到的第一个黑点一定是最左下方的边界点, 记为A0, 它的右、右上、上、左上四个相邻点中至少有一个是边界点, 记为B0, 从B0开始找起, 按右、右上、上、左上、左、左下、下、右下的顺序 (见表1) 找8个相邻点中的边界点C0, 如果C0就是A0点, 则表明已经转了一圈, 结束;否则从C0点继续找, 直到找到A0为止;
另外在搜索参考点的过程中, 算法增加了消除图像中噪声的功能。在成像引信信号处理中通过对原始图像的阈值化分割, 已对那些灰度值较低的噪声进行了处理, 在二值图像中用大步距的方法找到参考点时, 对其周围多个邻域的像素进行识别、判断, 一定程度上可进一步消除小块噪声。
算法描述:
第一步对数组进行逐行查找, 找到由数字1表示的封闭图形的最上端一行的最左边一个点 (其数组行下标应该是最小的) , 用A0表示。A0是边界跟踪的起始点。定义变量n Director表示上述的8个方向, 所以n Director的取值范围是0, 1…7, 注意, 后面的计算过程, 需要n Director对8的模 (求余) 运算。
给n Director赋初值n Director=7;
第二步按逆时针方向顺序依次判断当前点 (一开始为A0点) 的8个3x3邻居是否为1, 开始的邻居号为:
(1) (n Director+7) mod 8如果当前的n Director为偶数;
(2) (n Director+6) mod 8如果当前的n Director为奇数;
按上述的逆时针方向找到的第一个不为0的点为找到的新的边界, 记为An, 并更新n Director值 (以当前找到为1的点为最后更新的n Director方向) 。
第三步如果当前的边界点An的坐标等于找到的第2个边界点A1的坐标, 而且它前一个边界点An-1的坐标又与起始点A0坐标相同, 则算法结束。否则, 重复Step 2.
第四步封闭形状的边界跟踪结果则为上述步骤记录的A0, A1, A2….An的坐标, 或者是上述过程中保存的n Director值。
3 结束语
本系统采用的基于图像处理技术的非接触式测量方式, 结合VC++的图像处理程序, 实现了对中小零件的快速、高精度测量, 自动化程度高, 可以应用在工业零件测量等, 也为后续距离测量、面积测量等做基础。
参考文献
[1]江泽涛.基于图像处理技术的仪表非接触测量[J].南昌航空大学学报.2008, (3) .
[2]仲丛久, 关宗安, 张芝贤, 李丽娜, 视频测量中图像采集系统的设计[J].信息技术.2011, (11) .
[3]吴雪刚, 程小平.二值图像快速边缘提取的算法[J].计算机应用与软件.2007, (24) .
[4]易平, 陈福生, 邹红艳.图像处理中消除噪声的方法[J].计算机应用与软件.2003, (5) .
非接触性测量 篇2
接触性皮炎是很常见的皮肤病，这样的疾病对人体健康损害很大，而且这样疾病在出现后，都是需要及时的治疗，否则会使得患者身体各方面受到损害，那接触性皮炎传染吗？
接触性皮炎传染吗：
接触性皮炎是皮炎的一种，很多人担心会发生传染，其实是不会传染的。接触性皮炎是皮肤或粘膜某些药品后，在结触部位新发生的急性炎症。如化纤衣服、化妆品、药物等等而发生的炎性反应。
接触性皮炎如何预防方法：
1、对日常生活中容易发生致敏的物质，接触时应保持警惕性，尤其是过敏体质者，尽量远离，若接触后发生反应，应立即隔离，避免继续接触。伤湿止痛膏引起应及时进行有效处理，以防病情加重。对已患过接触性皮炎，则应尽量寻找致敏原因，加以除去，不要再接触。若已发病则应立即进行适当处理，避免搔抓、洗涤或乱用药物等附加刺激使病情恶化。
2、饮食疗法，忌食辛辣及油炸食物，特别是发病期。平时要吃的清淡，忌吃易引起过敏的食物，如酒、海鲜等，多吃新鲜蔬菜或水果。
3、精神要愉快，生活要有规律，不要过度劳累。
4、适当锻炼，选择适合自己的一些活动，如爬山、散步，跳舞等。
非接触性测量 篇3
磁带编码的磁极宽度为2 mm。 传感器集成的信号处理使分辨率可达5 μm。 全密闭磁性传感器提供IP 66和IP 67等级防护。 当与不锈钢遮蔽胶带配合使用时, 该产品可以用于灰尘、碎屑、裂片或油污的高度污染的苛刻环境。 同时可在-40 ℃至+85 ℃的温度范围内正常工作。
该传感器设计极为紧凑, 尺寸仅有10×15×45.5 mm。 其防冲击和防震的能力分别可达500和30 g。 构成灵活托架;屏蔽双绞线用于弯曲半径经常改变的聚氨酯线缆———它们与传感器的坚固金属外壳相配合, 能够提供对电磁干扰的终极防护。
MIL10拥有350 k Hz的最大输出频率, 行进速度可达25 m/s。 并且MIL10提供两种类型的输出方式:5VDC电压的TTL/RS422兼容式线驱动输出和10~30 VDC电压的推挽式输出。 两种版本都输出90°相移带反向信号的两个通道, 同时生成附加电极周期带反向信号的参考脉冲。
非接触性测量 篇4
目前, 在非接触人体测量方面, 主要有运用双目成像原理的立体摄影测量法、基于三角测量法的激光三维扫描法、应用光栅形成和阴影的莫尔条纹进行测量的莫尔云纹扫描法, 以及利用人体自身为热源的红外测量法, 但都有着应用门槛较高, 难以普及应用的不足, 主要是在欧美等发达国家研究和应用较多。近来, 基于摄影测量技术的二维图像测量法, 也被称为基于图像的非接触式人体测量法, 因其简单易行, 数据处理快速的特点而异军突起, 成为相关领域研究的热点[1]。
基于二维图像的非接触式人体测量法通过摄取人体正面和侧面的正交图像, 使用图像信息代替被测对象活体样本, 用作检测和传递的载体。对数字图像的处理直接获取人体高度, 各特征部位的宽度、厚度等长度尺寸。然后利用人体长度尺寸间接通过数学计算派生出人体的胸围、腰围和臀围等围度尺寸, 方法简便易行。其一般流程是通过软件对图像进行降噪、复原、分割和轮廓线条特征提取一系列流程处理等, 再进行尺寸计算得到所需尺寸数据[2]。为了宜于图像数字处理, 此类图像往往都需在特定现场按特定规范摄取, 仍无法普及使用。更无法实现远程非现场人体测量。
本文研究的远程非接触式人体尺寸测量系统实现了远程非现场人体测量。其测量的正交图像完全由服装定制者自己按简易规范摄取并上传, 解决了服装在线定制电子商务中非现场人体尺寸获取的难题。
1 系统工作流程
远程非接触式人体测量方法采用对客户上传的二维图像实施交互式测量 (由图像测量者交互选取图像上两个或多个的特征测量点, 指定待测量的测量项目类型, 如宽度、厚度、夹角、两点间距离等) 的方法来代替图像的分割、边缘检测等步骤, 在得出必要的人体二维尺寸后, 依赖已建并可不断更新的人体分类数据库, 通过拟合曲线方程, 计算出人体关键部位的真实尺寸。系统运行流程图如图1所示, 图2是系统运行界面的截图之一。其工作流程是:
(1) 由定制者通过Web网站或手机App, 随定制需求一起上传自己的正、侧面图像以及性别、身高、体重等辅助信息。
(2) 系统对图像进行降噪处理和图像测量特征点获取处理后, 进行各长度尺寸的测量, 同时获取各围度尺寸在正侧两面的投影尺寸。
(3) 围度尺寸的计算可通过2种方式进行, 首先由正、侧面图像判断测量对象为标准 (正常) 体型或非标准体型。
对标准体型, 搜寻人体数字模型库, 进行体型识别, 按照一定的匹配算法找出与之最相近人体模型 (号型) , 再使用测量所得的各围度的投影尺寸, 按对应围度尺寸拟合算法和修正值拟合计算出各纬度尺寸。
非标准体型, 实质为标准体型的肩部、胸部、腹部和臀部产生了显著变化了的体型特征, 如肩部的平肩、塌肩特征等 (见表1) 。可根据辅助信息和这些不同的体型特征搜寻人体数字图像库, 显示最相似人体图像和人体数据, 经正、侧图像比较后, 调正数据并拟合计算各纬度尺寸。
2 相关技术
2.1 图像降噪处理
定制者自己拍摄上传的二维正交图像, 摄影环境和条件不同, 图像质量各异。需要首先对图像实施预处理, 用以提高图像对比度和边缘清晰度, 从而提高测量精度。
图像中混有的噪声通常可分为高斯噪音、脉冲噪音和椒盐噪音等三类。主要是由取像时的环境条件、摄影所用硬件设备中传感元器件的差异以及图像传输时传输信道产生的干扰而引起。其中, 由于高斯噪音具有高亮度分布、服从高斯或正太分布的特征, 被认为是干扰图像几何尺寸测量的主要因素。也是当前几何尺寸测量中去除噪音的难题。目前除去高斯噪音的主要处理方法是图像平滑处理, 有空间域法和变换域法两种措施。空域滤波是在图像空间借助模板/掩模进行邻域操作完成的, 根据其特点不同, 一般可分为线性滤波和非线性滤波两类[3]。线性平滑滤波器不仅对去除高斯噪声效果良好, 而且对其他类型的噪声也有很好消除作用。
均值滤波法被认为是最简单的线性滤波器, 其原理是对每个像素点的灰度值进行均值置换。即对图像f (x, y) 中某一像素点 (x, y) , 取其邻域S, 假设S内包含M个像素点, 去噪后图像像素点 (x, y) 处的灰度是取这M个像素的平均值。
均值滤波用于平滑噪声有着很好的效果, 但其同时也会产生平滑边缘的副作用, 使图像边缘变得模糊, 不利于后期的交互测量。另一种滤波方法可减轻图像边缘模糊的影响, 其原理是度量从窗口中心点与其相邻点之间灰度值的平均值的差异, 具体方法是首先计算平均灰度级的中心像素区域Ga (x, y) , 然后与中心像素灰度值Gc (x, y) 比较, 设定一个阈值T, 若两者之差的绝对值大于T, 则该点视作噪声, 然后将排除了此噪声点的领域窗口内其余点的灰度均值Ga (x, y) 作为滤波器的Gr (x, y) 。反之, 若该绝对值小于T, 则该点不是噪声点, 仍保留该像素原来的灰度值[4]。该滤波器的最终输出值表示如下:
这种方法除了能有效地滤除图像中噪声的同时保护图像边缘细节, 使原边缘清晰度免受损失外, 还具有运算简单, 实时快速的优点。本文采用了这种方法。实际应用时, 阈值T的选择十分关键。往往需要进行实验后, 根据分析结果逐渐改善并选取最佳阈值T。
2.2 人体分类数据库
在二维非接触式人体测量系统中, 关键问题是如何获取无法直接量取的围度尺寸。由于人体体型千差万别, 围度尺寸的计算模型受多重因素影响, 需要将不同人体体型和特征合理分类并设定分档数值, 对应各号型分档分别建立计算模型, 以提高围度尺寸拟合的计算精度。
本文首先由专业服装设计师使用软尺等工具直接对采样人群进行人体尺寸测量, 同时存取其二维正交图像;然后对采集的数据进行处理, 提取指标特征值, 按人体形状和特征分为更多的类别号型。利用模糊数学的方法进行聚类分析和识别, 确定不同的体型类别;再为每个体型类别确立围度尺寸计算的修正系数。
对采样人群手工测量获取数据的归类和整理, 可借助频数分布表完成, 为采样人群建立起体型大类组。对每一组样本的多个测量项目, 通过聚类分析, 聚合汇总为反映体型特征的多个标准号型类别。在这些号型类别指标确立之后, 就可以按照模糊识别方法依据人体体型归类数学模型, 对人体体型所属号型类别进行判断[5]。将每个采样人体的测量数据视作一个样本, 每个样本有p个测量指标, 表示身高、体重、性别、胸围、腰围、臀围等形成体型的关键特征。
设标准型库M1, M2, …, Mn是论域U上的n个模糊子集, 每一个标准模型Mi由y1, y2, …, yp的p项指标刻画。即
通过分析可以发现, 式 (2) 中每个标准模型Mi都表现为一正态模糊集, 它们共同构成了一个模糊向量集合族。由于模型Mi的每项指标yj (j=1, 2, …, p) 呈正态分布, 应有
式 (3) 中为模型Mi中第j个指标的统计平均值, σji为其方差。则y= (y1, y2, …, yp, ) 对标准模型Mi的隶属度为:
与此类似, 可以计算出y对M1, M2, …, Mn的隶属度。借助这些隶属度, 就可按最大隶属度原则对y进行号型所属类别Mi判断, 然后就可以为每个样本建立套用围度计算公式和对应修正系数所依据的最佳号型。以此为基础, 整理采样数据, 建立围度尺寸 (cm) 与身高 (cm) 、体重 (kg) 、围度的正交投影值的函数关系模型。
创建好的人体分类数据库包含人体数字模型库和人体数字图像库, 前者包含有不同人群体型的各人体尺寸数据、围度尺寸拟合算法及系列修正系数等、后者为不同号型各号型对应参考正、侧面图像、以及该号型不同非标准体型的参考图像、对应人体尺寸数据、围度尺寸及系列修正系数。
显然, 人体分类数据库存有的采样数据和图像, 尤其是对非标准体型的覆盖量将直接影响测量结果和精度。为此, 人体分类数据库被设计为可更新的, 即允许将经验证处理后确认正确的受测者的体型数据和对应图像补充到人体分类数据库之中。
2.3 围度尺寸拟合
服装用人体尺寸主要有长度尺寸与围度尺寸两类。在二维图像上进行交互测量时, 在确定了测量特征点后, 身高、肩宽、臂长、腰线高等长度数据可直接从图像上通过特征点测量得到。而围度数据如颈围、胸围、腰围、臀围、臂围、腕围、大腿围等, 只能从正面图像和侧面图像上通过特征点测量得到它们的正、侧面投影分量 (代表了人体对应部位的宽度与厚度) 。因此, 进行围度拟合的过程就是利用已测得的围度数据的二维投影分量, 采用数学方法经计算转化为平面曲线, 用来表达出人体指定部位的围度尺寸[1]。
目前, 二维图像非接触式人体测量方法研究中, 众多学者提出的获取围度尺寸的方法主要有三类, 第一类是基于回归方程的曲线拟合:如黄秀丽[6]运用双椭圆曲线拟合模型来计算女青年人群的主要围度;李晓久等[7]用对数函数曲线拟合18~26岁人员的典型臀围曲线。第二类是图形数学模型方法:如姜安[8]采用偏最小二乘回归和最小二乘拟合实现人体胸围尺寸测量;王玉秀等[9]以表达青年人体胖瘦程度的TNF指数、结合臀围的正、侧面投影分量、人体正、侧面投影面积为建立臀围回归模型的主要部位, 建立臀围线性回归模型计算臀围。第三类是灰色关联分析研究方法:如李晓久等[10]采用灰色关联分析方法, 建立以身高、体重、胸围的二维投影分量为主要部位的胸围灰色模型, 然后用TNF指数分类分别建立人体胸围尺寸灰色模型。这些研究对实现二维图像非接触式人体测量有着很好的指导和启发意义。
本文经研究发现, 服装用人体尺寸实际具有较好的包容性, 采用椭圆曲线拟合人体围度截面的包络线为一种简捷实用, 又不失其准确性的可行方法。为此, 在远程非接触式人体测量系统中, 采用参数化椭圆曲线拟合来表达人体各种围度尺寸截面模型。对于不同人群的人体各部位围度尺寸, 可根据该人群体型特征和所测二维投影分量的差异, 对照人体分类数据库对围度拟合算法和参数做相应调整, 最终经计算取得测量结果。
以175 (cm[身高]) /92 (cm[胸围]) /75 (kg[体重]) 标准号型胸围曲线为例, 它的拟合曲线函数表示为:
式 (5) 中y=f (x) 为胸围曲线的拟合函数, f (0) 为修正值。
以上述175 (cm) /92 (cm) /75 (kg) 号型的拟合函数为参考函数, 将y=f (x) 转换为参数方程:
式 (6) 中, a、b代表参考函数对应胸围曲线的胸宽和胸厚, W、L为所求胸围的胸宽和胸厚, t为经大量实验后与采样号型比较后得出的参数。以此为基础, 通过经交互测量获取的胸围的正交分量 (同号型的胸围的胸宽和胸厚) 的输入, 对参数方程代表的函数积分求曲线长度, 就可以间接计算出该胸围的长度[11]。
3 误差分析
目前, 国内服装定制的人体尺寸获取主要仍是依靠专业服装设计师的现场手工测量。为了验证基于图像的远程非接触式人体测量方法测量数据的可靠性。将其与专业服装设计师使用软尺手工测量获取的数据进行均值差异性比较。选取了200份比照样本, 分别为经图像测量及拟合的人体数据 (肩宽、臂长、颈围、胸围、腰围和臀围) 和实际现场专业服装设计师手工测量获得的数据, 均值比较结果如表2所示。
由表2可见, 双尾检验各体型特征数据的Sig. (2-tailed) 均大于0.03, 表明本文的远程非接触式人体图像测量产生的长度和围度尺寸均值与手工人体测量均值两值基本接近, 无显著性差异。近1年来超过2 000例的采用本系统测量完成的服装定制实例的实践也表明:如测量的二维图像能保持足够规范 (影像无畸变) , 其测量结果远比现场手工人体测量更趋一致性和稳定性。
4 结语
基于图像的远程非接触人体测量方法, 实现了由客户自己上传正侧面图像, 采用数字图像处理方法, 对图像进行灰度处理和去除噪声。经交互式测量, 获取人体二维尺寸、然后对照已建人体分类数据库, 对所获取的数据进行分析和修正, 建立方程并调整相应参数, 对颈围、胸围、腰围和臀围等实施围度曲线拟合, 最终计算得出服装定制所需人体测量尺寸, 使得远程非现场人体尺寸的快速、准确测量成为可能。结论是这种基于图像和人体分类数据库的非接触人体测量方法是准确获取远程非现场人体测量尺寸的一种有效途径, 在服装电子商务的在线定制中有着很好的应用前景。
非接触性测量 篇5
1 系统的整体设计
基于CCD的非接触尺寸测量系统的工作原理:在白天环境光的照射下, 利用平行发光管两个日光灯增强光照强度, 首先要对该测量系统进行校准, 从而保证零件被检测面的法线方向与物镜的轴线基本重合, 在测量时采用小角度轴向光照明的方式照射被测零件;然后零件的反射光通过标准镜头成像到CCD摄像机上, 通过CCD图像传感器光信号转化为模拟信号, 再利用图像采集卡把模拟信号转换成数字信号, 并通过PCI总线传送到计算机内部;最后利用Lab VIEW开发环境下开发的仪器软件模块读取图像信息, 对采集的图像进行预处理和边缘检测, 提取出有效的轮廓, 再根据标定结果, 完成尺寸测量, 并选定Microsoft Access作为后台数据库, 与数据库相结合对测量结果进行数据读取、写入、存储、显示。系统结构如图1所示。
2 图像处理
采集系统捕获的原始图像, 往往会因为各种因素含有噪声和干扰, 图像的边缘不够清晰, 为了得到可供尺寸参数测量的清晰的边缘轮廓, 需进行图像处理。
2.1 滤波平滑
选用二维快速中值滤波算法, 即用某种结构的二维滑动模板W (i, j) , W (i, j) 表示中心位于 (i, j) 的窗口, 把窗口中心位置在图像上逐像素移动。将板内像素按照像素值的大小进行排序, 生成单调上升 (或下降) 的二维数据序列。找出中间值;若当前中心在 (i, j) , 则滤波后图像 (i, j) 像素之值为窗口w (i, j) 内所有像素的中值, 输出即为
式中:f (x, y) , g (x, y) 分别为原始图像和处理后图像数据。
2.2 图像锐化
采用拉普拉斯锐化法, 对去噪后的图像进行锐化处理。拉普拉斯算子是二阶导数的二维等效式。图像灰度函数f (x, y) 的拉普拉斯公式为
假设i对应x方向, j对应y方向, 使用差分方程对x和y方向上的二阶偏导数近似如下
同理可以得到根据式 (2) 、式 (3) 推出两个方向上的近似8邻域拉普拉斯算子的掩模板
2.3 图像阈值分割与区域填充
由于非接触测量系统使用的是黑白CCD摄像机, 拍摄的是灰度图像, 为了便于处理, 需将灰度图像变为黑白图像, 便于图像边缘提取。通过比较分析, 本系统采用一种全局阈值选取法。该方法是基于直方图的灰度信息来确定一个最佳阈值, 将直方图在某个阈值处分割成两组, 使图像进行二值化分割处理, 被分成的两组目标物和背景像素的类间方差最大时即为最佳阈值。方差值越大, 图像越分明。原理如下:取一幅图像, 灰度值被分为0~m级, 其中灰度值为i的像素为ni, 那么总像素数为
则各灰度值出现的概率为: , 接着, 将灰度值各分为c0={0~k}和c1={ (k+1) ~m}两组。
c0的概率为
c1的概率为
依据式 (6) 、式 (7) 可推导出c0的平均值为
c1的平均值为
结合式 (6) ~式 (9) 可推导出两组之间的方差公式为
在0~m之间对k值进行改变, 求σ2 (k) 最大值, 当σ2 (k) 取得最大值时, 此时的k值就是图像二值化分割的最佳阈值T。然后可以利用该T值并结合二值化公式实现对图像的二值化处理, 二值化公式为
经过全局阈值选取法二值化后的图像对比图如图2a、图2b所示。
通过图2可以看出, 采用全局阈值选取法对图像进行二值化处理, 处理后的图像十分清晰, 且噪声点少。对于图像中存在的噪声点, 主要是因为被测零件顶部反光使得图像顶部灰度值过大所致, 对于这种情况, 系统采用四连通将目标相邻像素为数值0的背景像素设置为目标的边界像素值255, 从而填充空洞。填充后的效果如图3a、3b所示。
2.4 图像的边缘提取
工业生产对测量精度的要求越来越高, 传统的边缘提取像素级精度已经无法满足高精度零部件的检测。需要提取高精度的边缘, 对整个检测系统来说, 可以一定程度上提高CCD相机的分辨率, 但是系统成本增加。因此利用软件的方法来提高像素精度定位问题是一个好的选择。本系统对亚像素边缘检测法进行了研究。亚像素边缘检测是以传统边缘检测算法为基础发展起来的。本系统将该方法中的zernike正交矩法应用于对称目标图像的亚像素精度定位中, 从而得到边缘参数的近似值, 取得了非常好的效果。边缘提取后的结果如图4所示。
3 软件实现与数据分析
3.1 软件实现
利用Lab VIEW模块化设计思想, 遵循了自上而下的设计方法, 根据系统的总体特性, 将系统进行了功能模块划分, 逐个实现对数据进行读取、存储、显示等, 再将各个功能模块集成在一个主程序中[5]。利用基于ADO技术的LabVIEW数据库访问包, 直接在Lab VIEW中实现对数据库的访问、添加。利用Microsoft Access作为后台数据库。通过SQL语句“SELECT*FROM磁环数据”、“INSERT INTO磁环数据 (圆环, 平均值) VALUES (‘壁厚’, ) ”等对数据库进行自动访问添加。最后, 将分析后的数据添加到数据库表中。
3.2 数据分析
利用该系统对硬质磁环进行测量, 测量值与实际值对比如表1所示。
分析可知, 磁环的内径、外径与壁厚的测量结果与实际值基本吻合, 两者之间测量的绝对误差小于0.02 mm, 相对误差小于0.07%, 引起测量误差的环节可能包括光学系统的像差、CCD的精度误差以及图像的阈值处理误差等。这一精度与游标卡尺和千分尺的测量精度相当, 满足高精度工程要求, 并且CCD测量法可实现对环形工件尺寸的自动、快速和非接触测量, 该原理只要在计算方法上稍作改动同样适合于对矩形、椭圆形乃至复杂形状的工件尺寸的测定, 因此具有广泛的实用价值。
4 总结与展望
本文设计了一种基于CCD的环形部件尺寸非接触测量系统, 通过对图像的平滑处理、图像锐化处理, 并采用全局阈值选取法实现对图像的二值化处理与填充, 最终利用亚像素边缘检测法实现对图像边缘的提取, 实验表明该测量方法方便可行。本文的系统也具有很大的实用性, 可以实现对批量零件的检测, 不但可以减小检测成本, 还可以避免人为因素带来的误判, 另外, 还可以适应高温、有污染或腐蚀性物质的工业现场环境。随着技术的进一步发展, 算法的进一步改进, 这种测量系统的的精度会越来越高, 应用范围越来越广。
参考文献
[1]黄艳岩, 钟绍俊, 徐红伟.基于LabVIEW的零件尺寸测量系统[J].微计算机信息, 2007, 23 (34) :131-133.
[2]聂锟, 萧泽新.图像处理技术在微小冲压件尺寸测量中的应用[J].电视技术, 2005, 29 (S1) :156-158.
[3]李培江, 李淑清, 高华, 等.基于虚拟仪器技术的电池夹视觉检测系统[J].新技术新工艺, 2006 (12) :28-31.
[4]IMAQ Vision for LabVIEW User Manual October[EB/OL].[2012-11-05].http://www.ni.com/pdf/manuals/322917b.pdf.
非接触性测量 篇6
转速是旋转机械的重要状态参数,在大型旋转机械的工况监测中,转轴转速的测量是一项重要监测内容,转速信号的获取与传递方式也是重要研究课题。已有的转速传感方式主要有传统光学式、光电式[1]、磁电式等[2]。传统光学式传感结构复杂,对环境要求高,无法在有灰尘、油污的设备中使用。光电式和磁电式传感方式由于受到电传导的束缚,抗电磁干扰能力差,不易实现远距离数据传输和远程控制,在易燃易爆等危险环境下不宜使用。
光纤光栅作为新兴的传感元件其本身又有数据传输的功能,具有波长解调、无源无电、抗电磁干扰能力强、耐油污、耐腐蚀、能远距离传输数据等特点[3],因此以光纤光栅为主要传感元件的传感方式摆脱了电的束缚,克服了其他传感方式的不足。
1传感装置
图1为非接触式转速测量装置的内部结构示意图[4,5]。装置主要由永磁体、软铁槽、隔磁钢、膜片和光纤光栅组成。装置中永磁体嵌在软铁槽中,软铁槽底部与隔磁钢一端焊接成一体,隔磁钢另一端刻有螺纹,膜片中心有通孔,隔磁钢与膜片中心用螺母固定,膜片外周固定在装置外壳上,光纤光栅一端用胶黏剂固定在隔磁钢的尾部,另一端固定在装置外壳上,并将信号引出。
测量时,在转轴轴端安装一个铁磁轴套,将传感装置固定在底座上,调节安装位置使得永磁体端面与轴套处于较近距离并与转轴轴心线平行。图2为传感装置的安装实物图。
2测量原理
由于轴套的外周并不是绝对正圆,因此转轴转动时轴套外周线与永磁体端面的距离d会随时间t的改变呈现周期性的变化,该距离信号d(t)的频率就是此时转轴的转速。而距离信号d(t)难以测量,故通过一系列转换,最终将其变为能实时解调的波长信号λ(t)表达出来。
1-永磁体;2-软铁槽;3-隔磁钢;4-膜片;5-光纤光栅
信号传递过程如下:首先,永磁体端面与轴套外周线的距离d(t)决定二者之间吸引力F(t)的大小,F(t)通过软铁和隔磁钢作用在膜片上,由于膜片外周固定在装置外壳上,装置外壳在实验台底座上固定不动,因此该吸引力将引起膜片中心位置的改变。有硬心的平膜片在集中力F(N)作用下的挠度ω(m)的计算公式为[6]:
undefined。 (1)
其中:μ为膜片材料的泊松比;R为膜片半径,m;E为膜片材料的弹性模量,Pa;h为膜片厚度,m;r0为膜片硬心的半径,m。
由式(1)得出了膜片中心位移ω(t)与吸引力F(t)之间的转换关系。由于光纤光栅的一端用胶黏剂粘贴在装置外壳上固定不动,而另一端固定在隔磁钢尾部随着膜片中心一起运动,因此光纤光栅的伸长量Δl(t)等于膜片中心位移量ω(t),所以光纤光栅的拉伸应变为:
undefined。 (2)
其中:L为光纤光栅粘贴段的有效长度,m。在温度变化很小时,对于典型石英光纤而言宽带光源在光纤光栅中传输时反射光中心波长λB与光纤光栅拉伸应变ε存在以下关系式[7]:
undefined。 (3)
其中:λ为光纤光栅自然状态下反射光初始中心波长,nm。由式(1)、式(2)、式(3)可得出中心波长λB(t)与磁力F(t)的转换关系式:
undefined。 (4)
式(4)中,μ、R、E、h、r0、L、λ均为常数,λB与F的关系是线性的,所以λB(t)与F(t)的信号频率相同。而铁磁轴套与永磁体端面距离d(t)与二者之间磁力大小F(t)的频率也相同,即为转速。因此,最终由光纤光栅解调仪解调出的波长信号λB(t)的频率即为所测转速。
3实验及分析
为研究该测量方法的可行性,使用该传感装置测量旋转实验平台转轴的转速。被测实验平台主要由转轴、叶盘、变速箱、变频电机、变频器、转矩转速仪和工控机组成,实验平台转轴的转速可以用工控机控制变频电机来控制。
实验方案如下:实验所用旋转实验平台的转轴转速是可控的,工控机可以通过控制变频器改变电机转速从而控制转轴的转速,即转轴转速已知;在已知转速下,利用该装置对转轴转速进行测量,然后与已知转速进行对比,如果二者相符合,则说明该方法可行。测量系统结构示意图如图3所示。
实验中,铁磁轴套与永磁体端面的静态安装距离d=3.5 mm,光纤光栅解调仪的数据采样频率为2 000 Hz。转轴设定转速由100 r/min升至1 100 r/min,之间每隔100 r/min进行一次测量,共测量11组数据。数据处理方法为:使用傅里叶变换将所得时域信号的数据转换到频域,得出信号频率,该频率即为转速,此时转速单位是r/s,最后将其换算为r/min。以设定转速700 r/min的数据为例,图4(a)为测得的时域波形图,对其进行傅里叶变换后得到如图4(b)所示频域图,由此得到的一阶频率为11.718 75 Hz,换算后得到转速为703.1 r/min。表1为转速测量结果。
由表1可以看出:该传感方法所测得转速在设定转速超过300 r/min时,误差在±3%以内,说明在低转速下误差较大;设定转速700 r/min时误差最小,之后误差随着设定转速的增加而增大。
分析实验过程与装置,产生误差的原因主要有以下3种:①被测转轴转速的控制不准确导致实际转速本身偏离了设定转速,特别是低转速时被测转轴的转速不均匀,因此测得转速也偏离了设定转速,这一误差原因并非装置与方法的问题;②在高转速时,实验台振动较大,由于该传感装置采用的是未封装的裸光栅,对振动非常敏感,转动时实验台的振动对光纤光栅应变产生了影响,使测得的转速产生误差,这一误差可以通过封装来减小;③装置中使用了永磁材料,而外壳材料选择的是45钢,这一误差原因可以通过更换隔磁材料来避免。在今后的研究中需要对此进行改进。
4小结
本文提出的转速测量方法主要创新点在于使用了光纤光栅为传感元件,利用了永磁体与磁性材料之间距离与磁力的关系来实现转速信号的非接触式传递。该方法原理简单,实用性强,在振动较小的场合测量准确度高,但其在隔振隔磁方面还需要研究改进。
摘要：提出了一种基于光纤光栅的非接触式转速测量方法。将永磁体与磁性材料之间距离-磁力的关系应用于转速传感中从而实现了非接触式转速测量,使用光纤光栅作为传感器件克服了电子类和光学类转速传感器抗电磁干扰能力差、对测量环境要求高的缺点。实验证明该方法是可行的。
关键词：光纤光栅,非接触式,转速传感
参考文献
[1]余以道,文泽军,罗善明,等.高速光电反射式转矩转速传感器及其实验研究[J].仪器仪表学报,2009,30(3):610-614.
[2]段国芳,马铁华,祖静.容栅式扭矩/转速传感技术[J].测试技术学报,1998,12(2):303-308.
[3]姜德生,何伟.光纤光栅传感器的应用概况[J].光电子.激光,2002,13(4):420-430.
[4]王俊杰,刘波,张丰涛,等.非接触磁耦合光纤光栅位移传感器[J].纳米技术与精密工程,2008,6(6):468-472.
[5]尚群立,殷玲玲.基于磁阻原理非接触式位移测量的非线性方法[J].仪器仪表学报,2007,28(3):524-528.
[6]樊大钧.金属膜片的设计[M].北京:机械工业出版社,1987.
非接触性测量 篇7
江苏省农科院兽医所近日成功研制出了猪体温无线采集节点装置, 不需要直接接触, 1秒钟即可测量猪的体温。
据江苏省农科院“生猪体温监测与疫病预警物联网技术研究”项目负责人胡肄农研究员介绍, 该装置结构简单, 由红外体温传感器、猪体温采集发射器、纽扣状电池等组成, 不需要直接接触猪的皮肤, 在离猪5厘米范围内就能检测到猪的体温, 可精确到±0.2℃, 避免了以往水银温度计测肛温的操作麻烦、动物应激强、采集温度偏高以及采集时间比较长等缺点。同时, 猪体温无线采集节点装置还可制成耳蜗内置式, 自动连续读取猪体温并将数据传入电脑, 形成体温曲线, 当与正常体温曲线偏差达±0.5℃时, 即发出警报, 提醒工作人员及时对猪进行检查治疗。
文章来源:中国畜牧兽医报
非接触性测量 篇8
利用激光干涉技术对物体进行非接触振动测量是当前研究的重要课题之一，振动的存在会影响仪器设备功能，降低机械设备的工作精度，加剧构件磨损，甚至引起结构疲劳破坏[1,2]。为了研究待测物体振动位移量，国内外提出了很多利用激光干涉非接触检测振动的方法[3,4]，在检测振动时，不会因为检测仪和物体接触而影响待测物的振动情况，比如激光外差干涉法、激光零差干涉法、激光全息干涉法，散斑干涉法[5,6,7,8,9]等。其中激光零差干涉法具有所需光电器件少、调试简单、成本低等优点而被广泛研究使用[10,11]。
本文基于干涉条纹的移动量的光学测振方法，属于激光干涉的应用范围。基于远场干涉理论，与以往激光振动测量中的两束光直接相干有较大的区别。提出采用线阵CCD获取干涉主条纹移动量进行振动测量，据我们所知，国内外还没有相关的报道。本文所涉及的基本原理为两束相干光在远场发生干涉，干涉条纹在观察屏上的移动量和两束光之间的光程差有关，获取干涉条纹的移动量可以计算两束光之间的光程差，由光程差可以计算引起光程差变化的振动量。
1 远场干涉及主条纹和相位差的关系
建立如图1双缝干涉示意图，2a为两缝外侧的间距，2c为内侧的间距，b为纵向宽度。双缝孔径面上作坐标系xoy，x0方向垂直于双缝纵向。狭缝后放置焦距为f的聚焦透镜。观察屏上作坐标系xoy，其中x轴平行于x轴，y轴平行于y轴，并且xoy坐标系的原点对应xoy坐标系的原点。
根据夫琅禾费衍射公式知，通过两缝的平行相干光在远场的复振幅分布为[12]
其中：U(x,y)是观察屏上的复振幅分布，f是聚焦透镜的焦距，为激光波长，k(28)2π/，U(x,y)是双缝孔径面上的复振幅分布。
通过其中一条狭缝的光为参考光;通过另一条狭缝的光为振动物体反射的测量光，其光程受到振动影响而发生相位变化。某一时刻，通过双缝的两束光之间的相位差为2，为便于计算，我们假设通过其中一条单缝的光的相位为-，通过另一条缝的光的相位为;设两束光的振幅都为E，即强度相等。则光在孔径面上的复振幅为[13]
将式(2)代入式(1)可以得到干涉条纹在y=0时，沿x轴的一维光强分布：
取a=2 mm,b=4 mm,c=0.5 mm,f=0.25 m，=1 064 nm,y的取值范围为[-0.4 mm,0.4 mm]，2=0，/2，，3/2时，以xoy坐标系中y轴数据为横坐标(单位：mm)，以相对中央主条纹的归一化光强为纵坐标，图2是干涉条纹沿x轴的一维光强分布图。
两束光之间相位差为0时，归一化光强分布如图2(a)，观察屏上x=0轴处是中央主条纹;当相位差为/2时如图2(b)，主条纹位置在x轴的负方向;两束光之间相位差为时，如图2(c)，将有两个主条纹，并关于x=0对称;当相位差为3/2时，如图2(d)，主条纹位置在x轴的正方向。通过分析，主条纹所在位置x和相位差2具有周期性正比关系，这种正比关系在文献[13]中曾有过相关报道，即：
其中：n为整数，C为负常数，指相位差和主条纹位置的比例因子。主条纹位置一直处在2=时两条主条纹之间，设处在x轴负方向上最大值所对应的位置为xleft，处在x轴正方向上最大值所对应的位置为xright，如图3。
可求最大光强所在位置的移动范围为yleftyright，即周期：
Tx(28)xright-xleft(28)0.1892mm
此时，两束光相位差为2，带入式(4)：
以上关系式说明：振动引起主条纹在一定范围内周期性的移动，而且相位差在[2n-，2n+]范围内时，主条纹位置坐标和相位差成正比关系。获取主条纹位置坐标可以求相位差，进而求得光程差，便可以计算引起光程差变化的振动量。对于振动引起的光程差在一个特定波长范围内的情况和光程差大于一个波长范围情况，其振动还原算法有一定的区别，为此，特别提出振动还原算法。
2 基于主条纹移动量的振动还原算法
根据主条纹在x轴上的位置计算振动量的方法，要判断主条纹移动量超过一个周期xT范围时，在临界点xleft或xright处的移动方向。设定位置移动阈值为Tx/2，如果主条纹的位置移动量大于Tx/2，认为主条纹超过了一个周期范围;当主条纹的位置变化量小于Tx/2，认为主条纹在一个周期范围内移动。图4中的黑色五角为主条纹的位置，箭头是主条纹移动的方向，每经过时间t获取一次主条纹位置，设先后得到主条纹的位置坐标xn-1和xn，|xn-xn-1|为主条纹的移动量。
2.1 干涉主条纹位置移动量小于等于Tx/2
如果|xn-xn-1|Tx/2，移动量在一个周期范围内，如图4(a)，此时，两束光之间的相位差变化量为
(35)d的正负表示主条纹位置的移动方向，(35)d取正时，主条纹位置向x轴负方向移动，移动量为取负时，主条纹位置向x轴正方向移动，移动量为
2.2 干涉主条纹位置移动大于量Tx/2
如果|xn-xn-1|(29)Tx/2移动量大于一个周期，如图4(b)，此时两束光的相位差为
(35)d的正负表示主条纹位置的移动方向，(35)d取正时，主条纹位置向x轴负方向移动，移动量为，(35)d取负时，主条纹位置向x轴正方向移动，移动量为。
2.3 振动还原算法
综合上述情况，设还原振动时的初始位置为原点，即x0(28)0。两束光相位差的变化量为
其中：n=1,2,3,，xn为第n个主条纹位置。相位差是振动物体的反射光引起的光程变化造成，则相应的振动量应该为
此时dn的正负表示物体相对于双缝装置的运动方向。当dn取正时，物体背向双缝装置所在位置移动;当dn取负时，物体向着双缝装置所在位置移动。经过时间nt获得第n个主条纹的位置，可计算物体的振动量为
3 设计光学模型
基于上述测振原理，设计了一种基于干涉条纹移动量的非接触测振光学系统，图5为光学示意图，由激光器发出的激光经过扩束镜扩束后经分光棱镜分光，产生两束激光。一束激光投向振动物体并有一部分光沿原路返回，作为信号光;另一束激光投向反射镜并沿原路反射，作为参考光。在分光棱镜和振动物体之间以及分光棱镜和反射镜之间各插入一个狭缝(两狭缝互相平行)，使信号光和参考光在经过分光棱镜后具有一定的空间距离，即获得了两束平行的狭缝光，两束光经过聚焦透镜，在焦平面位置处的线阵CCD上产生干涉条纹，此时的干涉条纹受到振动的调制，具有振动信息。线阵CCD获取干涉条纹的强度分布，经过线阵CCD的光电转换和计算机的处理[14]，可以计算干涉主条纹的位置变化情况，再根据本文所提振动还原算法可以还原振动信号。
4 实验数值仿真及结果分析
根据主条纹移动量还原振动的算法，我们仿真振动信号并将振动量加载到测量光的光程中，采用上述振动还原算法还原振动信号，并分析比较原始信号和还原出的信号。
4.1 大振幅单频余弦信号仿真与还原
对仿真单频余弦振动信号，设余弦振动信号的振幅为10m，即：η(28)1010-6cos，的取值范围为[0,4]，对每间隔0.01取点作图，可得到图6(a)所示余弦原始信号，将η加载到测量光的光程中，获取主条纹的位置坐标，再采用上述振动还原算法计算振动量并作图，可以得到图6(b)所示余弦还原信号。
对比余弦原始信号图和还原信号图，发现还原出的振动信号起始值为零，这是因为在振动还原算法中，设定了x0(28)0。
4.2 高频声音信号的仿真和还原
采用声音信号作为振动原始信号，进行实验仿真和还原。由于音频数据量较大，现在只截取其中的一部分数据，作图得到图7(a)的原始音频振动图，将每一个数据点的振动量加载到测量光的光程中，经过上述双缝装置获取主条纹的位置坐标，再采用上述振动还原算法计算振动量，作图得到图7(b)所示还原音频振动图。结果显示本文的光学模型对音频具有很好的还原效果。
4.3 对还原信号的方差分析
为更精确的表示原始信号和还原信号之间的误差，以原始信号作为标准值对还原出的信号求方差，即：
其中：i=1,2,3,,n，其中yin(i)表示原始信号中加载到测量光上的每个振动量值，yout(i)表示还原出的信号的离散值，n为信号数据点数。上述音频信号的数据点数n=1 900，求方差得：D(28)1.00610-7μm2。
综上对单频以及声音信号的仿真还原分析表明，基于干涉条纹移动量的振动还原算法对振动还原具有很好的效果。
5 结论
本文基于双缝光远场干涉的基本理论，得出两缝光之间的相位差和干涉条纹主条纹的所在位置有一定的对应关系。采用线阵CCD捕获主条纹所在的位置，可以还原出两束光之间的相位差。基于此，提出一种全新的光学测振模型，并对余弦和声音振动信号进行了仿真和还原。结果显示，本文所提及的测振方法不仅能够较准确的还原出亚微米级的微小振动，同时对大振幅的振动精密测量以及宽频声音振动有很好的测量效果。下一步我们将搭建实验平台对该测量原理进行实验研究。
摘要：为了实现大振幅、高带宽振动的非接触精密测量,本文提出了一种全新的光学测量系统。两束相干光的远场干涉条纹位置与两束光之间相位差有关,相位差的变化将引起干涉条纹移动。获取主条纹的位置,可以计算两束光之间的相位差,基于此可以还原物体的振动位移量。对振幅为10?m的单频余弦信号以及频率为44.1kHz的声音信号仿真还原结果表明,本文所提光学系统和还原算法可以还原出亚微米级的振动信号,并能准确还原出音频信息。