基于OpenCV非接触式管材测速器的研究

施家悦 叶寒剑 郑文锦 黄利杰

摘   要：当前工业制管机采用接触式测速装置对管材进行测速，该测速方式由于测量辊的损耗，会导致加工存在误差。为从根本上解决此问题，文章设计了一种非接触式管材测速装置，以摄像头及控制器结合的方式对管材进行测速，以此提高测量精度，减小加工误差。处理器主要通过对摄像头所获取的图像信息进行相应的图像处理以及数据分析，最终得出速度数据。目前，此装置运行稳定，测速精度也已达到预先设计目标。

关键词：非接触式测量;速度检测;图像处理;测速精度

1    管材测速器的简要介绍

因为当前传统工业制管机所采用的测速装置多为测速辊配合轴套编码器进行测速，在长时间的使用过程中管材挤压必定会使测速辊产生磨损，而这样的磨损是无法测定的，同时也对其工作的检修与维护造成了困难[1]。

当前工厂内使用的为管材切割系统，笔者发现了该套切割系统存在的一些问题：

（1）在管材从冷却箱出来后容易带水并打滑，致使测量失准、数据无效，给后期工业生产切割带来了一定的麻烦。

（2）由于测量辊是直接与管材表面接触的，产生的磨损暂时无法通过反馈环节进行补偿，最终也会对管材切割的精度产生影响。

为减小误差，提高生产力，本文提出利用图像找点进而推导求速度的方案，采用非接触式测量方法，利用高分辨率、高清晰度的摄像头对行进中的管材进行多图连拍，在将图像回传至处理器模块以后，对图像进行分析与数据处理，由此可推算得该管材的瞬时速度。

使用双目摄像头USB3.0双目产品（HNY-CV-001/002/003B），通过USB接口接入上位机，通过摄像头对图像进行处理，研究制作了一种非接触式管材测速装置。该非接触式管材测速装置基于Microsoft Visual Studio 2017平台，配置OpenCV3.3.0（以下简称OpenCV）依照预定方案进行代码的设计与开发，完成了上位机对摄像头资源的调用与其对摄像头信息的采集控制，实现了对测速装置预期功能的设计[2]。

2    结构设计

测速器整体结构如图1所示，具体如下：（1）可调节光强LED灯。（2）摄像头半活动支架。（3）英特尔i5处理器。（4）被测对象管材。（5）舵机。（6）舵机支架。（7）滑轨。（8）暗箱。（9）被测对象运动方向，其中还有未展示的步进电机推杆。

在测速器基本裝置中，可调节LED灯具有多个亮度档供调节，摄像头半活动支架将为摄像头提供一个合适的角度以供拍摄采图能达到最佳效果;舵机根据事先设置的参数进行频率调节。

为保证实验测试能得到最佳效果，笔者对调用摄像头的分辨率及帧率进行了多组参数设置，最终选用了分辨率2 560×720、帧率60 f/s参数进行摄像头预参数设定。

3    电气设计

电气设计主要包括检测部分及控制部分。

3.1  检测部分

该测速器在对图像处理时需要一定的特征点进行图像分析，基于这方面的要求，选择在电路板上预先写入舵机控制程序的单片机，对舵机进行打点频率控制。通过控制舵机的频率，完成对管道的打点标记，实现舵机打点功能。

3.2  控制部分

控制部分主要集中在自主设计的电路板和控制统一的光照强度。设计部分搭载了电源模块、舵机模块、摄像头模块及无线传输模块的电路板，以达到控制功能。电源模块连接电源，启动供电给舵机模块、摄像头模块及无线传输模块。其功能主要为：控制摄像头进行图像采集工作，接着传输到SD卡存储，通过无线传输模块提取或清除图像。

在工厂环境中测试时，发现不同时间段的工厂环境影响摄像头采图质量。因此设计了一个暗箱，用可调节LED灯来控制光照强度，保证摄像头采图质量。

4    软件设计

该测速器基本工作流程：开始→系统初始化→打标机打电→摄像头采集图像→控制器进行图像分析处理→显示器显示打电坐标及管材速度→清中断标志位→结束。

4.1  图像处理

在测速器通电后系统正常工作的情况下，对摄像头采集到两张图像分别进行数据获取。

该测速器所采集到的原始图像首先经过二值化处理[3]，然后再经过形态学操作，进一步优化图像效果;其次，基于Canny算法[4]对图像进行边缘检测，将特征轮廓进行检测处理，其中OpenCV提供了相应的检测函数可供调用，在此基础上，通过轮廓得到标记点的质心坐标，从而解决了标记点坐标寻找的问题。

通过对比经过形态学操作前后的两张二值化图像，可清晰地看到，原图左半边的图像噪点被消除了，而图像右侧的管道在经过去噪操作后也更加细腻，更加方便了图像处理部分的下一步—坐标标定的进行。

4.2  结果分析

在本文的此次实验中，选取了分辨率为2 560×720，帧率为60 f/s的弱光环境进行测速试验。

图2中左侧各点显示纵坐标为213和635，右侧各点显示纵坐标为203和625。将两张图像的坐标数据分别保存至数组，并进行计算。具体计算公式为：

式中：v表示速度;k表示实物与图像比例;xn表示第n张图片的纵坐标;t表示间隔时间。在本次测试中使用了步进电机推杆对管道进行拖动，该电动推杆设计速度与工厂管材运动速度相近，速度控制在5 m/min运行。

在实验室内进行多组模拟测试，分析了误差来源以及确定各部分的误差值，为了对系统整体的切割精度进行评估，对各部分误差进行误差合成。系统的切割精度指标大致如下：

（1）设定速度与处理速度的相对误差可控制在2‰以内。

（2）切割端面垂直度和光洁度保持水平较高，完全能够满足目前实际应用的要求，在连接时不需要重新加工端面。

5    结语

本课题是对管材速度检测问题进行理论研究并可用于实际工厂项目的设计，从应用的角度提出解决方案。采用非接触式的测量方法完成速度检测，很好地避免了传统工业制管过程中夹送辊遇水引起的管材打滑问题，同时，也解决了测量环节元件容易耗损且无法反馈补偿的问题。从目前实际系统测试的情况来看，整体系统运行稳定，检测速度精度也已达到预先的设计目标。

[参考文献]

[1]马国胜.管材同步追剪控制系统的研究与设计[D].沈阳：东北大学，2015.

[2]李玲，李洋涛.非接触式测速系统的FPGA开发[J].微处理机，2013（1）：73-75.

[3]赵哲.基于C#的数字图像处理算法的分析研究[J].科技信息，2010（7）：92-93.

[4]郭逸伦.基于OpenCV的边缘检测算法效率分析[J].科学技术创新，2019（1）：92-93.