石油管外螺纹全自动测量系统研制*

白小亮，闫 泓，刘 青，樊治海，余 志，韩新利，艾裕丰

(1.中国石油集团石油管工程技术研究院 陕西 西安 710077； 2.渤海石油装备制造有限公司 天津 300450)

0 引 言

油气勘探开发过程中大量使用的油井管柱由锥螺纹紧密连接而成，最新发布的API螺纹标准对螺纹加工控制提出了更高要求，螺纹参数检验项目翻番，而现有的检测方法已沿用80多年，无法满足生产线上的检验需求，产品质量的风险显著增加。本文以设计非接触式的[1]、高效的、满足API螺纹标准要求的外螺纹全参数自动测量系统为研究目标，提出了一种新的基于机器视觉的螺纹测量方法[2]。

1 系统实现

石油管外螺纹全自动测量系统(简称全自动测量系统)主要包括3个子系统：图像采集系统负责对待测接头的螺纹牙型进行高分辨成像，生成高分辨照片以供分析；图像处理系统通过特定算法对照片进行处理，获得螺纹牙型边缘的精确信息；参数计算系统则根据API螺纹标准的规定对接头的螺纹单项参数进行计算，获得测量结果。系统测量流程如图1所示。

图1 系统测量流程图

1.1 图像采集及定位系统的设计

1.1.1 图像采集系统

全自动测量系统采用机器视觉方式。机器视觉技术即用机器代替人眼进行测量和特征提取的技术。机器视觉系统通过图像摄取装置将被摄目标转化为图像信号。该信号在经过图像处理系统的处理后会将被摄物体的形态信息转化为像素分布模式。全自动测量系统通过对像素分布模式的计算最终获得被测物体的几何信息。

在全自动测量系统中，待测接头被安装于远心平行光源和远心镜头之间的中线上。螺纹图像通过平行光源照明、CCD加远心镜头采集后被导入图像处理系统，实现非接触式快速采集，取代传统的人工测量过程。图像采集系统设计及实物图分别如图2和图3所示。

图2 图像采集系统设计图

图3 图像采集系统实物图

在该系统中，使用了双远心镜头作为CCD相机成像镜头，远心平行照明器作为照明光源。这种检测方式可以一次获取到一张完整螺纹图像，没有运动部件，提高了检测效率及检测精度。双镜头方式还可以实现大直径螺纹的测量。

针对该系统要求，选择意大利OPTO双远心镜头，型号为TCUV12080，参数为：

对应CCD靶面型号1/1.8 in(1 in=25.4 mm)；接口类型C口；工作距离221 mm；放大倍率0.08；景深102 mm；视场88.8 mm66.9 mm。

1.1.2 空间定位方法

为了对接头螺纹参数进行测量，在图像采集完成后需要对接头影像进行空间定位以确定基准坐标系。

首先根据标准设定具体规格的油管螺纹标准轮廓并置于基准位，定义为基准轮廓。对油管外螺纹轮廓线图像处理并边缘检测和提取完成后，将待测螺纹的轮廓位置与基准轮廓进行比对，可看做为三维空间的两物体之间的位置比对。由于待测螺纹放置位置固定，因此进一步转化为待测螺纹轮廓位置在Z轴偏移及X轴偏移即能与基准位重合。找到一根定位曲线代表待测螺纹的轮廓位置，将待测螺纹的轮廓定位线与基准轮廓位置定位线进行比对，找到两者之间的位置关系，如图4所示。

图4 基准轮廓与待测螺纹轮廓的空间关系

牙侧线与定位线的空间关系如图5所示。将左右牙侧线延长线交点与相邻牙的左右牙侧线延长线交点连接起来作为定位线，它作为定位线的优势是理论上与中径线平行，在定位和螺纹参数的计算采用同一套数据源，减少了对精度的干扰。

图5 牙侧线与定位线的空间关系

根据几何关系可得定位线斜率为：

(1)

待测油管轮廓需要调整的角度为：

α=|arctanks-arctanko|

(2)

式(1)、式(2)中，kx+2左为待检测石油管外螺纹第x+2牙的左侧牙侧角斜率；kx+2右为待检测石油管外螺纹第x+2牙的右侧牙侧角斜率；kx+1左为待检测石油管外螺纹第x+1牙的左侧牙侧角斜率；kx+1右为待检测石油管外螺纹第x+1牙的右侧牙侧角斜率；kx左为待检测石油管外螺纹第x牙的左侧牙侧角斜率；kx右为待检测石油管外螺纹第x牙的右侧牙侧角斜率；ko为基准轮廓的定位线斜率。

根据上述模型可以确定螺纹测量定位的步骤为：将待检测油管的轮廓与基准轮廓在任意一个方向上就定位线进行比对，求出相差的角度α1，即待检测石油管在该方向上需要调整的角度；接下来在另一方向上再次与基准轮廓进行定位线比对，获得检测石油管在该方向上需要调整的角度α2，完成待测外螺纹的空间定位。

1.2 图像处理系统的设计

图像处理系统由图像提取、图像预处理两个模块组成。该系统主要对采集到的图像进行存储和调用并对图像进行预处理。

1.2.1 图像提取模块

该模块主要实现被采集图像的存储和分类，主要包括以下两方面内容：(1)对图像采集系统采集到的待测油管轮廓进行提取并将其存储在指定文件夹；(2)通过旋转按钮，调用旋转并更名的应用程序，对刚采集的图像进行顺时针旋转并且更名为1、2、3、4、5；此时图像被载入。

1.2.2 图像预处理模块

对原始螺纹图像进行多帧平均滤波去噪[3]，然后图像经过二值化处理后通过Sobel算法提取被测物体边缘特征信号，再对边缘信号进行亚像素精确定位[4]，获取更加精确的边缘信息。图像处理流程如图6所示。

全自动测量系统中，在预处理阶段，最有效的滤波方式为多帧平均滤波。

图6 图像处理流程

由于叠加于图像上的噪声是随机非相关的、具有零均值的随机噪声，因此可以用几张在相同条件下获得的这种随机图像的平均值表示原图像。若：

f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)

(3)

式(3)中，f(x,y)为叠加了噪声之后的图像，g(x,y)表示无噪声图像，则可以用：

(4)

来估计g(x,y)。这种估计是无偏的，因为：

(5)

其估计误差为：

σ2fp=E{(fp(x,y)-g(x,y))2}

(6)

(7)

上式表明，当对M帧相同图像取平均后，可把噪声的方差减小M倍，M越大，滤波效果越明显。

多帧平均滤波法可以有效地消除图像中的随机噪声的同时，又能够保持图像的真实面貌，尤其是对线性光图像，它对线性光的峰值位置影响非常小，但是由于它将同时用到几帧图像，占据计算机的内存资源，同时处理数据量较大，处理的速度较慢，考虑滤波效果和运算时间，系统采用5帧平均滤波。

1.3 螺纹参数计算系统

螺纹参数计算系统的主要任务是根据图像处理结果对待测接头的螺纹单项参数进行计算并输出结果。该系统主要由标定测量模块和螺纹参数测量模块组成。

1.3.1 标定测量模块

采用平行边标定，具体方法为：拍摄一个固定直径为10 mm的管子，通过平行边标定，计算实际尺寸和图像像素的比例系数得到标定系数，如图7所示。

图7 平行边标定

1.3.2 螺纹参数测量模块

首先获取外螺纹边缘轮廓特征点。使用 Harris 算子[5]提取外螺纹的特征点，首先计算图像中每个像素的平均梯度平方矩阵：

(8)

式(8)中，I(x,y)为图像中坐标点(x,y)的灰度，若某点对应的平均梯度平方矩阵的两个值较大，那么该点附近的一个微小移动将导致较大的灰度级变化，则说明该点为一个角点。

角点响应函数为：

R=det(N)-k[trace(N)]

(9)

式(9)中，det()和trace()分别表示求矩阵的行列式和迹。

在利用上式进行特征点提取时，凡是满足R大于某一阈值T的像素点均被认为是特征点。阈值T依赖于实际图像的属性，如尺寸、纹理等，但由于T不具有直观的物理意义，其具体值难以确定，因此在实验中采取了间接确定T的方法，给出图像中所需提取的最多可能的特征点数目Nmax，匹配程序即对可能的特征点按R值进行排序，然后根据Nmax选取R值最大的若干像素点作为特征点。

采用Harris算子提取特征点后的图像如图8所示，从图中可以看出，使用 Harris算子能够很好地提取外螺纹接头的边缘特征点，为后续的数据处理提供了较好的基础。

图8 Harris算子提取特征点

API 5B标准中对套管圆螺纹尺寸的规定如图9所示。其中，螺纹的单项参数主要包括中径、锥度、螺距p、齿高hs及牙侧角α等。上述参数的定义详见标准，本文不再赘述。

图9 API 5B标准中对套管圆螺纹尺寸的规定

首先需要确定锥度，通过对采集到的牙顶点进行线性拟合，得到的斜率即为锥度；计算相邻顶点间的距离即可得到螺距p。为了减小误差，选取连续十个螺纹牙型，最后求螺距的平均值作为最终结果；进一步对牙底点进行线性拟合，计算其与牙顶点拟合直线的距离得到齿高的计算结果[6]。

根据每一牙螺纹左右边界的拟合直线计算牙侧角[7]。其表达式为：

(10)

式(10)中，ki左和ki右分别为第i个齿的左边界拟合直线和右边界拟合直线的斜率。

螺纹中径的计算较为复杂，由于一般情况下锥度不为0，因此中径的计算等效为对中径线的计算。根据API 5B标准，螺纹中径线与齿顶轴线间的交点处的齿宽应该与相邻的槽宽相等。根据上述条件可以建立中径线的迭代计算模型[8]。根据1.1.2节中空间定位方法可知，采集到的牙型曲线中过每个牙顶点的轴线为z轴方向，接头中心线为y轴方向，如图10所示。

图10 中径计算模型的坐标系建立

设第i牙的顶点Pi的坐标为(Pyi,Pzi),相邻牙底点Qi的坐标为(Qyi,Qzi)。过Pi轴线与中径线的交点为MPi=(Myi,Mzi)=(Pyi,Mzi)。这样，对中径线的求解就转化为对每一个牙求Mzi，具体步骤为：

第一步，定位齿i的顶点Pi并开始迭代，对时间步t定义寻址坐标Zi(t)满足：

Zi(t)=Pzi-δ·t

(11)

式(11)中，δ为迭代增量，一般取较小值，与特征点的采样频率相关。

第二步，根据每个寻址坐标计算该位置上的齿宽1Li(t)和相邻槽宽2Li(t)。

第三步，计算齿宽及相邻槽宽的误差：

ΔLi(t)=1Li(t)-2Li(t)

(12)

注意到ΔLi(t*)=0时齿宽与相邻槽宽相等，此时的寻址坐标Zi(t*)即为中径线对应的位置。根据上述模型确认迭代终止条件为：

Θ=ΔLi(t*)·ΔLi(t*+1)0

(13)

根据式(13)可以计算出中径线位置为：

(14)

对所有螺纹牙的中径线位置作线性拟合即可得到待测接头的中径线。确定中径线后可以进一步计算出第i牙的牙顶高和牙底高分别为：

(15)

2 系统实验验证

利用新研制的石油管外螺纹全自动测量系统与IAC螺纹综合扫描仪对同一螺纹接头分别进行测量，对新系统的有效性和测量精度进行验证。

全自动测量系统采集的螺纹图片如图11所示。可以看到，该系统的图像采集及处理模块能够生成边缘清晰的螺纹牙型。

图11 图像灰度238的螺纹图像

采用全自动测量系统与IAC螺纹综合测量仪对同一样品分别进行连续10次测量，平均结果如表1所示。

表1 全自动测量系统测量结果与IAC实验结果对比

注：E1中径在标准中无公差要求，表中公差通过紧密距换算取得。

两套系统测量偏差最大的项目来自于E1中径测量，考虑到该测量系统是针对产品螺纹的测量，且E1中径测量项目的标准偏差不足产品公差的10%，整体分析，石油管外螺纹全自动测量系统测量结果与IAC螺纹综合测量仪的测量结果基本一致，该系统能够对石油管外螺纹的单项参数进行准确测量，能够满足API螺纹标准的检测要求。

3 结束语

本文对石油管外螺纹全自动测量系统进行了设计与开发，其测量效率、测量精度可满足API螺纹标准的检测要求。相较于传统检测方法，该系统不仅能够实现自动化高效检测，并且未来还可实现生产线上螺纹接头的快速检测及数据分析调用。然而也应该看到,该系统目前尚不能对内螺纹进行检测，后续将进一步对其进行优化并完成内螺纹检测硬件的开发，实现油套管接头及接箍螺纹的自动化高效检测。