LabVIEW 测控下扭矩检测台的高精度自动对中

吴房胜，朱 炼，潘晓君

（安徽工商职业学院信息工程学院，安徽合肥231131）

国内检测扭矩的设备由于对中精度不高等原因，使设备实际运行过程与规定的要求具有一定的偏差，而对中不精确，可能损坏扭矩对中器件，影响整个设备对扭矩检测结果的不确定性. 因此，对中精度的高低具有非常重要的地位[1]. 而且，采用自动对中技术，还可避免检测人员的手动误操作对检测结果的影响，从而提高检测的工作效率. 本文采用数字图像处理技术，将位置图像信号传给计算机，再利用伺服微控制系统对该设备的对中附件进行前后左右等方向的移动，实现高精度自动对中. 设计的装置不仅适用于扭矩测量装置，还能广泛应用于各种工业控制、军事、医疗器材等领域[2].

1 系统概述及对中装置结构

启动自动对中后，系统自动寻找附件的中心，寻找中心的过程分为机器视觉处理部分和伺服控制部分. 将对中附件安装在被测件上，利用工业摄像机采集对中附件上的标准图形的图像，计算附件上的矩形图像是否在采集区域的中心位置，如果不在中心位置，计算机控制伺服电机进行前后左右等方向的自动调整，最终让附件上的矩形图像处在采集区域的中心位置，保证整台装置驱动部分的中心线与被测件的中心线重合[3-4].

装置的对中平台结构如图1a 所示，上面为驱动装置，内装一部MVC3000 型的高像素工业相机，对中时，先将对中附件放到检测台上，工业相机垂直拍摄，采集对中附件上的黑色矩形方块（如图1b），通过边缘检测算法，获得被测物体偏离目标的位置信号，将信号传输给计算机，计算出实际偏移量，驱动伺服电机反复地进行精确调整，其中1 号电机完成检测平台的前后移动，2 号电机完成检测平台的左右移动，3 号电机控制驱动装置按一定的角度进行旋转，4 号与5 号电机控制平台倾角调整，控制电机的移动全部采用数字量控制，克服了使用电位器与继电器等电气元件控制电机响应时间长等问题，使定位更加快速精确，最终实现高精度的自动对中能力[5-6].

2 系统的基本算法

2.1 边缘检测算法

为了达到高精度自动对中效果，运用激光遥测系统进行数据采集处理，但通过大量试验后发现，该方法易受光线明暗，天气环境等因素的影响，测量精度等级较低. 故采用高分辨率的工业相机MVC3000，因其具有2048×1536 分辨率和板级处理功能，可提供高质量的采集图像，适用于高精度、高分辨率的图像采集、图像处理系统[7]. 当相机拍摄到如图2 所示的图片后，根据拍摄的图片，计算机对数字图像进行处理，使图像达到最好效果[8].

为了有效地和快速地对图像进行处理和分析，首先对图像进行滤波，滤波结束，对图像进行边缘检测，突出图像的边缘信息，以利于机器对图像的识别. 边缘检测时采用Roberts 检测算子，通过对角线方向相邻的两个像素之差进行计算. 即采用局部差分算子寻找边缘的算子，按算法公式，在2×2 邻域上计算其像素窗口（表1）的对角导数.

图1 对中附件模块

图2 相机拍摄图片

表1 Roberts算子

算法公式如式（1）：

式中，f(i,j)为输入图像，g(i,j)为Roberts 交叉算子. 为方便人眼视觉的观察，应对其进行平方根处理. 但考虑到实际情况，为使运算更加简便，通常利用绝对值的处理方式进行近似交叉算子：

而通过比较其绝对值的最大值，计算更方便：

针对长度相等但取向不同的边缘图像，利用式（3）所得到的合成幅度比利用式（1）得到的变化小.

图像中的每个点均采用Roberts 算子的两个卷积核进行卷积：

然后通过公式（2），求出函数g(i,j)的值.

采用Roberts算子方法，会出现抗噪声能力非常差的弱点. 本装置因采集图像信息，噪声信号如不能有效滤除，对采样及对中精度均会产生很大影响，故采用另一种算子方法——Sobel算子，Sobel算子是把局部平均和方向差分运算融合到一起的一种算法，它以图像中某一个像素为中心，截取一个3×3 像素的窗口（表2），然后按算法公式分别计算窗口像素在水平方向和垂直方向上的偏导数.

表2 Sobel算子

算法公式为：

当采用Sobel 算子进行边缘检测时，加权系数c取2，则推导出偏导数幅值和幅角的计算公式：

Sobel算子的卷积核可表示为：

利用Sobel算子的两个卷积核，一个计算出垂直边缘，另一个计算出水平边缘，这样得到的边缘检测效果非常好，而且抗噪声能力也非常强. 使用的模板越大，其抗噪声特性越好，这是一种比较适用的边缘检测方法. 考虑到对中附件的表面因机械加工方法不同，其形成的加工纹理没有规律，当这些纹理经放大后，在图像中会产生各种明暗条纹，影响采样精度；并且在信号采样时，摄像机采集信号进行光电转换、采集卡A/D 转换以及伺服电机的干扰信号都可能会产生噪声，故本系统采用Sobel算子对附件图像进行边缘检测.

2.2 角度校正算法

图2 中的黑色方块为工业相机拍摄的图片，从图中可看出黑色方块不在相机拍摄的范围的中心位置，与相机拍摄的边界有一定的夹角. 为了将黑色校正方块精确移动到相机拍摄的中心位置，先驱动4号电机进行前后倾角调整，再5号电机进行左右倾角调整，待对中附件平面与驱动装置平面平行时，驱动3 号电机进行水平方向的角度校正，等到两边界线平行后，最后驱动1号与2号电机进行水平方向的前后左右对中.在角度校正时，通过图3所示的坐标旋转实现.

图3 坐标角度旋转

设两边界旋转前形成的角度为θ2，将(X1,Y1)转换成极坐标(X1,Y1)=(R1,θ2)，其 中R1=即反正切函数θ1=θ2-θ（θ表示旋转角度），得：

由影像分析得到旋转前和旋转后的坐标，故根据以上公式可求出旋转的角度大小，3 号电机控制驱动装置不停地旋转，使两边界的夹角变小，直到两边界夹角为0，电机停止运行.

角度校正结束后，黑色校正方块四条边与相机拍摄区域四条边平行，主控器件再驱动1 号、2 号电机对水平方向前后左右位置进行校正.利用Sobel算子进行边缘检测，突出边缘信息，算出黑色校正方块四条边离相机拍摄区域相对应的四条边的距离，采样的精度和移动的位移最小能够以一个像素（长度单位为0.000 5 mm）为单位进行微移动，如果上边界与下边界之间的距离不相等，主控器件驱动1 号电机进行前后对中；如果左边界与右边界之间的距离不相等，驱动2号电机进行左右对中，另外，与1号、2号伺服电机一起工作的还有增距比为60 的减速机.最终经过反复微调，完成高精度自动对中.

3 软件设计

装置的图像采集、自动对中及检测功能的实现均采用测控软件完成，测控软件利用美国国家仪器公司（NI）的图形化软件LabVIEW 进行编写的，软件的内置的信号处理模块对采集到的图像进行数字处理，并通过计算机控制各伺服电机的动作，实现自动对中，完成扭矩检测.其程序流程图4所示.

图4 软件流程图

4 结论

经过系统软硬件调试，装置可自动寻找中心，使检测台上的被检器件自动对中到工业相机的图显中央，自动对中显示界面如图5所示.相关测试结果显示，采用这种自动对中方式，使自动对中能力小于等于0.38 mm 级别，不仅精度上得到了很大的提高，而且避免检测人员的手动误操作对检测结果的影响，提高了检测的工作效率. 软件上采用专业的测控软件LabVIEW，使得整个检测过程更加准确、快速、高效，通过检测，系统最大扭力检测可达1 500 N·m.图6 为测试一试验器件时的检测结果界面，当前扭矩值1.691 7 N·m，标准扭矩值1.689 14 N·m，扭矩检测精度可达0.003 N·m，检测精度得到很大提高.

图5 自动对中显示界面

图6 检测结果界面