《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于虛擬儀器的光學(xué)引伸計
2016年微型機(jī)與應(yīng)用第19期
毛晶晶,汪遠(yuǎn)銀,,王森,,于洋
北京精密機(jī)電控制設(shè)備研究所,,北京100010
摘要: 在LabVIEW和NI IMAQ Vision的軟件平臺下,利用通用圖像采集設(shè)備開發(fā)了一種新型視頻引伸計系統(tǒng),。通過調(diào)用動態(tài)鏈接庫驅(qū)動圖像采集設(shè)備DH HV 1303UM進(jìn)行圖像采集,,并通過NI IMAQ Vision完成了圖像處理及基于灰度重心的視頻引伸計的開發(fā)。該系統(tǒng)具有靈活性強(qiáng),、可靠性高,、性價比高等優(yōu)點(diǎn)。
關(guān)鍵詞: 虛擬引伸計 DLL 圖像處理
Abstract:
Key words :

  毛晶晶,,汪遠(yuǎn)銀,,王森,于洋

 ?。ū本┚軝C(jī)電控制設(shè)備研究所,,北京100010)

       摘要:在LabVIEW和NI IMAQ Vision的軟件平臺下,,利用通用圖像采集設(shè)備開發(fā)了一種新型視頻引伸計系統(tǒng)。通過調(diào)用動態(tài)鏈接庫驅(qū)動圖像采集設(shè)備DH HV 1303UM進(jìn)行圖像采集,,并通過NI IMAQ Vision完成了圖像處理及基于灰度重心的視頻引伸計的開發(fā),。該系統(tǒng)具有靈活性強(qiáng)、可靠性高,、性價比高等優(yōu)點(diǎn),。

  關(guān)鍵詞:虛擬引伸計DLL,;圖像處理

0引言

  引伸計(extensometer) 是測量構(gòu)件兩點(diǎn)之間平均線應(yīng)變的一種儀器,。目前最常用的引伸計為如圖1所示的電阻式引伸計,。刀刃口與試件接觸并將試件變形傳遞到變形傳遞桿上,,再進(jìn)一步傳遞到彈性元件,粘貼在彈性元件上的應(yīng)變片感知應(yīng)變并將其轉(zhuǎn)換為電壓變化后輸出,,最終通過測得的電壓信號值獲得應(yīng)變的大小,。此種引伸計在測量時需接觸試件,需要導(dǎo)線引出信號,,因此在測量柔性材料變形或者在特殊環(huán)境(如高溫高壓)中測量時存在困難,。此外,因?yàn)閼?yīng)變片量程有限,,且刀口間要有一定的距離,,此種引伸計也不能測量微小試件的變形。

圖像 001.png

  隨著光電技術(shù)的發(fā)展以及光電產(chǎn)品的普及,,基于最近發(fā)展起來的激光干涉引伸計,、CCD相機(jī)圖像采集以及數(shù)字圖像分析的視頻引伸計[1-3]得到越來越多的應(yīng)用。視頻引伸計如圖2所示,,它通過拍攝試件表面的圖像,,利用圖像分析算法分析圖像中標(biāo)志點(diǎn)之間的變形來測量試件表面的應(yīng)變。視頻引伸計為非接觸測量,,因此可測量柔性試件,,可在惡劣環(huán)境下測量,而且也可以測量微小試件和大變形,,因此在新材料,、新技術(shù)領(lǐng)域受到越來越多的重視。但與傳統(tǒng)的電阻式引伸計相比,,專業(yè)視頻引伸計的價格相當(dāng)昂貴,,光照要求嚴(yán)格。這在一定程度上限制了視頻引伸計的應(yīng)用,。

圖像 002.png

  為了解決這些難題,,本文介紹一種新型視頻引伸計,。該引伸計以虛擬儀器的開發(fā)軟件LabVIEW為基本開發(fā)平臺,實(shí)現(xiàn)視頻引伸計必要的控制,、計算和操作,,并最終完成了一個成熟的﹑實(shí)時的視頻引伸計的設(shè)計。

1視頻引伸計原理

  視頻引伸計原理如圖3所示,,在試件上制作兩個標(biāo)記點(diǎn),,在加載時用CCD相機(jī)實(shí)時記錄試件表面包含這兩個標(biāo)記點(diǎn)區(qū)域的數(shù)字圖像,通過特殊設(shè)計數(shù)字圖像處理算法識別標(biāo)記點(diǎn)在變形前后的位置或者位移,,再根據(jù)幾何關(guān)系可得到兩個標(biāo)記點(diǎn)間的應(yīng)變ε [4],。

圖像 003.png

  為了算法識別的方便,標(biāo)識點(diǎn)一般設(shè)計為特定的形狀,。圓形標(biāo)記點(diǎn)是一種常用的標(biāo)記點(diǎn),,一般可以通過邊界識別得到圓周上的點(diǎn),再通過擬合求出圓心坐標(biāo),。本文采用一種特殊的標(biāo)記點(diǎn)識別方法,,即灰度重心算法?;叶戎匦乃惴ㄊ菍?shù)字圖像像素的灰度看作是數(shù)字圖像的“密度”,,認(rèn)為圖像中一個斑點(diǎn)的中心位于其“重心”處。相應(yīng)地,,對于一幅大小為M×N的灰度圖像區(qū)域,,如圖4所示,設(shè)其每個像素的灰度值為I(i,j),,(0<i<m,0<j<n),可以定義標(biāo)記點(diǎn)的灰度重心坐標(biāo)為:

圖像 004.png

  QQ圖片20161213183833.png

  在測量時用式(1)可檢測出不同時刻圖像上標(biāo)記點(diǎn)的位置,,根據(jù)同一標(biāo)記點(diǎn)位置相對于初始時刻的變化可獲得該標(biāo)記點(diǎn)的位移。兩個標(biāo)記點(diǎn)的相對位移與初始時刻兩標(biāo)記點(diǎn)的距離L之比則為要測量的應(yīng)變,。

2視頻引伸計的虛擬儀器實(shí)現(xiàn)

  從上述視頻引伸計原理中可知,,視頻引伸計的實(shí)現(xiàn)需要實(shí)時采集圖像,然后對圖像進(jìn)行處理得到應(yīng)變值,。除此之外,,為了使用方便,還需要有合理的操作界面供用戶操作,。本節(jié)介紹用LabVIEW實(shí)現(xiàn)視頻引伸計的圖像采集,、圖像處理及程序面板設(shè)計的工作。

  2.1基于USB接口的圖像采集

  LabVIEW對NI公司自己生產(chǎn)的圖像采集設(shè)備提供了相應(yīng)的驅(qū)動和控制模塊,,這些采集設(shè)備應(yīng)用起來較為方便,,但存在價格昂貴且不易進(jìn)行底層開發(fā)的缺點(diǎn)。目前,,市面上常見的工業(yè)數(shù)字化相機(jī)多以USB,、1394,、以太網(wǎng)口以及專業(yè)的Camera Link為接口形式,其中多款USB接口的攝相機(jī)在性價比上有很大的優(yōu)勢,。此外,,USB接口成為PC的標(biāo)配,在視頻引伸計中采用USB接口的數(shù)字?jǐn)z相機(jī)還能大大提高測量系統(tǒng)的靈活性,。由于LabVIEW中并不提供與USB接口相機(jī)直接通信的標(biāo)準(zhǔn)模塊,,為實(shí)現(xiàn)在LabVIEW環(huán)境下控制USB接口相機(jī)的圖像采集,需進(jìn)行特殊開發(fā),。下面以大恒圖像公司生產(chǎn)的DH HV 1303UM相機(jī)為例,,介紹圖像采集的實(shí)現(xiàn)過程。

  大恒公司提供了DH HV 1303UM相機(jī)驅(qū)動的動態(tài)鏈接庫,,該動態(tài)鏈接庫能完成相機(jī)的設(shè)置,、圖像的采集等常用功能,并提供了VC++,、VB等常用開發(fā)環(huán)境下的調(diào)用函數(shù),。但沒有提供LabVIEW平臺下的接口,若要在LabVIEW平臺下控制該相機(jī),,一個可行的方法是通過LabVIEW中Call Library Function模塊調(diào)用動態(tài)鏈接庫中相應(yīng)的相機(jī)設(shè)置及采集函數(shù)。此時需注意在Call Library Function模塊配置對話框中設(shè)置好動態(tài)鏈接庫的名稱和路徑,、函數(shù)的名稱,、數(shù)據(jù)的類型、返回值等內(nèi)容,,并注意將動態(tài)鏈接庫函數(shù)參數(shù)的數(shù)據(jù)類型映射為相應(yīng)的LabVIEW中的數(shù)據(jù)類型[5-6],。

  需要指出的是,此方法不僅適用于USB接口相機(jī),,對于其他所有提供了動態(tài)鏈接庫驅(qū)動程序的相機(jī)均可以用此方法實(shí)現(xiàn)與LabVIEW平臺的連接,。本文正是通過這樣一個方法多次調(diào)用動態(tài)鏈接,完成引伸計的圖像采集,。該圖像采集部分共分為六步:(1)打開相機(jī)并初始化,;(2) 設(shè)置圖像分辨率;(3)設(shè)置采集模式,;(4)設(shè)置增益,;(5)設(shè)置曝光時間;(6)圖像輸出,。

  2.2圖像處理

  原始圖像采集后,,如何正確完整地提取標(biāo)記點(diǎn)的中心是圖像處理部分所需完成的內(nèi)容。這一部分是系統(tǒng)測量的核心,,也直接決定系統(tǒng)測量分辨率和精度,。實(shí)際測量中的圖像均含有各種噪聲,,因此在用式(1)所示的灰度重心算法計算標(biāo)記點(diǎn)位置之前,需要對圖像進(jìn)行很多預(yù)處理,,包括濾波,、二值化以及圖像的形態(tài)學(xué)操作[7-8]等,其目的是去除圖像中可能影響測量結(jié)果的噪聲點(diǎn),,并增強(qiáng)標(biāo)記點(diǎn)與背景的對比度,,提高標(biāo)記點(diǎn)定位的精度。

  本系統(tǒng)中圖像處理程序流程及在LabVIEW中實(shí)現(xiàn)相關(guān)操作的函數(shù)和處理效果如圖5所示,。第一步先對原始圖像進(jìn)行濾波和增強(qiáng)操作,。在LabVIEW的VISION模塊[9-10]中,提供了多種濾波算法,,包括線性濾波法和非線性濾波法,,有針對空域的和針對頻域的濾波方法,也有頻率域?yàn)V波法,??筛鶕?jù)實(shí)際所采集的圖像設(shè)置合理的濾波參數(shù)。經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn),,發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)采用有平滑作用的卷積濾波法,,能夠得到非常好的結(jié)果,因此決定圖像處理中第一步先對圖像進(jìn)行卷積濾波操作,。濾波完成后接著對圖像實(shí)施二值化[11-12]操作,。二值化操作是為了最大程度地增強(qiáng)標(biāo)記點(diǎn)與背景圖像的對比度。圖像經(jīng)過二值化分割后,,不可避免地存在一些與檢測對象像素值相似的干擾點(diǎn)或區(qū)域,,這些點(diǎn)或區(qū)域需要在計算之前去除掉。在LabVIEW中可采取閉區(qū)域面積篩選的方法,,即在圖像處理中只保留與標(biāo)記點(diǎn)面積大小相似的區(qū)域,,與標(biāo)記點(diǎn)面積相差較大的區(qū)域?qū)⒂枰蕴蕹R虼酥灰谙到y(tǒng)中設(shè)置合理的面積篩選區(qū)間,,標(biāo)記點(diǎn)便能正確提取出來,。由于受到光照變化和相機(jī)內(nèi)部噪聲的影響,所提取的標(biāo)記點(diǎn)圖像會出現(xiàn)一些不規(guī)則的噪聲點(diǎn),,這些噪聲點(diǎn)將會對計算灰度重心有較大的影響,。因此需要在計算灰度重心之前予以消除。一個可行的辦法是對圖像進(jìn)行閉運(yùn)算[13-15],。閉運(yùn)算可以填平輪廓中細(xì)小的孔,,彌合輪廓上的小缺口,而且目標(biāo)特征的總的位置和形狀不變。經(jīng)過上述處理后,,標(biāo)記點(diǎn)圖像變?yōu)橐粋€純凈的,、完全連通的、對比明顯的二值化圖像,。用LabVIEW實(shí)現(xiàn)式(1)的計算后,,可得標(biāo)記點(diǎn)的坐標(biāo)。

圖像 005.png

  2.3系統(tǒng)程序的前面板設(shè)計

  根據(jù)引伸實(shí)驗(yàn)的基本情況,,設(shè)計視頻引伸計的前面板如圖6示,。面板分為4個部分,分別完成相機(jī)參數(shù)設(shè)置﹑圖像處理參數(shù)設(shè)置﹑原始圖像和目標(biāo)圖像的顯示及引伸實(shí)驗(yàn)的應(yīng)變時間曲線顯示,。其中相機(jī)參數(shù)設(shè)置主要完成采集圖像時曝光時間﹑增益﹑采集模式等設(shè)置,;圖像處理參數(shù)設(shè)置主要完成圖像閾值區(qū)間的設(shè)定﹑所保留區(qū)域面積的設(shè)定及濾波相關(guān)參數(shù)的設(shè)定。

圖像 006.png

3系統(tǒng)標(biāo)定及實(shí)驗(yàn)

  3.1系統(tǒng)標(biāo)定

  在系統(tǒng)搭建完成后,,需要確定系統(tǒng)測量的分辨率,,由應(yīng)變的定義可知,應(yīng)變?yōu)樵嚰南鄬ψ冃?,因此此引伸計的分辨率可以通過兩標(biāo)記點(diǎn)之間位移的變化來測得,,標(biāo)定實(shí)驗(yàn)裝置如圖7所示。

圖像 007.png

  制作包含標(biāo)記點(diǎn)的平板,,其中一個固定,,另一個可隨精密平移臺移動。平移臺移動時兩個標(biāo)記的距離會發(fā)生變化,,以此來模擬試件的拉伸實(shí)驗(yàn),。調(diào)節(jié)相機(jī)的放大倍率,使得一個像素相當(dāng)于1 mm,。將平移臺移動間隔分別取10 μm、20 μm,、40 μm,、50 μm、60 μm(換算為圖像分辨率為0.01,、0.02,、0.04、0.05和0.06像素),。對于每種移動間隔,,分別移動精密平移臺20次。將測量的結(jié)果與實(shí)際值相比較,,其結(jié)果如表1所示,。圖像 012.png

  調(diào)節(jié)相機(jī)的放大倍率,使得一個像素相當(dāng)于40 μm,將平移臺移動間隔分別取10 μm,、500 μm,,分別移動20次,系統(tǒng)所計算的結(jié)果與實(shí)際值的對比曲線如圖8和圖9所示,。

圖像 008.png

  

圖像 009.png

        由表1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看出,,在圖像分辨率為0.01像素、 0.02像素下系統(tǒng)誤差較大,。在圖像分辨率為0.05像素,、 0.06像素下系統(tǒng)誤差無明顯變化,最大相對誤差小于3.5%,。平均誤差小于1.5 μm,。因此系統(tǒng)的分辨率可取0.05像素。以CCD相機(jī)的分辨率為1 024×1 024來計算,,此引伸計的應(yīng)變測量分辨率約為48 με(0.05/1 024=48 με),。如果CCD相機(jī)的分辨率為2 048×2 048,則此引伸計的應(yīng)變測量分辨率約為24 με,。由圖8和圖9可以看出,,該引伸計在大量程范圍擁有較好的線性度和測量精度。

  3.2系統(tǒng)應(yīng)用

  用橡皮制作4個相同的試件,,在試件上做兩個標(biāo)記點(diǎn),,如圖10所示,將試件夾持在MTS試驗(yàn)機(jī)上做拉伸試驗(yàn),,用引伸計實(shí)時記錄試件的應(yīng)變,。配合試驗(yàn)機(jī)的相關(guān)數(shù)據(jù),得到圖11所示的4組應(yīng)力應(yīng)變曲線,。 由圖11可看出這4組應(yīng)力應(yīng)變曲線擁有較好的重合度,,且本文所開發(fā)的引伸計所測的最大應(yīng)變值可高達(dá)0.1。

圖像 010.png

圖像 011.png

4結(jié)論

  本文提出了一種基于虛擬儀器的光學(xué)引伸計,,在LabVIEW下完成了基于USB接口的圖像采集和圖像處理,。該系統(tǒng)的整個外圍硬件部分只需要一個普通的圖像采集設(shè)備及一根USB傳輸線,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單,、靈活,。與應(yīng)變片等傳統(tǒng)接觸式引伸計相比,除了精度更高之外,,本系統(tǒng)的優(yōu)勢更在于適用于微小試樣,、柔性材料、變溫環(huán)境和大形變實(shí)驗(yàn)等情況,。在各類非接觸式引伸計之中, 相比于傳統(tǒng)的激光引伸計,,本引伸計不利用激光的反射或者干涉,對環(huán)境的要求低,而且不需要大量的矯正算法,,開發(fā)周期短,,使用方便,而且更加穩(wěn)定可靠,;與傳統(tǒng)視頻引伸計相比,,由于其在圖像處理時采用合適的特征提取方法并利用LabVIEW開發(fā)程序及控制硬件的便利性,使得系統(tǒng)對硬件和對外界環(huán)境的要求大幅度降低,,系統(tǒng)不需要特制的鏡頭和高精度CCD,,不需要嚴(yán)格的特殊光照條件,由此大大降低了系統(tǒng)成本,。

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