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(tái)下,利用通用圖像采集設(shè)備開(kāi)發(fā)了一種新型視頻引伸計(jì)系統(tǒng)。通過(guò)調(diào)用動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)驅(qū)動(dòng)圖像采集設(shè)備DH HV 1303UM進(jìn)行圖像采集,并通過(guò)NI IMAQ Vision完成了圖像處理及基于灰度重心的視頻引伸計(jì)的開(kāi)發(fā)。該系統(tǒng)具有靈活性強(qiáng)、可靠性高、性價(jià)比高等優(yōu)點(diǎn)。
0引言
引伸計(jì)(extensometer) 是測(cè)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(jì)為如圖1所示的電阻式引伸計(jì)。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(guò)測(cè)得的電壓信號(hào)值獲得應(yīng)變的大小。此種引伸計(jì)在測(cè)量時(shí)需接觸試件,需要導(dǎo)線引出信號(hào),因此在測(cè)量柔性材料變形或者在特殊環(huán)境(如高溫高壓)中測(cè)量時(shí)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(jì)也不能測(cè)量微小試件的變形。
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(lái)的激光干涉引伸計(jì)、CCD相機(jī)圖像采集以及數(shù)字圖像分析的視頻引伸計(jì)[1-3]得到越來(lái)越多的應(yīng)用。視頻引伸計(jì)如圖2所示,它通過(guò)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(lái)測(cè)量試件表面的應(yīng)變。視頻引伸計(jì)為非接觸測(cè)量,因此可測(cè)量柔性試件,可在惡劣環(huán)境下測(cè)量,而且也可以測(cè)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(lái)越多的重視。但與傳統(tǒng)的電阻式引伸計(jì)相比,專業(yè)視頻引伸計(jì)的價(jià)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(jì)的應(yīng)用。
為了解決這些難題,本文介紹一種新型視頻引伸計(jì)。該引伸計(jì)以虛擬儀器的開(kāi)發(fā)軟件LabVIEW為基本開(kāi)發(fā)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)視頻引伸計(jì)必要的控制、計(jì)算和操作,并最終完成了一個(gè)成熟的﹑實(shí)時(shí)的視頻引伸計(jì)的設(shè)計(jì)。
1視頻引伸計(jì)原理
視頻引伸計(jì)原理如圖3所示,在試件上制作兩個(gè)標(biāo)記點(diǎn),在加載時(shí)用CCD相機(jī)實(shí)時(shí)記錄試件表面包含這兩個(gè)標(biāo)記點(diǎn)區(qū)域的數(shù)字圖像,通過(guò)特殊設(shè)計(jì)數(shù)字圖像處理算法識(shí)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(gè)標(biāo)記點(diǎn)間的應(yīng)變?chǔ)?[4]。
為了算法識(shí)別的方便,標(biāo)識(shí)點(diǎn)一般設(shè)計(jì)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(guò)邊界識(shí)別得到圓周上的點(diǎn),再通過(guò)擬合求出圓心坐標(biāo)。本文采用一種特殊的標(biāo)記點(diǎn)識(shí)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(gè)斑點(diǎn)的中心位于其“重心”處。相應(yīng)地,對(duì)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(gè)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:
在測(cè)量時(shí)用式(1)可檢測(cè)出不同時(shí)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(duì)于初始時(shí)刻的變化可獲得該標(biāo)記點(diǎn)的位移。兩個(gè)標(biāo)記點(diǎn)的相對(duì)位移與初始時(shí)刻兩標(biāo)記點(diǎn)的距離L之比則為要測(cè)量的應(yīng)變。
2視頻引伸計(jì)的虛擬儀器實(shí)現(xiàn)
從上述視頻引伸計(jì)原理中可知,視頻引伸計(jì)的實(shí)現(xiàn)需要實(shí)時(shí)采集圖像,然后對(duì)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(jì)的圖像采集、圖像處理及程序面板設(shè)計(jì)的工作。
2.1基于USB接口的圖像采集
LabVIEW對(duì)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(dòng)和控制模塊,這些采集設(shè)備應(yīng)用起來(lái)較為方便,但存在價(jià)格昂貴且不易進(jìn)行底層開(kāi)發(fā)的缺點(diǎn)。目前,市面上常見(jiàn)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(jià)比上有很大的優(yōu)勢(shì)。此外,USB接口成為PC的標(biāo)配,在視頻引伸計(jì)中采用USB接口的數(shù)字?jǐn)z相機(jī)還能大大提高測(cè)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(kāi)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(guò)程。
大恒公司提供了DH HV 1303UM相機(jī)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù),該動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)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(kāi)發(fā)環(huán)境下的調(diào)用函數(shù)。但沒(méi)有提供LabVIEW平臺(tái)下的接口,若要在LabVIEW平臺(tái)下控制該相機(jī),一個(gè)可行的方法是通過(guò)LabVIEW中Call Library Function模塊調(diào)用動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)中相應(yīng)的相機(jī)設(shè)置及采集函數(shù)。此時(shí)需注意在Call Library Function模塊配置對(duì)話框中設(shè)置好動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)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(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)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(duì)于其他所有提供了動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)驅(qū)動(dòng)程序的相機(jī)均可以用此方法實(shí)現(xiàn)與LabVIEW平臺(tái)的連接。本文正是通過(guò)這樣一個(gè)方法多次調(diào)用動(dòng)態(tài)鏈接,完成引伸計(jì)的圖像采集。該圖像采集部分共分為六步:(1)打開(kāi)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(shí)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(cè)量的核心,也直接決定系統(tǒng)測(cè)量分辨率和精度。實(shí)際測(cè)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(jì)算標(biāo)記點(diǎn)位置之前,需要對(duì)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(cè)量結(jié)果的噪聲點(diǎn),并增強(qiáng)標(biāo)記點(diǎn)與背景的對(duì)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(duì)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(duì)空域的和針對(duì)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(guò)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(duì)圖像進(jìn)行卷積濾波操作。濾波完成后接著對(duì)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(duì)比度。圖像經(jīng)過(guò)二值化分割后,不可避免地存在一些與檢測(cè)對(duì)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(jì)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(lái)。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(huì)出現(xiàn)一些不規(guī)則的噪聲點(diǎn),這些噪聲點(diǎn)將會(huì)對(duì)計(jì)算灰度重心有較大的影響。因此需要在計(jì)算灰度重心之前予以消除。一個(gè)可行的辦法是對(duì)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(guò)上述處理后,標(biāo)記點(diǎn)圖像變?yōu)橐粋€(gè)純凈的、完全連通的、對(duì)比明顯的二值化圖像。用LabVIEW實(shí)現(xiàn)式(1)的計(jì)算后,可得標(biāo)記點(diǎn)的坐標(biāo)。
2.3系統(tǒng)程序的前面板設(shè)計(jì)
根據(jù)引伸實(shí)驗(yàn)的基本情況,設(shè)計(jì)視頻引伸計(jì)的前面板如圖6示。面板分為4個(gè)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(shí)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(shí)曝光時(shí)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。
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(cè)量的分辨率,由應(yīng)變的定義可知,應(yīng)變?yōu)樵嚰南鄬?duì)變形,因此此引伸計(jì)的分辨率可以通過(guò)兩標(biāo)記點(diǎn)之間位移的變化來(lái)測(cè)得,標(biāo)定實(shí)驗(yàn)裝置如圖7所示。
制作包含標(biāo)記點(diǎn)的平板,其中一個(gè)固定,另一個(gè)可隨精密平移臺(tái)移動(dòng)。平移臺(tái)移動(dòng)時(shí)兩個(gè)標(biāo)記的距離會(huì)發(fā)生變化,以此來(lái)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(gè)像素相當(dāng)于1 mm。將平移臺(tái)移動(dòng)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(duì)于每種移動(dòng)間隔,分別移動(dòng)精密平移臺(tái)20次。將測(cè)量的結(jié)果與實(shí)際值相比較,其結(jié)果如表1所示。
調(diào)節(jié)相機(jī)的放大倍率,使得一個(gè)像素相當(dāng)于40 μm,將平移臺(tái)移動(dòng)間隔分別取10 μm、500 μm,分別移動(dòng)20次,系統(tǒng)所計(jì)算的結(jié)果與實(shí)際值的對(duì)比曲線如圖8和圖9所示。
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(wú)明顯變化,最大相對(duì)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(lái)計(jì)算,此引伸計(jì)的應(yīng)變測(cè)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(jì)的應(yīng)變測(cè)量分辨率約為24 με。由圖8和圖9可以看出,該引伸計(jì)在大量程范圍擁有較好的線性度和測(cè)量精度。
3.2系統(tǒng)應(yīng)用
用橡皮制作4個(gè)相同的試件,在試件上做兩個(gè)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(jì)實(shí)時(shí)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(kāi)發(fā)的引伸計(jì)所測(cè)的最大應(yīng)變值可高達(dá)0.1。
4結(jié)論
本文提出了一種基于虛擬儀器的光學(xué)引伸計(jì),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(gè)外圍硬件部分只需要一個(gè)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(jiǎn)單、靈活。與應(yīng)變片等傳統(tǒng)接觸式引伸計(jì)相比,除了精度更高之外,本系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)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(jì)之中, 相比于傳統(tǒng)的激光引伸計(jì),本引伸計(jì)不利用激光的反射或者干涉,對(duì)環(huán)境的要求低,而且不需要大量的矯正算法,開(kāi)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(jì)相比,由于其在圖像處理時(shí)采用合適的特征提取方法并利用LabVIEW開(kāi)發(fā)程序及控制硬件的便利性,使得系統(tǒng)對(duì)硬件和對(duì)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。
參考文獻(xiàn)
[1] 王慶有,于涓匯.利用線陣CCD非接觸測(cè)量材料變形量的方法[J].光電工程,2002,29(4):20-23.
?。?] 徐亮,李新軍,呂曉東.基于機(jī)器視覺(jué)非接觸測(cè)量金屬應(yīng)變量[J].機(jī)械工程與自動(dòng)化,2006(1):73-74.
?。?] 張英杰.基于視頻圖像的應(yīng)變精密測(cè)量研究[D].長(zhǎng)春:吉林大學(xué),2006.
?。?] Wang Huaiwen,Kang Yilan, Fu Donghui, et al. Digital marker recognition method and it’s application of material behavior[J]. Chinese Journal of Energetic Materials, 2004, 17(5): 434-437.
?。?] 劉玉. 利用動(dòng)態(tài)連接庫(kù)擴(kuò)展Labview的功能[J]. 國(guó)外電子測(cè)量技術(shù), 2004,23(S1):51-53.
?。?] 謝其德,張?jiān)圃? 動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)在LabVIEW中的高級(jí)應(yīng)用[J]. 微計(jì)算機(jī)信息,2004,20(10):45-46.
?。?] 陳月婷. 視頻引伸計(jì)測(cè)量技術(shù)初探[J]. 工程與試驗(yàn),2009(S1):50-53.
[8] 高宏閣.視頻引伸計(jì)研發(fā)[D].天津:天津大學(xué), 2005.
?。?] BLUME P A. The LabVIEW style book[M]. Upper Saddle River: Prentice Hall,2009.
?。?0] National Instruments. IMAQ Vision User’s Manual[Z].2006.
[11] 張會(huì)林,簡(jiǎn)獻(xiàn)忠. 人體手背靜脈血管圖像增強(qiáng)處理算法研究[J]. 儀器儀表學(xué)報(bào),2005,26(8):730-731.
?。?2] 舒華, 余群. 基于LabVIEW的形態(tài)學(xué)圖像處理研究[J]. 信息技術(shù), 2009(5):142-144 .
?。?3] 金昊.基于虛擬儀器的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的研究[J]. 計(jì)算機(jī)自動(dòng)測(cè)量與控制,2000,19(1):30-32.
[14] RAFAEL C G, RICHARD E W. 數(shù)字圖像處理(第二版)[M]. 阮秋琦,阮宇智,譯.北京:電子工業(yè)出版社,2003.
?。?5] Dai Qingyun,Yu Yingling. The advanced of mathematical morphology in images processing[J].Control Theory and Applications,2001,18(4):479-481.