基于模糊控制的機器視覺自動糾偏系統(tǒng)

蔣文權(quán) 陳月

摘要：自動糾偏系統(tǒng)在帶材卷取過程中非常重要，由于帶材位置受到多因素影響，具有非線性、時變、和分布參數(shù)多等特點，要建立精確數(shù)學模型非常困難。因此為了保障帶材在卷取過程中不跑偏，提高成材率，防止對設(shè)備造成損害，本文提出了一套切合實際的糾偏控制系統(tǒng)，采用視覺實時監(jiān)測與模糊控制的方法，在實際設(shè)備運行過程中取得了較好的效果。由視覺傳感器采集實時圖像傳輸?shù)接嬎銠C。計算機采用特定邊緣檢測算法得出卷材位置信息，將位置信息傳輸給PLC進行處理控制，消除位置偏差。

關(guān)鍵詞：機器視覺；邊緣檢測；模糊控制

中圖分類號：TP2 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2015）51-0221-03

一、研究背景

帶材在卷取過程中，由于卷輥系統(tǒng)的制造偏差，帶材的張力及帶材的厚度不均勻等因素的影響，常常產(chǎn)生帶材跑偏的現(xiàn)象。帶材跑偏不僅會造成帶材缺陷，減少成材率，甚至對設(shè)備造成損害。為了實現(xiàn)對帶材跑偏的檢測控制，目前多采用光電式傳感器檢測偏差。光電式糾偏系統(tǒng)存在精度低、響應(yīng)時間長缺點，且工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境往往比較復(fù)雜，光電式傳感器環(huán)境適應(yīng)性差、易受光的影響，應(yīng)用場合有限。

而視覺傳感器以其高靈敏度、高精度，抗電磁干擾，與工件無接觸，獲得偏移距離信息豐富等優(yōu)點，受到廣泛的關(guān)注。視覺傳感的特點是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。而且機器視覺易于實現(xiàn)信息集成，是實現(xiàn)計算機集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。因此，在現(xiàn)代自動化生產(chǎn)過程中，人們將視覺傳感廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗和質(zhì)量控制等領(lǐng)域。將視覺傳感器獲取的帶材圖像傳輸?shù)接嬎銠C上進行處理分析，可以得到帶材的位置及其他各種信息。通過對圖像處理算法的優(yōu)化，視覺糾偏系統(tǒng)可以靈活地應(yīng)用于各類工業(yè)場合，并且完全可以滿足工藝要求。

二、系統(tǒng)裝置及工作原理

PLC作為中心控制器，使用模糊控制算法，根據(jù)偏差信號，給步進電機發(fā)送脈沖控制信號。步進電機帶動卷材，糾正卷材位置偏差。視覺傳感器實時監(jiān)測卷材位置信息，將卷材的實時圖像傳輸?shù)接嬎銠C。計算機進行實時圖像處理，運用特定邊緣檢測算法得出卷材邊緣信息，并計算出卷材中心線位置和標準中心線比較，將中心線實時偏差信息傳輸給PLC進行下一步處理。

三、圖像采集及處理算法

通過視覺傳感器采集圖像，傳輸?shù)接嬎銠C。在計算機上對圖像進行灰度變換，邊緣檢測等一系列處理工作。圖像處理算法采用Visual C++編寫。Visual C++是一個基于windows操作系統(tǒng)的可視化集成開發(fā)環(huán)境，是編程人員的首選。圖像處理的最終目的就是實現(xiàn)邊緣檢測，及時發(fā)現(xiàn)帶材的偏差。

邊緣檢測主要包括以下四個步驟：

1.圖像濾波，邊緣檢測算法主要是基于圖像亮度的一階和二階導(dǎo)數(shù)，但是導(dǎo)數(shù)的計算對噪聲很敏感?；诠I(yè)現(xiàn)場的復(fù)雜環(huán)境，我們通過異常點檢測的方法來改善與噪聲有關(guān)的邊緣檢測器的性能；即是將每個像素和它周邊的8個相鄰像素的灰度平均值進行比較。如果該點與平均值的差距大于某個閾值，就被判定為噪聲點并有8個鄰近像素的灰度平均值替代。上述的8個鄰近像素的灰度平均值利用下述脈沖響應(yīng)數(shù)組和觀察圖像的卷積計算得到：

H=■1 1 11 0 11 1 1（1）

2.圖像增強，增強邊緣的基礎(chǔ)是確定圖像各點鄰域強度的變化值。增強算法可以將鄰域強度值有顯著變化的點突出顯示。圖像的每個像素除以通過下列基本關(guān)系估算出的標準方差D（i，j）：

G（x，y）=■（2）

上式中的標準方差是通過每個像素在W2的鄰域內(nèi)計算得到的，其中W=2w+1。

G（x，y）=■∑■■∑■■F（m，n）-M（m，n）■■（3）

函數(shù)M（i，j）表示原始圖像上點（i，j）處估算的均值，通過下式計算：

M（x，y）=■∑■■∑■■F（m，n）■（4）

增強后的圖像G（i，j）和原始圖像相比，在那些和鄰域內(nèi)像素相比偏差顯著較大的像素點的幅度增加了，而在其他地方幅度則相對減少。

3.圖像檢測，在圖像中有許多點的梯度幅值比較大，而這些點在特定的應(yīng)用領(lǐng)域中并不都是邊緣應(yīng)該用某些方法來確定那些是邊緣點?；诨叶戎狈綀D的邊緣檢測是一種最常用、最簡單的邊緣檢測方法。對檢測圖像中目標的邊緣效果很好，圖像在暗區(qū)的像素較多，而其他像素的灰度分布比較平坦。最簡單的邊緣檢測判據(jù)是梯度幅值閾值判據(jù)。該梯度垂直于邊緣走向，由于邊緣檢測的對象是帶材，將與帶材邊緣垂直的方向定為x軸的方向，只需計算行梯度即可。通過計算如下所示的對x求偏導(dǎo)數(shù)得到行梯度值：

G（x，y）=■（5）

然后掃描圖像F（x，y）的每一行，進行上式所述運算得到的偏導(dǎo)數(shù)與閾值T進行比較得出符合要求的邊緣點Gb（x，y）。

在以上過程中閾值T的選擇將直接影響邊緣檢測的質(zhì)量。由于直方圖往往很粗糙，再加上噪聲的影響更是參差不齊，這樣就使得求圖像極大、極小值變得困難。閾值的大小反映了邊緣檢測的靈敏度。對于含有噪聲的圖像，閾值的選擇是未能檢測到有效邊緣點以及誤把噪聲引起的點歸為邊緣點的一個折衷。因此，可根據(jù)工業(yè)現(xiàn)場實際環(huán)境靈活選擇閾值以達到理想的檢測效果。

4.圖像定位，檢測出帶材邊緣后，還需要通過邊緣線確定帶材的位置。設(shè)帶材中心線位置為：X=XO

其中XO=■∑■■Xb，標準中心線為X=Xz，則偏差：

E=XO-XZ（6）

四、模糊控制器設(shè)計

經(jīng)過人們長期研究和實踐形成的經(jīng)典控制理論，對于解決線性定常系統(tǒng)的控制問題是很有效的。然而，經(jīng)典控制理論對于非線性時變系統(tǒng)難以湊效。隨著微機的發(fā)展和應(yīng)用，自動控制理論和技術(shù)獲得了飛躍的發(fā)展。基于狀態(tài)變量描述的現(xiàn)代控制理論對于解決線性或非線性、定?；驎r變的多輸入多輸出系統(tǒng)問題，獲得了廣泛的應(yīng)用。但是，無論采用經(jīng)典控制理論還是現(xiàn)代控制理論設(shè)計一個控制系統(tǒng)，都需要事先知道被控對象（或生產(chǎn)過程）精確的數(shù)學模型，然后根據(jù)數(shù)學模型以及給定的性能指標，選擇合適的控制規(guī)律，進行控制系統(tǒng)設(shè)計。然而，在許多情況下被控對象的精確數(shù)學模型很難建立。帶材糾偏系統(tǒng)就是屬于這類情況。我們通過模糊控制法解決這一問題以取得更為理想的控制效果。

1.確定模糊控制器的結(jié)構(gòu)。在帶材糾偏系統(tǒng)中，選擇輸入變量為帶材位置誤差E及誤差的變化EC，輸出變量為控制量u。

EC和u的模糊集均為

{NB，NM，NS，O，PS，PM，PB}

E的模糊集為

{NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB}

E和EC的論域均為

{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}

u的論域為

{-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6，7，}

上述的誤差模糊集選取八個元素，區(qū)分了NO和PO，主要是著眼于提高穩(wěn)態(tài)精度。

2.建立模糊控制規(guī)則。模糊控制器運用模糊推理方法，將專家知識和經(jīng)驗直接描述為“IF...THEN...”語句所表達的一組過程控制規(guī)則和策略，對過程進行有效控制。模糊控制器由模糊化、控制規(guī)則推理和反模糊化三部分所組成。模糊化和反模糊化單元與過程單元直接相連，規(guī)則推理單元包含了專家知識和經(jīng)驗。模糊化單元的作用是將輸入的精確量轉(zhuǎn)換成模糊化量，其中輸入量包括外界的參考輸入、系統(tǒng)的輸出或狀態(tài)等。將處理過的輸入量進行變換，使其變換到各自的論域范圍中。不同于通常的0/1邏輯所描述的確定概念模式，模糊邏輯用介于[0，1]之間的一個真值來表達含義。引入隸屬函數(shù)可將該區(qū)間內(nèi)的數(shù)值轉(zhuǎn)換為模糊的概念，比如“小”、“冷”、“多”等。將論域內(nèi) 原來精確的輸入量進行模糊化。例如，將“差距為2mm”轉(zhuǎn)換為含糊的語義，為“差距適中”。借助隸屬度函數(shù)使一定的偏差間隔同語義相對應(yīng)，并描述某些物理量對過程的相關(guān)性。

根據(jù)系統(tǒng)誤差及誤差變化的趨勢來消除誤差的模糊控制規(guī)則如下述表格描述（或可由21條模糊條件語句描述）

控制規(guī)則推理是模糊控制的核心部分。在這里，專家知識和經(jīng)驗被轉(zhuǎn)換為以“IF滿足某條件，THEN可推出某結(jié)論”形式的模糊條件句來描述的過程控制策略?！癐F”描述不確定的邊界條件，模糊控制器的實現(xiàn)有幾個關(guān)鍵步驟：根據(jù)輸出計算偏差的變化率；根據(jù)輸出和位置的設(shè)定值計算位置偏差；輸入的模糊化；模糊關(guān)系的推理；測量結(jié)果的精確化。

3.確定模糊變量的賦值表。模糊變量誤差E、誤差變化EC及控制量u的模糊集和論域確定后，再對模糊變量賦值，如下表格所示。

確定模糊關(guān)系

由模糊控制規(guī)則的第一條可以計算出u1，即：

u1=e·[（NBE+NME）×PBu]·ec·[（NBEC+NMEC）×PBu]（7）

對于e及ec的隸屬函數(shù)值對應(yīng)于所量化的等級上取1，其余均取零，這樣可以簡化為：

u1=min{max[μNBE（i）；μNME（i）]；max[μNBEC（j）；μNMEC（j）]；μPBu（x）}（8）

式中，μNBE（i）、μNME（i）是模糊集合NBE和NME第i個元素的隸屬度；μNBEC（j）、μNMEC（j）是模糊集合NBEC和NMEC第j個元素的隸屬度。

同理可以分別求出u2～u21，則控制量為模糊集合u，表示為：

u=u1+u2+…+u21（9）

根據(jù)不同的i和j預(yù)先計算好控制量u，制成如下所示的控制表。當進行實時控制時，便于根據(jù)輸出的信息，從中查詢所需要的控制策略。

模糊控制器的實現(xiàn)過程是完成系統(tǒng)糾偏控制的一個重要方面。模糊控制器主要完成采樣、標定、論域變換、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、控制輸出等。

4.實際效果。所設(shè)計的視覺糾偏系統(tǒng)已成功應(yīng)用在實際設(shè)備的糾偏控制中，從運行曲線可以看出卷材位置偏差已控制在可接受的極小范圍內(nèi)。將模糊控制方法與PID控制法比較得出，當卷材張力在一定范圍內(nèi)時，兩種控制方法控制效果都不錯。但是當卷材張力過大時，PID算法控制的卷材位置出現(xiàn)明顯的波動，而模糊控制法的效果還是很穩(wěn)定。由此可以看出，基于模糊控制的視覺糾偏系統(tǒng)達到了理想效果。

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