采棉機(jī)刀具磨損監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)——基于嵌入式圖像處理系統(tǒng)

倪江楠，張 麗

(河南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河南 南陽 473000)

0 引言

近年來，隨著智能監(jiān)控技術(shù)的不斷發(fā)展，在線監(jiān)控和圖像實(shí)時(shí)處理技術(shù)被應(yīng)用到了農(nóng)機(jī)裝備的開發(fā)設(shè)計(jì)過程中，使得大型智能農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備不僅可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)監(jiān)控，完成工程參數(shù)的采集和狀態(tài)報(bào)警，而且可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的閉環(huán)控制和智能維護(hù)，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)機(jī)的多信息融合和故障診斷。為了準(zhǔn)確對采棉刀具作業(yè)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，需要在監(jiān)測系統(tǒng)中引入一套可以通過圖像處理計(jì)算出磨損面積的計(jì)算系統(tǒng)。筆者擬將嵌入式圖像處理系統(tǒng)引入到采棉機(jī)工作狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中，以期對采棉機(jī)的磨損量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，對于采棉機(jī)智能監(jiān)控的在線監(jiān)控研究具有重要的參考價(jià)值。

1 采棉機(jī)刀具磨損監(jiān)測方法和系統(tǒng)框架

目前，刀具磨損的監(jiān)測方法有很多種，主要包括噪聲監(jiān)測方法、功率監(jiān)測方法、作業(yè)聲發(fā)射監(jiān)測方法和傳感器監(jiān)測方法。

1)切削噪聲監(jiān)測方法。采棉機(jī)作業(yè)過程中，刀具會發(fā)出聲音信號，聲音信號中包含了較多的切削狀態(tài)信息。當(dāng)切削刀具磨損較大時(shí)，會發(fā)出不同聲級的噪聲，可以根據(jù)噪聲的大小來判斷刀具是否在正常工作。

2)切削功率監(jiān)測法。切削功率監(jiān)測方法是一種有效的刀具磨損監(jiān)測方法。刀具正常工作時(shí)，切削功率一般是增大或者減小或者區(qū)域平穩(wěn)的，不會發(fā)生較大的突變，只有刀具破損時(shí)功率的變化率會與正常工作時(shí)候不同，因此可以根據(jù)功率的變化來判斷刀具的磨損程度。

3)刀具狀態(tài)發(fā)聲射監(jiān)測。聲發(fā)射刀具監(jiān)測技術(shù)是近幾年剛興起的一種技術(shù)，此方法非常具有潛力。該方法利用材料受力斷裂后以彈性波的形式釋放出能量，然后利用專門的監(jiān)測工具進(jìn)行監(jiān)測。

4)傳感器采集方法。傳感器采集方法是利用視覺傳感器對刀具圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)采集的方法，通過對刀具圖像的不斷分析，判斷刀具的磨損程度。該方法實(shí)現(xiàn)起來較為簡單，并且對各種復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性比較好。

根據(jù)對以上4種方法的分析，結(jié)合采棉機(jī)的具體作業(yè)環(huán)境，本次選用傳感器采集方法對采棉機(jī)刀具的磨損進(jìn)行監(jiān)測，其總體監(jiān)測流程如圖1所示。

采棉機(jī)刀具的監(jiān)測過程主要由3部分組成，包括傳感器信號采集、信號特征提取和狀態(tài)識別等。通過對磨損刀具圖像的分析識別，實(shí)現(xiàn)最終的磨損程度判別。

2 刀具磨損量嵌入式圖像處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于嵌入式單片機(jī)的采棉刀具監(jiān)測系統(tǒng)可以通過傳感器進(jìn)行刀具圖像采集，然后利用串口通信和單片機(jī)建立通信連接；PC機(jī)驅(qū)動(dòng)圖像采集裝置獲取刀具磨損的圖像，然后對圖像進(jìn)行處理，獲得刀具磨損量，并與之前設(shè)定的磨損閾值進(jìn)行對比；最后，發(fā)出指令，控制報(bào)警發(fā)出相關(guān)信號，單片機(jī)獲取指令后做出相應(yīng)的動(dòng)作。其總體結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖1 采棉機(jī)刀具磨損監(jiān)測流程

圖2 嵌入式圖像處理系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)

采用嵌入式系統(tǒng)可以充分發(fā)揮PC機(jī)強(qiáng)大的運(yùn)算功能，也可充分利用單片機(jī)的體積小和質(zhì)量輕等特點(diǎn)，利用PC機(jī)可以實(shí)現(xiàn)圖像的實(shí)時(shí)處理，而利用單片機(jī)可以實(shí)現(xiàn)報(bào)警裝置的控制和車載裝置的移動(dòng)。

為了準(zhǔn)確地獲取刀具的磨損量，圖像的增強(qiáng)處理非常關(guān)鍵。圖像增強(qiáng)處理的方法有很多，包括灰度變換、線性和非線性變換以及分段變換。其中，灰度變換主要是對采集的圖像進(jìn)行對比度的動(dòng)態(tài)變換，將原始采集得到的圖像灰度值函數(shù)f(x,y)利用一個(gè)變換函數(shù)g=T[f]轉(zhuǎn)換為新的灰度函數(shù)g(x,y)，其表達(dá)式為

g(x,y)=T[f(x,y)]

(1)

根據(jù)灰度變換函數(shù)的具體形式，灰度變換可以分為非線性變換和線性變換。如果對圖像的某一部分感興趣，還可以進(jìn)行分段變換。其中，采用線性變換可以改善圖像模糊的效果，對圖象的灰度進(jìn)行線性拉伸。假設(shè)圖像f(i,j)灰度范圍是[a,b]，通過線性變換后可以得到圖像g(i,j)的范圍為[a1,b1]，如圖3所示。

圖3 采集圖像的線性變換示意圖

這種線性變換使灰度小于a和灰度大于b的像素灰度強(qiáng)度強(qiáng)行變換成a和b，從而使采集得到的刀具磨損圖像的層次感更強(qiáng)。其中，g(i,j)與f(i,j)之間的關(guān)系為

(2)

在進(jìn)行刀具圖像處理時(shí)，主要是對刀具磨損部分的圖像感興趣，因此可以突出該部分的灰度值；對于不感興趣的區(qū)間進(jìn)行抑制，可以采用分段線性變換。假設(shè)圖像f(x,y)的灰度范圍在[0,Mf]，磨損圖像的灰度范圍為[a,b]，為了將灰度范圍拉伸到[c,d]，可以進(jìn)行分段變換，其表達(dá)式為

(3)

圖像灰度分段變換的原理如圖4所示。利用分段線性變換可以將灰度范圍[a,b]分成3個(gè)部分，對每個(gè)部分分別采用灰度變換，可以有效地對感興趣的區(qū)域進(jìn)行增強(qiáng)，對不感興趣的區(qū)域進(jìn)行抑制。在實(shí)際圖像采集時(shí)，單純利用線性變換可能無法實(shí)現(xiàn)灰度變換，因?yàn)樵谝恍┣闆r下灰度范圍往往是非線性變換。這時(shí)可以引入非線性變換方法，如對數(shù)變換，其一般形式為

(4)

其中，a、b、c表示調(diào)整系數(shù)。這種變換主要是針對圖像低灰度區(qū)拉伸和圖像高灰度區(qū)的壓縮，當(dāng)需要對高灰度區(qū)的地方進(jìn)行較大范圍的拉伸時(shí)，可以采用指數(shù)變化的形式，即

g(i,j)=bc[f(i,j)-a]-1

(5)

灰度變換的方法還有很多，可以根據(jù)實(shí)際情況采用不同的變換方法。圖像處理完成后可以對圖像磨損部分進(jìn)行分析，其流程如圖5所示。

圖4 采集圖像的分段線性變換示意圖

圖5 采棉機(jī)刀具磨損監(jiān)測系統(tǒng)程序結(jié)構(gòu)框圖

monitoring system for cotton picker

利用嵌入式系統(tǒng)可以控制圖像和視頻傳感器進(jìn)行圖像的采集，然后將視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)輸出。在對采集到的刀具圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理后，對刀具磨損部分進(jìn)行分析，并將磨損面積和之前設(shè)定的閾值進(jìn)行對比。如果磨損量超過設(shè)定閾值，則可以發(fā)出報(bào)警提示；如果沒有超過設(shè)定閾值，則不發(fā)出警報(bào)。

3 采棉機(jī)刀具磨損監(jiān)測系統(tǒng)測試

基于嵌入式圖像處理系統(tǒng)，本次對采棉機(jī)刀具磨損監(jiān)測系統(tǒng)進(jìn)行了測試，測試的機(jī)型選擇了普通的采棉機(jī)，如圖6所示。

圖6 采棉機(jī)割刀實(shí)物圖

為了保證試驗(yàn)的平穩(wěn)進(jìn)行，選擇了較為平坦和開闊的大面積棉花收割機(jī)作業(yè)區(qū)，在傳感器采集到圖像后發(fā)送到駕駛室的嵌入式圖像處理系統(tǒng)對圖像進(jìn)行處理，最終得到磨損結(jié)果。其流程如圖7所示。

圖7 采棉機(jī)刀具磨損圖像采集與計(jì)算流程

tool wear of cotton picker

圖像的采集主要是利用高清攝像頭對彩棉刀具進(jìn)行實(shí)時(shí)拍照，然后選定磨損部分作為感興趣的區(qū)域進(jìn)行增強(qiáng)處理；處理完成后，進(jìn)行圖像閾值分割，將分割的磨損部位進(jìn)行面積計(jì)算。其中，圖像處理結(jié)果如圖8所示。采集到刀具圖像后對磨損部分進(jìn)行了增強(qiáng)處理，得到了磨損部分作為感興趣的區(qū)域，最后采用嵌入式圖像處理系統(tǒng)對刀具磨損面積和磨損率進(jìn)行了計(jì)算，得到了如表1所示的結(jié)果。

圖8 刀具磨損圖像處理

測試編號磨損面積/cm2磨損率/%10.893.220.923.530.883.040.913.350.933.8

最后，對采棉機(jī)刀具磨損部分進(jìn)行了計(jì)算，一共計(jì)算了5次。由計(jì)算結(jié)果可以看出：利用嵌入式圖像處理系統(tǒng)可以較為準(zhǔn)確地計(jì)算出采棉刀具的磨損面積，為采棉機(jī)工作狀態(tài)的監(jiān)測提供了重要的數(shù)據(jù)支持。

4 結(jié)論

為了提高采棉刀具磨損量的自我診斷水平，在采棉機(jī)作業(yè)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中使用了嵌入式圖像處理系統(tǒng)，并采用圖像灰度分段增強(qiáng)技術(shù)，可以實(shí)時(shí)地得到采棉刀具的磨損率，實(shí)現(xiàn)了刀具故障的自動(dòng)預(yù)警。為了驗(yàn)證方案的可行性，在實(shí)際平坦開闊的棉田里進(jìn)行了試驗(yàn)，圖像采集裝置安裝在采棉機(jī)刀具位置，嵌入式圖像處理系統(tǒng)安裝在駕駛室。通過采集刀具圖像和對磨損部位的增強(qiáng)與閾值分割，最終得到了刀具的磨損率，為采棉機(jī)作業(yè)狀態(tài)故障的預(yù)警提供了非常有效的數(shù)據(jù)參考。