膠料表面用先進(jìn)計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)技術(shù)的粘性測(cè)量研究

賈瑛

摘 要：膠料作為汽車輪胎的重要組成部分，其表面粘性直接決定輪胎氣密性與粘合性。傳統(tǒng)膠料表面黏度測(cè)量過程中應(yīng)用門尼粘度計(jì)、塑性計(jì)以及橡膠加工分析儀較多，此模式下的測(cè)量效率較低，不能為新產(chǎn)品的創(chuàng)新與定量化統(tǒng)計(jì)分析提供便利條件。針對(duì)當(dāng)前測(cè)量膠料表面黏度過程中復(fù)雜、低效的相機(jī)標(biāo)定流程，結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)技術(shù)，對(duì)膠料表面黏度測(cè)量方式進(jìn)行改進(jìn)。通過優(yōu)化光源并引入關(guān)注區(qū)域，可以提高測(cè)量精度并降低圖像處理的復(fù)雜性;通過引入一維校準(zhǔn)板，可以簡(jiǎn)化校準(zhǔn)過程，有效降低硬件成本與安裝難度。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè);滾球法;表面黏度;膠料

中圖分類號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? ? 文章編號(hào)：1001-5922（2021）11-0102-04

Research on Adhesive Measurement of Rubber Surface Using Advanced Computer Vision Inspection Technology

Jia Ying

（Baoji Vocational & Technical College， Baoji 721000， China）

Abstract：As an important part of the surface adhesive directly determines the air tightness and adhesion. In the process of traditional rubber surface viscosity measurement， many Menni viscometer， plastic meter and rubber processing analyzer are used. The measurement efficiency in this mode is low， which cannot provide convenient conditions for the innovation and quantitative statistical analysis of new products. Pointing at the complex and inefficient camera calibration process in the measurement of the adhesive surface viscosity. By optimizing the light source and introducing the region of attention， we can improve the measurement accuracy and reduce the complexity of the image processing. By introducing a one-dimensional calibration board， the calibration process can be simplified and effectively reduce the hardware cost and installation difficulty.

Key words：computer vision detection; rolling ball method; surface viscosity; glue

0 引言

膠料表面黏度粘接決定輪胎的氣密性和安全性，因此研究膠粘劑表面黏度的測(cè)量方法具有現(xiàn)實(shí)意義。固有的膠料表面黏度測(cè)量需要頂著壓力把兩個(gè)一樣的膠粘劑表面進(jìn)行摩擦一段時(shí)間以后并去除壓力即可，然后測(cè)量拉開膠粘劑材料所需的張力，以表征膠粘劑表面黏度。此測(cè)量方法需要的時(shí)間長(zhǎng)，效率較低，不利于產(chǎn)品改進(jìn)和定量分析?；诖?，通過研究分析得出了一種以計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)的滾球方法來測(cè)量膠粘劑表面的黏度。雖說此方法給測(cè)量帶來了一定的效率性，但存在照相機(jī)標(biāo)定過程復(fù)雜、硬件安裝要求高等缺點(diǎn)。基于此，研究一種全新的方案，通過優(yōu)化之前的方案并引入校準(zhǔn)板來完善上述方案中的不足。這種方法用于測(cè)量站和材料表面的黏度的優(yōu)點(diǎn)是速度更快，調(diào)試和維護(hù)更加便捷簡(jiǎn)單。

1 改進(jìn)計(jì)劃

1.1 黏度測(cè)量算法

首先根據(jù)系統(tǒng)來獲取相關(guān)的數(shù)據(jù)，再根據(jù)數(shù)據(jù)找到水平膠料上的第一幀圖像，并按順序以此進(jìn)行處理即可。利用圖像預(yù)處理，來獲取激光投影的間斷位置，再利用測(cè)量算法來推算滾球的實(shí)際位置。黏度測(cè)量方法如圖1所示。

進(jìn)行改進(jìn)后的設(shè)備結(jié)構(gòu)包括計(jì)算機(jī)、背光源、CMOS、Arduino控制器等設(shè)備組成。背光源的色溫為6 500 K，以創(chuàng)造最佳的拍攝環(huán)境，來捕捉球滾動(dòng)的圖像。該相機(jī)是MER-131-210U3M的高速CMOS相機(jī)，具有220幀/s的幀頻和全局快門。高幀率可確保采樣率滿足計(jì)算要求，全局快門可保證采集圖像清晰明顯[1]。

1.2 光源的改進(jìn)

光源布置的同時(shí)應(yīng)注意兩個(gè)方向：首先是光源的照射方向，可分為漫射和直射;其次，光源是根據(jù)相機(jī)以及物體的具體位置，可以分為前燈和后燈。因?yàn)楸粶y(cè)物體是具有一定厚度的球體，所以如果使用明場(chǎng)漫射背光，則被測(cè)物體在相機(jī)側(cè)面的部分將被照亮。在這樣的圖像中，球的邊緣模糊，這樣難以提取出球中心的準(zhǔn)確位置，如圖2（b）所示。而使用平行照明可以避免球在相機(jī)側(cè)反射，并獲得具有銳利邊緣的球的圖像，如圖2（a）所示。

1.3 提取感興趣區(qū)域

如圖3所示，此圖像為測(cè)試前拍攝。在進(jìn)行測(cè)試的過程中，球被牢固在白色區(qū)域中，此白色區(qū)域在當(dāng)中被稱為關(guān)注區(qū)域。如果圖像處理算法僅限于此區(qū)域，則可以有效地提高處理效率[2]。

為了提取感興趣區(qū)域，對(duì)圖3進(jìn)行分析。根據(jù)行來看，感興趣區(qū)域中的大多數(shù)像素為白色，而非感興趣區(qū)域中的像素為黑色。根據(jù)列來看，在感興趣的區(qū)域白色像素占有一定的比例，而所有非感興趣區(qū)域都是黑色像素。通過遍歷圖像中的行和列并計(jì)算其平均灰度值，可以獲得感興趣區(qū)域頂部和底部的行以及感興趣區(qū)域左側(cè)和右側(cè)的列[3]。

如圖4所示，通過繪制由4條線包圍的矩形來獲得感興趣區(qū)域。從圖4可以看出，感興趣區(qū)域的所占比例為20%，并將算法限制在該范圍內(nèi)將大大減少計(jì)算時(shí)間和處理器計(jì)算量，由此來提高效率。

2 測(cè)量算法設(shè)計(jì)

2.1 用于提取球質(zhì)心的攝像頭系統(tǒng)

在本研究中，所收集的圖像不可避免地包含噪聲，這直接導(dǎo)致灰度值將在圖像中隨機(jī)變化，并且可以利用平滑處理來對(duì)噪聲進(jìn)行有效控制。高斯濾波器的特性擁有著旋轉(zhuǎn)對(duì)稱性，并且通過濾波器處理，根據(jù)不同的物體所處理的結(jié)果均為一致。利用高斯濾波器進(jìn)行預(yù)處理，并由式（1）給出二維高斯濾波器[4]。

式（1）中，gσ（r，c）代表高斯濾波器模板中的值;σ代表噪聲方差;r和c分別代表高斯濾波器的行號(hào)與列號(hào)。球質(zhì)心的計(jì)算需要首先抓住物體的邊緣，對(duì)象物體的邊緣像素是圖像中其灰度變化的像素，邊緣檢測(cè)的使用可以有效地避免攝像頭識(shí)別其他物品，在進(jìn)行對(duì)主要信息保留的情況下，減少了無用信息的錄入，提升了對(duì)球質(zhì)心檢測(cè)的效率。Canny檢測(cè)系統(tǒng)錯(cuò)誤率降低、定位高和相應(yīng)最小的特點(diǎn)，可以排除非邊緣因素并準(zhǔn)確找到邊緣。因此，通過Canny方式來進(jìn)行計(jì)算，并由式（2）給出Canny濾波器卷積陣列[5-6]。

式（2）中，在x方向上使用Gr;Gy沿y方向使用。通過Canny算法檢測(cè)到的球的邊緣如圖5（a）所示。可以調(diào)用OpenCV提供的輪廓矩函數(shù)來獲得球質(zhì)心的像素位置，如圖5（b）所示。

2.2 相機(jī)系統(tǒng)的校準(zhǔn)

要想機(jī)械來精準(zhǔn)測(cè)量，必須對(duì)機(jī)械上的攝像頭進(jìn)行校準(zhǔn)。鑒于設(shè)備中的攝像頭曲度都略有差異[7]。因此必須對(duì)攝像頭系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一校準(zhǔn)。由于在攝像機(jī)安裝時(shí)不能保證攝像頭與被測(cè)物體完全保持垂直，因此獲取的圖像會(huì)具有透射失真。如果不進(jìn)行校正，則測(cè)量結(jié)果會(huì)有較大的偏差。在實(shí)際測(cè)量過程中，需要計(jì)算球在一個(gè)尺寸上的位移以簡(jiǎn)化校準(zhǔn)過程，該方法使用校準(zhǔn)板來進(jìn)行統(tǒng)一校準(zhǔn)。經(jīng)過校定后，攝像機(jī)提取校定板圖像的一維邊緣，建立相應(yīng)的像素槽位置和真實(shí)距離圖。在計(jì)算球的位置時(shí)，可以利用映射將球的像素位置轉(zhuǎn)換為實(shí)際位移。

從圖6中可知，圖像出現(xiàn)桶形失真，這反映出對(duì)于相同的行距尺寸，兩端較短而中間較長(zhǎng)的特征。從圖6的真實(shí)范圍線圖中可以看出，盡管圖像有一些透視失真，但是在校準(zhǔn)和轉(zhuǎn)換后，測(cè)量結(jié)果仍然是準(zhǔn)確的。所提出的校準(zhǔn)方案比原始校準(zhǔn)方案更簡(jiǎn)單、更準(zhǔn)確[8]。

3 結(jié)果與討論

為了驗(yàn)證改進(jìn)方案的實(shí)際時(shí)間消耗和測(cè)量是否準(zhǔn)確，分別采用兩種方法測(cè)量了100片膠料。在此基礎(chǔ)上獲得了兩組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，結(jié)果如圖7所示。

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理

通過對(duì)兩組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算出原始方案和改進(jìn)方案測(cè)得的膠粘劑黏度的最大值、最小值、范圍以及標(biāo)準(zhǔn)偏差，為后續(xù)Grubbs試驗(yàn)奠定基礎(chǔ)。平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差分別在式（3）和式（4）中示出[9]。

式（3）、（4）中：xi代表樣本值;n代表樣本總數(shù);是平均值;S代表標(biāo)準(zhǔn)偏差。同時(shí)在測(cè)量過程中對(duì)兩種方法的算法時(shí)間進(jìn)行了計(jì)數(shù)，結(jié)果如表1所示。

3.2 Grubbs測(cè)試

為了消除異常數(shù)據(jù)，使用了Grubbs測(cè)試方法來測(cè)試收集的值。原始數(shù)據(jù)按順序依次排列后，計(jì)算其平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差，然后計(jì)算統(tǒng)計(jì)量Ti。

最后，將Chaglubbs測(cè)試值表中的臨界值Tα（α為顯著性水平）與統(tǒng)計(jì)量Ti進(jìn)行比較。如果Ti>Tα，xi則表示是一個(gè)異常值，需要?jiǎng)h除;否則，應(yīng)保留數(shù)據(jù)。計(jì)算后，分別獲得兩方案最大和最小統(tǒng)計(jì)量：

TAmin=1.739，TAmax=2.656;TBmin=1.803，TBmax=2.688。

因此，可以得出TAmin≤TA≤TAmax，TBmin≤TB≤TBmax，將α設(shè)定為0.05，T0.05，100=3.21;由此可得TAmin、TAmax、TBmin、TBmax的數(shù)值都比T0.05，100小，這說明測(cè)試計(jì)算得出的數(shù)據(jù)是有效的[10]。

4 結(jié)語

（1）通過分析研究出滾球法來進(jìn)行測(cè)量膠粘劑的年代，根據(jù)球厚大的特點(diǎn)，改進(jìn)了光源方案。在白光下色溫為6 500 K的場(chǎng)景下依次收集圖像，這增強(qiáng)了球的邊緣清晰度，提高了球質(zhì)心質(zhì)量提取的準(zhǔn)確性。

（2）通過關(guān)注區(qū)域來重新對(duì)圖像處理定義，并提高了測(cè)量效率。通過控制實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)全新的方法，將其使用時(shí)間縮短到原來方法的6.7%。

（3）優(yōu)化標(biāo)定方案并引入一維校定板來降低設(shè)備調(diào)試難度。

（4）兩種方案的Grubbs測(cè)量結(jié)果全部真實(shí)有效，并且準(zhǔn)確性和平均值沒有顯著差異。因此，該方法可以快速而準(zhǔn)確地測(cè)量粘合劑黏度。

參考文獻(xiàn)

[1]陳 寶，張 鑫，代正莉，等. 硬度對(duì)橡膠力學(xué)特性與懸架襯套剛度的影響[J]. 噪聲與振動(dòng)控制，2020，40（06）：222-227+249.

[2]胡恒峰，馮年捷，曹 歡. 膠黏劑滲透性對(duì)瓦楞紙板粘合強(qiáng)度的影響[J]. 纖維素科學(xué)與技術(shù)，2020，28（03）：26-31.

[3]孫 丹. 基于自適應(yīng)差分進(jìn)化的激光成像降噪技術(shù)[J]. 激光雜志，2020，41（09）：142-146.

[4]張?jiān)葡瑁堉褚?，王忠? 基于激光視覺的局部放電圖像識(shí)別系統(tǒng)[J]. 激光雜志，2020，41（09）：188-191.

[5]潘斌輝，張 翔，楊金鴿. 基于計(jì)算機(jī)視覺的微塑料顆粒物識(shí)別與檢測(cè)[J]. 塑料科技，2020，48（08）：88-91.

[6]梁師國(guó)，曾志紅，陳曉莉，等. 半導(dǎo)體探測(cè)器封前外觀自動(dòng)光學(xué)檢驗(yàn)系統(tǒng)研究[J]. 光通信研究，2019（03）：47-52.

[7]張 鵬，尹振羽. 廢舊輪胎再生橡膠粉對(duì)瀝青物理性能及流變性能的影響[J]. 山東科技大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2019， 38（02）：57-64.

[8]韓曉健，趙志成. 基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的結(jié)構(gòu)表面裂縫檢測(cè)方法研究[J]. 建筑結(jié)構(gòu)學(xué)報(bào)，2018，39（S1）：418-427.

[9]李 蒙，邰 燁，劉守興，等. 民航飛機(jī)機(jī)輪橡膠密封圈用混煉膠料研究及其制品的壽命預(yù)測(cè)[J]. 應(yīng)用化工，2018，47（09）：1 936-1 938.

[10]何廣達(dá)，王洪順，李 強(qiáng).基于計(jì)算機(jī)視覺的激光檢測(cè)系統(tǒng)研究[J]. 激光雜志，2015，36（09）：44-47.