佟 金,王亞輝,盧紀(jì)生,張書軍,陳東輝
(1.吉林大學(xué) 工程仿生教育部重點實驗室,長春 130022;2.吉林大學(xué) 生物與農(nóng)業(yè)工程學(xué)院,長春 130022;3.School of Computing and Technology,The University of Gloucestershire,The Park,Cheltenham GL502RH,UK)
在鍛件生產(chǎn)過程中,如何在近千度的高溫下,在線測量鍛件的幾何參數(shù)一直是長期未能解決的技術(shù)難題。目前,許多鍛件生產(chǎn)廠還在采用簡單工具人工測量鍛件的直徑或長度;而尚無法進行臺階軸同軸度的在線測量。因此在加工臺階軸鍛件時,為保證后期加工質(zhì)量,不得不加大冷加工余量,最大直徑為400~550mm的臺階軸類鍛件的加工余量可達30mm;最大直徑大于1000mm的臺階軸類鍛件的最大加工余量為40mm[1],由此造成的鍛件損耗平均達15%[2]。如果離線測量,需要另加輔具定位,測量時間長,對生產(chǎn)效率和鍛件質(zhì)量均有較大影響。
目前我國年生產(chǎn)大鍛件約40萬噸[3],如果將上述的鍛件損耗降低50%,每年將可節(jié)省3萬噸鋼材,由此帶來的直接經(jīng)濟效益近億元。如果計入后期的冷、熱加工及運輸成本,提升經(jīng)濟效益的空間更大。
針對該問題的研究已取得了一定的成果。但多數(shù)的研究都側(cè)重于鍛件直徑和長度的測量。如韓國的雙頻激光器測量系統(tǒng)[4]由3個激光器和彼此正交的2個長導(dǎo)軌組成,激光器所發(fā)射的激光束投向鍛件,則兩激光束之間的距離即為所測鍛件長度(厚度或直徑);德國的LaCam-Forge系統(tǒng)[5],是將激光測量系統(tǒng)安裝在某一固定位置,通過對大鍛件的連續(xù)掃描,采集大量的鍛件表面數(shù)據(jù),最終通過圖像處理完成鍛件的尺寸測量。我國上海交通大學(xué)的激光雷達法[6]是通過激光測距儀對大鍛件表面進行連續(xù)掃描,根據(jù)一定的數(shù)學(xué)模型計算掃描點的三維坐標(biāo),從而計算出大鍛件的尺寸。上述方法均采用激光器作為核心的測量工具,而激光器只能在30℃以下環(huán)境中工作,在大鍛件高溫生產(chǎn)環(huán)境,其測量精度將受到影響。鄭宇提出了一種基于激光的同軸度測量方法[7],通過激光掃描獲得鍛件表面被測點的位置坐標(biāo),該坐標(biāo)經(jīng)計算機處理后得到鍛件的同軸度信息。由于該方法同樣使用了激光器,所以測量精度仍會受到高溫的影響。
本文提出了一種測量大鍛件同軸度的新方法。該方法采用面陣CCD作為測量工具;面陣CCD可實時獲取鍛件的圖像,便于操作人員實時監(jiān)控鍛件的生產(chǎn)過程;操作人員可以在獲取的鍛件圖像上選取適當(dāng)?shù)奈恢眠M行測量。在該方法的基礎(chǔ)上開發(fā)了原型系統(tǒng),并對系統(tǒng)測量同軸度進行了實驗驗證。實驗采用自主開發(fā)的軟件進行圖像處理。測量結(jié)果反映測量綜合誤差在合理范圍之內(nèi),單次測量時間在10s之內(nèi)。面陣CCD具有體積小、可靠性高、測量速度快及對工作環(huán)境無特殊要求等優(yōu)點。
采用面陣CCD作為主要測量元件的大鍛件測量系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示。系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)及數(shù)據(jù)輸出設(shè)備組成。首先由CCD獲取鍛件圖像,然后由圖像采集卡進行A/D轉(zhuǎn)換,再由圖像處理軟件對轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)進行處理,最后用相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型計算出臺階軸的同軸度。
圖1 大鍛件測量系統(tǒng)Fig.1 System diagram
測量過程由5個主要階段組成:
(1)采用CCD拍攝鍛件側(cè)面圖像(圖2(a));
(2)使用圖像分割軟件將鍛件從背景中分割出來;
(3)提取鍛件輪廓(圖2(b));
(4)沿軸向選取若干測量位置,獲取相應(yīng)位置的上下邊界坐標(biāo);
(5)將坐標(biāo)值代入相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,計算出鍛件的同軸度。
圖2 臺階軸圖像Fig.2 Image of the forge component
為實現(xiàn)以上過程,必須建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型及圖像分割算法。
1.2.1 照相機成像模型
同軸度的數(shù)學(xué)模型建立在CCD照相機的成像原理上。CCD成像采用傳統(tǒng)的針孔模型(圖3),其中O點為照相機鏡頭的光心,X軸和Y軸分別與像坐標(biāo)系的x軸和y軸平行,Z軸為照相機的光軸,與像平面垂直。光軸與像平面的交點O1即為像坐標(biāo)系的原點。由點O及X,Y,Z軸組成的直角坐標(biāo)系稱為照相機坐標(biāo)系,OO1為照相機焦距f。
圖3 照相機成像模型Fig.3 Camera imaging model
空間任意一點P在像平面上的成像位置p可以用針孔模型近似表示,即任意點P在圖像上的投影位置p為光心與P點的連線OP與像平面的交點,由比例關(guān)系可知
式中:(x,y)為P點在像坐標(biāo)系下的坐標(biāo);(XP,YP,ZP)為空間點P在照相機坐標(biāo)系下的坐標(biāo);f為照相機焦距。
1.2.2 中點測量的數(shù)學(xué)模型
鍛件中點測量示意圖如圖4所示。圖中的圓表示鍛件軸向方向的投影,Z軸為CCD的光軸,Y軸沿鍛件徑向并且通過鍛件中心C,CCD鏡頭中心距離鍛件中心的水平距離為物距L0,O為鏡頭中心,從鏡頭中心作兩條直線與工件相切,切線AO與圓的切點為N,CN 長度為R,即鍛件的半徑,切線AO、BO與Y軸的交點分別為A(0,a)和B(0,b),與Z軸的夾角分別為α和γ。
由式(1)可知,圖4中DA和DB的長度a和b分別為
圖4 鍛件中點測量示意圖Fig.4 Center point measurement model
式中:ya,yb分別為點A,B在像平面上的投影的y坐標(biāo)。
在直角三角形COD中
根據(jù)三角公式,式(4)可簡化為
在直角三角形OAD和OBD中
所以公式(5)可轉(zhuǎn)化為
由此可知鍛件中心C的坐標(biāo)為(0,c),c=CD。
1.2.3 臺階軸的同軸度檢測
同軸度檢測示意圖如圖5所示。經(jīng)過圖像處理后,獲得如圖2(b)所示的輪廓圖;在輪廓圖上選取測量位置,獲取該位置處輪廓上下邊界坐標(biāo)P(x1,y1),Q(x1,y2)。根據(jù)公式(1)(6)可計算出該位置處鍛件中心點A的坐標(biāo)為
同理可以計算出鍛件其他兩處中心點的坐標(biāo)B(xb,yb)和C(xc,yc)。
圖5 同軸度檢測示意圖Fig.5 Coaxiality detection model
在圖5中,向量
由式(8)得:
若sinθ=0,則點A,B,C在同一直線上,即A,B,C同軸;若sinθ>0,則點C在直線AB 上方;若sinθ<0,則點C在直線AB下方;點C到直線AB的距離d為
同軸度誤差為
系統(tǒng)的硬件由工業(yè)控制機,CCD照相機,圖像采集卡及LED顯示屏組成(見圖6)。工業(yè)控制機對攝像系統(tǒng)、LED顯示系統(tǒng)、測量系統(tǒng)進行控制。本系統(tǒng)使用的是1280×960的面陣式CCD照相機。CCD照相機通過圖像采集卡與工業(yè)控制機相連;由CCD照相機獲取鍛件圖像,經(jīng)圖像采集卡轉(zhuǎn)換后傳入計算機,再由圖像處理軟件處理,處理結(jié)果經(jīng)計算機顯示屏或LED顯示屏輸出。
圖6 系統(tǒng)硬件示意圖Fig.6 System hardware
系統(tǒng)軟件平臺為 Windowsnt 4.0。軟件用Visual C++6.0編制。軟件由參數(shù)設(shè)置、圖像采集、圖像處理及結(jié)果輸出組成。
軟件界面如圖7所示。界面左側(cè)窗口顯示CCD獲取的鍛造現(xiàn)場實時視頻信號;右側(cè)窗口顯示從視屏信號中截取的現(xiàn)場圖像。由圖像處理軟件對截取的圖像進行處理。首先去除圖像的噪聲;然后進行圖像分割,將鍛件與背景分離;接下來確定鍛件的輪廓,并選取若干測量位置;獲取各個位置上下邊界的坐標(biāo);將坐標(biāo)代入公式(7)計算出各位置中心點坐標(biāo);最后使用公式(10)(11)進行同軸度判斷,并計算同軸度誤差。
圖7 軟件操作界面Fig.7 Software interface
系統(tǒng)中采用中值濾波配合形態(tài)學(xué)方法作為濾波算法[8],實驗結(jié)果顯示該算法可去除CCD獲取的圖像中的噪聲。
由于圖像分割直接影響最后的測量結(jié)果,所以系統(tǒng)中采用改進的區(qū)域生長算法進行圖像分割。該算法可直接用于彩色圖像,通過為像素的r,g,b分量設(shè)置不同的閾值,以確定是否將給定點加入生長區(qū)域。該算法的處理步驟如下:
(1)在圖像的鍛件區(qū)域選取一點P0(x0,y0)。
(2)去點P0的四個鄰點P(x,y),檢測點P的r,g,b分量是否滿足生長條件;如果它們?nèi)繚M足條件,將點P與P0合并(將他們放入同一區(qū)域),并將點P壓入堆棧。
(3)從堆棧中彈出一點,將它作為新的P0重復(fù)步驟(1)。
(4)若堆棧為空,則算法結(jié)束。
選取一個已知參數(shù)的臺階軸(見圖8)作為實驗對象,該臺階軸的最大直徑為500mm,同軸度誤差為0.02mm;測量物距為4000mm。在軸上選取4個測量位置進行同軸度檢測。實驗分為10組,每組實驗均在上組實驗的基礎(chǔ)上將鍛件旋轉(zhuǎn)20°,然后對 A,B,C,D 四個位置進行多次檢測。
圖8 被檢測臺階軸Fig.8 Object to be measured and the position of the diameter measurement
第1組實驗結(jié)果如表1所示。表1顯示,該組測量的最小誤差為0.86mm,約為鍛件最大直徑的0.172%;測量的最大誤差為1.44mm,約為鍛件最大直徑的0.288%;平均誤差為1.24mm,約為鍛件直徑的0.244%。該結(jié)果說明,通過多次測量取平均值為結(jié)果,可在一定程度內(nèi)降低測量誤差,因此在實際使用時,可根據(jù)現(xiàn)場的需求,增加測量的次數(shù),以提高測量結(jié)果的準(zhǔn)確度。
表1 第1組同軸度檢測結(jié)果Table 1 Results of the first set coaxiality detection
第2至第10組檢測的結(jié)果見表2。實驗結(jié)果顯示檢測的最小同軸度誤差為0.87mm,約為鍛件最大直徑的0.174%;最大同軸度誤差為1.50mm,約為鍛件最大直徑的0.3%。該臺階軸的給定同軸度誤差為0.02mm。該結(jié)果顯示,系統(tǒng)在測量直徑為500mm的臺階軸時,誤差在1.5mm以內(nèi),若應(yīng)用于實際生產(chǎn),可大大降低所需的加工余量,從而達到提高生產(chǎn)效率、降低成本的目的。
表2 第2組至第10組同軸度檢測結(jié)果Table 2 Results of the second set to tenth set coaxiality detection
不同測量次數(shù)的同軸度檢測結(jié)果略有不同,這可能是由以下原因引起:
(1)鍛件表面平整度。鍛件表面微小的突起都會導(dǎo)致不同位置的檢測結(jié)果不同。
(2)圖像處理算法的精確度。因為需要通過軟件來確定鍛件的邊界,所以是否能準(zhǔn)確確定鍛件的邊界將直接影響檢測的結(jié)果。
(3)CCD照相機的分辨率。在數(shù)字圖像中使用像素來表示圖像,這導(dǎo)致圖像中鍛件的輪廓會與實際的鍛件有細微的差別,從而導(dǎo)致最后的誤差。
為改善測量結(jié)果,可采取以下措施:
(1)對同一位置多次測量后取平均值為最后的測量結(jié)果。
(2)改善圖像處理軟件,盡量提高處理的精度。
(3)提高CCD照相機的分辨率。
以一普通臺階軸鍛件為例進行經(jīng)濟效益分析。該鍛件的最大直徑為500mm,粗軸部分長為1000mm,細軸部分長為2000mm,臺階高度為50mm。使用傳統(tǒng)方法和使用CCD測量方法所需材料和成本對比見表3。
表3 傳統(tǒng)方法和CCD方法的經(jīng)濟效益比較Table 3 Comparing of traditional method and CCD-based method
由表3可見,使用CCD方法可節(jié)省材料0.085m3,約0.72t,合計0.3萬元,約為成本的7%。若考慮到后期冷加工及運輸,還可節(jié)省更多的費用。另外,本例中采用的是實心軸,而在實際生產(chǎn)中還會加工空心軸,這樣節(jié)省的費用與占成本的比例將大大提高。
提出并開發(fā)了一種基于CCD的鍛件集合尺寸在線測量系統(tǒng),該系統(tǒng)可用于在線測量鍛件的多種集合尺寸,并可用于在線測量臺階軸的同軸度。實驗顯示,該系統(tǒng)可在距鍛件4000mm處進行在線檢測,從而實現(xiàn)了遠程非接觸在線測量;該系統(tǒng)在線檢測最大直徑500mm的臺階軸時,最大誤差小于1.5mm,可大大降低所需的加工余量,該系統(tǒng)應(yīng)用到實際生產(chǎn)中,可提高生產(chǎn)效率,降低生產(chǎn)成本。
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