钢丝绳在线非接触测长系统研究

钢丝绳成品长度是供货合同的重要指标,与经济效益、企业信誉息息相关;针对在线钢丝绳纹理变化特点,提出一种基于线结构光的非接触测长系统,通过比较钢丝绳在不同时刻,不同位置的线结构光投射条纹图像的相似性,间接测量绳长;对投射条纹提取、条纹相似性度量等关键算法进行了阐述;实验证明,系统解决了传统接触测长固有的打滑、磨损等问题,避免了钢绳在线速度变化、捻距误差等因素的影响,具有准确、高效、实时性强的特点.     

油管在线动态测长系统设计

针对油田开发过程中的油管长度测量作业强度高且效率低下,而常规在线测量系统精度低的问题,以单片机W78E516为核心,开发了基于传动机构动力学特性的油管在线动态测长系统;该系统采用了基于传动机构动力学特性的在线测量技术,通过高精度误差补偿算法补偿油管长度测量中存在的动态误差,实现在线动态测量;实验结果表明,与传统油管测长方法相比,油管在线动态测长系统具有更加优越的技术性能,测量精度可达0.35‰.     

基于激光干涉的大角度高精度在线测角方法研究

由于红外探测器尺寸限制,大多数红外遥感相机仍采用扫描系统来扩大探测视场。随着探测精度要求的提高,对扫描系统的测角精度要求也越来越高,因此,高精度扫描系统测角精度决定了遥感器的性能。基于某红外遥感相机扫描系统测角技术要求,对扫描系统测角精度的在线检测方法进行研究。扫描系统最大扫描角度为±5.8°,测角精度1"的。根据对国内外高精度测角设备的调研,确定一种具备大角度、高精度在线测角能力的激光干涉仪——SIOS SP-TR2000激光干涉仪对扫描系统转动角度进行检测。SP-TR2000激光干涉仪主要是用于高精度测距,开发用于高精度测角使用,因此采用雷尼绍激光干涉仪+RT300 (KUNZ)转台作为检测系统对SP-TR2000激光干涉仪测角精度进行检定,检定后SP-TR2000激光干涉仪系统测角精度为0.245″,满足扫描系统1″测角精度需求。对基于SP-TR2000激光干涉仪的在线静态及动态测角方案进行阐述,并根据误差分析可知在线测试系统测角误差为0.247″,表明基于SIOS SP-TR2000激光干涉仪的大角度高精度在线测角方法可行。     

基于LabVIEW的电磁标记在镀锌钢丝中的应用

镀锌钢丝是把45#、65#、70#等优质碳素结构钢拉拔,然后再经镀锌(电镀锌或热镀锌)而成。钢丝直径一般在Φ0.2mm-Φ4.4mm之间,传统的测长方法都是采用旋转编码器,利用钢丝的移动带动编码器来计数。但由于丝径太细,旋转轴容易打滑,引起编码器的计数值与实际值产生较大的误差。为了解决这个问题,本文设计了用电磁标记对镀锌钢丝进行测长和定位,效果较好,完全满足现场工艺的要求。     

高稳定性圆钢椭圆度在线测试技术研究

<正> 圆钢椭圆度的在线测量是通过同时测量圆钢横截面上四个不同方位的直径实现的。由于圆钢的轧制是在高温快速的条件下进行的,用接触法测量难以实现在线测量的要求。采用激光扫描测径法,较工业电视和图象传感器测径技术,精度要高一个数量级以上,且不受振动等干扰。在传统的激光测径技术中,是通过一个     

基于CCD的玻璃厚度在线测量系统

浮法玻璃生产中需要对玻璃在高温区进行在线测量.研究了利用半导体激光和线阵CCD组成的在600℃高温条件下工作的玻璃厚度在线测量系统.系统采用循环水冷却方法使测头工作在正常条件下,利用软件对数据进行处理来克服高温气流等造成的随机误差.系统样机对玻璃厚度进行在线测量的精度达到15μm,测量范围为2～20 mm.     

空间大地测量新技术及应用

随着空间及卫星定位技术的飞速发展,各种空间定位技术及应用也愈来愈多.本文简要介绍了甚长基线干涉测量(VLBI)技术、激光测月(LLR)技术、卫星激光测距(SLR)技术、卫星雷达测高技术、多普勒定轨和无线电定位系统(DORIS)、精密测距及其变率测量系统(PRARE),以及合成孔径雷达干涉测量(InSAR)等空间定位测量技术,重点阐述了GPS新技术及应用.     

红热钢坯在线测长及数据处理装置

本文叙述了红热钢坯在线测长装置的工作原理及测长计算方法,并对微型机的软、硬件作了简单介绍。     

基于边缘模式比对的钢管在线视觉测长系统

针对石油钢管测长精度问题,采用二维图像面阵摄像方案,提出边缘模式比对检测算法在亚像素精度级上检测钢管头尾部边缘,设计实现了钢管在线视觉测长系统;该系统具有抗图像噪声、抗图像模糊、抗摄像机抖动、环境适应性强等优点;钢管的测长范围在7～14m,测长误差小于1mm;系统对硬件要求较低,具有很高的性能价格比,并且已经成功地应用到生产现场。     

大尺寸电缆激光在线测径仪的研制

提出了一种应用半导体激光器和CCD实现大尺寸电缆激光在线测径的新方法。叙述了系统实现原理及硬件和软件设计方法。     

线结构光光条中心提取算法

目的 线结构光视觉测量是一种利用可控光源和数字图像的主动视觉测量方法,光条中心提取是线结构光视觉测量的关键技术,直接影响到线结构光视觉测量的精度。传统灰度重心法只在图像的横向或纵向上计算光条的灰度重心,没有考虑光条的法线方向,精度较低。本文提出一种改进的光条中心提取算法,以期实现光条中心的精确提取。方法 在分析线结构光的光条灰度特性基础上,基于传统的灰度重心法,提出一种改进的两步提取算法。基于图像差分法从原始图像中分离出有效的线结构光光条,采用传统灰度重心法对光条中心进行粗提取;在粗提取的光条中心点处通过自定义的方向模板确定光条的法线方向,以粗提取的光条中心点为中心,沿法线方向采用灰度重心法进行二次提取,获取线结构光光条的中心。结果 本文采用CCD相机、镜头、线激光器及辅助机构搭建线结构光视觉系统,采用提出的算法对线激光器投影产生的直线型光条、非连续光条和弯曲光条的中心进行提取。通过光条中心提取实验获取的光条中心线的走向与光条的走向大致相同,符合预期的光条中心线。本文将Steger法作为评价标准,分别计算本文算法、传统灰度重心法与Steger法提取的光条中心的偏差,通过对比实验可知,本文算法提取的光条中心的偏差更小,并且程序运行时间比Steger法减少了3 s以上。结论 本文研究线结构光的光条中心提取算法,对传统灰度重心法进行改进,能够实现直线型光条、非连续光条和弯曲光条等不同形状光条的亚像素级中心提取,并且在保证较少的程序运行时间的同时,能够提高传统灰度重心法的光条中心提取精度。     

智能钢轨磨耗检测方法的研究

在分析了目前国内外钢轨磨耗检测方法及技术特点的基础上,结合实际需求,提出了基于一字线激光图像处理的钢轨磨耗检测方法。利用一字线激光图像在磨耗钢轨上的弯曲程度检测钢轨磨耗的宽度与深度,通过屋脊形边缘检测法寻找激光图像的中心点和边缘点,并拟合直线;确定磨耗检测的特征量组,利用特征量间的相关系数,去除冗余特征,选择最优特征组合。实验测试结果表明,该方法能够有效提取特征量值,并准确计算钢轨磨耗的宽度和深度值,具有计算信息量小、算法简便、精度高的特点,为钢轨磨耗检测装置的开发奠定了基础。     

动态环境下的激光条纹中心线提取方法

线结构光三维视觉测量技术最关键的一步是提取出结构光图像中的激光条纹中心线;针对动态测量环境下激光条纹图像存在复杂背景信息、激光光强分布不均、光带各部分宽度差别大、激光条纹断裂等问题,文章研究了一种适用于动态测量环境的激光条纹中心线提取方法;首先通过图像预处理以及自适应裁剪算法提取出感兴趣区域(ROI,region of interest);其次通过改进型伽马校正(IGC,improved gamma correction)以及改进型变阈值大津阈值分割算法(IVT Ostu,improved variable threshold)分割出激光条纹区域;然后使用二维灰度重心法(TD-GBM,two-dimensional gray baryeentric method)提取激光条纹的初始中心线;最终使用二次优化算法对初始中心线进行优化,精确地提取出激光条纹中心线;实验结果表明,相比于灰度重心法、Steger法等算法,文章所提方法受背景干扰以及激光条纹质量的影响较小,能够在多种复杂情况下更精确地提取激光条纹中心线,满足准确性高、稳定性强以及实时性好的要求.     

A robust weld seam recognition method under heavy noise based on structured-light vision

Structured-light vision systems are widely used in robotic welding. The key to improving the robotic visual servo performance and weld quality is the weld seam recognition accuracy. Common detection algorithms are likely to be disturbed by the noise of spatter and arc during the welding process. In this paper, a weld seam recognition algorithm is proposed based on structured light vision to overcome this challenge. The core of this method is fully utilizing information of previous frames to process the current frame, which can make weld seam extraction both more robust and effective. The algorithm can be divided into three steps: initial laser center line recognition, online laser center line detection, and weld feature extraction. A Laplacian of Gaussian filter is used for recognizing the laser center line in the first frame. Afterwards, an algorithm based on the NURBS-snake model detects the laser center line online in a dynamic region of interest (abbreviated ROI). The center line obtained from first step is set as the initial contour of the NURBS-snake model. Using the line obtained from the previous step, feature points are determined by segmentation and straight-line fitting, while the position of the weld seam can be calculated according to the feature points. The accuracy, efficiency and robustness of the recognition algorithm are verified by experiments.     

工件尺寸非接触在线检测方法与实验研究

为了避免直接接触测量工件外径时造成的表面磨损,基于外圆磨削加工切削余量小的特点,提出了基于电涡流传感器的非接触在线检测方法,并对采用电涡流传感器进行圆柱类工件直径的非接触式测量进行了详细的实验研究.在实验中,使用不同形状的工件对该方法的线性度、分辨率和灵敏度进行了测试,并且还讨论了不同材料对测量结果的影响.实验结果表明,提出的非接触式测量方法是可行的,测量的精度和效率都得到了显著的提高.     

基于线结构光扫描的结冰冰形三维测量

现有三维扫描仪进行结冰冰形测量时需喷涂显影剂,无法满足结冰生长过程3D冰形在线测量需求。为此,基于线结构光扫描,提出了结冰冰形三维测量方法,搭建了基于传送带的线结构光扫描冰形测量装置,对线结构光视觉测量系统进行标定,获取了摄像机和激光平面方程参数,采用改进的梯度重心法实现了低对比度冰体图像激光光带亚像素中心位置提取,结合标定结果计算了冰体轮廓线三维坐标,再根据传送带运动距离,对冰体轮廓线逐行拼接,得到整个冰体三维测量点云。实验结果表明,对半径已知的圆柱形冰块进行轮廓线测量,相对误差为0.157 mm。     

基于RANSAC的激光网格标记图像特征提取

在三维立体视觉中,工件表面的特征提取是三维重构的前提和关键。但是,工件表面的自然特征往往表现得不够明显,使得特征的提取非常困难。因此,经常使用激光网格投影到待检测的工件表面,使工件表面具备确定的可识别特征。针对激光网格标记图像的特点,在随机抽样一致性RANSAC算法的基础上,提出了像素权重化和假设模型预检验的方法,用于激光网格标记的直线特征提取。实验结果表明,该方法不仅克服了RANSAC算法计算量大和参数敏感的缺点,在实际图像的激光网格直线特征提取过程中也具有很好的准确性和鲁棒性。     

矿井提升机钢丝绳张力监测系统设计

针对矿井提升机存在钢丝绳过载、张力不平衡等问题,设计了一种矿井提升机钢丝绳张力监测系统。该系统采用压力传感器采集钢丝绳张力,采集信号经过处理后以无线通信方式发出,信号接收装置接收数据并通过RS232上传至上位机进行显示,从而实现钢丝绳张力的实时、可靠监测。测试结果验证了该系统的可行性。     

传感器在压力开关综合测试装置中的应用

针对压力开关生产过程中对作动压力、接触电阻、同步等性能的检测要求,利用传感器等技术设计开发了一套综合测试装置,系统采用了分布式、多通道信号实时采集与处理方法,每个测试控制单元以单片机为核心,独立完成检测控制任务,再由多个测试控制单元形成一套完整的检测系统.试验结果表明,该装置满足检测精度及生产节拍的实际要求,实现了综合性能的在线自动检测和定量分析.     

快速线结构光中心提取算法

在线结构光三维测量系统中,结构光中心提取的速度和精度直接影响到系统的整体性能。基于几何中心法、方向模板法和灰度重心法,提出了一种快速提取结构光中心的算法。首先,先对图像进行预处理,通过几何中心法快速提取结构光中心作为骨架;然后,提出了一种基于位置的法线判断法求取骨架法线方向,与常用的方向模板法比较,在速度上有了大幅度提升;最后,对骨架法线方向上像素进行灰度加权,从而精确提取结构光中心。实验结果表明,该算法不仅在速度上有很大提升,而且精度也达到了亚像素级别。