基于圖像的振動(dòng)頻率及振幅測(cè)量.pdf

1、對(duì)于人類的智能活動(dòng)來(lái)說(shuō)，圖像是十分關(guān)鍵的信息來(lái)源，是彼此交流和了解世界的重要媒介。近幾年來(lái)，提出的信息高速公路、數(shù)字地球等等概念，使得人們對(duì)于圖像處理技術(shù)地需求日益增長(zhǎng)。圖像處理技術(shù)是圖像識(shí)別和圖像分析的基礎(chǔ)內(nèi)容，因此，它對(duì)整體的圖像工程而言相當(dāng)關(guān)鍵，對(duì)圖像處理技術(shù)地研究包括對(duì)硬件測(cè)量的探討和傳統(tǒng)算法的改進(jìn)，也就具有了重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。
　　在智能化生產(chǎn)時(shí)代，機(jī)器或者生產(chǎn)設(shè)備的振動(dòng)狀態(tài)對(duì)于是否能夠高效、安全生產(chǎn)有著極其關(guān)鍵

2、的影響。關(guān)于目標(biāo)的振動(dòng)，檢測(cè)方法主要分為接觸式測(cè)量和非接觸式測(cè)量?jī)煞N。接觸式測(cè)量方式主要是通過(guò)傳感器將所測(cè)的機(jī)械量轉(zhuǎn)化為電信號(hào)，通過(guò)數(shù)據(jù)采集卡將信號(hào)輸入計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析并處理，它是檢測(cè)系統(tǒng)發(fā)展初期的產(chǎn)物。但是，實(shí)際測(cè)量過(guò)程中，會(huì)產(chǎn)生各類影響因素。例如：傳感器自身性能不理想、測(cè)量方法不完善、受外界干擾以及人為地疏忽等等，都會(huì)造成誤差。伴隨科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，人們對(duì)于測(cè)量精度的要求越來(lái)越高，當(dāng)測(cè)量誤差超過(guò)一定限度時(shí)，測(cè)量工作與結(jié)果便失去意義。

3、因此，出現(xiàn)了非接觸式測(cè)量的概念。非接觸式測(cè)量是指在不接觸被測(cè)物體的前提下進(jìn)行精準(zhǔn)測(cè)量，運(yùn)用影像分析原理，通過(guò)計(jì)算機(jī)處理圖像信號(hào)。本文即是建立在此測(cè)量概念之上，研究了基于圖像的振動(dòng)頻率及振幅的測(cè)量方法。
　　本文選取彈性鋼板前端固定的標(biāo)識(shí)點(diǎn)作為目標(biāo)對(duì)象，將圖像處理技術(shù)、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和振動(dòng)測(cè)試結(jié)合起來(lái)，進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析與處理。通過(guò)測(cè)量鋼板的振幅與頻率，來(lái)檢測(cè)振動(dòng)狀態(tài)。本文將從三個(gè)方面對(duì)測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，分別為理論計(jì)算、傳感器實(shí)測(cè)以及圖像處

4、理，并比較三者測(cè)試的區(qū)別以及測(cè)量數(shù)據(jù)之間的誤差。
　　振動(dòng)系統(tǒng)的理論計(jì)算部分，對(duì)測(cè)試目標(biāo)進(jìn)行描述，說(shuō)明對(duì)實(shí)驗(yàn)環(huán)境的基本要求，之后介紹了振動(dòng)系統(tǒng)的基本方程以及頻率的計(jì)算公式，可計(jì)算彈性敏感元件的固有頻率。而在硬件測(cè)試部分，主要介紹了傳感器的性能指標(biāo)以及信號(hào)處理軟件Labview以及其開(kāi)發(fā)環(huán)境特點(diǎn)。在處理軟件Labview的前端顯示界面中，可讀取目標(biāo)振動(dòng)的實(shí)時(shí)振幅及頻率。
　　在理論計(jì)算和硬件實(shí)測(cè)的基礎(chǔ)上，試驗(yàn)使用高速攝像機(jī)記錄

5、整個(gè)振動(dòng)過(guò)程，采用圖像處理技術(shù)完成對(duì)振幅和頻率的分析提取。本文將模式識(shí)別及數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)結(jié)合，作為振動(dòng)描述方法與理論依據(jù)。首先對(duì)拍攝圖像進(jìn)行灰度處理以及二值化，使之成為0-1圖像，大大降低圖片內(nèi)存，為提高算法速度打下基礎(chǔ)。其次，在目標(biāo)描述中設(shè)置前景與背景信息,將目標(biāo)表示為顏色點(diǎn)集。然后通過(guò)OTSU(大津)算法計(jì)算并重組像素矩陣,以時(shí)間為橫坐標(biāo)，振幅為縱坐標(biāo)還原目標(biāo)區(qū)域內(nèi)二值圖像。之后，采用常規(guī)算法，分別選取正方形、矩形、菱形結(jié)構(gòu)元對(duì)曲線進(jìn)行

6、腐蝕，可得到相應(yīng)振幅以及頻率。由于上述算法腐蝕所得曲線平滑度低，頻率誤差較大，故為了提高識(shí)別精度，提出了全新的“空心橡皮算法”。
　　該算法是將數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中經(jīng)典腐蝕算法與不規(guī)則曲線插補(bǔ)算法結(jié)合以估計(jì)目標(biāo)狀態(tài)，引入單列奇數(shù)行的矩陣結(jié)構(gòu)元，中間位置為空穴1，其余為0。1位置的調(diào)整應(yīng)用插補(bǔ)理論，控制其移動(dòng)方向和偏移量。同時(shí)選取移動(dòng)平均法，對(duì)空穴進(jìn)行修正，最終得出振動(dòng)曲線。與傳統(tǒng)算法相比，“空心橡皮算法”大大提升腐蝕平滑度，降低頻率和振幅