基于圖像的振動頻率及振幅測量.pdf

1、對于人類的智能活動來說，圖像是十分關(guān)鍵的信息來源，是彼此交流和了解世界的重要媒介。近幾年來，提出的信息高速公路、數(shù)字地球等等概念，使得人們對于圖像處理技術(shù)地需求日益增長。圖像處理技術(shù)是圖像識別和圖像分析的基礎(chǔ)內(nèi)容，因此，它對整體的圖像工程而言相當(dāng)關(guān)鍵，對圖像處理技術(shù)地研究包括對硬件測量的探討和傳統(tǒng)算法的改進(jìn)，也就具有了重要的理論意義和實用價值。
　　在智能化生產(chǎn)時代，機器或者生產(chǎn)設(shè)備的振動狀態(tài)對于是否能夠高效、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，檢測方法主要分為接觸式測量和非接觸式測量兩種。接觸式測量方式主要是通過傳感器將所測的機械量轉(zhuǎn)化為電信號，通過數(shù)據(jù)采集卡將信號輸入計算機進(jìn)行分析并處理，它是檢測系統(tǒng)發(fā)展初期的產(chǎn)物。但是，實際測量過程中，會產(chǎn)生各類影響因素。例如：傳感器自身性能不理想、測量方法不完善、受外界干擾以及人為地疏忽等等，都會造成誤差。伴隨科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，人們對于測量精度的要求越來越高，當(dāng)測量誤差超過一定限度時，測量工作與結(jié)果便失去意義。

3、因此，出現(xiàn)了非接觸式測量的概念。非接觸式測量是指在不接觸被測物體的前提下進(jìn)行精準(zhǔn)測量，運用影像分析原理，通過計算機處理圖像信號。本文即是建立在此測量概念之上，研究了基于圖像的振動頻率及振幅的測量方法。
　　本文選取彈性鋼板前端固定的標(biāo)識點作為目標(biāo)對象，將圖像處理技術(shù)、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和振動測試結(jié)合起來，進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析與處理。通過測量鋼板的振幅與頻率，來檢測振動狀態(tài)。本文將從三個方面對測試系統(tǒng)進(jìn)行實驗，分別為理論計算、傳感器實測以及圖像處

4、理，并比較三者測試的區(qū)別以及測量數(shù)據(jù)之間的誤差。
　　振動系統(tǒng)的理論計算部分，對測試目標(biāo)進(jìn)行描述，說明對實驗環(huán)境的基本要求，之后介紹了振動系統(tǒng)的基本方程以及頻率的計算公式，可計算彈性敏感元件的固有頻率。而在硬件測試部分，主要介紹了傳感器的性能指標(biāo)以及信號處理軟件Labview以及其開發(fā)環(huán)境特點。在處理軟件Labview的前端顯示界面中，可讀取目標(biāo)振動的實時振幅及頻率。
　　在理論計算和硬件實測的基礎(chǔ)上，試驗使用高速攝像機記錄

5、整個振動過程，采用圖像處理技術(shù)完成對振幅和頻率的分析提取。本文將模式識別及數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)結(jié)合，作為振動描述方法與理論依據(jù)。首先對拍攝圖像進(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)表示為顏色點集。然后通過OTSU(大津)算法計算并重組像素矩陣,以時間為橫坐標(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)則曲線插補算法結(jié)合以估計目標(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)用插補理論，控制其移動方向和偏移量。同時選取移動平均法，對空穴進(jìn)行修正，最終得出振動曲線。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