数字图像处理技术在水平测控系统中的应用

数字图像处理技术在水平测控系统中的应用摘要由于工业生产过程的多样性，普通的水平仪装置常受外部因素的影响。本文介绍一种新的基于数字图像处理的水平控制系统，与CCD摄像机技术结合形成一种新的测量方法。固定波束是激光测量的测量需求，它在物体表面上形成一个特殊的光点，我们可以根据这些点的变化范围或移动的距离来测量。从实验中我们可以看到，基于CCD的水平测量方法不仅抗干扰能力强，可用性好，适应性方便，而且还适用于各种更复杂的工业应用。关键词：数字图像处理;水平测量和控制;水平仪;CCD摄像机1、引言目前，水平测量被广泛应用在工业上。在任何时间和任何地点都必须对各种原料和成品在每一个生产过程中的动力运输和传递，以及容器中材料的数量了解清楚。当阻塞运输发生，水平测量技术的概念被提出应用在工业自动化中。水平测量装备称为水平仪，它与普通装备不同能适应各种各样的工业条件，如温度的影响和变化，湿度，频率，超声波，电磁波，以及经常测量。水平测量有许多准则，如：雷达、电阻、电容、音叉,静压力、辐射、超声波、射频导纳、阻力旋转、锤、等等。但它仍不能涵盖工业材料要求的所有条件，仍然需要从实际情况出发并根据个别的，特殊的站点需求来专业的和深入的研究和发展水平仪。与其它设备制造业相同，我们对水平测量和控制技术的研究和发展比西方国家起步较晚。由于各种工业生产的需求，水平测量和控系统的必要性是紧迫的，但我们的技术水平还远远达不到要求，造成了一些外企公司垄断市场的现象。如今，对于工业生产中的水平测量技术学者探讨出一种新的技术解决方法，即水平测量系统的数字图像处理技术。它适应水平测量和控制的所有场景，其主要原理是可以把测量转换为数据和图像，因此我们能直接和精确的计算测量。2、数字图像处理技术在五十年代当数字计算机的发展发展到某一水平时数字图像处理技术是一种相对较新的技术，是计算机应用的一个新的发展领域。把图像转换为数字矩阵并存储在计算机中，或者将应用显示在计算机上，还有一系列图像处理如增强，分割，相加等。现在数字图像处理技术的应用领域相当广泛。主要应用技术是图像输入输出技术，图像分析，变换预处理技术，图像识别和提取图像特征相关信息技术。直到六十年代和七十年代，数字图像处理才有了进一步的发展，进步和提高。所涉及的领域在不断的增加和扩展，本文主要介绍水平测量和控制系统的数字图像处理技术。数字图像处理技术主要强调图像处理技术，水平测量的主要测量参数和测量材料的表面区域。因此，材料表面图像处理的水平测量精度非常重要，具体包括以下两个方面[1]。2.1图像分割图像分割处理就是从图像的子体背景中分离主要目标。图像分割最简单最基础的方法就是首先设置一个阈值然后再进行转换。比阈值大的像素灰度级设置为1，比阈值小的设置为0。因此一个多级灰度图像转变为二值图像。这种方法被称为简单阈值方法。此方法很简单，应用也很广泛，但它在水平测量中应用并不多。由于在不同的高度和各种因素如大气的影响，材料的图像灰度值不同。因此，用简单阈值将造成很大的错误。其主要准则是把图像分割为若干块，其中有50%的重叠，大小是64x64。然后每一块单独绘制直方图。如果直方图表示明显的双峰特征，简单阈值方法可以直接使用。其它阈值的获得可以通过周围像素插值来确定所有64x64块的阈值；用二次插值来确认32x32块的阈值，等等，直到每个块都有自己的阈值。具体性能请参考图片1，即用这种方式获得的分割后的图像[2]。图1，原材料的原图及分割后的图像。2.2.面积估计描述完图像分割后,我们将开始预测材料的表面区域为以后的精确计算做准备，分割后的材料表面图像包含两个要素，即代表容器表面的黑色背景和代表材料的白色目标。现在，我们设置“0”和“1”。“1”指材料和“0”表示背景。通过统计二进制图像所得的“1”的数量可以估算材料的表面面积，并添加容器的部分面积，公式00/HHSS可用于计算水平高度。CCD摄像机技术和图分割技术是两个平行的技术概念。没有交集也可以应用于水平测量系统。用CCD摄像机拍摄材料表面通过计算机数字化、图像处理来获得图像。3.基于CCD摄像的水平测量方法水平测量技术在工业生产中具有不可替代的地位。从目前我国的情况来看，常见的水平测量仪器在材料的工业生产过程中将受外部因素的影响，如浮子式水位计，其所使用的环境温度不高，测量对象的粘度比较小，腐蚀相对较低。电容水平测量仪的测试对象，不仅物理特性稳定，而且环境温度适中，超声波和雷达物位测量是一种非接触式测量仪器，它不仅受测量物体的巨大影响，而且测量结果还因容器结构和形状的不同而不同，随容器的变化而变化[3]。此外，我们正在开发特殊材料水平仪，如SA-2高炉原料物资仓库料位计和CFL系列粉位测量仪，但其应用范围是有限的，并不实惠。因此，结合上述测量仪器的优点和缺点，本文提出一个新的基于CCD（电荷耦合器件）的水平测量方法，CCD水平测量是一种新的计算机视觉测量方法，采用CCD作为图像传感器，并采取计算机图像处理，来获得物质层面。CCD水平测量方法一般分为主动和被动的方法，但积极的方法---结构光方法更适用。主要应用原则是，发射控制光源指向测量目标，并通过水平测量仪模型获得目标图像。此方法不仅实用，简单，实惠，而且适用于各种工业测量的应用[4]。下面的图2是CCD2水平测量示意图。由激光测量产生的固定波束测量需求，在物体表面形成特殊光点，当物体改变或移动时，特殊光点在CCD卫星图像上所形成的图像也随之移动，然后可以根据这些点的变化范围或移动距离进行测量[5]。在这个原则下，没有必要在激光和能自动控制及得到允许安装条件的最大角θ的CCD水平测量平面1之间设立一个交叉点，L是CCD摄像机和激光之间的水平距离，从d1到d2意味着从表面1和表面2的光点图像的距离到CCD图像平面的中心。在实际的应用选择中，我们必须考虑安装条件，激光影响，设备成本和设备简化这些因素的限制，简言之，基于CCD的水平测量方法不仅有较强的抗干扰能力，并且适应于各种更复杂的工业化应用；设备应具有普遍的适应性。图2CCD水平测量示意图4、水平测控系统的基本原则4.1系统组成水平检测系统结构图的具体模型如图3所示，主要由CCD摄像机，计算机，伺服电机和控制器组成。基本的工作过程是首先在合适的时间和地点用CCD摄像机获得容器中材料的表面图像然后再传送到计算机。用计算机分析、处理和存储功能等来分析和处理所获得的图像信号。根据分析和处理结果来评估物质表面。最后实施控制程序，用伺服系统有效调节给水阀来合理和有效的控制流，形成物位测量系统[6]。图3液位测量系统示意图4.2水平测控的基本准则首先，准确设置CCD摄像机和材料容器之间的位置。相关草图如图4，作为一般准则，CCD摄像机和材料容器是对角关系，且在同一平面上。CCD摄像机平面和材料表面之间的角设为，0是CCD摄像机平面和容器底部之间的夹角。可以观察到容器的一般大小比CCD摄像机和容器之间的距离要小的多，因此：0。得到以下近似关系（1）：00hhss。关系中：h是指容器的物质层面，0h指容器的高度，s是CCD摄像机所获得物体表面图像的面积，0s是指容器横截面的面积[8]。图4CCD摄像机和容器位置关系草图根据式（1），把上面的图像区域转换为高度是很方便的，当容器截面的形状是其他形状，如椭圆形，圆形和菱形等，但不管其形状如何变化，在数字图像面积和物质表面之间总会有相似的单调递增函数。然而，应该注意到，图中maxh指所允许的最高材料高度，minh是指材料的最低高度。4.3系统控制算法的设计对于在工业生产中一些材料的测量，控制物料的流动性是非常关键的一步，所谓的液位测量其主要目的之一是控制材料的流动。这涉到系统的设计和控制算法。在不同的生产工艺阶段，对原料的需求有很大的不同。在许多情况下，这种变化将相当显着，关系到阀门的开启与关闭。因此，我们可以通过改变开启和关闭阀门来控制物质流。当达到所允许的最高平面时，设计关闭阀；当到达所允许的最低面时，将打开阀门的最大流量。一般来说，最好的是实现自动化。所以，我们应该完全摒弃单一的控制器方法，因为控制器将无法满足上述要求，此外根据水平测量和控制的不同阶段的制定相应算法。关于设计的控制算法在每个阶段通常有一个函数,我们最终会在图像中显示。具体的控制算法如下：当物质平面达到最低允许位时，阀门自动打开使材料以最大程度进入容器迅速达到所需的值，以确保容器有足够的材料供应；当物质平面达到最高允许位时，阀门会自动关闭，这不仅能限制材料超过需求值而造成浪费，同时也避免了材料从容器溢出。5结论本文提出的基于数字图像处理技术的水平测量系统应用广泛且与通用测量设备相比比较容易实现。有关数据，实验，计算和实践都表明，该控制系统具有很好的测量精度和控制效果。此外，在CCD摄像机技术的协助下，系统变得更加完美。文章介绍和分析的液位测量系统，具有良好的应用前景，液位测量技术需要进一步的发展，它将取得简单化、成本效益、自动化、想象力、中伤和更广泛应用领域方向的进展。参考文献[1]W.G.Lv，J.Q.Liu，Z.Y.Chen，应用数字图像处理技术的物位测量和控制系统。广东科技大学机械和电气工程学院，2005(11):106-107。[2]GillesAubertandPierreKornprobst，数学问题的图像处理，斯普林格出版社,柏林,2002[3]Y.Z.Zhu,Q.J.Xiong,XiaoQin,H.Q.Luo.我国的物位测量技术发展之路。武汉信息科学技术大学与武汉环境保护工程学院,2006(4):7-8。(2011-5-19)[4]SongHua,X.F.Meng.基于CCD的物位测量方法。北京大学航空与自动化控制学院,2002college-4,(2):127-130。[5]X.J..Liu,P.H.Hu.扫描探针测量模型中的CCD摄像机和坐标转换。合肥大学技术学校光电仪器科学与工程,2010(3):144-147。[6]PeuQingCheng.数字信号处理教程。北京清华大学出版社,2008年[7]MilaNikolova,“变分法去除离群值和脉冲噪声，”数学成像与视觉杂志20卷,第一期，1-5月，2004年。[8]ShenTieChenHuiQian模板图像匹配关联的快速算法。计算机科学与技术学报。2007.20(6):1325-1329.