第 1 章 绪论
1.1 课题研究的背景及意义
1.1.1 课题的研究背景
随着人们生活水平的逐渐提高和和工业生产需求的不断增长，对电力输送和移动通讯等基础建设的需求也日益增长。钢材材质搭建的铁塔有较强的刚性，使其不但具备负载数十吨高压线路的能力，同时可通过增加搭建高度使其符合线路安全等级需求，而移动信号塔在传递和转接信号的过程中会产生一定的辐射，一般会将其设在较高的建筑顶上，所以对信号塔搭建材料的强度有一定的要求。所以原有的木质或钢筋水泥杆已无法满足建设需求，而逐渐被一钢材材质的铁塔所取代。铁塔构件是搭建输电铁塔和信号塔的主要原材料，也导致了钢材材质角钢和连接件的需求量不断增加，但高速的生产也引起了一些加工监测问题。针对不同的工况其塔建形状有所差距可分：适用于多雷区的酒杯型、节省线路的猫头型、受力清晰直接经济性好的干字型、适用方便耗钢少的 V 字型、适用于轻冰区的上字型和覆冰较重的双回路鼓型塔。
1.1.2 课题的研究目的及意义
铁塔构件主要包括角钢和钢板连接件是组成输电线路和通讯基础建设的必备原料，通过螺栓将多条角钢连接在同一块钢板连接件的方法进行搭建。如果铁塔构件表面制孔的形位尺寸不合乎设计值，在现场的安装搭建过程中无法保证构件和螺栓的 100%就位对接。不但影响到塔建的施工进度，还会遗留下安全隐患。若角钢和铁塔连接件的制孔位置误差略超出工厂的监测要求，即使可以暂时硬性连接，也会因冷热温差因素导致铁塔局部受力不均受力不均，应力集中等状态，使其性能降低出现断塔现象。因此对冲、钻床加工后的成品构件的监测成为出厂前的重要环节。而铁塔构件制孔形位尺寸的自动化监测方案设计和系统研发迫在眉睫。
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1.2 国内外研究现状
本课题是将机器视觉技术引入到铁塔构件生产线的自动监测。同时，随着数字图像技术的不断提高，也给机器视觉技术带来了走向各工业领域的契机。目前，国内外虽有将此技术应用于铁塔构件的案例，但其监测精度和准确率，不足以使其走向大规模、自动化的在线监测。
1.2.1 铁塔构件监测现状
目前,我国的钢铁企业生产线，包括冷轧钢板、热轧钢板、板材、铝带、铝箔等生产线,为了实时监控钢板的表面质量，主要采用人工抽样并以抽样频率为评判依据，受现场客观条件和个人主观因素的影响，易出现误判或漏检。如何监测铁塔构件制孔的形位和大小一直是国内外学者和产品生产厂家商共同关注的话题。在上世纪 70年代，国外的铁塔构件的研究经历了方法探索、系统测试和实用完善三个阶段。主要监测方法有涡流监测技术、超声波探伤和磁通泄露红外探测[5]。
采取涡流法进行铁塔构件制孔监测存在一些弊端。当钢板表面的粗糙度大时，会引起表面涡流场的局部扰动，产生较大的基底噪声。如果在探测过程中探头与金属表面之间接触不良，不但金属表面的涡流分布产生纵向变化变化，还会因噪声在一定程度上降低监测信号的信噪比。随着孔深度的增加，信号的幅度与测量信噪比不规则的减小。这是因为当孔深度增加时,监测探针与铁塔构件表面之间的摩擦引起强烈振动，致使漏孔监测信号常常被振动引起的干扰信号所湮没，严重时甚至不能正常监测。
漏磁监测技术广泛应用于钢铁材质产品的无损监测。监测原理是使用磁源局部磁化待测材料。通常，施加磁场越强，铁磁构件被磁化得越充分，缺陷处产生的漏磁场也就越大。因此，为了提高产品监测的可靠性和灵敏度，通常用最强的外加磁场来磁化钢材构件。然而磁化场越强，所要求的永磁体体积越大，这就不可避免的增加了监测器的尺寸、重量增加。同时，施加磁场越强，产生的磁吸附力越大，要求监测器的驱动电机功率也相应较大，这通常是不太现实的。漏磁无损监测方法直接利用材料良好的导磁率，具有原理简单、监测速度快、不受钢板构件表面油污及其它非导磁覆盖物限制等优点。该方法不仅可以监测表面缺陷，还可以监测内部微小缺陷,具有较宽的温度范围和较低的成本。但是，从实际应用情况来看，还存在监测灵敏度与量化精度低、软件使用不方便、无法准确分类缺陷等不足。
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第 2 章 监测系统的总体设计
2.1 引言
铁塔构件制孔的机器视觉监测系统的研发首先要制定合理的开发方案，包括软硬件的选择、监测流程的确立以及数据库的建立和储存。本章通过对现场加工和实验室环境的监测需求分析对铁塔构件制孔的机器视觉监测系统进行子系统功能划分，并根据监测环境对机器视觉子系统基础硬件设备进行调整，同时在软件的特征提取方向加入适当的算法优化图像处理程序。
目前，搭建铁塔所用的连接件通常都是在数控型钢联合生产线上进行加紧操作，机床针对不同型号的铁塔构件运行不同的数控程序实施冲孔操作。如图 2-1 所示为数控冲床监测平台。在对构件加工的过程中，在线工人将待加工构件放置到机床的加工工位，通过调整构件使其与机床的基准边紧密接触，此时可通过机床的加紧装置使其固定与工位。在线工人根据所加工构件的型号使机床调取其对应的数控程序，对其进行一系列的冲孔操作。所加工的铁塔构件可随数控机床的传送装置传输到出料口，由于机床冲头到出料口的距离较远，所以可在此区域添加监测工位，充分利用机床的传送装置，节省平台空间。
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2.2监测系统硬件总体设计
对于每一套系统，其中的硬件型号的选择无疑是重中之重，可根据系统的研发目的选择既满足监测精度、运行稳定可靠并且成本不高的硬件。不但可以实现研发目的，还有利于系统的量产化。根据监测方法可知机器视觉技术是获取待监测工件信息的关键技术所在，而能否采集到优质清晰地图像又是机器视觉技术能够实现图像处理、信息提取的前提[26]。摄像机作为整套系统的“眼睛”，当接近开关感应到待监测铁塔构件时，即通过电位变化触发图像采集指令。可通过改变光照强度调节在拍摄时采集到图片清晰程度，使图像效果黑白边界分明，为后期图像处理和信息提取提供方便。
该铁塔构件制孔的机器视觉监测系统的硬件主要由机器视觉子系统和采集触发子系统组成[27]。前者主要实现以下四个主要功能板块：
(1) 图像采集； (2) 预处理； (3) 信息提取； (4) 数据匹配
其中图像采集是该子系统的主要前提所在，此板块一般用到摄像机、可调光源、上位机以及设备支架和信息传输介质等部件。而采集触发子系统主要实现：
(1) 获取工件位置信息，并触发采集命令； (2) 获取匹配信息，触发报警命令；
该子系统主要包含位置传感器、单片机、继电器、报警灯和电源模块等主要器件[28]。
两子系统之间通过 RS232 转 U 口的通讯连接线完成单片机和上位机的信息传递和交流。根据摄像机接口形式、信息传递速度、系统反应敏捷度和环境干扰程度对传输介质进行选择，使上位机更加快速的提取图像采集卡中的数字信息，缩短图像处理和信息提取时间。在大数据得传输中占据有利地位，且较高的传输速度可大大延长设备的更新周期，便于工厂设备的运行和维护。并且适宜的图片形式，不但可以提高信息的传输效率，还可以为后期的预处理提供方便。
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第 3 章 监测系统硬件设计 ........................ 17
3.2 机器视觉子系统 ...................... 17
第 4 章 监测系统软件设计 ....................... 33
4.1 引言 ........................ 33
4.2 监测系统界面设计 .............33
第 5 章 标定及特征提取方法 ................. 55
5.1 引言 .......................... 55
5.2 标定板质心坐标拟合方法 ............. 55
第 6 章 铁塔构件系统实验
6.1系统搭建及工作过程
6.1.1 铁塔构件系统的搭建
通过对铁塔构件图像采集特征的研究，成功搭建了一套铁塔构件自动监测系统，并在实验室环境下从监测的精度和速度角度，对系统的可行性进行论证。
铁塔构件制孔的机器视觉监测系统主要包括机器视觉部分和电器控制部分。其中机器视觉部分主要包括 CCD 工业照相机、镜头、光源、图像采集卡、标定板和摄像机可调支架等，如图 6-1 所示为硬件系统在实验室环境的布置图。而电器控制部分主要包括接近开关、继电器、报警灯、电源模块和单片机等。子系统部件的摆放位置对实验任务的成败也有一定的影响，机器视觉子系统通过摄像机采集待测构件图像来获取表面制孔的质心信息，若摄像机的可视区域无法覆盖监测构件时，则系统无法获取其表面所有制孔的像素信息。因此需要对摄像机支架进行调整直至刚好覆为宜，同时应保证在进行监测工作时两者间不要有物体遮挡，以免影响采集视野。在一定情况下，采集的构件图像在预处理过程中会出现大范围的亮斑区域，因此需要调整辅助光源的摆放位置，直至以侧面为宜。
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结论
随着电力输送和电信通讯的迅猛发展，铁塔构件成为其基建中不可或缺的原料之一，除此之外还在建筑和机械领域也得到广泛应用，因此铁塔构件品质的优劣直接影响着人民的生活和工作安全，但在人民生活和工业发展中具备不可或缺的地位。目前，国内外主要采用人工目测抽检的方法对铁塔构件制孔质量进行审查，但该方法不仅受现场客观条件和个人主观因素的影响,易出现误判或漏检，无法适应并满足于大规模的自动化应用和市场需求。
面对上述问题，本文开发了一款铁塔构件制孔的机器视觉监测系统，其重点是对采集的铁塔构件图像进行制孔信息提取的方法研究。首先对采集的标定板图像进行图像预处理并提取实心圆质心点的像素位置矩阵，根据非线性拟合法对标定板的像位矩阵进行范围和精度调整并建立摄像机标定模型。然后采集待测铁塔构件的图像，依次进行灰度化、边缘化、膨胀、填充、面积筛选和锐化等形态学处理方法获取构件形状轮廓并构件坐标系，而边缘化后的构件图像的像位坐标经三角剖分标定法转换成世界坐标后即可进行最小二乘法拟合，可通过设置监测范围和域内筛选去除划痕及背景拟合干扰。最后提取在构件坐标系中的制孔信息，并与该构件的设计尺寸进行匹配。在实验室环境对该系统进行试验，结果表明系统的监测精度和准确率能够满足设计要求，并在图像处理和试验环节中得到了如下结论：
(1) 详细的介绍了铁塔构件的市场需求和其国内外的监测现状，并结合机器视觉技术的迅猛发展和广泛应用，论证了铁塔构件制孔的机器视觉监测系统研发是必要可行的。
(2) 因本文的研究对象为铁塔构件制孔为圆形，为了使提取特征相同，所以标定板的类型应选择实心圆点阵列模板建立标定模型。并且单位面积内特征圆个数越多，非线性拟合标定板的矩阵误差越小，在监测环节精度越高。
(3) 在实验室环境，通过试验证明了系统研发的了理论依据的可行性。但为了保证监测的精度和准确度，需要在图像采集阶段提供良好而稳定的环境。本文针对采集对象设置两种摄像机工作环境，其中标定板需要提供强光照的侧向辅助光源，使其实心圆与其背景色差更大，便于提取特征对象。而待测铁塔构件则适应于较弱光照，不用添加额外的辅助光源，以免在其图像的表面形成不规则亮斑和制孔重影现象。
(4) 在标定板的实心圆质心像位坐标提取过程中，若仅通过图像预处理质心点在一定程度上会发生偏移。因此需要通过标定板的非线性拟合方法对模板矩阵进行监测精度和范围调整。
参考文献（略）