非接触测量范文（精选8篇）
非接触测量 第1篇
指针式仪表作为独立的仪表仍然广泛应用于各种设备。由于一些行业标准和一些设备的特殊要求,在计量校准指针式仪表以及指针式仪表测量时,必须采用非接触式校准与测量,因为加载任何仪表读数取校准结果,都可能导致校准环境不同,从而影响校准与测量精度。长期以来,计量行业以及一些特殊行业的校准与测量普遍采用人工读取非接触仪表校准数据。由于人工操作,必然存在人为误差、视觉误差。近年来随着工业产品的技术质量的提高,对产品质量精度测量要求也越来越高,计量方式从抽检向全额检验过渡,测量项目从简单走向复杂、从单项走向多项综合。由此可见,人工读取非接触测量方法已越来越不能满足现代化生产实际需要。利用机器视觉技术对仪表进行非接触校准与测量,能较好地满足部分产品这方面的要求。简而言之,机器视觉就是用机器代替人眼来测量和判断。
本文利用数字图像处理技术代替目测,完成检测过程中图像采集、图像转换与存储、指针识别、零点自动效准以及示值判读等关键操作。利用步进电机替代手工进给,精密光栅获取基准数据。利用计算机强大的数据处理功能,完成检测结果的显示、存储、查询和报表打印,实现了仪表校准检测过程的自动化。
1 系统的组成及原理
系统由伺服驱动、基准数据采集和图像的采集与处理构成,工作原理见图1。工作时,计算机通过ISA卡发送脉冲给电机驱动器以控制步进电机驱动量表测杆运动,同时,光栅传感器采集测杆运动的实际位移,CCD摄取表盘指针图像后,分别由光栅数据采集卡和图像采集卡送入计算机。图像处理系统完成指针识别和示值判读。计算机数据处理系统将判读结果与光栅采集的实际位移对比计算示值误差,得到检定结果。
2 指针识别方法
对指针式仪表的非接触测量的关键是读取仪表表盘的圆心、半径、指针角度以及对零刻度的校准与计算。因此,本文的图像处理系统包括检测表盘圆心和半径、提取指针直线特征、确定指针角度和计算零刻度位置等四个部分。
2.1 提取表盘圆心及半径
仪表表盘圆心位置数据的提取,是图像识别程序模块最基本的部分,只有得到准确的圆心位置,才能保证后续处理的精度能够达到要求。另外,半径数据的提取,能为后面寻找指针确定一个大致的范围,从而能较快地确定指针位置。
在提取表盘圆心和半径前,需要对图像进行预处理。图像的预处理包括图像去噪和灰度拉伸两个部分。本文采用中值滤波法去噪,通过灰度拉伸增加图像的对比度,避免了图像灰度集中。由于指针处的灰度和周围像素的灰度不同,而且有较大变化,因此用边缘检测算子来检测指针。这里采用改进的Canny算子方法[1],该方法考虑到了像素的四个方向,能较好地检测到具有封闭特性的边缘,其提取的表盘区域的边缘定位好、边缘漏检率低,将不是边缘的检出的概率低,且抑制了噪声。
通过对图像的预处理和边缘检测后,采用点Hough变换算法[2]来提取仪表表盘圆心(xo,yo)和半径(ro)。为了更快、更准确地确定圆心和半径,可对表盘圆心坐标进行预先估计。首先对目标图像经过上述处理后,跟踪其轮廓提取边界点,将各边界点存储在某个数组里;然后多次计算边界点对应的相对最大值和相对最小值(umax,vmax)和(umin,vmin),则作中垂线求出相对圆心坐标为u′=(umax+umin)/2,v′=(vmax+vmin)/2 ,由此可粗略算出表盘圆心位置。在对边缘特征点应用点Hough变换算法时,如果计算得到的圆心坐标值在(u′,v′)附近,就视其为有效,并且将其信息记录保存下来,否则舍弃,继续下一个特征点的计算,直到结束。
2.2 提取指针直线特征
为了确定指针位置,需要从仪表表盘图像中提取指针直线得到相应的直线特征。本文采用了图像处理中连通域的排除、提取指针信号和细化等方法。
连通域的排除过程又包括对目标图像的二值化,图像锐化和去离散点。二值化可以使图像上的刻度、指针等深色区域与背景区分开来。二值化的关键是确定一个阈值,本文采用迭代求解图像最佳阈值分割的算法。图像锐化处理的目的是使模糊图像变得更加清晰起来。在本文中,采用的是梯度锐化。经过这些处理后,图像仍然存在许多离散点,会干扰指针的提取。为此采用遍历各个连通域的方法,计算其连续点的个数。当该连通域的长度小于某个阈值,就认为是离散点,将其去除。这个阈值可以通过实验确定,本文采用的阈值长度是12。排除连通域后的效果如图2(b)所示。
去除离散点后,再遍历图像的各个特征点。如果该特征点到圆心的距离大于半径,则将当前点赋为白色;否则其像素值保持不变。这样处理后,就可以提取出仪表指针,如图2(c)所示。为了减少后面识别的计算时间,提高识别的准确度,在指针识别前,需要先对图像进行细化[3]。
2.3 确定指针角度
为了准确地确定指针角度,本系统的识别算法包括以下三个部分。
2.3.1 用中心投影法获取指针的大概位置
所谓中心投影法[4],就是将图片上的特征点向确定的中心投影,每个投影点将对应一个角度θ,每个角度对应一个数组A(θ),当有一个点投向这个角度时,这个角度对应的数组增加1,最后对角度数组进行局部最大值的搜索,这样就可获得直线段的角度了。
由于只要获取指针的粗略位置,为了节省计算时间,所以只需对2.2节处理后的图像的一部分进行中心投影。又为了有效地搜索到指针的位置和确定指针的针尖部分,将表盘划分为如下四个区域。
一区:y0-3r0/5yy0-r0/2且x0-r0xx0+r0
二区:x0 -3r0 /5xx0 -r0 /2且y0-r0yy0+r0
三区:y0+r0/2yy0+3r0/5且x0-r0xx0+r0
四区:x0+r0/2xx0+3r0/5且y0-r0yy0+r0
这里需要注意的是x增大的方向是向右,y增大的方向是向下,第一象限在圆心的右下区域。假设经过中心投影后,得到指针角度θ。
2.3.2 指针直线滤波
在拟合直线之前,应该滤除边缘曲线上的局外点。如果直接用最小二乘法进行直线拟合,可能一个局外点就足够把回归直线推向远离其正确的位置,所以采用一种鲁棒回归法即最小中值二乘回归法[5]进行局外点的滤除。其算法实现如下:
首先在角度为θ的直线边缘点集内,随机选取 5 个点进行直线拟合,直线拟合采用全回归法。然后求出点集内所有点到该直线的距离,将所求的距离结果从大到小进行排序,最后取位于中间距离值,设为 D1 记录下来。共进行 20 次直线拟合,同时求得 20 个距离值,比较这20个值,取距离值最小的值的直线为最佳直线提取出来。
然后再一次求出所有点集到该直线的距离,将距离该直线大于所设定阈值的点滤掉,这样就可以滤除掉局外点引起的虚假边缘,如图2(d)所示。
2.3.3 基于亚像素定位的指针直线拟合方法
为了更精确地确定指针边缘,这里应用了基于亚像素定位指针直线边缘的方法,该方法边缘定位精度最高可达到1/85.333个像素[6]。其算法原理是,用已知的边缘点的梯度方向近似替代未知的亚像素点的梯度方向,并在此方向上进行插值以得到边缘的亚像素位置。
对于灰度图像中任意点的梯度幅值用R表示,设R0为边缘点P0(m,n)的灰度梯度的模,R-1和R1分别是在梯度方向上与P0点相邻的两像素点P-1和P1的梯度幅值,则经过推导可得亚像素点坐标为:
式中,W为相邻像素点到边缘点的距离,φ为梯度方向与x轴正方向夹角。
算法的实现过程如下:
一幅M*N大小的图像可以用一个二维的灰度矩阵G来表示其灰度值。进行亚像素细化计算前,先用图3的个8个方向模板对图像G来进行逐点计算,取结果中的最大值作为该点的梯度值,并将该最大值对应模板的方向顺时针转90度以便得到梯度方向。这样就得到了一幅具有方向信息的梯度图像。
对于边缘点P0,沿着其梯度方向找到相邻的两点P-1和P1(见表1),按照R0>R-1 且R0>R1进行判断。如果满足条件则代入亚像素点坐标公式中计算其坐标,否则说明P0不是边缘点。
然后,对求得的所有亚像素点采用最小二乘法进行直线拟合,即可得到指针直线的斜率k,从而计算出该指针的角度θ1=argtan(k)。最后,根据事先输入的仪表量程的大小M和预先计算出来的零刻度角度θ0,则可读取指针的读数。
2.4 计算零刻度的位置
由于各种原因,采集到的图像零刻度的位置经常会不同,所以本文提出了实现自动检测与校准零刻度位置的方法。观察表盘上的10个刻度数字,发现在一定的范围内,“0”的黑像素数目相对较少。具体算法描述如下:
① 将图像二值化;
② 确定二个阈值t1与t2(由实验得出),提取ro-t2<=m<=ro-t1数字部分的图像;
③ 根据中心投影法确定的角度θ去除指针直线,使用去离散点的方法去掉杂点;
④ 计算此时数字图像构成的圆心与半径,且对该图像的数字部分再次提取;
⑤ 细化后,对图像扫描,用一个结构体数组b记录每个刻度数字上、下、左、右边缘位置和该数字的黑像素在规定范围内所占的比例;
⑥ 比较数组b中各元素的黑像素比例,选取其中比例最小的,即可计算出零刻度的角度θ0。
3 实验结果
本文实验在Pentium 2.8 GHz CPU的PC机上进行,系统内存为512 MB,操作系统Windows XP。CCD摄像头采集的图像分辨率为1024768。Hough变换因为抗噪性能较好,所以能够准确地识别出指针的位置,但是Hough变换计算量特别大。中心投影法识别指针位置速度快,但是有一定的误差,且抗噪性能不是很好。表2是本文的方法与这两种方法的比较。
从实验结果我们看到,本文的方法识别指针具有Hough变换的高精度和中心投影法速度快的优点。
4 结 论
本文提出的非接触测量计算指针式仪表的圆心、半径、指针角度以及自动检测与校准零刻度方法,并结合点Hough变换和中心投影法的亚像素细化算法来检测及读取仪表指针刻度,与Hough变换相比,运算速度提高约四倍;与中心投影法相比,识别精度有较大的提高,提高了指针检测的准确性和识别精度,是一种切实可行的方法。
参考文献
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GIS组合电器设备接触电阻测量 第2篇
1.引言
目前，随着全球电力系统自身的发展以及对系统运行可靠性要求的日益提高，GIS技术必将成为高压电器的发展主流。但GIS设备在运输过程中，有可能出现机械损伤、腐蚀等现象;在现场安装过程中可能出现接触不好、遗失部件、刮伤金属表面等情况，因此GIS设备安装完毕后，在元件调试之前应测量主回路电阻，以检查主回路中的联结和触头接触情况，及时发现和处理GIS设备存在的缺陷和隐患，以确保运行安全。
2.现状调查
现场试验是检查GIS装置在运输、储存和安装过程中是否出现异常现象行之有效的检测方法，是出厂试验无法替代的。GIS的出厂试验是在每一间隔上进行的，以检验加工过程中是否存在缺陷;但现场试验不具备出厂时的条件，GIS设备的生产厂家不同，出厂标准也不相同，而国家标准中只规定了与出厂试验值相比较，测量结果不应超过产品技术条件规定值的1.2倍为合格。又由于不同厂家的设备结构不同，试验方法也需要改变，为了保证设备试验项目完整，试验质量可靠，必须首先了解设备结构特点，有针对性地制定试验对策。
3.GIS设备回路电阻测量
3.1.对GIS接地开关导电杆与外壳绝缘的并且由很多单元组成的成组型GIS设备。下面以典型的66kV ZF6-72.5型GIS装置为例，整组接线示意图如图1所示：
这是某个变电站的66kVGIS设备连接简图，现场设备已全部安装完毕，已无法测得与出厂数据部位一致的直流接触电阻。只能依靠打开与外引接地点a1、b1、c1......a20、b20、c20间的接地连接板后，通过外引接地点来测量每个单元主要元件间隔内的电阻。如断路器间隔的电阻需要通过Ra1-Rb1外引接地点来测量，这些值可以根据主要元器件的直流电阻值和三相之间互相横向比较，没有太大差别即认为合格。除了测量每个单元主要元件间隔内的电阻外，还要检查66kV主母线内的每一点的接触电阻情况，这要通过测量相邻间隔内的接触电阻（如Ra1-Ra2间隔）来判断接触是否良好;为了以后检修试验方便，还需要测量每个单元（如Ra-Rc1）及Ⅰ母、Ⅱ母的全回路电阻，一般微欧仪引线不能满足长母线的长度要求，这时我们采取如下措施：将母线分成几段来测量（测量Ⅰ母时，要把与Ⅱ母线相连的刀闸全部断开，同样测量Ⅱ母时，要把与Ⅰ母线相连的刀闸全部断开），只要测得的总和不超过出厂值的1.2倍即可，测量部位及数据如表1所示。
表1
被测间隔名称 实测数据报告
断路器间隔内的回路电阻值（μΩ） Ra1-Rb1
≤290 Ra2-
Rb2≤290 —— Ra20-
Rb20≤290
每个单元间隔的全回路电阻值（μΩ） Ra1-Rc1
≤350 Ra2-
Rc2≤350 —— Ra20-
Rc20≤350
Ⅱ母相邻间隔内的回路电阻值（μΩ） Ra1-Ra2
≤180 Ra2-
Ra3≤180 Ra19-
Ra20≤180 ——
Ⅰ母相邻间隔内的回路电阻值（μΩ） Ra1-Ra2
≤240 Ra3-Ra3≤240 Ra19-
Ra20≤240 ——
Ⅱ母線的全回路电阻值（μΩ） Ra1-
Ra20≤970
（出厂值） Ra1-Ra10≤485 （实测值） Ra10-Ra20≤485 （实测值）
Ⅰ母线的全回路电阻值（μΩ） Ra1-
Ra20≤1020
（出厂值） Ra1-Ra10≤510 （实测值） Ra10-Ra20≤510 （实测值）
因此，针对由很多单元组成的成组型且接地点结构与外壳绝缘的GIS设备，需要采用辅助测量法，可打开接地点与外壳之间的连接引线，利用回路上的两组接地开关的导电杆关合到被测量回路，依靠外引接地点来辅助测得内部回路接触电阻。不仅要测量本单元间隔内的接触电阻，主要部件如开关、刀闸的接触电阻，还要通过外引接地点来测量相邻间隔内及母线的全回路的接触电阻值，以保证金属筒内所有部件连接良好，可以根据出厂值和三相之间互相横向比较，没有太大差别或不超过出厂值20%的情况下即认为合格。仪器测试引线长度不够时，可分段测量，以保证金属筒内所有部件连接良好，为今后的检修工作提供可靠数据来源。
3.2对接地点结构是直接接地的GIS设备。对接地开关导电杆无法与外壳绝缘的GIS设备，可采用从进线套管处测得全回路的接触电阻;对于断路器等主要部件的接触电阻，可采用间接法并通过计算的方法得到接触电阻值。可先测量断路器电阻R与外壳R1的并联电阻R0值和外壳直流电阻R1值，依据公式求得断路器回路电阻R= R0 R1/（R1-R0）。
3.3回路电阻阻值超标时的处理方法。一般回路电阻大主要是各接头处接触不良造成的。为便于确定具体故障，分段、分区间测量，然后打开相关开关、刀闸的手孔盖，分别抽取两点电压来测量电阻，当被测回路各相长度相同时，测量的各项数据应接近。同时将现场实测数据与厂家技术标准及出厂数据进行比较并分析判断。
4.结语
非接触测量 第3篇
检测技术是现代制造工艺的基础之一,对各种器件物理量的准确测量直接影响与其相关的产品质量。传统的接触式测量工具需人工参与测量过程,不仅劳动强度大,而且测量重复性不理想。此外,手工测量时需对物件进行直接触碰,可能会对物件造成不同程度的损坏,且其测量速度无法满足目前自动化生产的需求(如对工件的快速筛选)。
运用光电器件(如CCD、CMOS)结合现代数字图像处理技术[1]实现非接触式测量,即在不接触被测工件的前提下对其进行精准测量。
本系统选用CMOS图像匹配传感器采集图像数据[2],以FPGA作为图像的数据处理中心,不需要额外的存储器件存储未处理的数据,将大幅提高数据的处理速度,满足现场检测实时性的要求。以液晶屏作为图像输出设备,直观地展示图像处理的结果。
1 系统设计
1.1 硬件系统
系统利用CMOS图像传感器采集图像数据[3],图像数据经过实时处理后,用以确定圆的位置及半径。硬件组成结构如图1所示:OV7670是一款CMOS图像传感器,外围电路简单,可直接使用,由它采集图像数据输出至FPGA;FPGA为数据处理及控制中心,掌控系统的所有器件和数据流向;TFT是系统的显示模块,显示图像及一些有用信息,如半径、操作指导等,在其上附加触摸屏,作为人机交换平台;SDRAM在仿真时使用,仿真结束后,把程序烧写至FLASH中,可让整个系统在离开仿真环境时独立运行。
1.2 软件总体方案
软件总体方案如图2所示,包括硬件的驱动、算法的实现等。
外部晶振为系统提供基准时钟频率,FPGA通过自带的锁相环(phase locked loop,PLL)进行分频或倍频,为系统提供适当的时钟频率,使硬件有正常工作的基础。OV7670驱动配置图像传感器,使其按要求源源不断地产生图像数据,采用IIC时序实现。图像传感器产生图像数据后,进行采样。为了与TFT中设置的图像显示格式相匹配,将格式设置为RGB565格式,输出大小为240×320。系统随即开始数字图像处理,进行去噪及边缘检测[4]。通过观察图像的特点,结合一定的方法,可以把图像中圆上的点定位出来,并计算出直径的大小,把得到的点和直径交给SOPC做相应的处理。
SOPC是控制系统的中心构件,能够协调其他模块从而使系统运行流畅。在SOPC中,实现了TFT和触摸屏的驱动、SDRAM的控制、FLASH的控制、图像示源的控制、有关圆的参数计算和标定等。
2 硬件驱动
2.1 OV7670 CMOS摄像头驱动
摄像头驱动采用分模块设计的方式,把驱动分为3个小模块,分别为:IIC＿CONTROL,实现IIC时序;OV7670＿INIT＿CFG,通过IIC时序把配置数据写入寄存器中;OV7670＿TOP,功能为图像数据的采集与RGB565格式的合成。
2.2 TFT驱动
先对TFT进行初始化,其中包括显示方案配置、电源配置、伽马曲线配置和其他配置。系统采用SOPC完成TFT的驱动。通过Quartus中的SOPC Builder建立一个SOPC后,再进行适当的信号配置,作为驱动TFT的基础硬件部分。
2.3 触摸屏驱动
本设计选用ADS7843芯片来实现触摸屏[5]的驱动,内置一个12位的模数转换器,最高转换速率为125 kHz。从而完成测量电压时的电极切换并采集触点处的电压值。
对实验数据进行分析,找出两个不同坐标系之间的映射函数,从而得到所需的TFT坐标。
3 测量数据与误差分析
系统经过调试后开始采集信号,并将其转换为灰度图像进行处理。编程时采用流水线方式实现中值滤波[6],较好地去除噪声并保护图像的细节部分(如边缘、角点等),具有更好的实时性[7]。选用Sobel算子增强图像的边缘[8],得到测量数据,分析误差来源。
3.1 测量数据
在未经标定前,所得到的数据都以像素为单位,不代表任何实际距离。在进行实物测量时,测量结果如图3所示。
由于图3(a)所示实物工件轮廓较复杂,此时自动检测失效,故采用手动对其进行测量,检测效果如图3(b)所示。从图3(b)可以看到,其内外两个圆的圆心距为2.236个像素,可认为是同心的。
图4为系统实验平台,(a)图为实验环境,用圆规在白纸上画圆模拟物体图像。系统主面板中有手动、自动、观察、标定等。(b)图为轻微干扰下自动检测同心圆的效果图,除了同心圆外,还有其余4个小圆对其进行干扰。由于检测中采用了圆弧方向作为判据,判别当前圆是否为同心圆,故系统能正确检测到图中的同心圆,两圆的圆心距相差为1.41个像素,可认为是同心圆。
系统在标定后,可进行实际距离的测量,测量中分3种情况:1)一个圆的手动与自动测量;2)同心圆的手动和自动测量;3)非同心圆的手动和自动测量。测量数据见表1～表4。
3.2 误差分析
每次标定过程中,大概78个像素点可以代表1 cm,即1个像素点代表的实际距离为0.0128 cm。
在单个圆的自动测量中,利用三点定圆法的误差为-0.035 cm,相当于2.7188个像素;利用数像素法测量误差为0.006 cm,相当于0.4375个像素;手动测量时,误差为0.014 cm,相当于1.0938个像素。
表2为同心圆测量,表3、表4为非同心圆测量,其中测量直径时最大误差为0.079 cm,相当于6.2172个像素,测量圆心距时最大误差为0.037 cm,相当于2.8594个像素;当两个圆同心时,圆心像素差小于3个像素,大于3个像素时一律判断为非同心圆。
从表中数据可看出,自动测量大圆时,误差为3～7个像素点,测量小圆时,误差为0～2个像素点;手动测量时,误差为0～5个像素点;同心圆圆心距误差为0～3个像素点。虽然存在误差,但自动测量时的数据较稳定,最大值与最小值的差值大概在1～2个像素点的范围内。
误差的产生是由多方面造成的,如程序中的某些算法问题、器件噪声的干扰、应用过程中标定误差等,大致可以分为系统误差和人为误差。
算法方面,Nios系统函数库中没有开方函数,采用快速的开方算法:卡马克开方函数。其核心思想是用牛顿迭代法求根,先求平方根的倒数,再将其求倒而得到。计算速度快,只需要一次迭代即可得到结果,但存在数值误差。
分析数据结果可知,在开方时会产生误差,使得在标定时会有误差引入,这种误差一直扩散到整个系统中,使半径出现微小误差。虽然可以增加迭代次数来减少误差,但误差始终是存在的。
另一方面,测量数据表明,自动测量时,得到的直径数值往往偏小。这是由于在寻找圆上点的过程中,图像细化程度不够,导致图像边缘较粗。当检测完圆上的点并计算圆心与半径后,从系统画出的圆即可看到,此时的圆往往是在图像处理后的圆的内部,因此系统计算出的直径值比实际测量得到的值小,可以增加图像的细化程度来提高测量精度。
人为误差主要体现在系统的操作上,如在标定的时候,每次标定结果都会不同,实际距离为1 cm时,像素点在77～79之间浮动;另外,在移动物体后,可能会产生物体的成像表面没有与镜头相垂直等情况。
4 结语
系统以OV7670图像传感器作为图像数据来源,以FPGA作为数据处理核心,以TFT作为显示设备,以触摸屏作为输出设备,实现对同心圆的非接触测量。
分析测量数据可知,通过增加迭代次数来减少误差;增加图像的细化程度以提高测量精度。
参考文献
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非接触测量 第4篇
石材在加工过程中需要对锯切后的石材进行磨削抛光, 对于大尺寸的石材大板在加工时为完成自动加工多采用PLC控制的多磨头连续自动磨机, 为了实现连续自动磨削就需要对板材进行实时的宽度检测, 针对尺寸检测前人做了很多的研究, 提出了很多尺寸检测的方法, 比如利用激光脉冲进行实时测距与检测[1~3], 利用机器视觉进行视觉测量与视觉监控[4~8], 这些先进的测量方法在其他领域已经有了深入的研究和广泛的应用, 但是在石材加工装备行业中, 进行实时宽度测量还没有大范围发展。为提高石材行业水平, 急于寻求既能增加精度, 又能提高使用寿命的在线宽度实时测量方法。
针对连续磨机中石材宽度的检测, 基于接触式的机械测量方法提出两种非接触式的宽度检测方法, 并通过实验对两种方法的有效性进行了验证, 对测量的结果进行数据误差分析, 得出采用非接触测量方法进行石材大板的宽度检测精度高、寿命长、实用性强的结论, 可以取代原有的机械碰撞式测量方法。
1 激光测宽及其测量误差
普通激光测距传感器的测量精度可以达到1mm, 可利用两个激光对射石材宽度方向的两个边缘, 检测出激光头与石材板边缘的距离, 通过已知的两个激光头之间的距离来计算石材大板的宽度值, 从而控制磨机横梁的摆动范围, 测量原理如图1所示。
如图1所示, 假设激光1与石材板的距离为d1, 激光2与石材板的距离为d2, 两激光之间的距离为d, 石材大板的宽度为L, 则:
在进行石材磨削时由于磨头直径的限制石材的宽度不能低于磨头直径, 不然在磨削过程中会出现损坏磨头的现象, 磨头的直径一般都在35mm左右, 当石材的宽度小于35mm时磨头不能对石板进行磨削, 所以当L<35mm时认为没有石板通过激光头, 当L≥35mm时磨机横梁根据石材大板的宽度计算出横梁的左右摆动幅度。
使用两个GALAXYZ激光测距传感器制作一个激光测宽仪器, 对宽度为900mm的石材大板进行测量, 由于激光传感器在距离为5mm以内无法测距, 所以将两个激光测距传感器安装在磨机的两个基础承重梁上, 安装宽度为1200mm, 按照机床中间对称安装, 为防止激光对射时出现相互干扰将两个激光头发射的激光脉冲错开5mm安装。实验平台如图2所示。
由于激光非接触式测量是通过光的传播速度与时间来进行宽度计算, 所以不存在石板放置位置不同而导致的误差不同的结果, 误差与放置位置无关, 使用该方法对一块宽度为900mm的石材板进行宽度测量, 在皮带带动石材大板前进过程中, 激光传感器进行连续宽度测量, 每隔10s记录一次宽度, 得到的测量结果如表1所示。
通过表1的数据可知对于测量一个宽度为9 0 0 m m的石材大板, 测量误差小于2 m m, 造成误差的主要原因是由于目标物体表面的平整度不高, 目标物体的特征颜色不均匀, 和太阳光直射造成的。一般目标物体表面越平, 特征颜色越浅越利于反射, 空气质量越好越利于传播, 阳光光照不强时测量的结果误差越小。但是由于激光测宽的传感器安装位置低, 在实际加工过程中产生的水雾会导致激光传感器寿命减少, 传感器容易损坏。而且需要工人定期对镜头进行清洁, 增加了工人的劳动强度。
2 线阵相机测宽及其测量误差
将线阵相机安装在磨头的前方, 对进入的石材大板进行扫描, 获取一条简单的灰度曲线, 当没有石材板进入时由于皮带是深色的其灰度曲线是一条灰度值很低的平稳的曲线, 但是当有石材板通过时其灰度曲线在石材板的边缘产生剧烈的变化, 在变化剧烈处获取像素点的位置[10~12], 通过标定获得石材大板的真实尺寸。测量原理如图3所示。
被测目标与凸透镜之间的距离即物距为u;凸透镜与CCD之间的距离即像距为v, 根据成像原理焦距f与像距、物距的关系为[9]:
线阵相机感光像元数目为n, 像元之间的距离为m, 则线阵相机感光元件的总长度Lc为:
根据三角形相似原理, 线阵相机能够测量的最大宽度Lmax为:
当被测量物体的宽度的像素宽度为Lw, 物体的真实宽度La为:
由于像距是无法测量的, 将式 (2) 带入到式 (4) 和式 (5) 中得到不包含像距的关系式, 同时将式 (3) 带入最终得到物体真实宽度式 (6) :
能够测量的最大宽度公式 (7) :
使用东芝的TCD1501系列线阵CCD芯片并使用标准的50mm镜头搭建如图4所示的实验平台, 东芝TCD1501系列线阵CCD芯片内部的感光像元数目n为5000, 像元之间的距离m为7µm, 所以线阵相机感光元件的总长度Lc为35mm, 选用焦距f=50mm的标准镜头搭建实验平台, 由于需要测量的石材大板宽度为900mm, 所以线阵相机能够测量的最大宽度Lmax应该大于900mm, 为了方便搭建实验平台, 将相机直接安装在磨机前方与电器柜等高的地方, 通过测量获得相机的物距u=1750mm, 将u带入公式7计算的到最大能测量的宽度为1190mm, 满足实验要求。线阵相机采用的也是非接触的测量方式, 所以石材大板的放置位置与误差没有任何关系, 使用该平台对宽度为900mm的石材大板进行连续测量, 每隔10s对宽度数据进行一次记录, 得到的测量结果如下表所示。
通过表2的数据可知对于测量一个宽度为900mm的石材大板, 测量误差在3mm左右, 造成误差的主要原因是由于光照、振动以及安装精度的影响, 实验采用的是频率为50Hz的白炽灯作为光源, 由于相机的对光的敏感光源的波动是造成误差的主要原因, 其次还有太阳光照的影响。在工业实际应用中可将光源改为LED灯, 并对测量部分进行遮光来避免太阳光照的影响。
通过上面的实验可知, 激光测宽的精度是2mm, 相机测宽的精度是5mm, 而采用机械碰撞式测宽的精度通常是两倍的相邻行程开关的间距一般误差在70mm左右。所以减小误差的方法只能通过减小行程开关之间的距离, 而且采用接触式测量导致在工作过程中会产生磨损, 使用寿命一般为两个月左右。因此采用非接触测量可以极大的提高测量的精度和使用寿命, 是连续磨机宽度测量的发展趋势。
3 结论
提出了两种针对石材连续磨机的石材大板宽度的非接触测量方法, 并通过实验进行了验证和误差分析, 通过分析可得到以下结论:
1) 采用激光进行测宽精度最高, 但是传感器的工作条件较差, 工人需要定期维护。
2) 采用线阵相机测量精度略低于激光式测宽方法, 而且由于安装于较高的位置, 所以受水雾的影响很小, 误差满足于生产需求, 采用线阵相机进行测量是一个很好方法。
3) 采用非接触式的测量方法无磨损, 使用寿命长, 测量精度高, 是石材连续磨机测量大板宽度的发展趋势。
摘要：石材连续磨机的宽度实时测量是实现自动化连续磨削的关键, 为提高石材连续磨机的工作效率, 增加石板宽度检测系统的检测精度和使用寿命, 基于传统的机械碰撞式测量方法提出了激光测距式和线阵相机两种非接触测量方法, 并在对两种测量原理的理论研究的基础上, 针对每种方法分别搭建了实验平台, 通过对一块宽度为900mm的石板大板进行实验测量, 对测量所得数据进行误差分析、验证与比较。最终得出激光测宽和线阵相机测宽的检测精度都可满足实际生产加工需求的结论, 从而实现了石板的非接触测量, 提高了磨机的加工效率和使用寿命, 提高了加工精度。
关键词：石材连续磨机,宽度检测,激光测宽,线阵相机
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非接触测量 第5篇
在人体生命信号非接触测量中,呼吸测量是脉冲超宽带(Impulse Radio Ultra-Wideband,IR-UWB)雷达最基本的一项功能。IR-UWB雷达发射的电磁脉冲照射到人体后产生反射,人体呼吸运动会引起体表微动,导致反射回波的延时发生变化,通过检测该变化可实现呼吸测量[12,13]。由于人体体表微动位移幅度非常小,IR-UWB雷达的回波变化非常微弱;再加上需要穿透墙壁、废墟等障碍,所以基于IR-UWB雷达的非接触呼吸测量难度较大。针对这一问题,目前已开展了大量研究[14,15,16,17,18,19,20,21]。但在这些研究中,绝大多数是针对IR-UWB回波的信号处理技术,并提出了信杂噪比(Signal-to-Noise-and-Clutter Ratio,SNCR)提高、背景去除、干扰抑制、呼吸率估计等大量方法[16,17,18]。然而,IR-UWB雷达的呼吸测量性能首先取决于其硬件系统性能,目前针对这一问题的研究较少[12,15],尤其缺乏IR-UWB雷达非接触呼吸测量的关键参数研究。前期的研究表明,IR-UWB雷达的等效采样间隔与其呼吸检测性能有关[17],但尚未进行深入研究和实验验证。
本文从理论和实验两个方面系统研究了等效采样间隔这一关键参数,旨在为非接触生命信号测量中的IR-UWB雷达系统设计提供指导。首先,从理论上分析了等效采样间隔与人体体表位移的定量关系,以及等效采样间隔和周期对IR-UWB雷达的非接触呼吸测量性能的影响。然后,通过实验对理论分析结果进行了验证。在实验中,为了避免人体个体差异,采用人体体表微动模拟装置代替志愿者作为目标,并改变IR-UWB雷达的等效采样间隔和周期。最后,对不同等效采样间隔和周期采集到的实验数据进行分组,并采用统计分析对各组间呼吸测量性能的差异进行评估。
1 理论分析
IR-UWB雷达能获取目标距离信息,主要是通过探测接收到的目标回波脉冲和发射脉冲之间的延迟实现的。因此,在IR-UWB雷达的接收端可通过等效采样技术,对不同距离范围内的回波进行采样,所以接收到的IR-UWB回波信号是带有距离延迟(下文简称距离)和采样时间(下文简称时间)信息的二维信号。假设探测范围内有一个静止人体,回波信号可以表示为[13]:
其中,τ和t分别表示距离和时间,通常τ的单位是ns,而t的单位是s,而且τ×电磁波传播速度可以换算成距离;p(t)表示脉冲波形;b表示回波在传播、胸部反射等类似过程中脉冲波形衰减的比例因子;τb(t)表示人体呼吸位移所产生的脉冲延迟,当仅考虑人体的呼吸时,τb(t)可表示为:
τb(t)由两部分组成:一部分是τ0,τ0是一个常数,对应脉冲在雷达与无呼吸静止目标之间传播时的距离延迟;另一部分是(Δb/2)sin(2πfbt),表示人体呼吸引起的胸部位移而产生的动态延迟。为便于分析,人体呼吸运动被简化为一个正弦时间函数,该正弦函数的周期由呼吸位移Δb以及呼吸频率fb决定。因此r(τ,t)根据(1)、(2)整理后可得:
假设雷达接收机的灵敏度足够高,那么此时回波信号r(τ,t)得到有效接收。然后在距离τ=mδτ和时间t=n Ts的离散时刻对回波信号进行采样,其中δτ和Ts分别表示等效采样间隔和等效采样周期,则根据公式(3),上述过程可转换为:
公式(4)中r[m,n]表示IR-UWB雷达采样得到的离散数据。由于人体呼吸的影响,(Δb/2)sin(2πfbn Ts)的值在τ0附近变化,人体呼吸测量正是通过检测这种变化来实现的[13]。根据奈奎斯特采样定理,在离散IR-UWB数据中δτ应该<|(Δb/2)|sin(2πfbn Ts)||,其中|•|表示绝对值,且δτ越小,(Δb/2)|sin(2πfbn Ts)|在离散数据中就越能对应更多的距离采样点数,从而必然提高IR-UWB雷达的呼吸测量性能。由于(Δb/2)|sin(2πfbn Ts)|的最大值是Δb/2,所以δτ应满足:
另外,为了区分开r[m,n+1]和r[m,n],当给定δτ时,雷达的采样速度应该足够慢,即Ts应该大于某个数值。反之,当Ts小于该数值时,量化后的离散IR-UWB数据不能反映呼吸运动的变化。因此,减小Ts理论上不能使IR-UWB雷达的性能得到提高。本文中,我们把这个数值定义为有效采样周期(注意与等效采样周期的区别),并且用E(δτ,△b,fb)表示。那么,Ts应满足:
根据上述理论分析,进行了计算机仿真。首先,基于不同的δτ和Ts,根据公式(4)得出IR-UWB雷达的回波数据;然后,使用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)计算得到该数据的功率谱;最后,计算呼吸所在的频率点与所有频率点的功率之比,并以此作为评价IR-UWB雷达性能的定量指标。从仿真结果(图1)可以看出,功率比随着δτ(等效采样间隔)的增大而明显减小,但是当Ts(等效采样周期)变化时,功率比没有显著的变化。
注:呼吸频率0.2 Hz,位移12 mm(0.08 ns或者80 ps)。
2 实验方案
实验场景,见图2。实验在自由空间进行,目标距离雷达4 m。为了避免人体个体差异,目标采用课题组研制的人体体表微动模拟装置。该装置由信号发生器、扩音器、反射体(铜板,50 cm×20 cm)组成,信号发生器驱动扩音器,使扩音器上安装的反射体产生周期性缓慢振动来模拟人体呼吸运动时的胸部变化。在实验过程中,反射体的振动位移和频率由信号发生器输出的正弦波形电压和频率决定,该波形峰峰值为1 V、频率为0.3 Hz。
实验中使用第四军医大学研制的IR-UWB生物雷达系统,主要用于穿墙侦查或者震后救援,工作频率200~400MHz,系统原理方框图,见图3。该系统由两部分组成,一部分是雷达主机,用于实现脉冲的产生、发射、接收、采样等功能。发射和接收天线是蝶形偶极子天线,发射脉冲是重复频率为128 k Hz的双极性脉冲,接收器动态范围80 d B、灵敏度-78 d Bm,模数转换为16位。系统的另一部分是计算机,它主要实现参数设定、数据处理和结果输出等功能,与主机通过USB接口连接。
IR-UWB雷达数据回波处理流程,见图4。流程分为3步:①信噪比提高,通过对雷达数据在距离和时间上进行平均来实现[18];②背景杂波去除,采用了线性趋势减法(Linear Trend Subtraction,LTS)[16,18];③自适应增强和低通滤波,使呼吸信号得到增强。经上述处理后的数据出现了明显的呼吸变化,然后根据目标的先验距离信息获取呼吸波形,并利用FFT进行谱分析并计算功率比。在实际应用中,低通滤波后的数据同时可用于识别和定位目标。
3 数据采集和分析
数据采集时,通过改变雷达的系统参数得到不同的等效采样间隔和周期,并对不同等效采样间隔和周期采集到的实验数据进行分组。IR-UWB雷达的实验参数,见表1。雷达探测范围设置为16~36 ns,相当于实验场景中的2.4~5.4 m,从而可有效覆盖目标(4 m)。雷达的等效采样间隔和等效采样周期由采样点数和采样速度两个参数控制。例如,当采样点数设置为2048时,等效采样间隔为(36-16)/2048 ns,大约相当于10 ps;同时当采样速度为64 Hz时,等效采样周期是1/64 s。
由表1可知,实验数据分为3组,分别对应δτ=40 ps,Ts=1/64 s,δτ=10 ps,Ts=1/64 s和δτ=10 ps,Ts=1/16 s。其中第一组和第二组的Ts相同,第二组和第三组的δτ相同,通过组间对比可分别得到Ts和δτ对雷达探测性能的影响。对于每种参数组合,均需重复探测人体体表微动模拟装置10次(10个数据/组),并通过计算机采样和处理得到功率比。所有数据处理完毕后,根据独立样本t检验得出各组间功率比的差异,以此为依据评价呼吸探测的差异。在评估过程中,采用双尾t检验,以P<0.05为差异有统计学意义。
4 实验结果
为了直观地表示等效采样间隔和周期对IR-UWB雷达性能的影响,首先从每组数据中各取1个,实验结果见图5。图中左一列,即图(a)、(d)、(g)表示低通滤波之后的IR-UWB雷达数据;中间一列,即图(b)、(e)、(h)表示目标距离点上的呼吸波形;右边一列,即图(c)、(f)、(i)表示波形对应的功率谱。由图5(a)可知,当δτ=40 ps、Ts=1/64 s时,信噪比过低,呼吸变化不明显。但在图5(b)和5(c)中,当δτ从40 ps减少到10 ps时,雷达数据的信噪比得到提高,可以观察到明显的周期性呼吸变化。同时通过观察图5中的功率谱(即图5右边一列)可知,检测到的谱峰均在0.3 Hz处,与人体体表微动模拟装置的输出频率一致。另外,由于人体体表微动模拟装置的非线性特性限制,呼吸波形会在正弦信号的基础上产生轻微的扭曲变形(图5中间一列)。
数据分析结果,见图6。其中A、B和C组分别对应于参数为δτ=40 ps、Ts=1/64 s,δτ=10 ps、Ts=1/64 s和δτ=10 ps、Ts=1/16 s时的统计结果。由图6可知,B组的平均功率比比A组更高(t=-4.183,n=10,P<0.01),B组和C组的平均功率比没有显著区别(t=-0.029,n=10,P<0.977)。
5 结论
本文首次从理论和实验两个方面对IR-UWB雷达的等效采样间隔与呼吸测量性能之间的定量关系进行了研究。由理论分析可知,为实现非接触呼吸测量的目的,等效采样间隔应尽可能小,其上限是呼吸引起的胸部位移的一半,并与IR-UWB雷达呼吸测量性能存在反比的关系。同时等效采样间隔加上胸部位移及呼吸比率共同决定了另一个参数——等效采样周期的有效值。因而,单纯依靠减小雷达等效采样周期的手段,并不能提高雷达的呼吸测量性能。因此,等效采样间隔在10 ps时的呼吸测量性能比等效采样间隔在40 ps时更好;而等效采样周期分别在1/64 s和1/16 s时的呼吸测量性能没有明显的区别。
注:图中从左列到右列分别是通过IR-UWB雷达测量得到的结果数据、呼吸波形和功率谱。最上面一行是参数δτ=40 ps、Ts=1/64 s时雷达的测量结果,中间一行是参数δτ=10 ps、Ts=1/64 s时雷达的测量结果,最下面一行是参数δτ=10 ps、Ts=1/16 s时雷达的测量结果。
液体在毛细微孔中接触角测量方法 第6篇
1实验仪器与材料
实验仪器: 微孔式接触角测量仪( 自制)
实验材料:
毛细管: YN-标准聚酰胺胶涂层毛细管,河北永年锐沣色谱器件有限公司生产。
正十四烷: > 99. 0% ,分析纯,Alfa Aesar;
二次蒸馏水: 实验室自制。
2实验方法
2.1微孔式接触角测量仪
以二次蒸馏水与正十四烷烃在石英毛细管中接触角为例,详细介绍微孔式接触角测量仪的构造、使用方法以及数据的处理方法。
实验仪器设计思路遵循角度测量法的思路,即通过外部设备( 数码相机) 摄取液体在毛细管中的分布形状,通过图形处理软件对图像进行识别、处理,计算得到所测的接触角。在数据处理过程中不需要借助液体的密度、表面张力等数据,即可完成液体毛细管中接触角的测量。图1即为微孔式接触角测量仪的组成。
为了减弱温度对实验结果的影响,研制了温度控制装置为实验体系提供恒定的温度。恒温装置如图2所示。
2.2液体在毛细管内接触角测量方法
如图3所示,在试管中先后加入二次蒸馏水和正构烷烃,然后先将毛细管垂直插入玻璃管的正构烷烃内,而后将毛细管插入二次蒸馏水内,在此过程中,由于毛细现象,毛细管会先自吸吸入正构烷烃, 再自吸吸入二次蒸馏水,从而形成正构烷烃/二次蒸馏水液-液界面。在光学显微镜下观察界面状态,达到稳定状态后,拍摄图像,用Ipp6. 0进行图像处理, 计算得到接触角。在每个状态下拍摄多个图片,进行处理,求平均值。
2.3数据处理方法
使用Ipp6. 0等软件处理图片。Ipp6. 0在本实验中的应用步骤如下:
( 1) 打开待处理图片,界面的形状如图4所示, 界面左侧是二次蒸馏水,右侧是正十四烷,本文中接触角均为水相在毛细管内壁的接触角。
( 2) 选择标尺。
得到的弯曲曲面是个圆弧,以圆弧一端端点为起点,可取至多十点进行圆形匹配,得到最适配的圆弧半径R、通过两个端点的点测量法可以得到两个端点的坐标,计算弦长D。
( 3) 依据三角函数,计算图片中接触角。
表1是通过图形分析软件Ipp6. 0对显微镜得到的图形进行数据处理过程导出的数据列表。
表1中Features、Measurement、Value、Pass/Fail分别对应为图中的参数类别( BC4为线段、P3、P4为点) 、参数属性 ( Radius 、Center X Pos. 、Center Y Pos. 分别为半径、该点横坐标、该点纵坐标 ) 、数值、测量结果可信与否。各参数BC4、P3、P4分别对应圆弧半径、圆弧的两个端点。
结合图4和表1对导出的数据进行处理。缝隙的宽度D就是P4的Y坐标值减去P3的Y坐标值, BC4的值即为R,已存在导出数据中。通过如图2. 5所示的三角函数关系即可计算出接触角 θ。处理过的数据如表2所示:
2.4接触角测量
利用上述方法测量了二次蒸馏水与正十四烷在不同管径微管内液-液界面的接触角。通过计算同一管径毛细管内多次接触角测量值的相对误差,表征数据的准确性。分别取二次蒸馏水-正十四烷在微管内液-液界面的接触角的三个单次值与平均值计算单次值的相对误差,得到表3。
从表3可以看出,当微缝尺 寸在15. 59 ~ 201. 20 μm范围内,平均相对误差最大为1. 19% , 平均相对误差最小为0. 00% ,所测量的接触角具有较好的准确性。
通过比较不同管径内的接触角可以看出接触角随着管径的减小而增大。关于微孔内液体接触角的影响因素将在以后进行讨论。
3实验结论
( 1) 利用研制的微孔式接触角测量仪,建立了液体在毛细管中接触角的测量方法。
( 2) 微孔式接触角测量仪测量数据稳定性良好,准确性高。
( 3) 对于十四烷烃/二次蒸馏水体系,随着石英毛细管管径的减小,二次蒸馏水与石英毛细管的接触角逐渐增大。
摘要：建立了液体在毛细微孔中接触角的测量方法。主要介绍了微孔式接触角测量仪的组成、测量方法及数据处理方法。二次蒸馏水与正十四烷烃在石英毛细管中接触角的测量结果表明该仪器测量数据的重复性好、稳定性高。根据测量结果,讨论了液体在毛细管中接触角随着毛细管径的变化规律,接触角随着毛细管管径的减小而增大。
非接触式高度测量仪的设计 第7篇
1 非接触式高度测量的原理
物体三维接触式测量的典型代表是坐标测量机 (CMM, Coordinat Measuring Machine) 。CMM是一种大型精密的三坐标测量仪器, 它以精密机械为基础, 综合应用电子、计算机、光学和数控等先进技术, 能对三维复杂工件的尺寸、形状和相对位置进行高精度的测量。
三坐标测量机作为现代大型精密、综合测量仪器, 有其显著的优点, 包括:
(1) 灵活性强, 可实现空间坐标点测量, 方便地测量各种零件的三维轮廓尺寸及位置参数;
(2) 测量精度高且可靠;
(3) 可方便地进行数字运算与程序控制, 有很高的智能化程度。
早期的坐标测量机大多使用固定刚性测头, 它最为简单, 缺点也很多。主要为
(1) 测量时操作人员凭手的感觉来保证测头与工件的接触压力, 这往往因人而异且与读数之间很难定量描述;
(2) 刚性测头为非反馈型测头, 不能用于数控坐标测量机上;
(3) 必须对测头半径进行三维补偿才能得到真实的实物表面数据。
针对上述缺陷, 人们陆续开发出各种电感式、电容式反馈型微位移测头, 解决了数控坐标测量机自动测量的难题, 但测量时测头与被测物之间仍存在一定的接触压力, 对柔软物体的测量必然导致测量误差。另外测头半径三维补偿问题依然存在。三维测头的出现可以相对容易地解决测头半径三维补偿的难题, 但三维测头仍存在接触压力, 对不可触及的表面 (如软表面, 精密的光滑表面等) 无法测量, 而且测头的扫描速度受到机械限制, 测量效率很低, 不适合大范围测量。
光学非接触式三维测量技术根据获取三维信息的基本方法可分为两大类:被动式与主动式。主动式是利用特殊的受控光源 (称为主动光源) 照射被测物, 根据主动光源的已知结构信息 (几何的、物体的、光学的) 获取景物的三维信息。被动式是在自然光 (包括室内可控照明光) 条件下, 通过摄像机等光学传感器摄取的二维灰度图像获取物体的三维信息[2]。
处于初始状态时, 高重复精度接近开关位于直线模组的最高位置处, 将被测量的工件置于工作台上, 步进电机驱动直线模组上的滑块下滑, 高重复精度接近开关向下运动。当高重复精度接近开关接近工件表面时, 高重复精度接近开关采集到上升沿脉冲信号, PLC的高速中断端口接收到该上升沿脉冲信号, 从而使步进电机停止运动。通过计算步进电机走过的距离, 可以算出工件的高度。接着, 高重复精度接近开关向上升, 回到直线模组的最高处。
2 非接触式高度测量仪的设计
本文设计出一种非接触式高度测量仪, 使用该测量仪进行工件高度的自动化测量, 避免人工操作时的人为因素, 同时造价便宜, 具备高度的性价比。
本文所设计的非接触式高度测量仪, 主要包括底座、电气柜、直线模组、传感器、步进电机、按钮和指示灯。底座表面采用磨削工艺达到良好的表面质量, 使工作台的上表面具有较好的平面度、粗糙度。直线模组和底座的上表面相垂直, 步进电机驱动直线模组上的滑台上下运动, 在滑台上固定有传感器, 该传感器为高重复精度接近开关, 电气控制系统置于电气柜内部。
高重复精度接近开关, 应用高速运转高精度定位, 重复精度可达0.005mm, 可用于CNC等产品。本机构的电机采用步进电机, 它将电脉冲信号转变为角位移或线位移的开环控制元件。在非超载的情况下, 电机的转速、停止的位置只取决于脉冲信号的频率和脉冲数, 而不受负载变化的影响, 当步进驱动器接收到一个脉冲信号, 它就驱动步进电机按设定的方向转动一个固定的角度, 称为“步距角”, 它的旋转是以固定的角度一步一步运行的。可以通过控制脉冲个数来控制角位移量, 从而达到准确定位的目的;同时可以通过控制脉冲频率来控制电机转动的速度和加速度, 从而达到调速的目的。驱动电路的性能很大程度上影响整个系统的工作性能。有许多问题需要慎重设计, 例如, 导通延时、过压过流保护、开关频率、附加电感的选择等。
本机构的电机采用步进电机, 它将电脉冲信号转变为角位移或线位移的开环控制元件。在非超载的情况下, 电机的转速、停止的位置只取决于脉冲信号的频率和脉冲数, 而不受负载变化的影响, 当步进驱动器接收到一个脉冲信号, 它就驱动步进电机按设定的方向转动一个固定的角度, 称为“步距角”, 它的旋转是以固定的角度一步一步运行的。可以通过控制脉冲个数来控制角位移量, 从而达到准确定位的目的;同时可以通过控制脉冲频率来控制电机转动的速度和加速度, 从而达到调速的目的。驱动电路的性能很大程度上影响整个系统的工作性能。有许多问题需要慎重设计, 例如, 导通延时、过压过流保护、开关频率、附加电感的选择等。
电气控制系统以信捷XC2-16T-E为控制核心[3]。8点NPN型输入, 8点继电器 (R) 或晶体管 (T) 输出, AC220V (E) 或DC24V (C) 电源, 不外接扩展模块和BD板可带时钟, 可对数据进行掉电保持, 支持基本的逻辑控制和数据运算, 支持高速计数、脉冲输出、外部中断、C语言编辑功能块、I/O点的自由切换、自由格式通讯 (选配) 等功能[4]。
3 结束语
本设计已制作成功非接触式高度测量仪的实物模型, 在非接触式高度测量仪开发的基础上, 可以为后续的非接触式高度测量仪用于大规模工业生产的开发建立开发平台。
摘要：根据现代测量中尽可能排除人类干扰与影响的思想, 开发制作了非接触式高度测量仪的机械系统和控制系统。本文基于三坐标测量仪的机械结构, 并根据加工工艺, 详细研究传感器测量参数, 充分发挥设备的测量精度优势, 并利用PLC实现了测量系统的稳定控制。利用可编程序逻辑控制器对测量仪进行集成控制, 在测量的精度、速度、人机交互方面表现出卓越性能。
关键词：非接触式测量,精密检测,PLC
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隧道内接触网施工测量方法研究 第8篇
电气化铁路隧道施工包括施工测量、打孔、锚植和安装等主要环节。由于目前我国隧道施工测量尚无比较先进的专用测量工具,特别是隧道内锚段关节和下锚锚臂位置及旋转滑轮底座等装置的测量工作,要求顺线路方向导线与锚臂前端安装的滑轮必须保持在同一垂面,垂直线路方向锚臂前端安装的滑轮必须与隧道壁上安装的多个旋转滑轮底座在同一垂面,才能较好的解决补偿滑轮钢丝绳的偏磨的问题。受隧道内地形、环境、交叉施工、光线等影响,施工测量就比较难准确测量定位。
以太中银双线铁路为例,隧道较多,隧道内测量定位的工作量非常大,复杂多变,隧道内锚段关节多、设备多、特殊位置多,改变了传统的锚段关节在隧道预留洞门墙上下锚的设计方案(采取洞内预留锚段关节和下锚)。
2 测量方法
施工测量是隧道施工的关键和依据。若不能准确一步到位,将严重制约着后续工序打孔、锚植和安装,对隧道施工质量至关重要,如果一旦出现差错,就会造成锚植错误和安装困难。隧道内的各种埋入杆是不能重新拔出的,否则会造成对材料的严重浪费和较大返工。因此对测量工作提出了严格的要求,不能出现丝毫差错。
2.1 测量
现在的隧道施工测量都是以人工为主,测量工器具为:钢卷尺、水平尺、竹竿、线坠、记号笔等,原始测量方法,施工测量受人为因素影响,无法掌握,更不能控制测量误差。图1为隧道吊柱安装示意图。如采用一般的测量方法:不仅造成锚植螺栓间距误差大,吊柱、锚臂不能正常安装;而且吊柱或锚臂倾斜严重,易引起带电体与隧道壁绝缘距离降低,造成瞬间放电现象发生和重复施工。分析原因是由于积累测量误差和没有更好的测量方法等多种因素造成的。如设计误差、测量偏差、打灌偏差、安装误差及材料等原因。这里主要讲设计误差和测量方法偏差。
1)一般直线测量方法:如双线路隧道吊柱安装示意图如图1所示,人工测量如图2所示。
线下施工单位交线路中心桩。依据线路中心根据设计要求测量出隧道内接触网悬挂装置位置,直线区段吊柱应位于隧道中心位置左右对称布置。图1中吊柱中心为L1(L2)=CX-吊柱宽度(施工中最容易忽略的计算数字,容易导致吊柱CX不能达到标准,对下步施工严重影响支持装置的安全距离)。用竹竿上已绑好的线坠吊出吊柱的中心位置和利用竹竿上记号笔画出隧道顶上吊柱的中心位置,最后再根据吊柱的中心位置,提前制作吊柱底盘模板,进行吊柱底盘螺栓打孔作业。 确定孔位后,因吊柱底盘本身与柱体存在夹角,因此打孔要求垂直打孔,并且保证孔距精确间距。
2)曲线上和“S”形隧道内测量,吊柱位于隧道中心位置左右不对称布置,见图2:直线测量和曲线测量方法基本相同,唯独吊柱中心为L1(L2)=C±δ-吊柱宽度经常发生一些不该出现的差错。隧道吊柱中心偏离多少与线路的超高值有关,在正确安装吊柱位置时,曲外为+δ、曲内为-δ。偏差过大会造成电力机车受电弓与邻线绝缘距离不能达到要求,再加上测量偏差、锚植偏差、安装误差及材料等原因,很容易造成返工及绝缘距离不够等。故确定吊柱中心位置是关键的一步。
在测量工作中引起的测量误差主要是在测量过程中容易疲劳,作标记打油漆点不准确,即不能打到指定位置出现偏差,竹竿过长后易发生弯曲,加之隧道内光线不好,油漆点刷的过大、油漆太多或太少、看不见标志点等因素。如果出现标志点找不到的情况,测量人员应及时补测。隧道内交叉施工带来的空气浑浊、机械尾气排放以及各种粉尘及噪声极易给测量人员带来不少困难。测量人员会感到空气中缺氧,人的思维减缓,引起反应迟钝,直接影响到测量数据的准确性和可靠性,容易造成测量人员的错觉;加上光线昏暗引起视觉误差,隧道内一片漆黑,测量人员难以找到一个固定的参照物。
2.2 仪器测量
经过施工经验和慢慢摸索研究,我们总结出自己的一套隧道内直线和曲线施工方法(见图3),增加了测量的难度,特别是长大隧道更为严重。限性测量方法和测量工具,采用高端工具和新方法。
首先从施工工器具和测量工具上改进,选用土建单位施工使用的激光垂准仪。
1)激光垂准仪基本参数为:一侧垂准偏差1/5万;长水准器角值20″/2 mm;波长635 mm;激光等级2级;放大倍率25倍。采用激光垂准仪测量改掉以往用线坠悬吊的误差。
2)采用提前编制好的计算机程序,套用统一的计算公式,简便计算公式和复核方法,直接计算出从线路中心至吊柱中心位置的距离。根据线下交桩,直接用全站仪和棱镜测量出吊柱中心位置,完全丢掉了钢卷尺测量。将垂准仪下点直接对准棱镜位置点,调整垂准仪水准,直接测量出隧道顶吊柱中心位置。
3)利用垂准仪激光打出隧道吊柱中心位置,梯车上人员直接拿吊柱底盘模具直接画出吊柱中心位置及螺栓位置。
4)确定吊柱中心位置后,全站仪测量出线路中心位置,用钢卷尺进行再次复核,确保误差在可控范围。
5)隧道内的接触网的施工测量工作不是简单的抄图照搬设计图纸,主要是在测量工作之前审图,发现问题及时提出相应改正设计方案和措施,测量之前要熟悉图纸中的各种尺寸和相关数据,关键数据和几何尺寸要两人相互核算确认。确认无误后,才能进行施工测量。完成隧道内测量及吊柱安装工程。
2.3 三维测量法
隧道内承导下锚重型锚臂位置及旋转滑轮底座位置测量更是目前行业中测量方法中的缺陷,最常用的就是人工线垂测量。这种方法虽简单,但最容易造成返工和施工安装后容易造成偏磨、脱槽断线等问题。下面就我们自己总结使用的三维测量法进行简要介绍。
1)由于下锚处隧道壁结构的复杂性和高铁对下锚装置标准要求高,给施工测量带来诸多不便。首先测量仪器因为地形和参数(全站仪镜头向上抬视角度最多只能达到60°左右)无法使用,加上一般有下锚位置的隧道净空高度要比普通吊柱安装的净空高出近2 m,最高处达11 m多,给施工人员在隧道顶壁打孔、测量带来了更高的要求。
a.一般测量方法:采用人工线坠悬吊测量,使用线坠悬吊出垂直隧道壁的所有旋转滑轮底座位置进行打孔,即图4中B向所示。
b.测量出锚臂位置,这个可以采用垂准仪前面测量吊柱的方法来控制误差及绝缘安全距离,以不至于返工。
c.最难控制的要点所示(见图4),旋转滑轮底座与重型锚臂承、导下锚卡箍的水平控制。如果旋转底座滑轮高或低于下锚补偿滑轮高度,补偿滑轮容易脱槽;旋转底座滑轮向左或右偏于下锚补偿滑轮,容易导致旋转底座滑轮脱槽。为此我们组织人员对该难度施工进行攻关,突破用线坠施工的方法,并得到良好的改进。最终提出三维测量下锚位置的方法。
2)三维测量方法简单明了(见图5)。在使用线坠测量方法的同时得到了大幅度改进。只要从地面上确定隧道顶锚臂位置,使用改装的三角测尺使其构成三维保证三条轴线角度为90°,这样才能确保测量出来的旋转滑轮底座与重型锚臂承、导下锚卡箍的水平控制。既保证了旋转底座滑轮与下锚补偿滑轮呈水平,又保证旋转底座滑轮与下锚补偿滑轮在同一水平面。这种方法简单易掌握,不易造成返工和施工安装后偏磨及脱槽断线等问题。
3 结语
我个人认为工程技术人员就是要依据现场状况,结合理论补充完善设计图纸的缺陷,对不清楚的数据和尺寸要与专线工程师和设计院联系落实。其实设计图纸只是工程技术人员施工的主要依据之一,它也不是绝对不变的,隧道净空高度、关节预留位置、隧道断面开挖尺寸与设计是否相符等,都要去核实。工程技术人员也不能随意改动设计图纸的数据和尺寸,因为它是设计人员经过认真计算出来的,否则会弄巧成拙。施工现场与设计不符时要修改设计,在测量时我们发现的种种情况有可以避免和无法避免两种。施工测量是我们施工的前提,减少不必要的施工麻烦,我认为是完全可以避免的。隧道测量主要坚持两个原则:
1)确保机车受电弓能正常地从网上平稳运行。
2)确保隧道内各种设备的对地绝缘距离、设备与设备间的绝缘距离、设备转动件灵活可靠使用。
对于其他数据和尺寸的设计是针对各种设备相互连接以及运营、管理维护等而设计的,尽管隧道施工测量复杂,各种数据繁多(特别是绝缘锚段关节),只要把握住重点,其他的问题就可以迎刃而解。
隧道施工测量,以目前的测量方法和测量工具来讲,已不能满足我国今后的高速电气化铁路发展的需要,建议研究一些适合于新建山区隧道群的电气化铁路隧道施工测量的专用工具和机械设备,来改变电气化铁路的高速运行,为大家创造更高效益。
摘要：以太中银双线铁路为例,对隧道内接触网施工测量方法进行了研究,分析了施工测量中所产生的积累误差及对工程质量的影响因素,提出了隧道测量应坚持的原则,以期创造更大的社会与经济效益。
关键词：隧道,测量,接触网,电气化
参考文献
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