溫銀堂,王洪瑞,張玉燕,王振春,戰(zhàn)再吉,梁波
(1.燕山大學 科學技術學院,河北 秦皇島066004;2.燕山大學 電氣工程學院,河北 秦皇島066004)
隨著現(xiàn)代脈沖功率技術的迅速發(fā)展,以脈沖功率技術為基礎的電磁軌道發(fā)射技術近幾十年也得到迅速發(fā)展[1],電磁軌道炮就是其中最典型的例子。電磁發(fā)射器利用強脈沖電流在強磁場中產(chǎn)生巨大洛侖茲力,把彈丸加速到每秒幾千米的速度,使其具有巨大的動能和極強的毀傷能力[2-3]。但是,軌道炮發(fā)射過程中,由于瞬時大電流的作用,導致軌道承受很大的沖擊力以及瞬時的焦耳熱[4],軌道會發(fā)生某種程度的變形,軌道口徑產(chǎn)生擴張,影響發(fā)射姿態(tài)、電樞性能、發(fā)射速度和效率等[5]。
因此,對電磁軌道炮在實際載荷下的口徑擴張變形量應進行精確的測量。找出軌道口徑的變形量與發(fā)射電流等參數(shù)之間的關系,對提高電磁軌道炮的發(fā)射速度和效率具有很好的參考價值。如何精確地測量出電磁軌道炮發(fā)射后的軌道口徑變形量是一個關鍵的問題,本文針對軌道口徑變形量的高精度測量方法及技術開展研究。
目前對電磁發(fā)射軌道擴張的研究甚少,常用的邁克爾遜干涉法很難實現(xiàn)小口徑的測量,并且測量精度低。CCD 具有尺寸小、質(zhì)量輕、功耗小、線性好、光計量精確、光譜響應范圍寬等優(yōu)點[6],在現(xiàn)代光電檢測和測量領域中得到了廣泛的應用[7]。由線陣CCD、光學成像系統(tǒng)、計算機數(shù)據(jù)采集和處理系統(tǒng)構成的圖像檢測系統(tǒng),可以實現(xiàn)非接觸、快速、高精度檢測[8-9],其基本原理就是通過處理被測物體圖像的邊緣而獲得物體的幾何參數(shù)。本文提出一種采用高速線陣CCD 的圖像采集系統(tǒng)測量電磁軌道口徑變形量的新方法,進行試驗研究。
圖1 測量系統(tǒng)原理框圖Fig.1 Functional block-diagram of measurement system
測量系統(tǒng)的原理框圖如圖1 所示,主要包括電磁軌道發(fā)射裝置、測量輔助裝置、圖像采集單元、圖像處理單元幾部分。因為測量環(huán)境為強電磁場,不能直接對被測軌道口進行圖像采集,需采取輔助裝置。試驗中采用高壓強電流載荷,測量輔助裝置用絕緣材料緊密連接引出,一端固定鋒利薄片,另一端用輕質(zhì)彈簧固定在軌道上,調(diào)整至2 只薄片平行,形成一條窄縫。輔助裝置置于平行光源和CCD 鏡頭之間,用來間接反映軌道擴張變化量。安裝調(diào)節(jié)輔助裝置每次都是在電樞安裝后進行,以確保發(fā)射試驗正常進行。輔助裝置質(zhì)量非常小,且安裝距離非常短,在發(fā)射試驗初始瞬間,雖然軌道振顫,但軌道質(zhì)量相對較大,薄片來不及隨軌道一起振動,振動能量絕大部分被彈簧吸收,因此可認為在測量方向上薄片是靜止的,對軌道變形量的測量的影響可以忽略。用平行光源垂直入射到輔助裝置的窄縫上,在另一側由CCD 鏡頭垂直接收,通過測量縫隙的變形量可以間接獲得電磁發(fā)射軌道口徑擴張量。CCD輸出的微弱信號經(jīng)過放大、保持、轉(zhuǎn)換,通過采集卡由計算機采集并加以處理,可以得到電磁軌道炮發(fā)射時軌道口徑的變形量。
CCD 器件是組成測量系統(tǒng)的關鍵部件,其性能直接影響測量系統(tǒng)精度??紤]動態(tài)測試精度要求,測量試驗中采用加拿大DALSA 公司生產(chǎn)的P2-2X系列的照相機和X64-CL iPro 采集卡,照相機類型為線陣,像素尺寸為10 μm,幀頻為67 kHz.
采用平行光照和遠心成像法并在成像物鏡的后焦面上放置一個孔徑光闌,形成物方遠心光路的線陣CCD 成像系統(tǒng)。待測輔助裝置形成的窄縫在平行光的照射下,通過成像物鏡、孔徑光闌而在線陣CCD 上成像。理論上,根據(jù)像面中窄縫寬度所占據(jù)的光敏元數(shù)目,通過計算即可求出軌道口徑及其擴張量。采用如下計算公式:
式中:D 為被測軌道口徑;a 為CCD 光敏元尺寸;β 為光學成像系統(tǒng)放大率,β=d/f,實際中通過標定來確定,f 為成像透鏡的焦距,d 為孔徑光闌到CCD像面的距離;ΔN 為被測件經(jīng)光學系統(tǒng)成像后在CCD 光敏區(qū)所遮擋的光敏元數(shù)目。
由CCD 相機對準輔助裝置窄縫的某一個位置進行拍照,在一定時間內(nèi)采集圖像,如圖2 所示。由若干行圖像組成,縱向為時間軸,放電初始時刻計為0.測量之前,CCD 采集到的初始窄縫圖像如圖2 上部所示。電磁軌道發(fā)射試驗過程中,CCD 采集的動態(tài)窄縫寬度圖像如圖2 下部所示。通過對圖像信息進行處理,可得到軌道口徑的擴張變形量。
圖2 采集的窄縫圖像Fig.2 Dynamically detected image
在圖像采集系統(tǒng)中,線陣CCD 的分辨力和動態(tài)頻率是直接影響測量精度和準確度的關鍵因素。CCD 具有較高的動態(tài)頻率能保證電磁軌道發(fā)射瞬間的圖像采集,而反映出軌道口徑的變形。雖然CCD 的空間分辨力受到器件本身的限制,但可通過采取各種處理方法來提升CCD 測量的分辨力,從而提高軌道口徑變形量測量的精度。
現(xiàn)有的圖像分割方法很多,分別有閾值化分割、基于邊緣檢測的、基于區(qū)域的、基于聚類的和基于圖像紋理的分割方法[10]。
本文采用基于聚類的分割方法,應用其中模糊C-均值聚類算法(FCM).此算法具有以下優(yōu)點:1)避免了設定閾值的問題,并且能解決閾值化分割難以解決的多個分支的分割問題;2)適用于存在不確定性和模糊性的圖像;3)它屬于無監(jiān)督的分割方法,聚類過程中不需要任何人工干預。
在邊緣信息指導下的半模糊聚類圖像分割方法(ESFCM),其目標函數(shù)為
式中:m∈[1,∞)為加權指數(shù);n 為圖像中的像素數(shù)或模式數(shù);c 為預先設置的類別數(shù);dik為第k 個像素到第i 類的聚類中心的歐氏距離;uik為第k 個像素屬于第i 類的程度。
ESFCM 分割方法步驟如下:
1)由邊緣檢測方法檢測出圖像中所有可能的邊緣,將圖像中所有點分成非“邊緣”和“邊緣”部分。
2)利用區(qū)域生長的方法將非“邊緣”部分分成互不相交的塊,然后根據(jù)物理就近原則將“邊緣”部分的點逐個劃分到相鄰的塊中,形成一些互不相交的、連續(xù)的子圖,完成一次圖像的初步分割。
3)以步驟2)初步分割的子圖數(shù)作聚類的類別數(shù)。
4)以步驟2)和步驟3)給出的數(shù)據(jù)為模糊迭代的初始值,進行迭代計算。
5)終止迭代,最后確定每一個像素的歸屬。以連續(xù)兩代原型變形量小于某個閾值作為停止準則。
運用圖像分割方法將圖2 中動態(tài)變化圖片轉(zhuǎn)化為二值圖像的過程中得到的圖像如圖3 所示。
在圖像分割結束后,采用了形態(tài)學操作,先膨脹,后腐蝕。令A 為輸入的灰度圖像,B 為5 ×5 的結構元素。
圖3 二值化處理后的窄縫圖像Fig.3 Slit image after binarization processing
膨脹運算
膨脹是將物體接觸的所有背景點合并到該物體中,使邊界向外部擴張的過程,可以填補物體中的空洞。
腐蝕運算
腐蝕是一種消除邊界點,讓邊界向內(nèi)部收縮的過程。利用該操作,可以消除小而且無意義的物體。
通過膨脹運算和腐蝕運算所獲得的圖像如圖4所示,可見不但消除了原始二值圖像中的空洞,且進一步消除了邊緣的無意義的模糊細節(jié),使軌道口徑的變形更加清晰可見,便于下面更進一步分析及應用。
圖4 經(jīng)過膨脹和腐蝕的圖像Fig.4 Image after inflation and corrosion
測量中即使測量系統(tǒng)調(diào)整到最佳狀態(tài),測量精度也會受到CCD 器件空間分辨能力的限制,在2 個邊緣位置不能準確確定的情況下,每邊有一個以上的光敏元距離的分辨誤差。因此,為提高CCD 測量的分辨力,需要采取CCD 細分技術。目前主要從二方面進行處理:1)通過增加系統(tǒng)元件來提高CCD測量的分辨力,如模糊成像法;2)通過軟件算法處理圖像數(shù)據(jù)來突破像元間距的限制,如邊緣檢測亞像素定位技術,來實現(xiàn)CCD 亞微米、納米級的測量,滿足CCD 在高精度尺寸測量中的應用。
在進行邊緣點位置確定時,采用亞像素細分技術。亞像素邊緣檢測的算法主要有:矩方法、擬合法、非線性插值、抖動技術以及數(shù)字相關亞像素定位算法等[11]。因灰度矩邊緣檢測方法具有計算簡單、不需要任何插值和迭代運算、不受灰度數(shù)據(jù)加性和乘性因素影響的特性,采用該方法,將邊緣定位精度提高到亞像素級,進而提高了軌道口徑變形量的測量精度。
在所搭建的電磁軌道發(fā)射試驗平臺上,分別在不同條件下(充電范圍1 ~7 kV),進行了多次短路試驗。采用CCD 采集和處理方法,獲得了軌道的變形測量結果。試驗數(shù)據(jù)和結果如圖5 所示。
圖5 圖像分割法處理后試驗結果Fig.5 Experimental result after image segmentation processing
從圖5 可以看出,電磁軌道炮軌道口徑的變形量與放電電流之間存在一定的線性比例關系,可以按電流值分為3 段:≤90 kA,90 ~210 kA 和≥210 kA,對應3 種不同斜率。通過上述結果可見,采用聚類分割的圖像處理方法實現(xiàn)了對電磁軌道口變形量的測量,達到了亞像素級的測量分辨力,準確度較高,可滿足高精度測量要求。
本文研究了采用線陣CCD 圖像采集處理技術的電磁軌道口變形量在線測量方法,得出該方法適用于強電磁場環(huán)境下的瞬態(tài)測量的結論,試驗結果表明測量精度達到亞像素級。相較于傳統(tǒng)方法,本文所提方案實施更方便,且不受軌道小口徑的限制。測量系統(tǒng)中輔助裝置材料選取和安裝對其正確反映軌道口變形量非常關鍵。選用像素尺寸更小的CCD 相機或者采用邊緣定位精度更高的亞像素細分方法都可進一步提高測量精度。該測量方法為進一步研究電磁軌道炮的整體特性及其他因素的影響提供了先進技術手段和參考依據(jù)。
References)
[1]林慶華,栗保明.電磁軌道炮三維瞬態(tài)渦流場的有限元建模與仿真[J].兵工學報,2009,30(9):1159 -1163.LIN Qing-h(huán)ua,LI Bao-ming.Finite element analysis of 3D transient eddy field in electromagnetic railgun[J].Acta Armamentarii,2009,30(9):1159 -1163.(in Chinese)
[2]Harry D.Fair electromagnetic launch science and technology in the United States enters a new era[J].IEEE Transactions on Magnetics,2005,41(1):158 -164.
[3]Ghassemi M,Barsi Y M,Hamedi M H.Analysis of force distribution acting upon the rails and the armature and prediction of velocity with time in an electromagnetic launcher with a new method[J].IEEE Transactions on Magnetics,2007,43(1):132 -136.
[4]Vanicek H,Satapathy S.Thermal characteristics of a laboratory electromagnetic launcher[J].IEEE Transactions on Magnetics,2005,41(1):251 -255.
[5]孫立強,袁偉群,嚴萍.電磁軌道發(fā)射裝置仿真與試驗[J].電機與控制學報,2008,12(2):143 -146.SUN Li-qiang,YUAN Wei-qun,YAN Ping:Simulation and experiment study of EM rail-gun launcher[J].Electric Machines and Control,2008,12(2):143 -146.(in Chinese)
[6]張青鋒,唐力偉,鄭海起,等.基于線陣CCD 的火炮身管內(nèi)徑測量技術[J].先進制造與管理,2006,25(9):30 -31.ZHANG Qing-feng,TANG Li-wei,ZHENG Hai-qi,et al.Measurement technology of barrel bore size based on linear matrix CCD[J].Advance Manufacture and Management,2006,25(9):30 -31.(in Chinese)
[7]孔國杰,張培林,傅建平,等.激光內(nèi)徑測量系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理模型研究[J].火炮發(fā)射與控制學報,2008,(1):81 -85.KONG Guo-jie,ZHANG Pei-lin,F(xiàn)U Jian-ping,et al.Research on data processing model in laser measuring system of gun bore radial wear quantity[J].Journal of Gun Launch & Control,2008,(1):81 -85.(in Chinese)
[8]Efendioglu H S,Esen M E,Toker O,et al.Optimal design of MPD based fiber optic strain sensors and comparison of power-meter and CCD camera measurements[J].Optical Fiber Technology,2011,17(2):91 -97.
[9]Li J,Wang J Z,Wang S K.A novel method of fast dynamic optical image stabilization precision measurement based on CCD[J].Optik-International Journal for Light and Electron Optics,2011,122(7):582 -585.
[10]黃河,李慶武,范習健.采用局部動態(tài)閾值的圖像分割算法[J].光電子技術,2011,31(1):10 -13.HUANG He,LI Qing-wu,F(xiàn)AN Xi-jian.Adaptive local threshold image segmentation algorithm[J].Optoelectronic Technology,2011,31(1):10 -13.(in Chinese)
[11]陳靜,尚雅層,田軍委.快速多項式擬合亞像素邊緣檢測算法的研究[J].應用光學,2011,32(1):91 -95.CHEN Jing,SHANG Ya-ceng,TIAN Jun-wei.Fast polynomial fits sub-pixel edge detection algorithms[J].Journal of Applied Optics,2011,32(1):91 -95.(in Chinese)