駱　懿，夏高裕

(杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院，浙江 杭州 310018)

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基于機(jī)器視覺(jué)的民用無(wú)人機(jī)舵機(jī)性能測(cè)試系統(tǒng)

駱懿，夏高裕

(杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院，浙江 杭州 310018)

摘要：設(shè)計(jì)了一種基于機(jī)器視覺(jué)的民用無(wú)人機(jī)舵機(jī)性能自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)。系統(tǒng)能夠快速、可靠地自動(dòng)測(cè)試民用無(wú)人機(jī)舵機(jī)的幾項(xiàng)性能參數(shù)，主要包括滿舵角度統(tǒng)計(jì)分布、回中誤差統(tǒng)計(jì)分布、回中誤差、平均功率等性能參數(shù)。系統(tǒng)軟件在LabVIEW平臺(tái)上開(kāi)發(fā)，利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)控制函數(shù)信號(hào)發(fā)生器、數(shù)字智能電源、工業(yè)相機(jī)等性能參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，系統(tǒng)工作穩(wěn)定，測(cè)得的性能參數(shù)較為準(zhǔn)確，舵機(jī)批量生產(chǎn)測(cè)試中能代替人工進(jìn)行檢測(cè)。

關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)舵機(jī)；機(jī)器視覺(jué)；LabVIEW；圖像處理

0引言

舵機(jī)是無(wú)人機(jī)中非常重要的組成部分，它作為執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制著無(wú)人機(jī)的升降舵、方向舵與副翼，其性能的好壞對(duì)無(wú)人機(jī)飛行姿態(tài)及飛行安全有著重要影響[1]。對(duì)舵機(jī)的性能進(jìn)行測(cè)試與評(píng)價(jià)具有重要意義，是保證舵機(jī)具有較好質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)[2]。傳統(tǒng)的舵機(jī)性能測(cè)試時(shí)，測(cè)試速度慢、效率低，甚至手動(dòng)記錄測(cè)試結(jié)果。近些年，有不少研究者采用基于機(jī)械接觸的方式對(duì)舵機(jī)性能參數(shù)進(jìn)行測(cè)試，但文獻(xiàn)[3-5]中沒(méi)有包括滿舵角度分布統(tǒng)計(jì)、回中角度統(tǒng)計(jì)分布及回中誤差等參數(shù)。本文利用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)速度快、功能多、非接觸等特點(diǎn)[6]，基于LabVIEW編程平臺(tái)，設(shè)計(jì)了一種舵機(jī)性能自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)。系統(tǒng)較為精確、快速地檢測(cè)出舵機(jī)輸出角度等幾項(xiàng)重要的性能參數(shù)，有效地提高了舵機(jī)的測(cè)試效率，減少無(wú)人機(jī)的維護(hù)時(shí)間，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)代替人工進(jìn)行檢測(cè)，適用于批量生產(chǎn)舵機(jī)的廠家。

1系統(tǒng)組成

1.1　測(cè)試系統(tǒng)組成

本文使用市售的某品牌9克微型舵機(jī)作為實(shí)驗(yàn)測(cè)試樣品。舵機(jī)性能自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)由硬件和軟件兩個(gè)部分組成，其組成框架如圖1所示。硬件部分主要包括工業(yè)相機(jī)(BASLER acA1600-20gc)、函數(shù)信號(hào)發(fā)生器(Agilent 33250A)、數(shù)字智能電源(Agilent E3632A)、計(jì)算機(jī)等。圖2為舵機(jī)自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)硬件。所設(shè)計(jì)的測(cè)試軟件在LabVIEW平臺(tái)編寫(xiě)[7-8]，LabVIEW是一款圖形化編程軟件，它以流程框圖的形式取代了基于文本語(yǔ)言的程序代碼，其開(kāi)發(fā)環(huán)境集成了構(gòu)建各種應(yīng)用所需的工具；IMAQ Vision是LabVIEW的視覺(jué)開(kāi)發(fā)包，它是一個(gè)功能強(qiáng)大的函數(shù)庫(kù)，包含400多種圖像處理的函數(shù)，這些函數(shù)被集成到LabVIEW的開(kāi)發(fā)環(huán)境中，為L(zhǎng)abVIEW平臺(tái)上機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)提供了強(qiáng)大的支持[9]。

圖1　系統(tǒng)組成框架圖

圖2　自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)硬件實(shí)體

1.2　舵機(jī)簡(jiǎn)介

舵機(jī)是一種結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的、集成化的直流伺服系統(tǒng)，其內(nèi)部結(jié)構(gòu)由直流電機(jī)、減速齒輪、電位計(jì)和控制電路板組成[3]。在舵機(jī)工作時(shí)，控制信號(hào)通過(guò)舵機(jī)信號(hào)線被控制電路板接收，從而控制電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)。電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)經(jīng)過(guò)齒輪組減速后，帶動(dòng)輸出軸轉(zhuǎn)動(dòng)，繼而帶動(dòng)與輸出軸相連接的位置反饋電位計(jì)。電位計(jì)隨之產(chǎn)生一個(gè)電壓信號(hào)，并將其反饋至控制電路板。最后控制電路板根據(jù)反饋信息，控制電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)速度與方向，直至抵達(dá)目標(biāo)位置后停止。

本文提出了幾個(gè)新的性能參數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)舵機(jī)的性能，包括滿舵角度統(tǒng)計(jì)分布、回中角度統(tǒng)計(jì)分布、回中誤差等。舵機(jī)自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)的主要測(cè)試參數(shù)包括：1)滿舵角度統(tǒng)計(jì)分布。當(dāng)舵機(jī)搖臂左右滿舵時(shí)，其角度位置的統(tǒng)計(jì)分布。2)回中角度統(tǒng)計(jì)分布。當(dāng)舵機(jī)搖臂回歸中立位置時(shí)，其角度位置的統(tǒng)計(jì)分布。3)回中誤差。當(dāng)舵機(jī)的搖臂回到中立位置時(shí)，角度的誤差。4)平均功率。舵機(jī)工作時(shí)的平均功率。

2系統(tǒng)設(shè)計(jì)原理

2.1　系統(tǒng)測(cè)試原理

舵機(jī)自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)的測(cè)試流程如圖3所示，測(cè)試系統(tǒng)基于LabVIEW平臺(tái)下研發(fā)的測(cè)控軟件，控制數(shù)字電源與函數(shù)信號(hào)發(fā)生器。數(shù)字電源為舵機(jī)提供電能并監(jiān)測(cè)舵機(jī)的工作電壓與電流。函數(shù)信號(hào)發(fā)生器在測(cè)控軟件控制下，每隔500 ms給舵機(jī)發(fā)送控制指令(脈沖寬度1 ms，1.5 ms，2 ms分別對(duì)應(yīng)左滿舵指令，中立位置指令，右滿舵指令)，舵機(jī)搖臂隨控制指令發(fā)生左滿舵偏轉(zhuǎn)、中立位置回中、右滿舵偏轉(zhuǎn)，3種狀態(tài)依次循環(huán)。每當(dāng)舵機(jī)搖臂位置變化時(shí)，所設(shè)計(jì)的測(cè)控程序控制工業(yè)相機(jī)采集舵機(jī)搖臂的圖像信息，然后對(duì)采集到的圖像進(jìn)行圖像灰度化、邊緣檢測(cè)、模板匹配等一系列圖像處理。最后統(tǒng)計(jì)處理得到測(cè)試結(jié)果，根據(jù)測(cè)試結(jié)果可評(píng)價(jià)舵機(jī)的性能。

圖3　系統(tǒng)測(cè)試流程圖

舵機(jī)搖臂轉(zhuǎn)動(dòng)角度的測(cè)試中，由于在舵機(jī)搖臂轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)，舵機(jī)輸出軸位置不變，即搖臂中心圓圓心的位置不會(huì)改變，因此只需確定搖臂一端初始點(diǎn)(中立位置)與終止點(diǎn)(滿舵)在圖像中的位置，設(shè)置坐標(biāo)系后即可計(jì)算得到當(dāng)前舵機(jī)搖臂所轉(zhuǎn)動(dòng)的角度。圖4為舵機(jī)搖臂滿舵時(shí)經(jīng)過(guò)圖像采集處理后的圖像，圖中黃色區(qū)域中的紅點(diǎn)是以邊緣檢測(cè)算法確定的舵機(jī)搖臂的轉(zhuǎn)動(dòng)中心位置，紅色矩形區(qū)域中的十字中心點(diǎn)是以模板匹配算法確定的舵機(jī)搖臂的末端位置。

2.2　圖像采集

圖像采集是舵機(jī)進(jìn)行測(cè)試的關(guān)鍵技術(shù)。LabVIEW中的snap函數(shù)可以用于單幀圖像的采集，即每次只采集一幀的圖像，而grab函數(shù)可以對(duì)圖像進(jìn)行連續(xù)采集。實(shí)驗(yàn)中，單幀圖像采集就能滿足測(cè)試要求，故測(cè)試系統(tǒng)選用snap函數(shù)來(lái)進(jìn)行圖像的采集。

圖5為圖像采集部分的程序，其流程為：1)正確輸入相機(jī)端口；2)打開(kāi)相機(jī)并創(chuàng)建圖像緩存區(qū)；3)配置相機(jī)；4)采集圖像并顯示；5)關(guān)閉相機(jī)。實(shí)驗(yàn)中的圖像采集程序在此基礎(chǔ)上進(jìn)行擴(kuò)展編程。

圖4　圖像采集處理后的舵機(jī)搖臂圖像

圖5　圖像采集程序

2.3　圖像處理

2.3.1　圖像灰度化

由于本測(cè)試進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試時(shí)，只需要提取圖像中舵機(jī)的形態(tài)特征數(shù)據(jù)，不需要彩色信息，故先將圖像進(jìn)行灰度化處理。圖像灰度化可以減少所采集圖像的色彩信息，從而減少后續(xù)圖像處理的計(jì)算量，提高程序的計(jì)算效率與運(yùn)行速度。

本系統(tǒng)輸入的圖像采用HIS顏色空間表示，HSI顏色空間反應(yīng)了人的視覺(jué)系統(tǒng)感知彩色的方式：H(Hue)代表色度，它描述了純色的屬性；S(Saturation)代表飽和度，它描述了一種純色被白光稀釋的程度；I(Intensity)代表強(qiáng)度，它描述了視覺(jué)對(duì)光刺激的亮度響應(yīng)[10]。其中，I分量與圖像的彩色信息無(wú)關(guān)，它是單色圖像最有用的描述子[11]，故實(shí)驗(yàn)中將I分量提取，將原圖像變?yōu)榛叶葓D像。

2.3.2　邊緣檢測(cè)

邊緣檢測(cè)是為了定義設(shè)置坐標(biāo)系，需找到舵機(jī)搖臂中心圓的圓心，以便測(cè)量出搖臂的角度位置。由于舵機(jī)搖臂的中心圓的位置是不變的，可以通過(guò)邊緣檢測(cè)找出圓的邊緣并確定它的圓心。

在邊緣檢測(cè)中，Sobel算子是邊緣檢測(cè)算子中最常用的算子之一。像素點(diǎn)鄰域內(nèi)經(jīng)過(guò)灰度加權(quán)算法后，其值在邊緣點(diǎn)處達(dá)到極值，Sobel算子利用這一原理進(jìn)行邊緣檢測(cè)[12]。

傳統(tǒng)sobel算子的卷積模板有兩種，如圖6所示。(a)為水平邊緣檢測(cè)算子，對(duì)圖像水平邊緣響應(yīng)最大；(b)為垂直邊緣檢測(cè)算子，對(duì)圖像垂直邊緣響應(yīng)最大。

如果用Gx和Gy來(lái)分別表示對(duì)圖像進(jìn)行水平和垂直邊緣檢測(cè)的響應(yīng)，其梯度值為：

(1)

取適當(dāng)?shù)拈T(mén)限值TH,當(dāng)G≥TH時(shí)，則認(rèn)為該像素點(diǎn)是圖像邊緣點(diǎn)。其邊緣方向?yàn)椋?/p>

(2)

Sobel算子的優(yōu)點(diǎn)在于計(jì)算簡(jiǎn)單，能產(chǎn)生較好的邊緣，且受噪聲影響較小；缺點(diǎn)是檢測(cè)復(fù)雜圖像的邊緣時(shí)效果較差。由于本測(cè)試系統(tǒng)需檢測(cè)的邊緣較為簡(jiǎn)單，Sobel算子能夠很好地檢測(cè)出邊緣。

2.3.3　模板匹配

模板匹配是為了確定舵機(jī)搖臂遠(yuǎn)端的當(dāng)前位置坐標(biāo)，用于計(jì)算舵機(jī)當(dāng)前轉(zhuǎn)動(dòng)的角度。模板匹配就是在搜索圖中搜尋模板所在位置的過(guò)程。如圖7所示，模板T在搜索圖S上進(jìn)行平移，被模板T覆蓋的搜索圖像稱為子圖Si,j，子圖的左上角像素點(diǎn)X為參考點(diǎn)。比較T與Si,j，若兩者一致，則兩者之差為0，可用下列相關(guān)函數(shù)來(lái)衡量T與Si,j的相似度：

(3)

式中，R(i,j)越大則表示模板T與子圖Si,j越相似。從圖7中可知，i與j各自的取值范圍為1

基于灰度值的匹配算法[13]，即根據(jù)圖像灰度信息來(lái)進(jìn)行匹配，它通過(guò)某種相似性度量，如相關(guān)函數(shù)、協(xié)方差函數(shù)等，經(jīng)過(guò)全局最優(yōu)化后，掃描圖像像素，實(shí)現(xiàn)圖像匹配。其優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算量較小，匹配精度較高，能夠較好地區(qū)分不同圖像的對(duì)象，在圖像灰度信息變化較大時(shí)能夠進(jìn)行準(zhǔn)確的定位。實(shí)驗(yàn)中，圖像灰度化后，舵機(jī)搖臂與背景對(duì)比較為明顯，灰度信息變化較大，適合使用基于灰度值的匹配算法。

LabVIEW的視覺(jué)開(kāi)發(fā)包中集成了很多圖像處理的函數(shù)，模板匹配可以在Machine Vision函數(shù)庫(kù)下Searching and Matching選項(xiàng)中的Learn Pattern 與Match Pattern系列函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

圖6　sobel算子模板

圖7　搜索圖與模板

3實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

3.1　測(cè)試結(jié)果分析

本實(shí)驗(yàn)對(duì)舵機(jī)進(jìn)行大量重復(fù)性實(shí)驗(yàn)測(cè)量，并計(jì)算分析了舵機(jī)搖臂在不同位置(左滿舵、中立位置、右滿舵)時(shí)的偏轉(zhuǎn)角度，同時(shí)監(jiān)測(cè)舵機(jī)工作時(shí)的平均功率。

圖8為經(jīng)過(guò)1 000次測(cè)試后，記錄的舵機(jī)搖臂在3種位置(左滿舵、中立位置、右滿舵)角度的分布情況，總體上3種角度位置是非常分明的，其角度的平均值分別為-57.4°，0.1°和51.9°?？梢?jiàn)舵機(jī)左、右滿舵時(shí)，舵機(jī)搖臂的偏轉(zhuǎn)角度與理論值的-45°，45°不相符合，這是因?yàn)闇囟茸兓?、電阻膜磨耗及滑?dòng)器和可變電阻器之間產(chǎn)生污垢等因素致使電位計(jì)非線性，導(dǎo)致電位計(jì)的精度降低。

當(dāng)舵機(jī)搖臂處于中立位置及左、右滿舵時(shí)，舵機(jī)搖臂角度的各自分布情況如圖9、圖10、圖11所示。圖9、圖10、圖11中分布在帶狀點(diǎn)兩側(cè)的細(xì)線是角度的波動(dòng)區(qū)間，可以用其來(lái)幫助評(píng)價(jià)待測(cè)舵機(jī)偏轉(zhuǎn)角度的一致性。

舵機(jī)的回中誤差為0.1°，看似較小，但在圖9中可以明顯地發(fā)現(xiàn)，中立位置時(shí)舵機(jī)搖臂的角度分布為兩條明顯的帶狀，分別在1°與-1°附近，總的上下波動(dòng)在3°以內(nèi)，可以看出舵機(jī)回到中立位置時(shí)搖臂并不穩(wěn)定，會(huì)出現(xiàn)常態(tài)性的、明顯的、有規(guī)律的左右偏移，其一致性較差。

多次計(jì)算并記錄實(shí)驗(yàn)中舵機(jī)的平均工作功率，該舵機(jī)工作時(shí)功率較為穩(wěn)定，其平均工作功率在31.5 mW左右。

圖8　測(cè)試的所有位置角度分布

圖9　中立位置角度分布

圖10　左滿舵角度分布

圖11　右滿舵角度分布

3.2　誤差分析

定義舵機(jī)搖臂處于某一位置時(shí)的角度真值為0°，多次測(cè)試搖臂處于這一位置時(shí)的角度。標(biāo)準(zhǔn)誤差公式：

(4)

式中，εi為每個(gè)測(cè)量值的誤差，n為測(cè)量值個(gè)數(shù)。

絕對(duì)誤差公式：

Δ=X-L

(5)

式中，X為測(cè)量值，L為真值。進(jìn)行多次測(cè)試，根據(jù)式(4)、式(5)計(jì)算其標(biāo)準(zhǔn)誤差與最大絕對(duì)誤差，測(cè)試數(shù)據(jù)如表1所示。

表1　測(cè)試數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差與最大絕對(duì)誤差

經(jīng)過(guò)500次測(cè)試時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.042°，最大絕對(duì)誤差為0.08°。

4結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)舵機(jī)性能的測(cè)試提出了一種新的設(shè)計(jì)方案?；跈C(jī)器視覺(jué)技術(shù)，結(jié)合LabVIEW軟件平臺(tái)，設(shè)計(jì)了一種舵機(jī)性能自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)表明，系統(tǒng)能夠較為精確、快速、非接觸地檢測(cè)舵機(jī)的幾項(xiàng)性能參數(shù)，包括滿舵角度統(tǒng)計(jì)分布、回中誤差統(tǒng)計(jì)分布、回中誤差以及平均工作功率，驗(yàn)證了其在工程上的可實(shí)行性。未來(lái)可將更多舵機(jī)性能參數(shù)設(shè)計(jì)至本測(cè)試系統(tǒng)，使之更為完善，更適合工業(yè)的大規(guī)模測(cè)試。

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Design of Steering Engine Auto Testing System for UAV Based on Machine Vision

Luo Yi，Xia Gaoyu

(SchoolofCommunication，HangzhouDianziUniversity，HangzhouZhejiang310018，China)

Abstract：A steering engine auto testing system for civil UAV based on machine vision is designed.This system can automatically test several performance parameters of civil UAV steering engine quickly and reliably.The parameters include the statistical distribution of the angle of full rudder position，the statistical distribution of the angle of middle position，the error of middle position，and average power，etc.The soft of system was designed on LabVIEW，which can control function signal generator，digital intelligent power supply and industrial camera，and it use the technology of machine vision to test performance parameters.The experimental results show that the system can work stably，and testing results are relatively accurate.This system can be applicable to large-scale steering engine testing instead of manual testing.

Key words：UAV steering engine；machine vision；LabVIEW；image processing

中圖分類號(hào)：TP274+.2

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-9146(2015)06-0040-06

作者簡(jiǎn)介：駱懿(1976-)，男，浙江杭州人，高級(jí)實(shí)驗(yàn)師，虛擬儀器與機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用.

基金項(xiàng)目：浙江省數(shù)據(jù)存儲(chǔ)傳輸及應(yīng)用技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助項(xiàng)目(2012E10020)

收稿日期：2015-05-18

DOI：10.13954/j.cnki.hdu.2015.06.009