莫迪威 張春良 王文龍 朱厚耀

摘要：介紹基于Labview編寫的上位機系統(tǒng)，其中包括自動對焦系統(tǒng)與全場位移檢測系統(tǒng)基本原理，以及系統(tǒng)軟件與硬件設(shè)備的主要結(jié)構(gòu)與工作過程。在該軟件系統(tǒng)中集成了實時位移場監(jiān)測、應(yīng)變場檢測、數(shù)據(jù)記錄、參數(shù)調(diào)節(jié)、對焦、截取 ROI、相機位置控制等功能?？刂葡到y(tǒng)中，以Labview編寫的上位機作為主控，Arduino作為下位機，驅(qū)動步進(jìn)電機帶動三軸移動平臺進(jìn)行相機位置的控制。全場位移檢測系統(tǒng)采用Labview的模板匹配函數(shù)獲取位移場，并轉(zhuǎn)換成應(yīng)變場，同時記錄數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。應(yīng)用該系統(tǒng)進(jìn)行隱裂牙的微小變形檢測，以期檢測出牙齒裂紋，并進(jìn)行連續(xù)拍攝實驗測試系統(tǒng)的穩(wěn)定性。試驗結(jié)果表明，系統(tǒng)具有方便控制以及高精度的特點，且工作時性能穩(wěn)定可靠，值得在實際工程運用中進(jìn)行推廣。關(guān)鍵詞：非接觸測量;數(shù)字圖像相關(guān)檢測;應(yīng)變場檢測;Labview;監(jiān)測系統(tǒng)

中圖分類號：TP391.41文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1009-9492（2021）11-0012-05

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Development of Image Acquisition and Strain Field Measurement System Based on Labview

Mo Diwei，Zhang Chunliang，Wang Wenlong※，Zhu Houyao

（College of Mechanical and Electrical Engineering， Guangzhou University， Guangzhou 510006， China）

Abstract： The host computer system based on Labview was introduced， including the basic principles of the focus system and the full-field displacement detection system， as well as the main structure and working process of the system software and hardware equipment. The software systemintegratedreal-timedisplacement fieldmonitoring，strain fielddetection，datarecording，parameteradjustment， focusing，ROI interception， camera position control and other functions. In the control system， the upper computer written by Labview was used as the main control， and Arduino was used as the lower computer to drive the stepper motor to drive the three-axis moving platform to control the camera position. The full-field displacement detection system used the template matching function of Labview to obtain the displacement field and convert it into a strain field. At the same time， the data was recorded for analysis. In order to detect tooth cracks， the system was used to detect small deformations of cracked teeth， continuous shooting experiments were taken to test the stability of the system. The test results show that the system has the advantages of convenient control and high precision， convenient operation， stable and reliable performance during work， etc. It is worthy of popularization in practical engineering applications.

Key words： digital image correlation detection; strain field detection; Labview; monitoring system

0 引言

數(shù)字圖像相關(guān)法（DIC）又稱數(shù)字散斑相關(guān)法[1]，是一種現(xiàn)代光學(xué)測量技術(shù)，具有高精度、非接觸、結(jié)構(gòu)相對簡單等特點，可用于物體的全場位移或應(yīng)變檢測[2]。根據(jù)數(shù)字圖像相關(guān)法的原理，圖像處理程序?qū)⒖忌邎D像與變形散斑圖像進(jìn)行比較，并根據(jù)變形前后給定的散斑灰度強度，通過相關(guān)計算，獲得圖像的位移或變形信息[3-4]。

Labview是美國國家儀器（ NI ）公司研發(fā)的編程開發(fā)環(huán)境，集成了工程上常用的工具包，且編程思想與其他平臺有些區(qū)別，Labview編程思想為數(shù)據(jù)流驅(qū)動，而非順序執(zhí)行程序，使用圖像化的編程語言 G 語言，極大縮短了工程師對于測試系統(tǒng)以及控制系統(tǒng)的開發(fā)周期，旨在幫助科學(xué)家與工程師不斷提高生產(chǎn)力[5]。鑒于其友好的編程界面以及強大的工具包支持，而被科學(xué)研究與實際工程運用中廣泛使用，如張光葳[6]使用Labview研究汽車行駛過程中道路的信息識別，李迺璐等[7]基于Labview平臺搭建了風(fēng)力葉片振動特性與控制的系統(tǒng)，王永泉等[8]基于Labview平臺開發(fā)了氣體絕緣金屬封閉開關(guān)設(shè)備聲振聯(lián)合檢測系統(tǒng)。

本文基于Labview平臺，結(jié)合數(shù)字圖像相關(guān)法，搭建了一套自動化位移場及應(yīng)變場的檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)便于控制定位相機位置，方便調(diào)試，可對變形物體表面進(jìn)行實時的位移場、應(yīng)變場監(jiān)測工作。同時可對檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行定時保存記錄，以對數(shù)據(jù)進(jìn)行后期處理。

1 系統(tǒng)方案設(shè)計

數(shù)字圖像相關(guān)法的關(guān)鍵步驟之一為變形物體表面圖像的獲取，傳統(tǒng)的圖像獲取方式為相機置于三腳架上，不斷調(diào)節(jié)三腳架盡可能地尋找最清晰位置。本文為方便進(jìn)行相機定位調(diào)試，以 Arduino單片機作為下位機，將攝像機安裝在模組上，通過控制步進(jìn)電機帶動模組，從而實現(xiàn)對拍攝位置的定位，并能夠?qū)崿F(xiàn)自動尋找最佳拍攝位置。

圖像采集與匹配過程，需要劃分 ROI 區(qū)域，減小計算量并提高匹配結(jié)果正確率。需要將匹配后的結(jié)果顯示出來，并能保存位移場數(shù)據(jù)?？紤]噪聲因素，其中包括圖像采集過程與圖像匹配過程出現(xiàn)的噪聲，如光照強度、鏡頭畸變、表型物體表面特征不足導(dǎo)致匹配失敗等。光照強度改變時，會改變采集到的圖像子區(qū)域灰度值，影響匹配結(jié)果，因此使用補光燈保證穩(wěn)定的光源。選用小畸變鏡頭，其他噪聲如匹配失敗造成的椒鹽噪聲，使用中值濾波器進(jìn)行濾除。根據(jù)實際情況，考慮為對圖像進(jìn)行濾波，或是對位移場進(jìn)行濾波。變形場相比于位移場，可更加直觀地表征物體變形信息，因此考慮將位移場轉(zhuǎn)換至應(yīng)變場。

2 硬件設(shè)備

硬件設(shè)備主要包括 PC 機、配備 Intel （ R ）核心（ TM ） i5-8400CPU@2.80GHz2.81GHz和8GB RAM 的計算機、三軸移動平臺、補光燈與圖像采集裝置，如圖1～2所示。三軸移動平臺進(jìn)行定位基本流程如下：上位機發(fā)出移動指令到下位機，下位機響應(yīng)指令發(fā)出脈沖控制步進(jìn)電機驅(qū)動器，驅(qū)動器按照時序驅(qū)動步進(jìn)電機旋轉(zhuǎn)帶動滑臺移動。上位機是基于Labview搭建的控制系統(tǒng)，根據(jù)用戶操作通過串口發(fā)送相應(yīng)指令到下位機。下位機是使用 Arduino Uno單片機進(jìn)行開發(fā)。實驗采用的 CCD相機（ MV-SUA2000C/M-T ）分辨率為1920×1080像素，配合遠(yuǎn)心鏡頭（ WTL150-04X20），放大倍數(shù)0.4 X ，工作距離150 mm ，畸變小于0.1，視野范圍22 mm×16.5 mm 。本次實驗采用的遠(yuǎn)心鏡頭光線采集較弱，無法調(diào)整光圈，因此需要增加補光燈裝置進(jìn)行補光，為保證補光燈燈照均勻，將補光燈與鏡頭盡可能保持同軸。

3 系統(tǒng)的搭建

劃分 ROI 區(qū)域后，使用控制系統(tǒng)對三軸移動平臺控制。同時通過實時 ROI 圖像窗口結(jié)合對比度進(jìn)行調(diào)試相機位置，移動至大概位置，可啟動自動對焦功能，于相機光軸方向自動尋找最大清晰度位置并進(jìn)行定位。圖像的清晰度判定有多種方法，本文系統(tǒng)中中采用了常用的3種判定方法：標(biāo)準(zhǔn)差、Robert梯度和、灰度梯度向量模平方。

開啟圖像采集后，圖像采集分析系統(tǒng)會對當(dāng)前 ROI 區(qū)域采集一張照片作為模板，然后實時采集變形圖像與模板進(jìn)行匹配得到位移場，并結(jié)合位移場計算出應(yīng)變場，最后自動保存數(shù)據(jù)。Labview進(jìn)行圖像匹配時，需要對模板進(jìn)行學(xué)習(xí)，再與變形圖匹配輸出匹配結(jié)果。為了加快匹配過程，考慮在進(jìn)行匹配前，對模板圖像進(jìn)行預(yù)處理。選取一張預(yù)先拍攝好無變形時的物體 ROI 區(qū)域圖像，圖像大小為Px×Py個像素，簡稱為圖像 I1。根據(jù)輸入?yún)?shù) PO 對圖像進(jìn)行裁剪像素大小為（ Px-2PO ） ×（ Py-2 PO ）生成新的圖像，以下簡稱為原圖 I0。為加快圖像匹配的速度，本文圖像匹配系統(tǒng)預(yù)處理根據(jù)輸入?yún)?shù) WL 和 WI 對 I0進(jìn)行圖像分割。如圖3所示，依據(jù)輸入?yún)?shù)，搜索窗口步進(jìn)為 WI 個像素，依次將 I0分割為大小為 WL ×WL 像素的局部圖像稱為 I0S1～ I0SN 共計 N 張，并依次進(jìn)行機器學(xué)習(xí)獲取特征后再進(jìn)行保存，機器學(xué)習(xí)后的圖像稱為模板。

獲取到實時圖像 I1后，根據(jù)輸入?yún)?shù) WL ， WI 與 WO 對 I1進(jìn)行圖像分割。間隔為 WI 個像素，依次將 I1分割為大小為（ WL +2PO ）× （ WL +2PO ）的局部圖像 I1S1～ I1SN 共計 N 張。每分割一次，加載 I1S 中心坐標(biāo)對應(yīng)的I0S 圖像進(jìn)行配對，即可獲得匹配信息推算出局部位移。進(jìn)行 N 次局部位移獲取后，即可獲得全場位移為下一步應(yīng)變場計算做準(zhǔn)備。程序所選用的特征匹配算法，是基于待匹配區(qū)域和模板區(qū)域的圖像像素值矩陣進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的計算，常見的匹配算法有平均絕對差算法（ MAD ），差值平方和函數(shù)（SSD），歸一化差值平方和函數(shù)（NSSD），零均值的歸一化差值平方和函數(shù)（ZNSSD），互相關(guān)函數(shù)（CC），歸一化互相關(guān)函數(shù)（NCC），零均值的歸一化函數(shù)（ZNCC）[9-10]。本文中的圖像匹配過程由Labview機器視覺工具箱實現(xiàn)。其核心匹配算法為歸一化互相關(guān)系數(shù)（NCC）[11]，可以描述為：

C（x，y）=

如果同一個子圖里面這些特征變形程度不同，會產(chǎn)生兩個方面的后果，其一，變形劇烈脫離了變形的假設(shè)，相關(guān)計算計算會低于設(shè)定閾值，導(dǎo)致匹配失敗警告;其二，如果滿足小變形假設(shè)，調(diào)整wl和pi ，例如減少wl，增大pi ，對匹配區(qū)域和搜索范圍進(jìn)行縮小，從而實現(xiàn)有效匹配。圖4所示為劃分實時圖像子區(qū)域進(jìn)行匹配。

獲取得到的位移場帶有噪聲，在本文實際實驗情況下，來自圖像采集過程中產(chǎn)生的噪聲比較少，若對圖像進(jìn)行過濾，反而使圖像丟失細(xì)節(jié)，因此本文在設(shè)計濾波器時，僅在匹配位移場時，匹配失敗點位置進(jìn)行中值濾波，中值濾波可很好地濾除椒鹽噪聲。為了保留更多的細(xì)節(jié)進(jìn)行小變形匹配測量，本文并未直接對位移場進(jìn)行中值濾波，而是僅在匹配失敗的位移點處根據(jù)輸入?yún)?shù)進(jìn)行中值濾波。濾波器設(shè)計如圖5所示。

研究表明，使用局部最小二乘法擬合應(yīng)變場時，擬合函數(shù)為二維一次多項式可更好地濾除離散位移數(shù)據(jù)中的噪聲和得到較好的平滑效果[12]。因此，匹配得到的位移場，本文使用局部最小二乘法對位移場進(jìn)行擬合，得到應(yīng)變場。

得到擬合多項式的系數(shù)后，小變形情況下柯西（Cauchy）應(yīng)變分量[13] ：

（4）

（5）

（6）

式中：a1、a2、a3、b1、b2、b3為待定系數(shù); （P T P ） -1 P T 為 P 的偽逆矩陣;P 為局部坐標(biāo)矩陣;u 為 x 方向上的位移;v為在y方向上的位移;εx為在x方向上的應(yīng)變，εy為在 y 方向上的應(yīng)變，γxy為剪切應(yīng)變。

4 精度及穩(wěn)定性

本文采用散斑圖生成研究圖像分析系統(tǒng)[14] ，散斑圖輸入?yún)?shù)主要包括散斑尺寸 R，散斑數(shù)量 N。散斑圖生成的主要思路為：在一張規(guī)定尺寸全黑背景圖上，生成隨機位置的白色斑點，斑點的大小由R控制，散斑個數(shù)由N控制。二值圖的散斑圖包含信息有限，因此本文采用歸一化的方法，將生成的二值圖進(jìn)行歸一化轉(zhuǎn)化為灰度圖，且散斑強度以中心向四周衰減，衰減的灰度圖將能包含更多的紋理信息。模擬測試實驗中，選取散斑圖片參數(shù)為散斑半徑R=2.5，散斑數(shù)量選取 1 200。數(shù)字圖像相關(guān)法中，搜索匹配窗口的大小，匹配窗口的步進(jìn)距離都會影響匹配結(jié)果，現(xiàn)使用本文中系統(tǒng)對不同的匹配窗口參數(shù)進(jìn)行測試分析。Matlab生成散斑圖如圖6所示。

本次實驗匹配參數(shù)匹配窗口大小在 39 像素 × 39 像素左右，窗口間隔為 3 像素，應(yīng)變場擬合窗口為 7 像素，像素偏移設(shè)置為。首先在X方向?qū)ι邎D施加0.1像素的偏移，測試不同的匹配參數(shù)影響。

如圖7所示，匹配窗口大小與間隔都會影響匹配時間。隨著匹配窗口的增大，子圖像尺寸更大，包含更多的特征信息[15]，但是計算量會增大，因此窗口越大，匹配時間越長。由圖可知，窗口步進(jìn)間隔對于時間的影響更大，步進(jìn)距離越短，代表著位移場中的數(shù)據(jù)量更多，所需要匹配的時間也更增加更明顯，尤其窗口步進(jìn)在1個像素與2個像素。且結(jié)合位移場方差圖看，隨著窗口步進(jìn)的增加，方差會逐漸趨向于穩(wěn)定，這是因為窗口步進(jìn)過小時，匹配更容易出現(xiàn)匹配誤差，位移場數(shù)據(jù)引入噪聲。

對本系統(tǒng)進(jìn)行整像素與亞像素偏移測試時，如圖8所示，本系統(tǒng)對于整像素偏移時，效果良好。但實際檢測中，大部分情況為亞像素偏移。亞像素偏移時，粗細(xì)搜索匹配后，會進(jìn)行插值匹配，此時插值算法的誤差會引入匹配算法帶來的誤差，使得位移場數(shù)據(jù)在真實值上下有小波動。圖中表明，亞像素匹配會有一個小于真實變形一個數(shù)量級別的誤差，這在工程上可以滿足大部分測量需求。對散斑圖施加均勻應(yīng)變測試時，僅考慮微小變形，測試得到匹配結(jié)果如圖8所示，隨著施加均勻應(yīng)變增大，誤差也隨之增大，但誤差仍在可接受范圍，這個誤差是因為施加亞像素的均勻應(yīng)變，導(dǎo)致位移場出現(xiàn)誤差，從而影響了結(jié)合位移場擬合得到的應(yīng)變場。

5 實際應(yīng)用

在使用本文系統(tǒng)進(jìn)行微小形變實際測量時，使用樹脂封裝帶有裂紋的牙齒[16]，萬用試驗機對封裝樣品施加500 N壓力。封裝的牙齒已進(jìn)行噴涂散斑處理，提高匹配成功幾率，使用萬用試驗機對牙齒施加壓力，僅針對裂紋區(qū)域做 ROI 區(qū)域進(jìn)行應(yīng)變場檢測，以期從應(yīng)變場獲取牙齒受力微小變形信息，檢測裂紋。實驗中獲取到的位移場與應(yīng)變場熱圖如圖9所示，其中牙齒已進(jìn)行樹脂封裝成2 cm ×2 cm ×2 cm 的立方體，方便受力加載。由于受力方向主要為 Y方向上，本文僅截取 Y方向位移場與應(yīng)變場進(jìn)行分析。由圖可知， Y方向位移場最大偏移僅為7個像素以內(nèi)，而 Y 方向應(yīng)變場可清晰檢測出牙齒裂紋受力處的高應(yīng)變區(qū)域，因此，本文系統(tǒng)可對物體微小變形進(jìn)行檢測。

最后對粗糙鋼板表面連續(xù)進(jìn)行20次靜止拍攝圖像進(jìn)行穩(wěn)定性分析，取位移場均值做為判定標(biāo)準(zhǔn)，理論上位移場平均值應(yīng)為0，但因光線無法控制絕對穩(wěn)定，或是采集過程帶來的噪聲，或是匹配系統(tǒng)本身精度等問題，出現(xiàn)了非0值。在連續(xù)20次拍攝圖像獲取位移場中，出現(xiàn)的平均位移場最大值為0.026像素，平均位移場最小值為0.09像素，如圖10所示。這充分證明了本文中位移場檢測系統(tǒng)的可靠性與穩(wěn)定性。

6 結(jié)束語

本文基于Labview平臺搭建了相機定位的控制系統(tǒng)以及圖像采集分析獲取位移場的一體化位移場檢測系統(tǒng)。通過控制系統(tǒng)可以方便地對變形物體表面進(jìn)行對焦控制，以及通過模擬測試實驗分析，對散斑圖施加可控變形因素與實際匹配結(jié)果進(jìn)行對比分析。最后應(yīng)用本系統(tǒng)對受載的隱裂牙樣品進(jìn)行了檢測，通過其應(yīng)變場圖可清晰觀察到牙齒樣品的裂紋線，為隱裂牙檢測提供了一個檢測思路。并對靜止實物進(jìn)行多次連續(xù)拍攝獲取位移場的分析，證明了本文中的應(yīng)變場檢測系統(tǒng)的精度及可靠性，值得在工業(yè)運用上進(jìn)行推廣使用，提高工作效率。

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作者簡介：

莫迪威（1995-），男，廣東湛江人，碩士研究生，研究領(lǐng)域為基于Labview的視覺匹配。

張春良（1964-），男，湖南衡陽人，教授，博士生導(dǎo)師，研究領(lǐng)域為機械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷。

※通訊作者簡介：王文龍（1988-），男，山西呂梁人，副教授，碩士生導(dǎo)師，研究領(lǐng)域為機器視覺與圖像處理、醫(yī)療檢測裝備開發(fā)。

（編輯：王智圣）