蘇 銘 ，范文強 ，肖 東

（1.煙臺大學 光電信息科學技術學院，山東 煙臺 264000；2.國瓏智能科技（威海）有限公司，山東 威海 264200）

0 引言

帶束層是指在汽車輪胎組成中起支撐和緩沖的部分，又被稱為支撐層和穩(wěn)定層[1]。偏移是指塑料、布匹、橡膠等材料在流水線上進行噴涂、切割、印刷的過程中，由于機械振動導致材料偏離原來的位置。即材料側面沒有整齊劃一地對齊，此時帶束層將發(fā)生偏移，帶束層偏移在一定程度上會影響后續(xù)的工序操作，對產品的質量造成極大的干擾，甚至會造成機器損壞或者停工檢修等問題。因此在產品加工過程中，需要對發(fā)生偏移的物料進行實時的糾正，這個過程稱為糾偏[2]。2006 年閆小偉針對物料張力不適當或者張力波動較大等原因，提出狀態(tài)反饋控制理論，明顯提高了糾偏系統(tǒng)的響應速度和控制精度[3]；2008 年康靖提出了光電控制系統(tǒng)，創(chuàng)新性地對偏移量采用了三段式的控制策略，提高了控制器的處理精度[4]；2011 年朱章針對物料自身張力變化造成的影響提出了一種糾偏檢測與控制裝置，結果表明提高了糾偏系統(tǒng)檢測精度[5]；2014 年王薇通過研究速度和張力的關系，提出了收卷控制系統(tǒng)張力恒定的張力控制策略，實驗結果表明此系統(tǒng)糾偏效果好，控制精度高[6]；2015年魏璐提出了基于CCD 傳感器的鐳射膜糾偏系統(tǒng)，通過對預處理后的圖像采用Canny 算法檢測邊緣檢測和Hough 算法變換提取特征直線等，提高了糾偏系統(tǒng)采集精度[7]；2016 年侯磊為了克服一般PID 控制的處理非線性時的缺陷，設計了一種具有參數自整定的模糊PID 控制器，提高了系統(tǒng)精度[8]；2017 年柯洋提出了一種雙環(huán)PID 控制算法，提高了糾偏系統(tǒng)精度和穩(wěn)定性，較好地抑制了干擾噪聲[9]；2018 年惠先剛提出了先對檢測跑偏數據進行規(guī)律分析，然后用小波去噪處理跑偏量檢測信號，提高了檢測精度[10]。通過對糾偏系統(tǒng)的研究，本文提出一種糾偏算法。在帶束層物料加工的過程中要利用糾偏系統(tǒng)對物料的偏移量進行實時糾正，使得物料偏移量控制在質量允許的范圍內。

1 糾偏系統(tǒng)概況

糾偏系統(tǒng)糾偏過程：3D 傳感器連續(xù)獲取帶束層在傳送帶的位置信息，然后傳感器將接收的圖像數據發(fā)送到控制器，控制器根據處理后得到的實際距離和帶束層寬度信息判斷是否進行糾偏。如果進行糾偏，將偏移距離轉化得到的電壓數據發(fā)送給電機；如果不進行糾偏，繼續(xù)獲取帶束層位置信息，直到通過多次糾偏將偏轉的帶束層糾正到誤差允許的位置范圍[11]。

糾偏系統(tǒng)主要由視覺系統(tǒng)、控制器和執(zhí)行元件三部分組成[12]。糾偏系統(tǒng)的組成部分如圖1 所示。

圖1 糾偏系統(tǒng)

2 糾偏過程

2.1 帶束層數據采集

在本文中，帶束層數據用3D 線激光傳感器進行采集，其型號為LV_100，X 軸分辨率可以達到0.03～0.05 mm，在實際的糾偏過程中，其糾偏精度足夠達到實際項目需求。在實際糾偏過程中，帶束層糾偏區(qū)域劃分如圖2 所示。

圖2 帶束層

帶束層從上到下可以分為5 個區(qū)域，在實際糾偏過程中，區(qū)域1 和5 不進行糾偏，區(qū)域2 和4 進行定邊糾偏，區(qū)域3 進行定中糾偏。

通過糾偏系統(tǒng)的視覺部分對帶束層進行數據采集，利用MATLAB 進行3D 顯示，從圖3 中可以清楚地看到一個平行四邊形輪廓的帶束層和傳感器所掃描的范圍。

圖3 采集的帶束層在MATLAB 中的模擬圖像

2.2 數據預處理

在數據采集過程中，由于傳感器本身的物理缺陷以及受到光線和噪聲等的影響，在數據處理的過程中可能會對糾偏精度有一定的影響。由于在糾偏過程中是通過尋找每條數據的上升沿和下降沿來判斷帶速層的寬度，因此上升沿和下降沿的準確性直接影響糾偏精度，通過對原始數據分析，可以發(fā)現(xiàn)在上升沿和下降沿附近存在零點和異常點之類的毛刺，如圖4 所示。

圖4 噪聲干擾

為了避免噪聲在糾偏過程中對精度的影響，本文采用中值濾波對原始數據進行預處理，由于中值濾波是對像素進行求平均值，對于出現(xiàn)的這種零點和異常點能夠很好地消除[13]。隨機選取一行數據進行濾波，濾波前后的效果圖如圖5 所示。

圖5 濾波后效果對比

通過濾波前后對比，可以明顯發(fā)現(xiàn)原始數據經過中值濾波后噪聲消失明顯，在上升沿和下降沿附近毛刺基本消失。上升沿和下降沿之間的變化趨向穩(wěn)定，便于進行邊緣檢測和特征提取。

2.3 算法實現(xiàn)

在糾偏過程中，由于糾偏電機只能通過接收模擬電壓來改變其行程，因此在糾偏過程中，需要根據計算帶束層的寬度來轉換成相對應的電壓。在實際的糾偏過程中，一條線激光的長度為500 mm，以最左邊的起始點為0 mm，其對應電壓為0 V；最右邊的距離為500 mm，其電壓對應為10 V，此時電壓分辨率為f=0.02 V/mm。

對帶束層的數據進行預處理后，開始實現(xiàn)糾偏算法。糾偏流程如圖6 所示，設定一個判斷閾值W，當帶束層的寬度大于W時，開始采集帶束層的寬度信息，此時傳感器連續(xù)獲得3 條帶束層的寬度W1、W2和W3，判斷三者的關系[14]。

圖6 糾偏流程圖

判斷邏輯如下：

（1）當W1＜W2＜W3時，此時帶束層處于區(qū)域2。在此區(qū)域進行單邊糾偏，以帶束層長邊對應的距離為參考距離，計算此時長邊的實際距離H，根據電壓與距離的分辨率關系，得到此區(qū)域長邊的參考電壓，與標準的電壓V1進行比較，其電壓差值對應于實際的糾偏距離。

（2）當W1=W2=W3時，此時帶束層處于區(qū)域3。在此區(qū)域開始進行雙邊糾偏，以帶束層中間對應的距離為參考距離，在得到帶束層兩邊的實際距離后，通過取平均值求出帶束層的實際距離H，根據電壓與距離的分辨率關系，得到此區(qū)域中間的參考電壓與標準電壓V2進行比較，其電壓差值對應于實際的糾偏距離。

（3）當W1＞W2＞W3時，此時帶束層處于區(qū)域4。在此區(qū)域進行單邊糾偏，以帶束層長邊對應的距離為參考距離，計算此時長邊的實際距離H，根據電壓與距離的分辨率關系，得到此區(qū)域長邊的參考電壓與標準距離對應的電壓V3進行比較，其電壓差值對應于實際的糾偏距離。

3 實驗結果分析

將3D 傳感器采集的整個帶束層的數據在MATLAB上進行仿真，模擬在一個時間段內3D 傳感器采集的圖像數據和控制器需要處理的數據。將獲得的數據通過糾偏算法進行處理，對處理后的數據進行整合，得到了帶束層的寬度變化圖和帶束層每行所對應的電壓。3D 傳感器是將采集到的圖像數據轉化為列和行的CSV 文件，所以實驗結果是用列數和行數來表示的。

最后，通過對采集到的帶束層數據進行模擬仿真，帶束層的寬度變化如圖7 所示。從圖中可以看出，帶束層的寬度從0～110 mm，到中間保持恒定，最后逐漸減小到0。

圖7 帶束層寬度變化圖

在得到帶束層的實際寬度后，根據前面設定的閾值W，當帶束層的寬度超過W時，實時計算每條邊的糾偏寬度以及對應的電壓關系，帶束層的實際電壓分布如圖8 中實線線條所示。

圖8 帶束層對應的電壓

圖8中，實線線條表示帶束層糾偏時的標準電壓V，虛線線條表示帶速層實際得到的電壓V′，其差值△V對應于實際的糾偏寬度。在圖8 中隨機選取3 個區(qū)域的數據，如表1～表3 所示。

表1 區(qū)域2 定邊糾偏部分數據

表2 區(qū)域3 定邊糾偏部分數據

表3 區(qū)域4 定邊糾偏部分數據

采集到的9 組數據分別是3 個區(qū)域不同位置對應的距離和電壓。實驗結果表明,本文糾偏算法能夠獲得較準確的實際距離和電壓，能夠實現(xiàn)較好的糾偏功能。

通過對表1 進行觀察可以得出，在區(qū)域2中，當帶束層的實際距離為297.48 mm時，對應的電壓為5.950 V，與標準電壓6 V 相差0.050 V，說明帶束層發(fā)生了偏差。

對表2 進行分析，在區(qū)域3中，當帶束層的實際距離為249.68 mm時，對應的電壓為4.993 V，與標準電壓5 V 相差0.007 V，說明帶束層已經被糾正了一部分。

對表3 進行分析，在區(qū)域4中，當帶束層的實際距離為196.40 mm時，對應的電壓為3.928 V，與標準電壓4 V 相差0.072 V，說明帶束層已被糾正到可控范圍內，糾偏成功。

通過對9 組數據進行分析對比，可以發(fā)現(xiàn)本文的糾偏算法在糾偏精度上有較好的實現(xiàn)效果，與標準電壓之間的差值越來越小，最終達到一個可控范圍內。實驗結果表明，本文糾偏算法能夠獲得較準確的實際距離和電壓，能夠實現(xiàn)較好的糾偏功能。

4 結論

本文設計的是一種基于3D 傳感器的糾偏算法。在實際應用中，糾偏系統(tǒng)能夠通過糾偏算法精確地處理圖像，及時地傳遞數據，準確地得出對應的實際距離、寬度和電壓，并且能夠在短時間內及時處理數據。運用此糾偏算法的糾偏系統(tǒng)，比針對一條邊進行糾偏的算法更精確，能夠滿足生產需求。