一种基于机器视觉的黏度检测系统和方法
阅读说明：本技术 一种基于机器视觉的黏度检测系统和方法 (Machine vision-based viscosity detection system and method ) 是由 高旭辉 李域 吴永顺 薛征 于得水 龚敏珍 于 2021-09-15 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于机器视觉的黏度检测系统和方法,能够解决毛细管黏度计检定和运动黏度测量过程中人工判断计时劳动强度高,效率低等问题。其针对平氏黏度计的检定过程和运动黏度测量过程,建立了基于机器视觉的黏度自动检测系统,通过高速摄像机将流体的动态图像解析为连续的静态图片,通过高精度定位模板匹配方式识别计时起点和终点,对采集的起点和终点图片进行处理,通过灰度处理、去噪、二值化处理和识别,实现自动测量。本发明提供方案提高了黏度计的检定以及运动黏度测量效率,在计量技术机构进行量值传递、油品检验机构进行黏度测量方面有着较好的应用前景。(The invention discloses a viscosity detection system and method based on machine vision, which can solve the problems of high labor intensity, low efficiency and the like in manual judgment and timing in the process of capillary viscometer verification and kinematic viscosity measurement. Aiming at the verification process and the kinematic viscosity measurement process of a flatfish viscometer, an automatic viscosity detection system based on machine vision is established, a dynamic image of fluid is analyzed into continuous static pictures through a high-speed camera, a timing starting point and a timing end point are identified through a high-precision positioning template matching mode, collected starting point and end point pictures are processed, and automatic measurement is realized through gray processing, denoising, binarization processing and identification. The scheme provided by the invention improves the verification efficiency and kinematic viscosity measurement efficiency of the viscometer, and has better application prospects in the aspects of quantity value transmission of a metering technical mechanism and viscosity measurement of an oil product inspection mechanism.)
技术领域
本发明涉及黏度检测技术领域，特别涉及一种基于机器视觉的黏度检测系统和方法。
背景技术
黏度是流体重要的热物性参数之一，黏度的大小直接决定流体的流动性。黏度大的流体内摩擦力大，在产生相同流速时较黏度小的流体需要更大的动力。黏度的准确测定，对于预测指导石油产品、高分子材料的生产工艺控制和物流输送；确定内燃机、印刷机、液压机械的工作条件；反映人体体液循环的健康状态等都有着重要的意义。液体的黏度与其组成、温度、压力等因素有关，黏度的测试方法主要有毛细管法、旋转法、振动法、落体法、光学法、超声波法等。其中，毛细管法因其测量准确度高、结构简单等特点，成为液体黏度测量应用最广的方法。
目前毛细管黏度计的检定和运动黏度的测量以人工测量为主，每次测量时间需持续(200～2000)s，操作人员劳动强度大，容易精神紧张，所以工作效率难以提高。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于机器视觉的黏度检测系统和方法。
本发明实施例提供一种基于机器视觉的黏度检测系统，包括：
摄像机，用于获取黏度计的上计时标线处的连续图像和下计时标线处的连续图像；
计算机，包括：
计时控制模块，用于判断上计时标线处的连续图像中有流体时，控制计时装置开始计时；及判断下计时标线处的连续图像中有流体时，控制计时装置结束计时；
流动时间确定模块，用于根据开始计时时刻和结束计时时刻，确定已知黏度流体在黏度计的毛细管中的流动时间、或未知黏度流体在黏度计的毛细管中的流动时间；
黏度计常数确定模块，用于将已知黏度流体在黏度计的毛细管中的流动时间和流体运动黏度标称值输入流体运动黏度公式中，获得黏度计常数；及
运动黏度值确定模块，用于将黏度计常数和未知黏度流体在黏度计的毛细管中的流动时间输入流体运动黏度公式中，获得未知黏度流体的运动黏度值。
本发明实施例提供的基于机器视觉的黏度检测系统，还包括光源，其设于所述黏度计侧方；且所述光源采用300mm×600mmLED白色光源。
进一步地，所述黏度计采用平式毛细管黏度计。
进一步地，所述摄像机采用CMOS感光芯片高速红外摄像机。
本发明实施例提供的基于机器视觉的黏度检测系统，还包括，流体跟踪装置，其具体包括：
导轨，设于所述黏度计侧方；
丝杆，螺纹穿设有螺纹座，所述螺纹座滑动适配于所述导轨内；且所述螺纹座上固定所述摄像机；
步进电机，其转轴与所述丝杆的一端固定连接。
进一步地，所述摄像机在所述导轨上移动的最小移动量为0.1mm。
进一步地，所述计时装置采用电秒表。
进一步地，所述流体在上计时标线处和下计时标线处的液面呈弯月面形状。
进一步地，所述流体运动黏度公式为：
ν＝C·τ
其中，ν为流体运动黏度，其标称值为10.06mm2/s和19.67mm2/s；C为黏度计常数；τ为已知黏度流体在黏度计的毛细管中的流动时间、或未知黏度流体在黏度计的毛细管中的流动时间。
本发明实施例还提供了一种基于机器视觉的黏度检测方法，包括：
获取黏度计的上计时标线处的连续图像和下计时标线处的连续图像；
判断上计时标线处的连续图像中有流体时，控制计时装置开始计时；及判断下计时标线处的连续图像中有流体时，控制计时装置结束计时；
根据开始计时时刻和结束计时时刻，确定已知黏度流体在黏度计的毛细管中的流动时间、或未知黏度流体在黏度计的毛细管中的流动时间；
将已知黏度流体在黏度计的毛细管中的流动时间和流体运动黏度标称值输入流体运动黏度公式中，获得黏度计常数；及
将黏度计常数和未知黏度流体在黏度计的毛细管中的流动时间输入流体运动黏度公式中，获得未知黏度流体的运动黏度值。
本发明实施例提供的上述基于机器视觉的黏度检测系统和方法，与现有技术相比，其有益效果如下：
本发明针对当前毛细管黏度计检定和运动黏度测量过程中人工判断计时劳动强度高，效率低等问题，设计了一套黏度检测系统；首先搭建了硬件系统，然后对四种常见的毛细管黏度计进行了分析，以平氏黏度计为代表进行了毛细管黏度计检定和运动黏度测量试验，结果表明，基于机器视觉技术的黏度检测系统，对毛细管黏度计进行检定时的时间重复性可低至0.017％，运动黏度测量结果重复性可低至0.043％，优于人工测量结果，并小于相应规程和标准要求，可以代替人工测量过程，显著提高工作效率。
附图说明
图1为本发明实施例中提供的常见毛细管黏度计结构简图；
图2为本发明实施例中提供的平式毛细管黏度计结构；
图3为本发明实施例中提供的流体液面形状示意图；
图4为本发明实施例中提供的机器视觉检测系统；
图5为本发明一个实施例中提供的计时起始图像及灰度、二值化处理结果示意；
图6为本发明另一个实施例中提供的计时终止图像及灰度、二值化处理结果示意。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
一个实施例中，提供的一种基于机器视觉的黏度检测系统，该系统包括：
1、流体运动黏度公式
根据泊肃叶(Poiseuille)定律，一定体积的牛顿流体在一定压力梯度下通过给定的毛细管时，在满足流体不可压缩、流动状态为稳定层流、无管壁滑移；毛细管为直线状、内径均匀、长度与直径之比足够大的条件下，通过测量流体流速和流经毛细管产生的压力差，可以计算获得其动力黏度η：
式中Δp表示毛细管两端压力差；L、R表示毛细管长度和半径；Q表示单位时间通过毛细管的体积流量。当使用玻璃毛细管黏度计进行测定时，Δp可以用液体静压力ρgh表示，根据被测流体的密度ρ，可以计算获得其运动黏度ν：
式中g为重力加速度，h为被测流体液柱高度，V为流体的体积，τ为流体在毛细管中的流动时间。在毛细管和被测流体都确定的情况下，R、h、V、L均为定值，令
可得
ν＝C·τ (3)
上面的式(3)即为毛细管黏度计测量流体运动黏度的公式，C称为黏度计常数。
按照JJG155-2016《工作毛细管黏度计》检定规程要求，黏度计常数用标准黏度液国家标准物质对黏度计进行标定得到。常见的毛细管黏度计有乌式(乌别洛特，Ubbelohde)、平式(平开维奇，Pinkievich)、芬式(芬斯克，Fenske)以及逆流式等。参见图1可知，且图1中的标记为：1-主管，2-宽管，3-侧管，A-测定球，B-储液球，C-缓冲球，D-悬挂水平球，E-上测定球，F-上储液球，R-毛细管，G-装液标线，m1-上计时标线，m2-下计时标线。
其中，平氏黏度计因其结构较为简单，操作相对方便，黏度测量范围宽，常用作工作毛细管黏度计。本发明以平氏黏度计为代表，对黏度自动检测系统进行了研究。平氏黏度计的结构具体参见图2，且图2中的标记为：A-下贮器；C-计时球；D-上贮器；E-上计时标线；F-下计时标线；L-夹持管；N-通气管；O-支管；P-连接管；R-工作毛细管。
取一定量运动黏度已知的标准黏度液，按要求通过毛细管黏度计的计时标线，测量黏度液通过计时标线的时长，即可计算出其黏度计常数。相应地，用常数已知的黏度计测量未知流体通过计时标线的时长，即可以计算出其运动黏度值。
2、机器视觉检测需求分析
根据毛细管黏度计测量流体运动黏度的公式，自动检测系统应能够准确识别流体流过上、下计时标线的时刻，计算流体的流动时间。受黏度的影响，流体在流过刻线时为稳定层流状态，其液面呈弯月面形状，具体参见图3，且图3中的标记为：C-计时器，D-上贮器，E-上计时标线，F-下计时标线，M-步进电机，P-摄像机，R-工作毛细管。
通过模拟人工测量过程得到黏度自动检测系统的机器视觉检测需求如下：
1)完成流体流过时间刻线的实时检测。
2)确保检测视角与时间刻线在同一水平面上。
3)实现对有色流体和透明刻线的准确识别。
3、机器视觉检测系统的搭建
根据测量系统的机器视觉检测需求，确定机器视觉检测系统由摄像机、流体跟踪装置、光源和计时装置组成，如图4所示。
在测定前，摄像机通过步进电机驱动往复运动一周，利用模板匹配方式识别待测黏度计的上下计时标线实现对被测流体的跟踪。
待测定开始时，摄像机运行至上计时标线水平面，检测到流体流动信号后输出触发脉冲起始计时，然后摄像机运行至下计时标线水平面，再次检测到流体流动信号后输出截止脉冲结束计时，以两次脉冲的时间间隔作为流体流动时间。
4、视觉系统的选型
1)摄像机
为准确采集流体运动图像，本系统选用CMOS感光芯片高速红外摄像机，像素数>1M，画面采集速度120帧每秒，采用USB2.0数据接口进行图像数据传输。
2)流体跟踪装置
在测定过程中，使用步进电机带动摄像机在垂直方向移动，其直线导轨的最小移动量可达0.1mm，摄像机与刻线始终处于同一水平面，并保持静止状态，有效避免了摄像机的图像畸变带来的影响。
3)光源
采用背景光源为300mm×600mmLED白色光源，与红外摄像机配合使用，可准确分辨无色时间刻线以及有色流体。
4)计时装置
本系统采用电秒表计时，其测量范围0.0001s～9999.99s，测量误差小于±(5×10-6τ)。
5、黏度自动检测系统的实现
在检测过程中，毛细管黏度计中的流体处于运动状态，检测系统得到的是动态图像。通过高速摄像机将动态图像解析为连续的静态图片，通过高精度定位模板匹配方式识别计时起点和终点。检测软件系统采用C#语言编写，采用AForge库进行视频图像采集输入输出，应用OpenCVSharp库对采集图片进行处理，通过灰度处理、去噪、二值化、形态学开、闭操作及膨胀、腐蚀处理，摄像机与刻度线、液面的水平同样采用OpenCVSharp库对图像中像素进行处理、识别，实现自动测量(图5、图6)。
实施例1：
毛细管黏度计常数测量结果
利用搭建好的自动检测系统，按照国家计量检定规程JJG155-2016《工作毛细管黏度计》的要求，在(20±0.01)℃的恒温条件下，选用标称值分别为10.06mm2/s和19.67mm2/s的标准黏度液对一支毛细管内径0.8mm的平式黏度计进行毛细管常数测量，并与人工测量结果进行对比，结果如下表1所示：
表1毛细管黏度计常数测量结果对比
从表1可以看出，自动检测系统测得毛细管常数的时间复现性和常数复现性均明显优于人工测量结果。
实施例2：
运动黏度测量结果
利用搭建好的自动检测系统，按照国家标准GB/T10247-2008《粘度测量方法》的要求，在(20±0.01)℃的恒温条件下，选用毛细管内径分别为0.6mm和0.8mm的平式黏度计对0号柴油样品进行运动黏度测量，并与人工测量结果进行对比，结果如下表2所示：
表2运动黏度测量结果对比
从表2可以看出，自动检测系统测得样品运动黏度值的重复性和再现性均明显优于人工测量结果。
综上所述，应用本发明设计的基于机器视觉的黏度自动检测系统对平氏黏度计毛细管常数和0号柴油样品运动黏度测量，结果表明，自动检测系统均明显优于人工测量结果，同时自动检测系统可以简化计时和计算过程，可以起到提高测量准确度，解放人力的作用。即本发明针对平氏黏度计的检定过程和运动黏度测量过程，建立了基于机器视觉的黏度自动检测系统，提高了黏度计的检定以及运动黏度测量效率，在计量技术机构进行量值传递、油品检验机构进行黏度测量方面有着较好的应用前景。
一个实施例中，提供的一种基于机器视觉的黏度检测方法，该方法包括：
获取黏度计的上计时标线处的连续图像和下计时标线处的连续图像。
判断上计时标线处的连续图像中有流体时，控制计时装置开始计时；及判断下计时标线处的连续图像中有流体时，控制计时装置结束计时。
根据开始计时时刻和结束计时时刻，确定已知黏度流体在黏度计的毛细管中的流动时间、或未知黏度流体在黏度计的毛细管中的流动时间。
将已知黏度流体在黏度计的毛细管中的流动时间和流体运动黏度标称值输入流体运动黏度公式中，获得黏度计常数。及
将黏度计常数和未知黏度流体在黏度计的毛细管中的流动时间输入流体运动黏度公式中，获得未知黏度流体的运动黏度值。
需要说明的是，关于基于机器视觉的黏度检测方法的具体限定可以参见上文中对于基于机器视觉的黏度检测系统的限定，在此不再赘述。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。还有，以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
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