基于计算机视觉的胶料表面黏性的测量改进.pdf

在高分子材料领域，特别是在橡胶工业中，胶料的表面黏性是确保产品质量的重要指标。胶料黏性的高低直接影响到产品的物理性能和使用寿命，因此精确测量其表面黏性一直是研究的热点。传统的测量方法如接触式黏度计虽然能够给出一定的黏度信息，但往往操作复杂、耗时且无法满足快速生产的需求。 随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术逐渐进入人们的视野，因其非接触、高效率的特点，成为了测量胶料黏性的一个重要研究方向。但是，计算机视觉测量方法也面临着一些挑战，例如相机标定复杂、图像处理时间长和硬件成本高等问题。 为了解决这些挑战，科研人员们致力于改进计算机视觉测量胶料表面黏性的技术。本文所述的技术改进，旨在优化光源设计、简化相机标定流程以及提高图像处理效率。 光源的设计至关重要，它直接关系到图像的质量和后续处理的难度。传统上，激光线性发生器被广泛应用于此类测量系统中，但其产生的光斑容易导致图像畸变，且调试过程相对繁琐。本研究提出使用平行光背光光源替代激光线性发生器，这一设计变革能显著减少图像的畸变现象，提供更清晰的边缘信息，使得小球的运动轨迹能够被更准确地捕捉。 接着，考虑到相机标定过程的复杂性，研究者引入了一维标定板以简化标定步骤。在计算机视觉中，相机标定是一个关键步骤，目的是确保从图像坐标到实际空间坐标的转换是准确的。传统的多点标定法虽然精度较高，但同时需要更多的硬件设备和复杂的计算。使用一维标定板，可以大幅简化这一过程，减少硬件成本，降低系统的安装难度，同时保证了足够的标定精度，使得测量系统更易于推广和应用。 此外，对于图像处理的优化也是改进措施中的重要一环。研究者定义和提取了感兴趣区域（ROI），即小球滚动的特定区域。通过这一方法，可以过滤掉大量无关信息，大幅减少不必要的图像处理计算量，从而提高算法运行效率。为了进一步优化ROI的定位，研究者采用了行和列的灰度值分析技术，这使得系统能够精确捕捉小球的运动轨迹，确保了测量结果的准确性。 综合上述改进措施，本文展示的计算机视觉测量系统具备了实时监测和快速评估橡胶黏度的能力，这对于轮胎制造等对胶料黏性有严格要求的行业而言，具有深远的应用前景。它不仅可以帮助提高生产效率，还能为质量控制和配方优化提供精确的数据支持。 本文所展示的改进措施验证了计算机视觉在高分子材料科学中的巨大应用潜力，尤其是在提升胶料黏性测量的精确度和效率方面。在未来，随着计算机视觉技术的进一步成熟和普及，类似的自动化和智能化测量方法有可能在更多领域得到广泛应用，从而为相关行业带来革新的机会。