基于机器视觉的液位测量与控制系统及方法

1.本发明属于电化学加工领域的液位测量与控制技术领域，具体涉及一种基于机器视觉的液位测量与控制系统，还涉及一种基于机器视觉的液位测量与控制方法。


背景技术：

2.科学技术的快速发展带动工业产线的高度智能化，液位测量技术得到了大力发展，特别在食品饮料、水利工程、石油化工等产业。常用的液位测量手段通常分为两大类：接触式和非接触式。接触式液位仪一般使用电容式液位仪、电感式液位仪、浮力式液位仪以及压阻式液位仪等；非接触式液位仪一般使用超声波传感器、雷达传感器、激光传感器等进行测量。在超声辅助电化学抛光单晶sic过程中，由于超声波与溶液发生共振，导致液面上下不断波动。当液位不符合要求时，导致单晶sic表面抛光效果不理想，影响产品质量。因此，检测液位高度十分必要。
3.目前对液位测量的常用手段为接触式液位计，接触式液位计量程小且在抛光过程中易与溶液发生电化学反应，接触式传感器将成为易损品，成本高昂。超声波传感器、雷达传感器、激光传感器等虽然精度高，但是价格高昂且均属于局部测量，由于液面上下波动，处于非静止状态，将造成测量误差偏大，无法满足液位测量精度要求。


技术实现要素：

4.本发明的第一个目的是提供一种基于机器视觉的液位测量与控制系统，该系统能够利用深度相机对液面进行实时监控并进行数据处理，实时反馈测量结果控制溶液进出。
5.本发明的第二个目的是提供一种基于机器视觉的液位测量与控制方法。
6.本发明所采用的第一个技术方案是，基于机器视觉的液位测量与控制系统，包括有依次连接的深度相机、图像处理系统、工控机及液位控制系统；工控机还连接有液位控制系统；还包括有生产溶液池、循环溶液池、第一管道及第二管道，生产溶液池内设置有出口水泵，第一管道的一端穿过生产溶液池侧壁与出口水泵的出口连接，第一管道的另一端与循环溶液池连通；循环溶液池内设置有进口水泵，第二管道的一端与进口水泵出口连接，第二管道的另一端与生产溶液池连通；出口水泵及进口水泵均与液位控制系统连接。
7.本发明的特征还在于，
8.第一管道上设置有第一电磁阀，第二管道上设置有第二电磁阀；第一电磁阀及第二电磁阀均与液位控制系统连接。
9.工控机还连接有显示器。
10.本发明所采用的第二个技术方案是，基于机器视觉的液位测量与控制方法，采用上述的系统，具体按照以下步骤实施：
11.步骤1、安装设备：将深度相机安装在生产溶液池正上方，为了保证测量精度，保证光轴垂直于液面；
12.步骤2、采集图像：连接工控机与深度相机，在工控机的操作界面上开启深度相机，
进行图像采集，拍摄记录生产溶液池液位的变化；
13.步骤3、图像预处理：对深度相机进行零点标定，屏蔽非测量区域深度信息；
14.步骤4、根据图像计算液位：设置上下阈值高度，即超出测量范围的深度值置为零，将符合要求被测区域的深度值进行求解平均值，作为被测液体的高度；
15.步骤5、液位控制系统调整第一电磁阀及第二电磁阀的开合大小控制液位。
16.本发明的特征还在于，
17.液位控制系统选用adrc控制系统。
18.步骤5具体按照以下步骤实施：
19.步骤5.1、将实际液位高度h传入adrc控制系统，调节第一电磁阀及第二电磁阀将生产溶液池液位控制在设定高度h0处；
20.步骤5.2、将设定值h0传送至adrc控制系统中，经过微分跟踪器输出v1、v2：
[0021][0022]
其中v是设定液位的曲线，v1是v的最快收敛，v2是它的导数，r0和h0是控制器参数，r0表示过渡过程的急缓程度，h0是采样周期，fhan(v1,v2,r0,h)为最速综合函数；
[0023]
步骤5.3、实际液位值h经过扩张状态观测器输出z1、z2、z3；
[0024][0025]
其中h是系统的输出量，u是系统的控制量，b0为控制量增益，z1是h的状态追踪，z2是z1导数的状态追踪，z3是z2导数的状态追踪，β
01
,β
02
,β
03
是观测器增益，fe＝fal(e,0.5,h0)，fe1＝fal(e,0.25,h0)；偏差e0、e1、e2通过非线性比例积分微分模块得到最终控制量u，控制进水水阀和出水水阀，最终将液位调整至设定高度h0。
[0026]
步骤5.3的公式(2)中，
[0027]
u＝k0e0 fhan(e1,c*e2,r0,h1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0028]
其中k0为比例增益，c为阻尼因子，h1为滤波因子，fhan(e1,c*e2,r0,h1)为最速综合函数。
[0029]
本发明的有益效果是：
[0030]
(1)本发明系统操作简便，启动工控机运行上位机软件即可进行液位测量；
[0031]
(2)本发明系统可视化，上位机界面简单明了，并可以直接观察液面彩色图像和深度图像，读出液面高度值，以及其他参数；
[0032]
(3)本发明系统兼容性好，扩展性强，可在windows、linux等不同操作系统直接运行；
[0033]
(4)本发明系统抗干扰能力强，深度图像对光源不敏感，即使外部光源变化较大，对液位测量结果没影响；
[0034]
(5)本发明系统精度高，测量范围广，本发明的测量精度在
±
1mm范围内，测量范围可达8m；
[0035]
(6)本发明系统实时性强，每秒采集30帧图像，使用自抗扰控制系统对液位实时控制。
附图说明
[0036]
图1为本发明基于机器视觉的液位测量与控制系统的结构示意图；
[0037]
图2为本发明方法的工作流程示意图；
[0038]
图3为本发明方法的液位控制流程示意图。
[0039]
图中，1.深度相机，2.图像处理系统，3.工控机，4.液位控制系统，5.生产溶液池，6.循环溶液池，7.出口水泵，8.第一管道，9.第二管道，10.进口水泵，11.第一电磁阀，12.第二电磁阀，13.显示器。
具体实施方式
[0040]
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
[0041]
本发明提供基于机器视觉的液位测量与控制系统，如图1所示，包括四个模块：液位信息采集模块、液位控制模块、上位机操作模块和生产工作模块。其中液位信息采集模块由深度相机1、图像处理系统2组成，深度相机1将采集的彩色图像和深度图像传入图像处理系统2进行处理，计算出液位高度；液位控制模块由液位控制系统4、进口水泵10、第二电磁阀12、出口水泵7、第一电磁阀11组成，将液位信息采集模块的输出传入液位控制系统4，控制进第二电磁阀12及第一电磁阀11的大小调整液位值；上位机操作模块由工控机3、显示器13组成，负责显示图像、液位值以及界面操作控制设备工作状态；生产工作模块由生产溶液池5、循环溶液池6、第一管道8及第二管道9组成，是产品生产的主要场所。
[0042]
具体结构如下：包括有依次连接的深度相机1、图像处理系统2、工控机3及液位控制系统4；工控机3还连接有液位控制系统4；还包括有生产溶液池5、循环溶液池6、第一管道8及第二管道9，生产溶液池5内设置有出口水泵7，第一管道8的一端穿过生产溶液池5侧壁与出口水泵7的出口连接，第一管道8的另一端与循环溶液池6连通；循环溶液池6内设置有进口水泵10，第二管道9的一端与进口水泵10出口连接，第二管道9的另一端与生产溶液池5连通；出口水泵7及进口水泵10均与液位控制系统连接。
[0043]
第一管道8上设置有第一电磁阀11，第二管道9上设置有第二电磁阀12；第一电磁阀11及第二电磁阀12均与液位控制系统连接。
[0044]
工控机3还连接有显示器13。
[0045]
本发明还提供一种基于机器视觉的液位测量与控制方法，如图2-3所示，采用上述的系统，具体按照以下步骤实施：
[0046]
步骤1、安装设备：将深度相机1安装在生产溶液池5正上方，为了保证测量精度，保证光轴垂直于液面；
[0047]
步骤2、采集图像：连接工控机3与深度相机1，在工控机1的操作界面上开启深度相机1，进行图像采集，拍摄记录生产溶液池5液位的变化；
[0048]
步骤3、图像预处理：对深度相机1进行零点标定，屏蔽非测量区域深度信息；
[0049]
步骤4、根据图像计算液位：设置上下阈值高度，即超出测量范围的深度值置为零，将符合要求被测区域的深度值进行求解平均值，作为被测液体的高度；
[0050]
步骤5、液位控制系统4调整第一电磁阀11及第二电磁阀12的开合大小控制液位。
[0051]
如图3所示，液位控制系统4选用自抗扰控制系统(active disturbance rejection control，adrc)即adrc控制系统，其是对pid控制的改进，响应速度快，抗干扰能力强。
[0052]
步骤5具体按照以下步骤实施：
[0053]
步骤5.1、将实际液位高度h传入adrc控制系统，调节第一电磁阀11及第二电磁阀12将生产溶液池5液位控制在设定高度h0处；
[0054]
步骤5.2、将设定值h0传送至adrc控制系统中，经过微分跟踪器输出v1、v2：
[0055][0056]
其中v是设定液位的曲线，v1是v的最快收敛，v2是它的导数，r0和h0是控制器参数，r0表示过渡过程的急缓程度，h0是采样周期，fhan(v1,v2,r0,h)为最速综合函数；
[0057]
步骤5.3、实际液位值h经过扩张状态观测器输出z1、z2、z3；
[0058][0059]
其中h是系统的输出量，u是系统的控制量，b0为控制量增益，z1是h的状态追踪，z2是z1导数的状态追踪，z3是z2导数的状态追踪，β
01
,β
02
,β
03
是观测器增益，fe＝fal(e,0.5,h0)，fe1＝fal(e,0.25,h0)；偏差e0、e1、e2通过非线性比例积分微分模块得到最终控制量u，控制进水水阀和出水水阀，最终将液位调整至设定高度h0。
[0060]
步骤5.3的公式(2)中，
[0061]
u＝k0e0 fhan(e1,c*e2,r0,h1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0062]
其中k0为比例增益，c为阻尼因子，h1为滤波因子，fhan(e1,c*e2,r0,h1)为最速综合函数。