[发明专利]基于RANSAC的直喷发动机单次喷油量液位高度视觉检测方法

摘要

基于RANSAC的直喷发动机单次喷油量液位高度视觉检测方法，包括以下步骤：采集液位图像T₁，处理图像T₁，得到液位高度；触发喷油，按触发信号采集液位图像T₂，处理图像T₂，得到液位高度H₂；计算本次喷油量触发放油。本发明构造简单，测量可靠，可以对发动机喷油进行单次或多次直接测量，通过对图像处理算法的优化，可以同时满足测量的高精密度与实时性的要求。

主权项

1.基于RANSAC的直喷发动机单次喷油量液位高度视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，采集液位图像T1：在喷油器向密闭容积腔喷射燃油后，相机按照喷油器给出的触发信号对本次喷油后玻璃管内的液位进行图像采集；第二步，处理图像T1，得到液位高度H1：对采集到的液位图像T1，进行边缘提取，求得包含液位边缘的二值图像，并在建立的坐标系中，由此二值图像数据进行曲线拟合，以求得液位高度的曲线模型，从而得到液位高度H1；第三步，触发喷油，按触发信号采集液位图像T2：第四步，处理图像T2，得到液位高度H2：对采集到的液位图像T2，进行边缘提取，求得包含液位边缘的二值图像，并在建立的坐标系中，由此二值图像数据进行曲线拟合，以求得液位高度的曲线模型，从而得到液位高度H2；第五步，计算本次喷油量W是喷油器的单次喷油量，D是玻璃管的内径值；第六步，触发放油：随着喷油次数的增加，玻璃管会被燃油注满，从而无法继续检测，因此在完成一定次数检测之后触发放油信号，通过控制高速排油电磁阀的开关来对检测装置进行排油，以备下一次检测；所述的曲线拟合指基于RANSAC的曲线拟合算法，具体步骤是：A.初始化：设置最小样本集的基数n，误差容忍度t，一致集的基数N，拟合直线的斜率θ0，最大随机样本抽取次数J；B.输入样本：输入样本集合P是经过边缘提取的玻璃管及液位边缘的二值化图像的像素位置数据：其中m为像素数目，x₁,x₂,…x_m为边缘像素位置的x轴坐标，y₁,y₂,…y_m为边缘像素位置的y轴坐标，xoy坐标系的原点位于图像左上角，x轴方向向右，y轴方向向下；C.构造假设模型：按照最小样本集基数n，在m个样本中随机抽取最小样本集S，并由S中样本数据，根据最小二乘法估计直线模型M(θ)＝{Zk∈R:f(Zk；θ)＝0}，其中θ为直线斜率，M(θ)为样本集S的最小二乘法估计的直线模型，Zk为最小样本集S中的样本数据，f(Zk；θ)为最小样本集S中的样本数据根据最小二乘估计模型得到的输出估计值，若θ≤θ0，转步骤D；若θ>θ0且抽样次数小于最大随机样本抽取次数J，转步骤C；否则转步骤F；D.一致性检验：按下式分别计算样本集合P中除最小样本集S外的每一个数据Zk′与估计模型f(Z′k；θ)估计值之间的误差：t′k＝||Z′k‑f(Z′k；θ)||  (1)其中t′k为数据Z′k与估计模型之间的误差，其中Z′k为最小样本集S外的样本数据值；其中f(Z′k；θ)为最小样本集S外的样本数据值根据最小二乘估计模型得到的输出估计值；若满足t′kN，N为一致集的基数，则认为该一致集中的量测数据代表液位边缘，并由此一致集中的量测数据，根据回归方法重新估计新的模型M*，算法结束；否则，若样本抽取次数m≤J，转步骤C；若样本抽取次数m>J，转步骤F；F.输出液位边缘模型：若抽样次数小于最大随机样本抽取次数J，输出液位液位边缘模型；否则，输出“没有找到合适的边缘模型”。