（控制理论与控制工程专业论文）基于图像处理的检测系统的研究与设计.pdf

西要错技太孽 学位论文独创性说明 本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的 研究工作及其取得研究成果。尽我所知，除了文中加以标注和致谢的 地方外，论文中不包含其他人或集体已经公开发表或撰写过的研究成 果，也不包含为获得西安科技大学或其他教育机构的学位或证书所使 用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论 文中做了明确的说明并表示了谢意。 b 学位论文作者签名：诵笼洛 日期：游t ， 学位论文知识产权声明书 本人完全了解学校有关保护知识产权的规定，即：研究生在校攻 读学位期间论文工作的知识产权单位属于西安科技大学。学校有权保 二留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版。本人允许论 文被查阅和借阅。学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关 数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编 本学位论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的 文章一律注明作者单位为西安科技大学。 保密论文待解密后适用本声明。 学位论文作者签名：豪沲指导教师签名：馕絮饬 舾年f 月f 日 论文题目：基于图像处理的检测系统的研究与设计 专业：控制理论与控制工程 硕士生：康涛( 签名) 琵逡： kj h 口， 指导教师：黄梦涛 ( 签名) 旋型2 翅 o i 摘要 随着现代工业自动化水平的发展基于视频图像的测量、识别和控制技术也得到了 发展。例如，生产流水线上零件的测量，产品包装印刷的检测，半导体芯片封装检测， 电子设备生产中电子元件定位，机器人导航、图像监控、医学影像处理等。以往这些应 用中的一部分依靠大量工人来完成，这不仅增加了人工成本和管理成本，同时由于人眼 容易疲劳且具有不稳定性，无法保证百分之百的检测合格率。另外还有相当一部分应用， 由于人眼的精度、速度上的限制，根本无法由人工来完成。所以实际应用迫切需要一种 代替人类视觉的机器技术出现。计算机技术、机电工程应用技术与数字图像处理技术不 断完善和发展，将计算机的高速度、高精度、高可靠性、结果的可重复性与人类视觉的 智能化抽象能力相结合起来。这种新技术的产生和应用，极大地解放了人类劳动力，提 高了生产自动化水平，改善了人类生活现状，有着极为广阔的应用前景。 为此，我们设计了一套基于视频图像测量的监测系统来进行探索和研究。本系统利 用c c d 摄像机和数字图像处理技术将测量对象的图像实时显示在计算机显示器上，同 时对图像进行处理和测量，提出了一种工业用非接触式测量的新方法。 本文主要完成了以下几方面的研究工作： 首先论文确立了本系统的总体研究方案。本系统采用高分辨率的工业彩色c c d 摄像机，实时地拍摄监测对象画面，并将视频信号输入图像采集卡。在图像处理系统的 作用下，图像采集卡对视频信号进行解码，a d 转换等处理，处理产生的图像数据通过 计算机p c i 总线传输到内存中。 其次，通过比较分析常用的图像处理算法，采用合适的算法对图像进行处理。应用 h o u 曲变换的思路，设计算法，对经过图像处理后的图像进行内外圆的圆心坐标计算。 同时根据x 轴、y 轴方向上的坐标差，应用三角几何的方法计算出圆心距离，作为检测 的最终结果参数显示出来。 最后，采用m i c r o s o r 公司开发的v i s u a lc + + 高级语言，采用面向对象的程序设计 ( o p p ) 方法编程。软件主要完成以下几方面的工作：图像采集及屏幕显示：图像处理 的常用处理算法；检测算法运算及结果显示；模拟量数字量的输入输出。图像采集及显 示模块主要完成采集图像到屏幕实时显示的控制；图像处理的常用算法以菜单功能的方 式对采集的图像进行处理，并显示处理结果；检测算法运算对图像处理后的图像进行图 像的圆心位置检测，计算圆心距离及x 轴y 轴方向的分量：模拟量数字量输入输出模块 将现场的开关量与计算机交换，并将检测结果以模拟量的形式输出。 实验结果表明了本测量系统所采用的方案和方法的可行性和正确性，各方面性能达 到了预期的要求，具有很大的实用价值。 关键词：图像处理；h o u 曲变换；检测 研究类型：应用研究 s u b j e c t ： t h er e s e a r c ha n dd e s i g no fd e t e c t i o ns y s t e mb a s e do nt h e i m a g ep r o c e s s i n g s p e c i a l 哪： c o n t r o lt h e o r y c o n t m le n g i n e e r i n g n a m e ：k a n 9 1 a o( s i g n a t u r e ) i n s t r u c t o r ： h u a n gm e n g t a o( s i g n a t u r e )卑 a b s t r a c 。i a 1 0 n g 埘t 1 1t h em o d e mi n d u s t r i 出a u t o m a t i o n sd e v e l o p m e n t ，m et e c t u l o l o g yo fs u r v e y ， r e c o g n i t i o na n dt t l ec o n t r o l ，b a s e do nm ev i d e oi m a g e ，d e v e l c l p e d ，t o o f o re x 锄p l e ，t h e c o m p o n e n t s s u r v e yi na s s e m b l yl i n e ，m ep r i n t i n ge x 枷i n a t i o no fp m d u c tp a c k i n g ，t h es e a i e x a m i n a t i o no fs e m i c o n d u c t o rc h i p ，t h el o c a l i z a t i o no fn e u t r o np a r ti ne l e c t r o n i ci n s t a l l a t i o n p r o d u c t i o n ，r o b o tn a v i g a t i o n ，i m a g em o n i t o r i n g ，m e d i c i n ep h a n t o mp r o c e s s i n ga n ds oo n ，i n m e s ea p p l i c a l i o n ，p a f to ft h e mf o n n e r l yd 印e n d e du p o nt 1 1 em a s s i v ew o r k e r st oc o m p l e t e ， w h i c hn o to n l yi n c r e a s e dm ea n i 6 c i a lc o s ta i l dt h em a i l a g e m e n tc o s t ，a tm es a m et i m e b e c a u s et h eh u m a ne y ew a se a s yt ob ew e a r ya l s ot oh a v em ei n s t a b i l i t y ，w a su n a b l et o g u a r a l l t e ee x a m i n a t i o nq u a l 讯e dr a t el o o m o r e o v e ra l s op a r to f t l ea p p l i c a t i o n s ，b e c a u s eo f t h eh u m a l le y e sl i m i t a t i o ni np r e c i s i o na 1 1 dt h es p e e d ，i su 1 1 a b l et ob ec o m p l e t e da n i f i c i a l l y a n dr a d i c a l l yt h e r e f o r e ，ak i n do fm a c h i n et e c h n o l o g yi fn e e d e du r g e n t l yb yt h ep r a c t i c a l 印p l i c a t i o nt or e p l a c e st h eh u m a n v i s i o n c o m p u t e rt e c l u l o l o g y ，t h em e c h a n i c a la n de l e c t r i c a lp r o j e c ta p p l i c a t i o nt e c h n 0 1 0 9 ya t l d t h ed j g i t a li m a g ep r o c e s s i n gt e c h n o l o g ya r ec o n s u m m a t i n ga n dd e v e l o p i n gc e a s e l e s s l y w e c o m b i n e dt h eh i g hv e l o c i t y ，t h eh i g ha c c u r a c y r e d u n d a n tr e l i a b l e ，t h er e p e a t a b i l i t y0 f c o m p u t e ra 1 1 dt h eh u m a nv i s i o ni n t e l l e c t u a ia n da b s t r a c ta b i i i t y t h ep r o d u c t i o na n dt h ea p p l i c a t i o nk i n do ft h en e w t e c h n o l o g y e n o r m o u s l yl i b e r a t e dm e h u m a n1 a b o rp o w e r ，r a i s e dm ep r o d u c t i o na u t o m a t i o nl e v e l ，i m p r o v e dt h eh u m a n i t yt ol i v et h e p r e s e n ts i t u a t i o n ，h a st h ee x t 嘣m e l yb m a dp r o s p e c to f a p p l i c a t i o n t h e r e f o r e ，w ed e s i g n e das e tf oc a r 叫o nt h ee x p i o r a t i o na n dt h er e s e a r c ho fs u r v e ya r i d m o n i t o rs y s t e mb a s e do nt h ev i d e of r e q u e n c yi m a g e t h er e a l 一t i m ei m a g eo fm eo b j e c t d i s p l a y so nt h ec o m p u t e rm o n i t o rb yt h ec c dc a m e r aa n dt h ed i g i t a li m a g ep r o c e s s i n g t e c h n o l o g y a tt h es a m et i m et h es y s t e mc a r r i e so np r o c e s s i n ga n d t h es u r v e yt ot h ei n l a g e i t p m p o s e d an e wm e t h o do f i n d u s t r i a ln o n c o n t a c tt y p es u r v e y t h ea n i c l em a i n l yc o m p l e c e df o l l o w i n gs e v e r a la s p e c t sr e s e a r c hw o r k ： f i r s t ，t h ep a p e re s t a b l i s h e dt h eo v e r a l lr e s e a r c hp l a nf o rt h es y s t e m t h i ss y s t e mu s e sm e h i g hr e s o l u t i o ni n d u s t r i a lc c dc 0 1 0 r f u lc 撕e m i tc a nd i s p l a yt h er e a l 一t i m ep h o t o g r a p h so n t h em o n i t o r ，a n di n p u tt h ev i d e os i g n a lt ot h ei m a g eg a t h e r i n gc a r d i nt h ei m a g e r yp r o c e s s i n g s y s t e m ，t h ei m a g eg a t h e r i n gc a r dc a r r i e so nt h ed e c o d i n gt o t h ev i d e os i g n a l ，a ，d t r a r i s f o n t l a t i o n ，p m c e s s i n gp r o d u c e st h ei m a g ed a t at r a n s m i t st l r o u g ht h ec o m p u t e rp c ib u s t o t h e m e m o r y i n s e c o n d l y ，w ec o m p a r e da j l da n a l y s i st ”i c a li m a g e r yp r o c e s s i n ga l g o r i t h r n ，c a r r i e so n p r o c e s s i n gt ot h ei m a g eb ya p p r o p r i a t ea l g o r i t b yt h er e f e r e n c eo fm e n t a l i t yo fh o u 曲 t r 觚s f o 肿a t i o n ，、v ed e s i g n e da l g o r i t ，w h i c hc a l c u l a t e st h ec e n t e rc o o r d i n a t e so fa n e rt h e p r o c e s so fi m a g e r yp m c e s s i n g m e a n w h j l e ，a c c o r d i n gt ot h ec o o r d i n a t ed i 脏r e n c ei nt h e “i s d i r e c t i o n ，t h es y s t e mc a l c u l a t e st h ed i s t a n c eb e t 、v e e nt h ec e n t e ro ft h eo u t e ra 1 1 di n t e rc i r c l e s b yt r i a n g l eg e o m e t r ym e m o d a n di t d e m o n s t r a t e sa st 1 1 ee x a m i n a t i o nf i n a lo u t c o m e p a r 锄e t e l f i n a l l y 、u s e s u a lc + + a n dt l l eo b j e c t o r i e n t e dp r o g r 蝴i n g ( o p p ) m e t h o d ， d e v e i o p e db ym i c r o s o rc o r p o r a t j o n ，t op r o g r a m t h es o r w a r em a j n j yi n c i u d e s 向i i o 、v i n g s e v e r a la s p e c t s ：i m a g eg a t h e r i n ga 1 1 ds c r e e n d e m o n s t r a t i o n ；i m a g e r yp r o c e s s i n gt y p i c a l p r o c e s s i n ga l g o r i t t m l ；d e t e c t i o na l g o r i t h mo p e r a t i o na n dt h er e s u l t sd e m o n s t r a t i o n ；m ei n p u t a n do u t p u to fa n a l o ga n dd i g i t a ls i g n a l s t h ei m a g eg a t h e r i n ga n dd e m o n s t m t i o nm o d u l e m a i n l yd i s p l a y sa n dc o n t r 0 1 sg a t h e r i n gi m a g e st om es c r e e nr e a lt i m e ；t h et y p i c a la l g o r i t h m o fi m a g e r yp m c e s s i n gc a r r i e so np m c e s s i n gb yt h em e n u 如n c t i o nw a y st ot h eg a t h e r i n g i m a g e ，a n dd e m o n s t r a t i o np r o c e s s i n gr e s u l t ；t h ed e t e c t i o na l g o r i t h md e t e c t st h ep o s i t i o no f t h ec e n t e ro fc i r c l e so nt h ei m a g ea 丘e rt h ei m a g e r yp r o c e s s i n g ，c a l c u l a t e sd i s t a n c eb e t w e e n t h ec e n t e r so f t w oc i r c l ea n dt h ec o m p o n e n t si nt h exa x i sa 1 1 dya x i sd i r e c t i o n ：t h ee x c h a i l g e o fa n a l o g ya n dd i g i t a ls i g n a lb e t 、e e nt h es c e n ea n dt h ec o m p u t e la n do u t p u t st h er e s u l t sb y t ot h ef o r mo f a n a l o g ys i g n a l t h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t sh a di n d i c a t e dt h ef e a s i b i l i t ya n da c c u r a c yf o rt h em e a s u r e m e n t s y s t e m a n di th a da c h i e v e dt h ea n t i c i p a t e dr e q u e s t ，h a st h ev e r yg r e a tp r a c t i c a lv a l u e k e y w o r d s ：i m a g e r yp r o c e s s i n gh o u 曲t m n s f 0 肿a t i o n d e i e c c i o n t h e s i s ：a p p l i c a t i o n l 绪论 1 绪论 1 1 背景、现状和选题意义 在现代工业生产自动化中，涉及到了各种各样的基于人类视觉的测量、识别和控制 需求。例如，生产流水线上零件的测量，产品包装印刷的检测，半导体芯片封装检测， 电子设备生产中电子元件定位，机器人导航、图像监控、医学影像处理等。以往这些应 用中的一部分依靠大量工人来完成，这不仅增加了人工成本和管理成本，同时由于人眼 容易疲劳且具有不稳定性，无法保证百分之百的检测合格率。另外还有相当一部分应用， 由于人眼的精度、速度上的限制，根本无法由人工来完成。所以实际应用迫切需要一种 代替人类视觉的机器技术出现。与此同时，计算机技术、机电工程应用技术与数字图像 处理技术不断完善和发展，人类开始将计算机的高速度、高精度、高可靠性、结果的可 重复性与人类视觉的智能化抽象能力相结合，逐渐形成了一门新学科机器视觉。 机器视觉技术的诞生和应用，极大地解放了人类劳动力，提高了生产自动化水平， 改善了人类生活现状，有着极为广阔的应用前景。 近年来，图像处理技术迅速发展，在图像通讯、办公自动化系统、地理信息系统、 医疗设备、卫星照片传输及分析和工业自动化领域的应用越来越多。但就国内的情况而 言，应用还不是非常普遍，且多集中于图像的定性处理的应用；国外的情况稍好，但应 用也不是非常普遍，对于利用图像来进行工业测量，也是近几年才发展起来的。 在工业自动化方面，从卫星云图到数字地图，道路口自动管理系统等都要用到图像 处理，其市场非常大。但国内目前从事图像压缩的研究比较多，图像测量的研究却少之 甚少。 基于机器视觉的非接触精密测量是一种新兴的、先进的测量技术。在此之前，非接 触精密测量主要采用激光进行测量。与采用激光的测量相比，基于机器视觉的测量在成 本及平面几何形状测量方面有很大的优势。 基于机器视觉的测量有以下特点： ( 1 ) 低成本：与激光等非接触测量相比，用图像处理技术进行测量的成本相当低； ( 2 ) 复杂形状测量：通过各种图象处理技术的结合，可以实现对复杂图形的测量。 ( 3 ) 高精度：对于2 m m2 大小的面积，通过采用亚像素测量技术，测量精度可以 达到了2 m 2 。 1 2 本论文主要内容 图像中，圆形是物体组成的基本几何形状之一，对其进行检测一直是机器视觉的重 l 绪论 要组成部分。由于工农业生产中很多产品具有圆形的形状，对圆的检测具有重要的现实 意义。例如工业生产中的棒材、色标、定位标志等等。在众多的应用实例中，对圆的检 测应用尤为常见。在印刷套色系统采用了视频图像控制的原理对圆形色标检测，可以得 到横向和纵向的套色误差，彩色系统还可以检测到颜色的参数误差。在提高系统精度方 面将可以达到o 0 5 m 的精度，比常见设备的0 1 m 精度，提高了将近一倍。在定位系 统中，常见的也是通过检测圆心位置来进行定位。在现实应用中，往往需要对这些图像 进行分析检测，以达到各种目的。因此，我们把这种圆形目标的检测统称为圆形检测。 为此我们设计了基于视频图像的检测系统，以圆形目标检测为主要内容。在实验中 将如图1 1 图像作为检测目标，使用v c + + 6 0 为检测系统设计并制作了相应的圆形检测 软件。软件包括了文件存储、图像采集、图像底层处理、特征提取等模块，并能检测出 内外两个圆的圆心位置，计算圆心距离，最终显示出检测结果。 图1 1 检测对象图像 该系统具有以下特点 ( 1 ) 摄像机可连续摄取在线图像，能在计算机上采集、显示、查询。 ( 2 ) 图像大小，质量可调，并可捕获静态画面。 ( 3 ) 根据摄像机获取的图像，可以测出内外圆形目标的圆心位置，并能定量测量二 维的两圆的圆心的间距。 ( 4 ) 检测、控制精度高，响应速度快，具有广阔的应用前景。 本论文的主要工作包括： ( 1 ) 对图像处理的常用算法进行程序设计并实现。 ( 2 ) 设计并实现检测内外两个圆圆心位置的专用算法，并计算两圆心距离。 ( 3 ) 应用图像采集卡附带的扩展函数，设计并实现图像抓拍程序。 ( 4 ) 利用多功能采集卡，设计与现场进行信号交换的程序模块。 2 检测系统的组成 2 检测系统的组成 圆形自动检测系统的实现，问题主要集中在以下三个方面： ( 1 ) 由于计算机只能处理数字图像，所以数字图像处理的一个先决条件是将待测 物体的图像转化为数字形式： ( 2 ) 对于采集到的图像进行预处理和图像分割，获得目标物体的中心点坐标； ( 3 ) 根据中心点坐标求得套色误差的x 轴、y 轴分量，并输出结果。 所以监测系统由图像采集、图像分析、结果输出三大部分组成。图像采集由c c d 摄像机、视频图像采集卡和计算机组成：图像分析主要通过软件编程完成待测图像的噪 声去除、特征提取和参数计算：结果输出则是将计算得到的数据进行输出，并且可以对 图像进行中心点的标定。 2 1 系统概述 监测系统的结构框图如图2 1 所示。根据被测实物的大小我们选用相应的c c d 摄 像机，根据具体情况选用了l e d 光源等配套设施，将摄像机对准被测实物。本系统负 责c c d 图像采集及后期处理部分。 图2 1 系统结构示意图 当摄像头对准被测实物时，被拍摄的图像将成像在c c d 的光敏面上，在每一个光 敏单元( m o s 电容器) 的势阱中存储与图像照度成正比的光生信号电荷完成了光 电转换和电荷的积累。然后，转移到c c d 的移位寄存器中，在驱动脉冲的作用下有顺 序地转移和输出，成为视频信号。 在检测系统中，图像数字化部件是维视公司的m v _ 2 0 s 图像视频采集卡。m v - 2 0 s 板是基于p c i 总线的视频卡，当被摄的光学图像成像在c c d 的光敏面上时，图像数据 被实时地存储到计算机内存中，并在屏幕上显示。调整光学图像达到最佳状态，冻结图 像模拟的图像信息就变成了数字信息，以待后期处理。 2 检测系统的组成 2 2 c c d 摄像机 c c d 摄像机是一种电荷耦合器件【1 】( c h a 唱ec o u p l e dd e v i c e ，简称c c d ) ，7 0 年代初 由美国贝尔实验室的w s b o y l e 和ge s m i t h 等人研制成功的一种新型半导体器件， 这种器件的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其他大多数器件( 以电流或电压作为 信号) 。它是目前最常用的图像输入设备，具有惰性小、灵敏度高、抗强光照射、几何 失真小、均匀性好、体积小、寿命长等优点。 2 2 1 c c d 原理 c c d 摄像器件的成像面是由水平和垂直排列的像素组成【2 】，常用的光敏元件有两 种，即p n 结二极管和m o s 电容。如有一种c c d 的像素排列为垂直5 8 1 个、水平5 7 4 个，每个像素的光电转换部分为一个光敏d n 结二极管，如图2 2 所示。它通常由硅制成， 当光线摄入时便产生电子一空穴对。p n 结二极管是反向偏置的，空穴进入p 型半导体深 部，经过外部引线入地，而电子则被收集到二极管的n 型半导体区内，成为电荷包。当 采用p 型半导体m o s 电容型光敏元件的电容电极加正电压时，电子被收集到m o s 电 容的p 型耗尽区中成为电荷包，见图2 3 ( a ) 。这个电荷包的电量反映了照射在该像素 上的光线强弱，它通常是在一个周期内积累起来的，于是成像面上光的强弱分布就转变 成电荷包电量多少的分布了。 电荷读出部分的功能是把每个电荷包的电荷顺序转换成电信号输出。电荷耦合器件 c c d 就用来完成将电荷包由像素向输出极的传送，它输出电压较高，实际上是一个模 拟量的移位寄存器，其原理如图2 3 。一个由三组电极组成的电荷耦合器件。在电极上 分别加脉冲电压，见图2 3 ( b ) ，电极上所加的电压使p 型半导体中的空穴被排斥，而 将电子吸引过来，形成个势阱，加的电压越高，势阱就越深，相应电极加的电压不一 样，势阱的深浅就不一样。电子流向势阱深的地方。当改变电极上的电压时，电荷包就 向相应的方向传送。如图2 _ 3 示出了电荷包流向的过程。势阱只是一个形象地表示 电势大小的概念，并非真正导电层大小。当信号电荷传到电荷耦合器件终端时，由输出 电路将该信号送出。输出电路由场效应管电路组成，位于器件内部，以利于提高信噪比。 4 2 检测系统的组成 光 光 ( a ) 3 型电容p n 结二级瞽 图2 2c c d 光敏元 ，| = 【2 l s 她学辔罂 0o 口oo o o0o ( 都 oo o m o0 芏躞z 芏芏! 2工工工上工工工工 盱百 枷 2 由 图2 3a e 是电极电压变化造成势阱的移动和电荷包的移动 f 是三相屯荷耦合器件电极上的波形 2 2 2 c c d 摄像器件 摄像器件的功能是把光图像转变成电图像，然后按一定顺序逐个按像素读出电图 像。使之转变为电视信号。c c d 摄像器件分为成像区和存储区两部分，全帧图像在光 敏成像区积累信号电荷，在场效应期间，由场c c d 移位寄存器把信号电荷一行一行传 送到存储区中，然后每行信号电荷由行c c d 移位寄存器传送到输出端，形成视频信号。 本检测系统所采用的是m i n t r o n 的6 3 k 8 0 a h p 摄像机，由于它采用了7 5 2 个水 平像素的1 ，3 英寸行间变换c c d 图像传感器及数字信号处理大规模集成电路，图像具 有相对较高的质量和清晰度。 影像传感器：1 ，3 英寸 c c d 总像素：7 5 2 ( 水平) x5 7 6 ( 垂直) 扫描系统：6 2 5 线，5 0 场秒( 队l 制式) 5 2 5 线，6 0 场秒( n t s c 制式) 同步系统：内同步 最低照度：o 8l u x ( f1 2 ，5 6 0 0 。k ) 水平清晰度：4 7 0 ，5 8 0 线( 数字信号强化处理) 2 检测系统的组成 白平衡模式：自动追踪手动锁定( 无色滚动) 白平衡范围：3 2 0 0 1 0 0 0 0 。k 增益控制模式：自动增益控制 信噪比：5 2 d b ( 最小) 6 0 d b ( 最大) ( 自动增益关闭) 电子快门：1 5 0 1 1 2 0 ，0 0 0 秒连续( p a l 制式) 1 ，6 0 l 1 2 0 ，0 0 0 秒连续( n t s c 制式) 自 动光圈：电子快门 镜像功能：o n o f f 可切换 数字放大( 2 倍) 功能：o n o f f 可切换 背光补偿功能：o n o f f 可切换 视频输出：复合式影像信号输出，1 0 v p p a t7 5 0 h m 伽玛修正：o 4 5 工作环境温度：2 0 到+ 5 0 工作环境湿度：8 5 r h 以下 电源：直流1 2 伏士l 伏 功耗：1 8 0 毫安 2 3 主机系统 计算机主机系统是图像处理的核心，它用于控制图像的输入和输出设备，最重要的 是对图像信息进行加工和变换，生成最终需要的图像。在图像处理中，计算机主机系统 的选择取决于我们所需要处理的图像的数据量、精度、最终效果和目的等多种因素。在 选择主机系统时，主要应考虑计算机的类型、内存和外部存储器等方面。本系统采用高 性价比工业控制计算机作为系统的上位机处理部件。工控机的c p u 为p e n t i u m 1 7 g 内存2 5 6m h z ，l o g 以上的硬盘。 图像输出设备是图像处理中十分重要的设备，是生成最终成果的设备。图像的好坏 优劣是通过输出设备最终表现出来的。即使得到的图像处理结果很好，没有好的输出设 备将其表现出来，也会是极大的遗憾。 本系统采用显示器作为图像处理的输出设备。计算机的显示器是图像的一种主要输 出设备。在图像处理显示中，屏幕分辨率、显示分辨率、显示卡的存储器容量和显示器 刷新方式是最为重要的性能指标。 2 4 图像采集卡 视频图像采集卡将摄像机摄取的模拟图像信号转换成数字图像信号使计算机得到 所需要的数字图像信号。通常图像采集卡要占用p c 机总线的一个插槽，并带有外接的 c c d 摄像头，图像监视器、视频信号接口。图像采集卡与摄像机、监视器、p c 机一起 2 检测系统的组成 就构成了一个典型微机图像处理系统的基本硬件环境。图像采集卡的工作过程是：对摄 像机输出的景物的视频信号进行实时采集，经a d 转换后将数字图像存放在图像存储单 元的一个或多个通道中，通过计算机发出指令，将某一帧图像静止在图像存储通道中， 即采集或捕获了一帧图像，计算机对采集的图像进行处理。采集卡上的d a 转换电路自 动将图像实时显示在图像监视器上。高档的图像采集卡甚至包括图像处理专用的快速部 件，如卷积滤波、f f t 变换和实时直方图处理器等快速部件。目前的图像采集卡已广泛 采用p c i 总线。p c i 总线的英文全称为c o m p o n e n ti n t e r c o n n e c ts p e c i a li n t e r e s tg r o u p ，简 称p c i s i g ，即外设部件互连。p c i 是先进的高性能局部总线，可同时支持多组外围设备。 p c i 局部总线不受制于处理器，为中央处理器及高速外围设备提供一座桥梁，更可作为 总线之间的交通指挥员，提高数据吞吐量。 视 地址出 图24 视频图像数字化器工作原理幽 视频图像数字化器的工作原理如图2 4 所示。图中a d 变换是指把模拟信号变换成 数字信号的一种转换，它本身包括采样、采样保持、量化及编码，在图像数字化过程中， 往往在进行a d 变换之前，还要对模拟图像进行一些预处理，其中包括放大、箝位、滤 波等，有时，我们把视频图像数字化器中的预处理和a d 部分统称为视频通道。在一般 图像数字化器中，除了包括视频通道外，还包括同步锁相、采样脉冲形成以及a d 地址 形成电路。 本系统采用的是维视公司自主开发的m v - 2 0 s 卡，它是一款高品质图像采集卡。支 持两路复合视频输入和一路s v i d e o 输入，可稳定接收来自各种视频源的标准视频信号 ( p a l 、n t s c 、s e c o m ) ，其最高分辨率可达到7 6 8 5 7 6 。 2 检测系统的组成 圈2 5 m v _ 2 0 s 方块图 m v - 2 0 s 板卡性能如下： 产品型号：m v - 2 0 s 图像采集卡 接口：标准p c i 接口( 2 2 版) 总线； 可稳定接收来自各种视频源的标准视频信号：p a l 、n t s c 、s e c o m ； 两路复合视频信号输入，一路s v i d e o 输入； 支持多种视频采集格式：8 b i t 、1 5 b i t 、1 6 b i t 、2 4 b i t 、3 2 b i t ； 图像采集及显示分辨率：最大7 6 8 5 7 6 ，可由用户定义采集窗口大小 亮度、对比度、色度、饱和度，画面大小比例均可软件调节； p l u g & p l a y 方式，即插即用： 提供w i n 9 x 、w i n2 0 0 0 、w i l l ) ( p 环境下函数库： 图2 6 是m v - 2 0 s 采集卡的板面布局图： 圈2 6mv - 2 0 s 扳面布局图 b l 、b 2 ：复合视频输入端 s v l ： 视频s v i d e o 输入端。端口插针定义如图2 7 中所示 2 检测系统的组成 c 地 l 地 图27s v i d e o 插针定义 j p l ：中断选择插针。当短路子插上时表示有中断，不插短路子时表示无中断。 2 5 系统光源 使用光源是为了突出拍摄目标的特征，使其不同部分之问有足够的对比。光源是图像 采集的一个重要组成部分，在设计光源时首先要区分的各种光源之间的不同。 从光学的角度讲，这些不同主要体现在： ( 1 ) 根据反射系数的不同，判断是镜面反射还是漫反射； ( 2 ) 颜色的区别。即发送光和反射光波长的不同，会显现出不同的颜色； ( 3 ) 光的传播介质和折射的不同： ( 4 ) 物体表面的材质、高度、朝向等的不同。 根据这些差异，可以采用不同颜色、强度、方向、直射或漫射等光源使各部分间的 区别在所采集的图像上明显地表现出来。光源按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、 结构光和频闪光照明等。背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，其优点是能获得高 对比度的图像；前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装：结构光 照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们所产生的畸变，解调出被测物的三 维信息；频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，照相机拍摄要求与光源同步， 这样能有效地拍摄高速运动物体的图像。常用光源的类型有卤素灯、荧光灯和l e d 光 源等，其主要性能的比较见表l ： 表1 几种常用光源的主要性能【3 设计根据要求和光源特性，我们选用了l e d 光源。 根据光源和拍摄对象的相对位置，可分为前面平行照射、前面倾斜照射、后面倾斜 9 2 检测系统的组成 照射、后面平行照射四种照射方式2 】( 如下图所示) 。 峰峙 刍b 忙 圈2 8 照明光源照明方式 根据现场要求后面倾斜照射和后面平行照射显然不适合本系统，因为光源照射透过 拍摄对象，无法在c c d 上形成我们所要的画面；前面平行照射由于要采用分光镜，光 路复杂，分光和光学系统器件引起的光路中光能的损失较大，因此本系统也不采用这种 照明方式。实验证明前面倾斜照明最适合作本系统的光源照明方式，该照明方式满足现 场要求，安装方便，图像稳定性好，具有最佳成像清晰度。 2 6 控制系统接口 采用研华的多功能接口卡p c l - 8 1 8 l 4 】： ( 1 ) 1 6 路单端或8 路差分模拟量输入 ( 2 ) 4 0k h z1 2 位a d 转换器 ( 3 ) 可对每个输入通道( 最多8 ) 的增益进行编程 ( 4 ) 带d m a 的自动通道，增益扫描 ( 5 ) 1 6 个数字量输入和1 6 个数字量输出 ( 6 ) 一个1 2 位d ，a 模拟量输出通道 ( 7 ) 可编程定时触发器计数器 ( 8 ) 包括免费的d o s 驱动程序w i n d o w sd l l 驱动程序 软件支持包括v i s i d a q3 1 、a c t i v e d a q 、l a b v i e w 和w i n d o w s3 1 ，9 5 n t 高速 d l l 驱动程序。 主板布局图，如图2 9 所示： 2 检测系统的组成 圈2 9p c l _ 8 1 8 l 板卡分布闰 貂薹熏| | | | 訇il 良垂嚏i 臣 对纂通划釜 图2 1 0p c l 8 1 8 l 板卡接口图 在现场，控制调节模块一般以0 5 v 或者4 2 0 i n a 的标准模拟信号作为给定值。模 拟量输出接口负责把软件处理后的最终结果以模拟量的形式输出给控制调节模块，模拟 量输出原理图： 2 检测系统的组成 c n 3 _ 3 1d f a r e fi n c n 3 3 0d ，ao u t c n 3 9 ，1 0 。2 8 2 9a g n d c n 3 1 1v r e f j p l 0 幽2 1 lp c l - 8 1 8 l 扳卡模拟量输山接口原理图 系统给现场的开关量信号留有数字量的输入输出通道，其接线原理示意图： f 1 1 图2 1 2p c l 8 1 8 l 板卡数字量输入输出接口原理图 2 7 小结 本章对系统的硬件进行了设计。根据系统的要求，提出了整个系统的解决方案。从 性能价格等角度出发，选用了m i n t r o n 的6 3 k 8 0 a h p 彩色摄像机作为本系统的成像 器材：选用维视公司自主开发的m v - 2 0 s 卡作为本系统的图像采集卡。随后对系统的接 口部分作了相应的介绍，并对接口部分的硬件原理进行了叙述。 3 图像处理基础 3 图像处理基础 数字图像处理【5 】【6 】【8 j 就是利用计算机对数字图像进行各种目的的处理。早期的图像 处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理 中，输入的是原始的质量差的图像，输出的是改善后的高质量图像，常用的图像处理方 法有图像增强、复原等，如图所示。还有一类图像处理是以机器为对象，处理的目的是 使机器或计算机能自动识别目标，称为图像识别。图像识别系统输入的是改善质量后的 图像，一般称为与处理后的图像，输出的是对图像中目标( 物体) 的识别或分类，如图 2 1 所示。随着图像处理技术的深入发展，图像处理和众多学科的联系越来越紧密。 叫鼍笔竽妻 图像 分割 图像处理 特征 提取 图像i 类别、识别 分类广磊r 图像谚! 别 图3 1 常用图像处理方法 在检测系统中，c c d 摄取的被测物体的图像经图像采集卡采样量化后得到被测物 体的数字图像。p c 机首先对图像质量进行改善，使p c 机能自动识别目标给出相关参数。 一般来说，在被观测的图像中包含各种各样的噪声和畸变。在进行图像分析之前， 要去掉这样的噪声和畸变，把图像具有的信息变得容易观看，或把图像变换成某种标准 的形式使特征提取和识别易于进行，这是图像处理的首要目的之一。这样的处理虽然 也有其本身的最终目的，但在图像分析和识别中通常叫做预处理。包括灰度变换和增强、 噪声的去除、几何畸变的校f 等等。在预处理中，输入和输出都是图像，对输入图像的 扶度和坐标进行各种操作，将其变化成输出图像。 3 1 图像的常用表示模型 图像处理首先应