（机械设计及理论专业论文）基于达芬奇技术的玻璃缺陷在线检测系统的设计.pdf

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环境；在开发板的软件框架下移植和封装算法，并配置和打包算法；编写玻 璃缺陷检测系统的应用程序，调用该算法；最后设计并调试玻璃缺陷检测软 件，得到实验结果。 关键词：玻璃缺陷检测算法达芬奇e v m 软件设计 a b s 仃a c t a b s t r a c t g l a s si n d u s t r y , ac r u c i a lb a s i cr a wm a t e r i a li n d u s t r yi nn a t i o n a le c o n o m y , p o s s e s s e sv a r i e sp r o d u c t sa p p l y i n gi ne x t e n s i v ef i e l d s i nr e c e n ty e a r s ，f l a tg l a s s i n d u s t r ya c h i e v e dr a p i dd e v e l o p m e n t ，i t sy i e l d sr a n k i n gf i r s t i nt h ew o r l d ， b e c o m i n ga ni n d i s p e n s a b l ea n dc a p i t a lm a t e r i a li n d u s t r yi nn a t i o n a le c o n o m y d e v e l o p m e n ta n dt h el e v e lo fp e o p l e sl i v i n gi m p r o v e m e n t f l o a tg l a s sp r o d u c t i o n l i n ei st h em a i nm e t h o dt op u to u tf l a tg l a s s h o w e v e r , s o m ed e f e c t se m e r g ei nt h e p r o c e s so fp r o d u c t i o ni n f l u e n c e db yu n c e r t a i nf a c t o r s r e a l i z i n gr e a lt i m e a u t o m a t i cd e t e c to ng l a s sd e f e c t i o no f f e r sp r e c i s ea n dd e t a i ld a t af o rm a r k i n ga n d c u t t i n gd e v i c e ，b o o s t sq u a l i t ya n dp r o d u c t i v ee f f i c i e n c yo ff l o a tg l a s s t h e d e t e c t i o nt e c h n o l o g yp l a y sa ni m p o r t a n tr o l ei ne v e r yg l a s sp r o d u c t i o ne n t e r p r i s e a n di st h ek e yt oi m p r o v ef l o a tg l a s sp r o d u c t i o nl i n et e c h n o l o g y a tt h em o m e n t ，g l a s sd e f e c td e t e c t i o nt e c h n o l o g yc o n t a i n sh u m a nd e t e c t i o n ， o p t i c a ld e t e c t i o na n dd e f e c t i v ei m a g ea n dd i g i t a lp r o c e s sd e t e c t i o n c o m p a r a t i v e l y s p e a k i n g ，t h es h o r t c o m i n g so fh u m a nd e t e c t i o na r es l o ws p e e d ，h i g hl a b o r i n t e n s i t ya n dl o wa u t o m a t i o n f o ro p t i c a ld e t e c t i o n ，i tc a nr e a l i z ea u t o m a t i c d e t e c t i n g ，b u to nt h eo t h e rh a n d ，i ti sp r e t t yh a r dt op r o m o t ea n du s ea st h e d e t e c t i o np r i n c i p a li st o oc o m p l i c a t e da n ds t r i c t ，t h ep h y s i c a lv o l u m et o oh u g ea n d e x p e n s i v e ，i n s t a l l a t i o na n dc o n f i g u r a t i o nt o oc o m p l e x t h ei m a g ea n dd i g i t a l p r o c e s ss y s t e mb a s e do nh i g hs p e e dd a t ae q u i p m e n t ，i sf a v o r a b l eo nh i g hs p e e d ， a c c u r a c yr a t i n g , e a s yt or e a l i z er e a lt i m ea u t o m a t i cd e t e c t i n ga n di san e w d e v e l o p m e n td i r e c t i o no ng l a s sd e f e c td e t e c t i o nt e c h n o l o g y t h ei m a g ea n dd i g i t a l d a t aa m o u n tb e i n gt o oh u g ed e m a n d sh i g hs p e e dp r o c e s s o r t h ec u r r e n td e t e c t i n g s y s t e mh a n d l e sd a t ab yp c o re m b e d d e de q u i p m e n t i naw o r d ，i nt h i sp a p e r , t h r o u g hs t u d y i n gd i g i t a lp r o c e s sm e t h o do ng l a s s d e f e c ti m a g e ，as e to fg l a s sd e f e c to nl i n ed e t e c t i n gs y s t e mo nt h eb a s i so f d a v i n c it e c h n o l o g ys h a l lb ed e s i g n e d t h ep a p e ri st of o c u so nd e v e l o p i n gg l a s s d e f e c td e t e c t i o na l g o r i t h mb a s e do nc o m p u t e rv i s i o n ；s t u d y i n gh a r d w a r ea n d s o f t w a r ei n s i d eo fd e v e l o p m e n t b o a r d ；e s t a b l i s h i n g s o f t w a r e d e v e l o p i n g e n v i r o n m e n t ；t r a n s p l a n t i n g , e n c a p s u l a t i n g ，c o n f i g u r i n ga n dp a c k a g i n ga l g o r i t h m l l a b s t r a c t u n d e rs o f t w a r ef r a m e w o r ko fd e v e l o p i n gb o a r d ；c o m p i l i n gg l a s sd e f e c td e t e c t i o n s y s t e ma p p l i c a t i o np r o c e d u r e ，c a l l i n gt h ea l g o r i t h m f i n a l l y , g l a s sd e f e c td e t e c t i o n s y s t e ms h a l lb ed e s i g n e da n dd e b u g g e da n dt h ee x p e r i m e n tr e s u l ts h a l lb eg o t k e yw o r d s ：g l a s sd e f e c t ，d e t e c t i o na l g o r i t h m ，d a v i n c i ，e v m ，s o f t w a r ed e s i g n i i i 目录 目录 摘要i a b s t r a c t i i 目录i v 1 绪论1 1 1 课题的来源及意义l 1 2 国内外研究现状：3 1 3 论文的创新点和关键技术1 4 1 4 论文的主要研究工作5 2 玻璃缺陷在线检测技术和整体方案设计6 2 1 概j 苤一6 2 2 本文的玻璃缺陷在线检测技术8 2 3 系统总体结构8 3 基于计算机视觉的玻璃缺陷检测算法1 1 3 1 算法的原理与分类1 l 3 1 1 算法的原理1i 3 1 2 玻璃缺陷的分类。1 2 3 2 算法的实现13 3 2 1 图像灰度化1 4 3 2 2 图像增强1 4 3 2 3 图像分割l6 4 玻璃缺陷检测算法的d s p 移植和封装18 4 1s e e d d a v i n c ie v m 软件框架18 i v 目录 4 1 1 软件开发的四个步骤1 9 4 1 2x d a i s 和x d m 2 0 4 1 3c o d e ce n g i n e 21 4 1 4d s p b i o sl i n k 一2 2 4 1 5l i n u x 应用开发2 3 4 2 算法的d s p 移植和封装程序2 4 4 2 1 算法接口设计2 4 4 2 2 存根和骨架2 5 4 2 2 1 概述2 5 4 2 2 2 开发检测算法的存根一2 6 4 2 2 3 开发检测算法的骨架一2 8 4 2 2 4 骨架和存根组合到框架扩展小一3 0 4 2 3 算法的打包和配置3 0 5 玻璃缺陷检测系统的应用程序开发。3 2 5 1s e e d d a v i n c ie v m 开发板3 2 5 1 1 概述3 2 5 1 2 开发板特性3 2 5 1 3 开发板套件的组成：3 3 5 1 4 开发板的硬件设置3 4 5 2 主处理器3 5 5 2 1 概述3 5 5 2 2d m 6 4 4 6 存储空间配置3 6 5 2 3d m 6 4 4 6 子系统j ：3 7 5 3 系统开发环境的建立3 8 5 3 1c c s 开发环境3 8 5 3 1 1c c s 概述3 8 5 3 1 2 仿真器安装3 9 5 3 1 3 设置c c s 软件4 0 v 目录 5 3 1 4c c s 算法开发4 0 5 3 2 应用程序开发环境4 1 5 3 2 1 开发板提供的软件4 2 5 3 2 2 开发板软件安装4 3 5 3 2 3n f s 文件系统的搭建4 5 5 3 2 4 系统的启动4 5 5 4 玻璃缺陷检测软件设计4 7 5 4 1 整体方案设计一4 7 5 4 2 应用程序主流程4 8 5 4 3 程序各线程4 9 5 4 3 i 主线程。4 9 5 4 3 2 控制线程。4 9 5 4 3 3 视频采集线程5 0 5 4 3 4 检测线程5l 5 4 3 5 显示线程和写线程一5 l 5 4 3 6 线程的交互5 2 6 总结及工作展望。5 4 6 1 实验结果5 4 6 2 总结5 4 6 3 进一步要做的工作5 5 参考文献5 7 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果6 0 致谢6l v j 1 绪论 1 绪论 1 1 课题的来源及意义 玻璃行业是国民经济重要的基础原料工业，其产品广泛用于建筑、交通 运输、装饰、家具、电子信息及其它新型工业领域，已经变为国民经济发展 和提高人民生活水平所不可或缺的重要材料工业【l 】。近年来，中国平板玻璃 工业发展迅速，平板玻璃企业已达到2 0 0 余家，平板玻璃产量占世界平板玻 璃总产量的近一半，已成为世界上最大规模的平板玻璃生产副2 1 。2 0 0 7 年， 由于国内市场需求及出口增长的拉动，我国平板玻璃产量增长较快，全国平 板玻璃产量超过5 3 亿重量箱，其中浮法玻璃产量超过4 4 亿重量箱。2 0 0 8 年平板玻璃总产量达到5 7 8 亿重量箱，占世界平板玻璃的4 8 以上。到 2 0 1 0 年，国家的宏观经济政策没有变化，中央政府对玻璃产业的调控方面的 调控力度很大，玻璃的供给不会出现高速增长，平板玻璃生产总量将控制在 5 5 亿箱，浮法玻璃比率将达到9 0 ；但是国家的经济刺激政策，会使国内 的平板玻璃需求量将继续上升。需求的增大将促使我国玻璃工业向更高水平 发展，推动莸国的玻璃工业走向国际化。据统计，截止2 0 0 8 年我国已建成的 浮法玻璃生产线为18 4 条，拥有世界上最多的浮法玻璃生产线，但是我国浮 法玻璃的高端生产线所占比例低，生产线整体装备水平不高，生产线的自动 化程度低，先进的生产技术被发达国家垄断，大部分高端生产线都是从国外 引进，国内研发的生产线与国外的差距还很大【3 。 浮法玻璃生产线，由于熔窑、锡槽、退火窑等设备及自动控制系统的总 体装备技术水平不高和一些外部生产环境的原因的影响，浮法玻璃生产中会 出现各种缺陷。缺陷种类主要有以下几种：结石、夹锡、夹杂、滴落物、气 泡、划伤等【6 】。因此，玻璃缺陷的在线检测就很重要，实现玻璃缺陷的实时 自动化检测，可以为生产线的打标切割装置提供准确详实的数据，提高浮法 玻璃的质量和生产效率；该检测技术是各个玻璃生产企业研究的重要技术， 也是提高浮法玻璃生产线技术装备水平的关键部分。 目前，国内外生产厂家大多数采用三种检测方法：一是人工检测方法； 二是基于光的干涉原理【7 】的检测方法；三是利用c c d 摄像机对玻璃缺陷的模 拟图像或数字图像进行采集，并利用基于计算机视觉技术的数字处理方法【8 】 i 绪论 对其处理，得出检测结果。人工检测是用人眼观测放在一个检测光源前的待 检测玻璃，并找出缺陷；该方法受人眼分辨能力影响，检测准确率不高；且 检测速度较慢，劳动强度大，自动化程度很低，检测结果无法及时保存，不 便查询。光学检测能实现自动化实时检测，但检测系统的原理复杂，对光学 设备要求严格，其设备的体积比较大，安装与调试不方便，造价成本高，不 利于推广使用。基于高速数据处理设备的数字图像处理系统，检测速率高， 检测准确率高，能实现实时自动化检测，是玻璃缺陷检测技术的一个新的发 展方向【9 。1 2 】。模拟或数字图像的数据量很大，要求处理器有很高的处理速度， 现有的系统是使用p c 机或嵌入式设备进行数据处理。 国外生产的玻璃缺陷在线检测系统，其设备的价格很高，售后维修费用 高、不准时，影响正常生产，且技术资料不公开，不利于国内玻璃生产企业 吸收与引进其先进的技术，国内企业引进的比例不大。国内少数几个厂家也 能生产玻璃在线检测设备，但检测系统的水平比较低，功能过于单一，设备 体积庞大，安装调试困难。我国的玻璃行业只有依靠高科技的进步，加大技 术的投入，才能增强玻璃行业的竞争力。基于上述事实，本课题深入研究玻 璃缺陷图像的数字化处理方法，设计出一套基于t i 达芬奇技术( d a v i n c i ) 的 玻璃缺陷在线检测系统，能提高我国的玻璃生产水平和玻璃缺陷检测的准确 性与自动化程度，对我国玻璃行业的发展具有重要的意义【1 3 ”】。 玻璃缺陷在线检测系统的硬件是以t m s 3 2 0 d m 6 4 4 6 1 硒】( 简称d m 6 4 4 6 ) 为核心的达芬奇数字评估板( e v m ) ，开发板使用嵌入式操作系统控制系统 任务，在标准化的软件架构上建立应用程序，能快速地实现玻璃缺陷检测系 统软件的开发。d m 6 4 4 6 又称为达芬奇芯片，是美国t i 公司最近几年推出的 嵌入式片上系统，d m 6 4 4 6 的双核架构兼具d s p 和r i s c 技术的优势集成了 时钟频率高达5 9 4 m h z 的c 6 4 x + d s p 内核和2 9 7 m h z 的a r m 9 2 6 e j s 内核。 它还包含有一个视频处理子系统( 4 个d a c s 、一个视频编码器和一个o s d 引 擎) 。此外，d m 6 4 4 6 有丰富的外设资源：u s b 2 0 接口、以太网m a c 、d d r 2 控制器、存储卡接口、i d e 接口等等。达芬奇技术的关键之处是建立在统一 的标准上，在已有的软件框架下，能够很好的分配a r m 和d s p 任务，a r m 负责应用程序，d s p 负责执行一些处理数据量比较大的算法，这充分发挥各 自芯片的特长，可以实现对视频图像数据进行高速处理，能很好的满足在线 检测系统的实时自动化处理要求。 2 1 绪论 1 2 国内外研究现状 国外对玻璃缺陷检测系统的研究起步早，其拥有雄厚的资金和技术基础， 开发出多种机器视觉玻璃缺陷检测设备，已达到一定的水平；国内几家大型 玻璃生产企业也有研究，但起步晚，研究水平低，与国外相比差距还很大。 下面就简要介绍国内外的两种玻璃检测系统。 ( 1 ) 德国l a s o r 公司主要生产的在线检测系统，该公司在浮法玻璃生 产线方面第一个推出激光检测设备，拥有世界上最多数量的浮法玻璃生产线， 其开发经验丰富，在线检测系统内具有世界领先地位【l 7 1 。公司推出新型的浮 法玻璃检测设备，采用数字照相技术，这种数字照相技术取代原有的激光检 测技术，检测精度能达到0 i m m ，检测系统能识别气泡、结石、锡点和玻筋 等。我国的玻璃生产企业，较多的就是引进该公司的2 f 1 检测系统。如图1 1 ： 图l - l2 f 1 检测系统 ( 2 ) 江苏华海测控技术有限公司生产的玻璃制品质量在线检测系统 ( s w - p j 0 0 0 1 ) ，是一款基于机器视觉平台，完成实时检测、跟踪、报警及统计 等功能的高性能综合系统，主要由线阵视觉传感器、工控机和单片微处理器 组成，与国外的检测系统类似【1 8 1 。能高速检测、测量、定位和分辨缺陷。系 统能检测浮法、压花等平板玻璃；检测的缺陷种类有：花纹缺陷、气泡、沙 粒、结石、夹锡、光畸变点、夹杂物等；检测的最大速度为6 0 0 0 m h ，检测 宽度为5 0 0 0 m m ，最小缺陷尺寸0 2 m m x 0 2 m m 。检测结果处理为：报警灯响 亮，显示缺陷图案，贴标机贴标。其系统的关键技术是：图像采集、处理、 硬件方案的确定和部分模块的开发；对图像数据中有效数据的搜索、定位及 智能学习方法的研究和编程实现；图像数据高速增强、处理算法的研究与编 程实现；检测目标的识别、比较算法的研究和编程实现、高精度机械控制信 号的输出。 3 l 绪论 1 3 论文的创新点和关键技术 目前，国内外基于a r m 与d s p 双核技术的玻璃缺陷自动化检测系统一 般采用如下两种数据处理的原理。其一是a r m 与d s p 为独立的双核，a r m 作为主控芯片控制视频采集、压缩、存储、传输等过程；d s p 将数字图像信 号压缩成各种符合不同压缩标准的数据码流，由a r m 将数据打包送至p c 机 进行缺陷检测、识别及分类。其二是采用d s p 对压缩后的数据直接进行处理 或由a r m 处理，并打包输出结果。第一种方法由于p c 机的作为视频处理的 终端，具有强大的功能，便于检测系统的现场操作与控制，但系统的稳定性 不好，p c 机需专门人员管理，操作程序较为复杂。而第二种方法虽能解决上 述问题，但要求a r m 与d s p 对数据处理速度高，a r m 与d s p 之间的通信、 任务分配复杂，开发适用于芯片的专门处理算法复杂、费时和昂贵。课题采 用第二种方法，使用以高性能的a r m + d s p 双核d m 6 4 4 6 芯片为核心达芬奇 开发板做硬件处理系统，其开发板在标准的软件框架下，能统一的调用双核， 并能很好地分配系统的任务给a r m 或d s p ，并能方便、快速地开发相应的 图像压缩与处理算法，可有效地避免上述问题，满足系统的需要。 创新点： ( 1 ) 目前大部分的玻璃缺陷检测系统都是采用光学原理或者对模拟信号 进行处理，采用高速数字处理器对玻璃缺陷图像的数字化处理是一种新的检 测方法； ( 2 ) 玻璃缺陷检测系统的硬件采用达芬奇技术的双核开发板是一种创 新，该开发板只提供普通的数字视频的编解码应用，课题开发的玻璃缺陷检 测系统，是对玻璃缺陷图像的另外的处理应用，对开发该技术下新的应用软 件是一种尝试； ( 3 ) 玻璃缺陷检测系统使用双核处理器，由a r m 完成系统的管理和输 入输出，而由d s p 芯片实现图像的分析与处理，这能充分发挥芯片的特长， 系统的处理速度更快，能更好地满足实时测量的要求； ( 4 ) 基于a r m + d s p 双核的达芬奇框架构建的图像处理分析系统具有 较好的通用性，且便于扩充，系统软件的可移植性好。 关键技术： ( 1 ) 运用数字处理技术对玻璃缺陷图像进行处理，这种方法刚起步，因 此，基于机器视觉技术的玻璃缺陷检测算法的研制与编程实现很重要；本课 4 1 绪论 题将在现有研究工作的基础上，研制缺陷图像的快速检测分类算法； ( 2 ) 软件开发环境的建立与调试，运行并分析范例程序； ( 3 ) 玻璃缺陷检测算法在达芬奇平台上的移植和封装，这是系统的关键 部分； ( 4 ) 结合算法编写应用程序，进行实验调试； ( 5 ) 与基于单核d s p 的系统不同，双核的系统的d s p 是在a r m 的操 控下进行工作，它们之间有大量的输入输出操作，如何更好地将它们协调起 来也是课题的一个难点。 1 4 论文的主要研究工作 本文的主要工作如下： 第一章介绍国内外平板玻璃在线检测系统的研究现状，说明课题的来 源和意义。 第二章分析玻璃缺陷在线检测技术，结合计算机视觉技术论述课题的 检测技术和整体方案设计。 第三章研究数字图像处理技术，实验论证基于图像灰度的玻璃缺陷快 速检测分类方法的，并编程实现该检测算法。 第四章介绍达芬奇技术，基于达芬奇软件框架( c o d e ce n g i n e ) 设计 玻璃缺陷检测算法的存根和骨架，配置和打包算法，实现算法在达芬奇平台 上的移植和封装。 第五章大量阅读达芬奇平台的相关开发文档，掌握该平台的软硬件结 构和开发方法；介绍开发板的硬件，建立达芬奇开发环境，运行并分析编解 码范例程序，在此基础上编写应用程序，完成玻璃检测系统的整体软件设计。 第六章对整个软件进行调试，分析实验结果；并对文章进行总结，指 出进一步要做的工作。 5 2 玻璃缺陷在线检测技术和整体方案设计 2 玻璃缺陷在线检测技术和整体方案设计 2 1 概述 玻璃缺陷在线检测技术在玻璃缺陷检测系统中起很重要的作用，它是进 行系统升级与优化的基础。从现有的各种玻璃缺陷在线检测应用系统中可以 看出，这些系统在检测原理、数据处理方法和数据的处理器方面存在区别， 主要分为两种系统：基于光学原理的检测系统和基于计算机视觉技术的检测 系统。 基于光学原理的检测系统是利用光的干涉原理或光强变化等进行设计。 光的干涉原理是：通过光源照射在检测系统上行走的玻璃，透过玻璃的光发 生变化，形成光学条纹，称为干涉条纹或者莫尔条纹，照射到有缺陷的玻璃 的光所形成的条纹变化大，灵敏度很高，检测系统根据这种变化确定玻璃缺 陷。光学原理有以下几种系统： ( 1 ) 莫尔条纹法i l 川：工作过程是首先通过c c d 摄像机获取一副没有 玻璃缺陷的光栅条纹图，根据采集到玻璃样本图确定基准栅；再采集带有缺 陷的变形光栅条纹图确定试件栅，当玻璃在系统上移动时，采集到的不同的 缺陷图其试件栅是不同的；最后基准栅与试件栅图像经过计算机处理，获得 等倾莫尔条纹图，最终确定缺陷信息。这种在线检测技术的系统如图2 1 ： - l 玻璃 ； z z = = 二：z z = = = = 口 光揖i 光潭笆竺型塑竺竺坐 图2 1 莫尔条纹检测系统示意图 ( 2 ) 激光束探测法【2 0 】：该系统是采用敏感探测器探测缺陷引起的激光 光强的强度变化，通过激光强度的微小变化确定得到缺陷的位置，依靠一个 光电倍增管和一个位移敏感探测器来完成缺陷的类型和大小的判断。如美国 的图像自动化公司生产的f a s t s c a n 系统，能用来检测划痕和点状缺陷，系 6 2 玻璃缺陷在线检测技术和整体方案设计 统如图2 2 ： 图2 2f a s t s c a n 系统示意图 基于计算机视觉技术的玻璃缺陷检测系统，该检测系统首先采用c c d 获 取玻璃缺陷图像的数据，把数据传输到检测系统；其次系统转换图像的电信 号为数字信号，采用数字图像处理方法处理缺陷图像；具体的处理是对获取 的图像进行滤波、边缘增强，将图像的边缘突出，便于目标的识别和跟踪， 并基于灰度值对图像进行分割，将缺陷提从背景中分离出来；最后采用划分 连通域、标号等方法得到各个缺陷，确定缺陷的位置、大小和种类。系统判 断缺陷种类的方法主要是根据缺陷形状，缺陷所占面积，或者长与宽的比值， 或者缺陷内部透光性或最大的折射强度，或者畸变区域与周围光强的区别等 来判断【2 1 1 。数字图像处理检测系统示意图如图2 3 。 图2 3 基于机器视觉的检测系统不意图 基于计算机视觉技术的检测系统根据系统的处理硬件不同，又可分为两 种，一种是使用主机进行图像数据处理，一种是使用嵌入式处理器对缺陷图 像数据处理。玻璃缺陷的数据量大，要求的处理速度快，这就对处理系统性 能要求高。嵌入式的处理器是专门针对复杂信号数据进行高速处理的设备， 采用该设备有利于实现实时自动化检测，能提高检测系统检测的效率和准确 性。目前的嵌入式处理器有单片机，d s p 芯片和基于a r m d s p 的双核芯片。 课题采用基于a r m d s p 的双核芯片d m 6 4 4 6 做硬件处理系统的核心芯片。 7 2 玻璃缺陷在线检测技术和整体方案设计 2 2 本文的玻璃缺陷在线检测技术 数字图像处理，就是对图像进行加工，利用数字计算机或嵌入式处理器， 对图像转换过的数字信号进行处理，以达到提高图像的质量和满足应用需求 的结果。其处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理。特点是 图像信息量大、数据量也大，图像处理技术综合性强，图像信息理论与通信 理论密切相关。随着它的快速发展，其应用越来越广泛。 现有的基于计算机视觉的检测系统，就是模拟人眼对玻璃缺陷图像进行 检测与识别处理。其一种是利用c c d 摄像机获取图像的数据，图像采集卡把 数据传输到p c 机，p c 机对图像数据进行处理，最后把结果存储和传输到玻 璃等级打标、切割装置；另一种是使用单片机、嵌入式d s p 或独立的a r m 和d s p 双核集成来处理数据。课题所使用的在线检测技术基于数字图像处理 方法，区别于其他的检测系统，采用t l 公司最新推出的基于达芬奇技术的达 芬奇开发板作数据处理硬件，开发板在标准软件框架下，用嵌入式操作系统 调度处理任务，很好的分配系统的任务给处理器d m 6 4 4 6 的双核，双核通信 容易实现，应用程序开发方便。课题所设计的玻璃缺陷检测系统的软硬件结 构如图2 - 4 所示： 2 - 4 系统软硬件结构及实现图 图 2 3 系统总体结构 玻璃缺陷在线检测系统模拟玻璃生产过程，总体结构设计由三部分组成： 机械传动、图像采集和图像处理f 2 2 】。系统总体结构如图2 5 ： 8 2 玻璃缺陷在线检测技术和整体方案设计 图2 5 系统总体结构不意图 机械传动部分工作过程是：系统动力装置为电机，通过减速器减速，连 接传送辊，其按一定的速度转动，模拟玻璃生产系统，使平板玻璃匀速前进； 从而使透过光的玻璃图像按一定的速率被c c d 采集。 图像采集部分工作过程是：线阵摄像头c c d 安装在玻璃上方，l e d 光 源安装在平板玻璃下面，c c d 对带有缺陷的平板玻璃进行连续的视频图像采 集，并将采集到的视频图像数据传输到达芬奇平台，开发板平台的模数转换 器对玻璃缺陷图像进行数字化转换，并存储在视频处理子系统的数据缓存器， 为数据处理做准备。 表2 一l 系统设计的目标和技术指标 实验装置长度 1 1 0 0 m m 实验装置高度 6 0 0 m m 实验装置宽度 4 0 0 m m 电机功率 0 7 5 k w 电机转速 l3 9 0 r m i n 涡轮减速器减速比 1 3 0 动力输出轴直径2 8 m m 玻璃厚度 1 5 m m 玻璃宽度2 5 0 m m 玻璃运行速度 小- f _ 3 0 m m m i n 检测的精度 0 1 m m 图像处理部分工作过程是：玻璃缺陷检测系统的硬件采用t i 的第三方合 作公司北京合众达电子技术有限责任公司生产的达芬奇开发板 ( s e e d d a v i n c ie v m ) ，开发板a r m 端通过嵌入式操作系统，运行玻璃缺 9 2 玻璃缺陷在线检测技术和整体方案设计 陷检测系统应用程序，该应用程序通过操作系统内部已公布的a p i 控制检测 处理任务，并在开发板的标准软件框架下调用玻璃缺陷检测算法；检测算法 实际运行在d s p 端，d s p 通过a r m 与d s p 的共享数据缓存读取玻璃缺陷图 像数据，并进行处理，最后把处理结果打包传送给a r m 端应用程序，应用 程序存储并显示结果。课题的玻璃缺陷检测系统硬件设计技术指标如表2 1 ： 玻璃柃测系统的i 维结构如图2 _ 6 ： 图2 - 6 系统的三维结构图 1 0 3 基于计算机视觉的玻璃缺陷检测算法 3 基于计算机视觉的玻璃缺陷检测算法 随着计算机技术的快速发展，人类正在进入信息时代，计算机的应用领 域越来越广泛。计算机视觉是用计算机及数字处理设备取代人类视觉器官， 对采集的图像或视频进行处理和解释，使计算机能像人那样进行观察和理解 事物，具有辨别和分析的能力。课题基于计算机视觉理论，结合最新图形图 像的数字处理技术，开发玻璃缺陷的快速检测算法。 3 1 算法的原理与分类 3 1 1 算法的原理 本文采用c c d 摄像机对玻璃图像进行采集，一般情况下，浮法玻璃是表 面光滑、均匀透光的，采集到的玻璃图像灰度值变化不大，相邻像素点的差 异很小，图像整体灰度的均匀性较好。如果采集到的玻璃图像存在缺陷，图 像的透光将会不均匀，有缺陷的地方透光率变低，其相邻的像素灰度会发生 变化，因此我们利用这种变化来检测玻璃上的缺陷，这就要求检测出玻璃图 像的灰度异常点，根据这种灰度值的变化对玻璃缺陷进行识别【2 3 1 。课题设计 的玻璃缺陷检测系统是实时自动化的，对图像进行数字化处理和自动识别， 这需要处理的数据多，处理系统任务繁重，采用这种灰度变化的检测算法可 以避免复杂的识别算法，能实现快速检测，达到系统的设计目的。 根据玻璃缺陷图像不同的透光率的原理，我们对玻璃缺陷进行分类识别。 一类是不透光的缺陷：结石、滴落物、夹锡、夹杂等；一类是半透光的缺陷： 气泡、划伤等。经过对采集的玻璃缺陷图像进行处理，我们可以得出结论： 有缺陷部分的图像灰度值低于周围的没有缺陷部分；不透光缺陷部分的图像 灰度值比半透光缺陷部分的图像灰度值低；对于半透光玻璃缺陷，气泡部分 的中间部分灰度值比周围的高，划伤的部分灰度值比较均匀。根据这个结论 可以对缺陷进行分类识别。玻璃缺陷图像处理及分类流程如图3 1 ： 3 基于计算机视觉的玻璃缺陷检测算法 图3 1 玻璃缺陷图像处理及分类流程图 3 1 2 玻璃缺陷的分类 根据课题的玻璃缺陷检测原理和方法，把浮法玻璃缺陷分为有两类：不 透光缺陷( 结石、滴落物、夹锡、夹杂等) 和半透光缺陷( 气泡、划伤等) 网。课题采集到玻璃缺陷原图如下： 图3 2 结石 图3 _ 4 夹锡 1 2 图3 3 滴落物 图3 5 夹杂 3 基于计算机视觉的玻璃缺陷检测算法 图3 - 6 气泡图3 - 7 划伤 3 2 算法的实现 基于机算计视觉技术的玻璃缺陷检测算法，主要是用高速数字处理硬件 对玻璃缺陷图像进行数字化处理，根据处理结果识别缺陷。因此，图像的数 字化处理是检测算法的主要工作。课题的图像数据由固定在实验系统上的 c c d 摄像机采集，并把采集到的信号传输到开发板上，开发板的模数转换器 ( ，d 转换器) 把模拟图像信号转换为数字图像信号，开发板的图像信号采 集方式为v 4 l 2 规范的视频驱动标准。缺陷检测算法就是获取上述采集到的 数字信号进行处理。缺陷算法主要用c 语言在c c s 开发环境中编程实现。 c c d 摄像机采集到玻璃缺陷图像是真彩色，图像的数据格式主要有r g b 或w 等，本文采用的检测算法使用的是2 5 6 色( 8 位) 灰度图像，首先要 对采集的图像进行灰度化。在图像采集过程中，由于光源不稳定造成的图像 曝光不均匀、设备的制造误差、图像转化过程中的电磁特性和外部环境的干 扰等影响，使图像的灰度与实际情况有差别，图像退化变质或含有噪音，往 往不能在系统中直接使用，必须对图像进行数字化的预处理【2 4 1 。数字图像处 理的主要内容：几何处理、算术处理、图像增强、图像复原、图像重建、图 像编码、图像分割、图像识别和图像理解等。玻璃缺陷检测算法主要用到的 有图像增强、图像分割和图像识别等。其处理流程如下图： i 图像c c d 采集卜叫a d - 转换h 图像灰度化卜叫图像增强h 图像分割h 图像识别f i 一1 - ji 一i j 1 _ ji - j 图3 8 缺陷图像处理流程 1 3 3 基于计算机视觉的玻璃缺陷检测算法 3 2 1 图像灰度化 玻璃缺陷在线检测系统，要求系统能对图像进行实时的处理。数字图像 信息量大，数据量也很大。如一般的5 1 2 5 1 2 分辨率的8 b i t s 图像，数据量为 2 5 6 k b y t e s ，更高精度的图像将给系统的传输、存储和处理带来很大困难。为 满足系统的实时处理速度要求，需要把彩色图像灰度化，然后进行缺陷检测 处理。彩色图像灰度化常用方法有最大值法、平均值法和加权平均值法。我 们采用加权平均值法对采集到的真彩图像进行灰度化，能达到最佳的处理效 果。采集的彩色图像为r