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中北大学学位论文 图书分类号图书分类号 ts67ts67 密级密级 非密非密 udcudc 注注 1 1_ 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 木质板材表面缺陷木质板材表面缺陷检测技术研究检测技术研究 马娟娟马娟娟 指导教师（姓名、职称）指导教师（姓名、职称） 王召巴王召巴 申请学位级别申请学位级别 工学硕士工学硕士 专业名称专业名称 信号与信息处理信号与信息处理 论文提交日期论文提交日期_年年_月月_日日 论文答辩日期论文答辩日期_年年_月月_日日 学位授予日期学位授予日期_年年_月月_日日 论文评阅人论文评阅人_ _ 答辩委员会主席答辩委员会主席 年年 月月 日日 注注 1 1：注明国际十进分类法：注明国际十进分类法 udcudc的分类的分类 中北大学学位论文 原原 创创 性性 声声 明明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独 立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含 其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡 献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人 承担。承担。 论文作者签名：论文作者签名： 日期：日期： 关于学位论文使用权的说明关于学位论文使用权的说明 本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括： 学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；学校可学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；学校可 以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；学校可允许学以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；学校可允许学 位论文被查阅或借阅；学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位位论文被查阅或借阅；学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位 论文；学校可以公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密论文；学校可以公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密 后遵守此规定） 。后遵守此规定） 。 签签 名：名： 日期日期： 导师签名：导师签名： 日期：日期： 中北大学学位论文 木质板材表面缺陷检测技术研究木质板材表面缺陷检测技术研究 摘摘 要要 木质板材是木材应用中需求量最大的品种，其表面缺陷不仅直接影响板材的强度， 而且影响板材的等级分类。 因此研究木质板材表面缺陷检测技术， 对提高板材商品价值， 加速木材加工自动化具有重要的意义。 本文在分析木质板材表面缺陷检测技术研究现状的基础上， 提出了基于机器视觉的 木质板材表面缺陷检测方案；根据木质板材表面缺陷的检测要求，设计了检测系统的总 体结构，并确定了系统的技术指标；通过分析木质板材表面缺陷的特点，结合实际的检 测环境，选用聚焦的高亮度线性光源、线阵 ccd 相机和带有双 dma 缓冲区的高速图 像采集卡，搭建了图像采集照明系统。 根据木质板材表面缺陷图像的特点，提出基于曲线拟合的趋势项消除方法，去除了 图像的背景趋势，采用自适应中值滤波方法，消除了噪声，提高了缺陷特征的信噪比， 提出一种根据图像灰度的均值与标准偏差来确定阈值的图像阈值分割方法对图像进行 二值化处理， 并提出一种基于噪声面积的图像降噪技术消除了缺陷二值化图像中的小面 积噪声。根据特征提取原则，采用递归种子填充算法，提取出可以全面描述缺陷的特征 集，并根据这些特征集对板材表面缺陷进行识别分类。 该系统实现了木质板材表面缺陷的自动检测，对凹陷、鼓泡、节子和接缝四种不同 缺陷类型的 200 组样本进行测试的结果表明，平均识别率能够达到 93.5%。 关键词关键词：缺陷检测，机器视觉，表面缺陷，特征提取 中北大学学位论文 research on detection technology for surface defects of wooden boards abstract wooden board is most needed in wood application, and the surface defect of wooden boards not only directly affects its strength, but also affects the level classification board. therefore, researching on detection technology for surface defects of wooden boards has great significance for improving the value of wooden boards and speeding wood processing automation. on the basis of further study on status of detection technology for surface defects of wooden boards, this paper proposes an automatic detection system for surface defects of wooden boards based on machine vision. according to the surface defect detection requirements, the overall structure of the detection system is designed and technical specifications of the system are identified. through analyzing the characteristics of surface defects of wooden boards, combined with the practical detection environment, the high-brightness linear light source, linear array ccd camera and high-speed image acquisition card with dual dma buffer are selected and image acquisition lighting system is built. according to the characteristics of wooden boards surface defect images, the tendency item elimination method based on the curve fitting is proposed and removes the background trend effectively; the adaptive median filtering method is used to eliminate the noise and improve the signal-to-noise ratio of the defect feature; the image threshold segmentation method based on the mean and standard deviation to determine the threshold is proposed and obtains the binary image of defects, and the image denoising technology based on noise area is proposed and eliminates the noise which still exists in the binary image. then according to the principle of feature extraction, defect features are extracted by seed filling method based on recursive. and the surface defects of wooden board are identified and classified depending on the feature set. the system realizes the automatic detection for surface defects of wooden board. the 200 samples with juncture, knot, sag and bubbling defects in four different defects types are 中北大学学位论文 tested and the results show that the average recognition rate can reach 93.5%. key words: defect detection, machine vision, surface defects, feature extraction 中北大学学位论文 i 目 录 第一章 绪论 1.1 课题研究背景和意义课题研究背景和意义 . 1 1.2 国内外研究现状国内外研究现状 . 2 1.2.1 机器视觉及其在工业中的应用机器视觉及其在工业中的应用 . 2 1.2.2 基于机器视觉检测系统的研究现状基于机器视觉检测系统的研究现状 . 3 1.3 课题研究内容以及论文安排课题研究内容以及论文安排 . 5 第二章 板材表面缺陷检测的硬件系统设计 2.1 板材表面缺陷检测原理板材表面缺陷检测原理 . 7 2.2 检测系统的整体结构及技术指标检测系统的整体结构及技术指标 . 7 2.2.1 检测系统的整体结构检测系统的整体结构 . 7 2.2.2 系统目标与技术要求系统目标与技术要求 . 9 2.3 光源和照明模块光源和照明模块 . 9 2.3.1 光源类型选择光源类型选择 . 10 2.3.2 照明系统的设计照明系统的设计 . 10 2.4 图像采集模块图像采集模块 . 11 2.4.1 线阵线阵 ccd 相机的选择相机的选择. 11 2.4.2 高速图像采集卡的选择高速图像采集卡的选择 . 13 2.5 本章小结本章小结 . 16 第三章 板材表面缺陷的图像预处理 3.1 板材表面缺陷图像的分析板材表面缺陷图像的分析. 17 3.2 缺陷背景趋势项的消除缺陷背景趋势项的消除 . 19 3.2.1 曲线拟合曲线拟合 . 20 3.2.2 基于曲线拟合的背景趋势项消除基于曲线拟合的背景趋势项消除 . 21 3.3 自适应中值滤波自适应中值滤波 . 24 3.4 缺陷图像的分割缺陷图像的分割 . 27 中北大学学位论文 ii 3.5 本章小结本章小结 . 32 第四章 板材表面缺陷图像的特征提取和分类 4.1 基于面积的降噪基于面积的降噪 . 33 4.2 缺陷特征提取的原则缺陷特征提取的原则 . 35 4.3 基于递归种子填充算法的缺陷特征提取基于递归种子填充算法的缺陷特征提取 . 36 4.3.1 递归种子填充算法的原理递归种子填充算法的原理 . 36 4.3.2 基于递归种子填充算法的特征提取实验基于递归种子填充算法的特征提取实验 . 39 4.4 缺陷的分类识别缺陷的分类识别 . 40 4.5 本章小结本章小结 . 42 第五章 总结与展望 参考文献 攻读硕士学位期间发表的论文 致 谢 中北大学学位论文 1 第一章 绪论 1.1 课题研究背景和意义 随着世界经济的发展，人们对木材资源的需求量越来越大，我国无论是对木材的生 产还是消费都占有巨大的份额。在国内需求方面，我国正在进行基础设施建设，这需要 占用大量的木材资源；在对外出口方面，我国木材的出口不但是我国经济发展的重要支 撑，同时也为其他国家提供了丰富的木材资源。由此可以看出，我国的木材产业处于一 个十分重要的地位。然而，由于人们乱砍滥伐，过度使用森林资源，使得我国的森林覆 盖率越来越小，这也引起了许多环境和气候的问题。面对诸多问题，在增强人们的环境 保护意识、植树造林、绿化家园的同时更应该考虑如何利用新技术，加强对木材资源的 利用1-4。 目前，木质板材是应用需求量最大的品种，木质板材的表面缺陷不仅直接影响该产 品的强度和外观，而且是影响板材分等和实现合理下锯的重要因素之一。木质板材的表 面质量是评估板材质量的重要指标，同时也能反映加工方法的合理性。因此对木质板材 表面缺陷的检测和分类是非常重要的工作。在我国的木材生产领域，大部分生产还处在 半机械甚至原始的人工生产状态，板材分选及产品分等主要依靠人工视觉与经验，根据 板材的颜色、纹理、色泽、板材的构造特性等来评价。由于板材表面缺陷种类有多种， 同类缺陷在大小和外观形态上也各有差异，这种检测方式一方面不可避免人为因素的干 扰，无法避免漏检、错检等情况的发生，不能保证产品的高质量；另一方面，浪费大量 的人力财力，提高了成本，降低了竟争优势，还浪费了宝贵的林木资源5-8。 目前常用的检测方式包括人工检测、机械检测、射线检测以及机器视觉检测等。其 中，人工检测的效率低、质量差、工人劳动强度大，检测可靠性取决于许多主观因素； 机械检测通常是接触式检测，检测过程需要对被检测件进行位置调整，因而效率较低； 射线检测可以实现高分辨率，但是结构复杂、造价高。这些方法具有以下突出的弊端： 1抽检率低，不能百分之百反映板材表面的质量，尤其是对于加工过程中产生的 大量非周期性缺陷存在漏检； 2实时性差，远不能满足在线高速的生产节奏； 中北大学学位论文 2 3缺乏检测的一致性、科学性，检测的置信度低； 4人工检测很容易造成误判和漏检。 因而，适时地开展板材表面缺陷在线无损检测技术的研究工作具有重要意义，目前 检测的实时性、精确性、鲁棒性已成为国内外学者研究的热点。 根据上述介绍可以看出使用智能化的机器代替人工对木质板材进行检测是很有必 要的。采用工业机器视觉技术和图像处理技术对板材表面缺陷图像进行处理，以实现板 材表面缺陷的自动检测与识别，这不仅对板材等级自动分选、提高木材利用率、提高板 材的商品价值和实现木材加工自动化具有非常重要的意义， 而且对加速自动化型板材优 选切割机的国产化有非常重要的作用。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 机器视觉及其在工业中的应用 机器视觉技术是由人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、 模式识别等诸多领域的学科综合而成的一门新兴技术。 它的工作原理是通过摄像头来模 拟人眼提取信息，通过数据采集卡或者图像采集卡与计算机进行通信，并最终用计算机 进行图像和数据的处理。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多910。 目前机器视觉技术己经广泛应用于生产生活的各个方面。在工业中的应用主要包括：实 时监控、产品质量检测和分类、机器控制等方面。 典型的工业机器视觉系统包括光源模块、光学成像模块、图像获取模块、图像数字 化模块、数字图像处理模块、智能处理决策模块和控制执行模块，如图1.1所示。 被测 目标 光学成像 系统 图像采集 与数字化 智能图像处 理与决策 控制执行模块 光源 图 1.1 典型工业机器视觉系统 上述系统主要由三部分组成： 图像的获取、 图像的处理和分析以及输出显示和控制。 中北大学学位论文 3 图像的获取部分包括： 根据不同的被测目标， 选择合适的光源和适当的照射角度。 其次， 使用专用照相机拍摄被测目标的图像数据，最后通过数字化模块将图像数据量化并送入 计算机中。 图像处理分析部分主要包括对量化的数据进行分析， 提取具有代表性的信息， 并且根据这些信息进行判断。输出显示和控制部分包括显示输出的结果，根据设置进行 进一步控制。 工业机器视觉系统在工业自动化系统的重要组成之一，它在产品检测、分类和识别 方面与传统的人工检测识别相比可靠性、精确度和自动化程度都有很大的提高，完全可 以取代传统的人工操作，并会在未来的工业制造业中起着越来越重要的作用。 1.2.2 基于机器视觉检测系统的研究现状 由于工业机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于将设计 信息以及加工控制信息集成。因此，在现代自动化生产过程中，该系统广泛地用于成品 检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些 不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合， 常用机器视觉来替代 人工视觉； 同时在大批量工业生产过程中， 用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高， 用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。 而且机器视觉易于实 现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。总之，随着机器视觉技术自身的成熟 和发展，可以预计它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用11。 识别板材表面缺陷是工业机器视觉技术近几年来发展起来的一个崭新的应用领域。 在木材表面问题的研究工作中，表面缺陷检测技术一直占有重要的地位，它是表面粗糙 度检测技术的深入和发展。表面缺陷程度是影响原木、板材分等和实现合理下锯的重要 因素之一，是评估原木、板材质量的重要指标，能直接影响木材的等级，同时也反映可 能使用的加工方法的合理性。在生产过程中，根据木材目标缺陷的检测分析可选择相应 的生产工艺和加工方法，以提高木材的出材率和自动化生产程度。工业机器视觉检测技 术已被应用于许多生产过程中，取代了原始的人工检测，这一方面提高了检测的精度， 另一方面提高了效率。为了实现工业机器视觉技术代替人眼进行自动检测，必须依赖工 业机器视觉技术的处理过程，运用图像处理技术进行图像的预处理和图像分割，而后提 取分割图像的特征，最后运用模式识别技术对图像进行分类识别，以确定缺陷的类别和 中北大学学位论文 4 尺寸。 由于木质板材表面缺陷具有很高的可识别度， 而且木质板材的检测可以进行流程化 操作，这使得基于机器视觉的检测系统非常适用于木质板材表面缺陷的检测。 许多实验室和公司都针对基于机器视觉的检测系统做了很多研究和设计工作。 国外 方面来说： 新西兰基于视觉传感器的板材缺陷识别软件已经产业化，该软件利用数码相机或激 光扫描仪采集板材的图像，自动识别板材节子和缺陷的位置，控制板材的加工。该软件 还具有进行原木三维模型真实再现的工业机器视觉识别功能， 利用激光扫描仪自动采集 原木的三维几何数据12； 美国林产品实验室利用工业机器视觉技术对木材刨花的尺寸大小进行分级，确定各 种刨花在板中的比例和刨花的排列方向12； 日本京都大学基于视觉传感器进行了定向刨花板内刨花定向程度的检测， 从而可以 通过调整定向铺装设备优化刨花的排列方向来提高定向刨花板的强度。 匈牙利fakopp的3d树木成像评价系统，是一套多通道的便携式应力波测定仪，可以 获得树木横切面内部的二维或三维图像。 德国威力集团的从dimter：opticut s50到dimter：opticut 450 quantum的系列产 品， 能够对成型板材进行自动扫描， 快速识别成型板材上的缺陷、 检测出成型板材长度； 自动根据优选算法对成型板材进行定位、缺陷锯切和优化横截；并能根据不同质量等级 或长度将切割后的成型板材自动分类投放；能够在网络环境下远程对该机下达锯切任务 和进行任务管理及统计。 国内方面，也有许多公司做了此类系统的研究和设计，例如：上海东冠科技的木材 监测系统，杭州科兴光电的自动识别系统，康耐视公司的视觉检测系统。木工机械厂也 致力于研究高速高精度自动成型板材优选切割机，为我国的成材和人造板等木质材料的 在线视频检测开辟一条新路，填补了我国在此项技术领域里的空白13。虽然国内公司在 基于机器视觉的检测技术方面已取得显著的成就，但是由于起步较晚，与国外相比很多 技术还不是很成熟，在产品的稳定性、识别度和处理算法等方面上还有待提高。 在检测技术上无损检测占有很重要的地位，无损检测是指在不损伤构件性能和完整 性的前提下，检测构件金属的某些物理性能和组织状态，以及查明构件金属表面和内部 中北大学学位论文 5 各种缺陷的技术。无损检测要求深入了解被测产品，并要选择适当的检测方式和处理方 式，因此合理使用无损检测是未来检测技术的发展趋势。 总之，工业机器视觉技术的研究领域充满挑战和机遇，工业机器视觉技术是计算机 领域的新秀，伴随着木材加工行业自动化程度的提高，也将越来越多地应用于木材行业 的质量检测、监控、分选等。由于工业机器视觉技术应用的关键技术是计算机软件的开 发，我们在这一方面并不落后于国外，甚至在某些方面还有所领先，所以只要我们重视 并投入必要的力量，完全可以进行自主的研究，开发出相关的技术并投入应用，为实现 我国木材加工的自动化和智能化做出应有的贡献。 1.3 课题研究内容以及论文安排 本学位论文主要对基于机器视觉的木质板材表面缺陷检测方法与系统实现进行了 研究。 全文共分为五章，具体章节内容如下： 第 1 章首先介绍了课题研究背景及研究意义，然后对机器视觉及其应用、基于机器 视觉检测技术的研究现状及发展趋势进行了概述，并在此基础上提出了本学位论文的主 要工作和结构框架。 第 2 章对木质板材缺陷检测系统的工作原理和需要达到的技术指标进行了介绍， 分 析和实现了缺陷检测系统的硬件设计，并对光源和照明模块和图像采集模块的设计进行 了详细的介绍。 第 3 章首先分析了 ccd 相机采集的木质板材表面的缺陷图像， 然后针对图像中出现 的对比度不好、背景不一致等问题，提出通过图像预处理方法对其进行处理，包括消除 背景趋势、滤波以及阈值分割，为后续的表面缺陷特征提取和分类识别做准备。 第 4 章针对阈值分割后二值化图像中的噪声进行了降噪处理， 然后利用递归种子填 充算法提取缺陷的特征，并根据特征集对板材缺陷进行识别分类。 第 5 章对全文的研究工作进行了总结，给出主要的研究成果，并指出研究中存在的 问题和进一步研究的方向。 论文内容总体结构框图如图 1.2 所示。 中北大学学位论文 6 1 绪论 2 板材图像检测系统结构及图像采集装置设计 3 板材表 面缺陷 的图像 预处理 4 板材表 面缺陷 图像的 特征提 取和分 类 5 总结与展望 图 1.2 论文总体结构框图 中北大学学位论文 7 第二章 板材表面缺陷检测的硬件系统设计 2.1 板材表面缺陷检测原理 由光学知识可知，当光束射到光滑表面时就会发生镜面反射现象，光线反射后形成 一清晰可辨的光束。正如光束打到平面镜上发生的现象一样。另一种情况，光束打到粗 糙表面上光线被散射到任意方向，这时发生漫反射。而这两种都是比较极端的情况，在 一般的物体表面发生的反射现象都是介于这两者之间的1415。 当高亮光源的光线照射在待检测板材表面的时候会发生反射现象，如图 2.1 所示。 如果板材表面是平整的没有缺陷，光线就会产生类似于镜面反射的平行线；相反如 果板材表面有缺陷，光线就会产生漫反射那样的不规则的反射线。因此，我们可以 利用这个差异，用 ccd 相机采集板材表面的反射光，从而得到其表面的信息，通过 上位机的图像处理来分辨板材是否有缺陷以及缺陷的程度。 ccd相机 板材表面缺陷 光源 图 2.1 木质板材表面缺陷检测原理 2.2 检测系统的整体结构及技术指标 2.2.1 检测系统的整体结构 本文是将机器视觉检测技术应用于木质板材表面缺陷自动检测系统中， 系统硬件的 工作原理如下：在板材生产流水线中，被检板材按照一定的节拍在输送带上运动，在进 入检测工序时，检测系统通过已经调整好位置的摄像头，结合图像采集卡，采集图像并 中北大学学位论文 8 传送到计算机中进行图像处理，分析比较处理结果，并由分拣机构将带有缺陷的板材自 动剔除， 以代替目前企业普遍采用人工检测剔除的方法。 该检测系统由光源和照明模块、 图像采集模块和图像处理模块三部分组成。具体包括的元件有，高亮光源、ccd 相机、 数据采集卡、工控机和图像处理软件等。 系统工作原理如图 2.2 所示，当高亮光源发出的光线照射在待检测的板材表面时， 板材表面图像经过光学系统后成像于 ccd 相机上，ccd 相机将图像的光信号变为电荷 信号， 并通过 a/d 转换电路将电荷信号数字化， 然后通过图像采集卡将图像的数字化信 号存入计算机内存中，用图像处理软件对得到的板材表面图像进行处理。当板材表面存 在凹陷、节子等缺陷时，图像的灰度会发生变化。 板材 光源 图像采集卡 ccd 图像预处理 缺陷特征提取 缺陷识别分类 图 2.2 系统结构示意图 光源和照明系统对予以灰度进行量化处理的检测系统而言是很重要作用， 图像亮度 和图像分辨率是灰度进行量化处理的两个重要的参数。首先，光路和照明系统的质量是 决定图像亮度的重要因素。 在检测中自然光和灯光常常会对系统的工作状态产生很大的 影响，会导致系统出现故障或误判。因此光路和照明系统采用的光源要求光线均匀、稳 定、亮度大以此避免和减少各种外界环境对获取图像质量的影响。其次，光路系统设计 需要满足图像分辨率的要求。 图像分辨率决定了检测系统的准确率。 采用的灰度级越大， 数字图像越逼真清晰，越接近原视图。一般来说，人眼能分辨的灰度级约为 50-60 级之 间。因此 64 级灰度足以提供必要的观察信息及辨认需求，所以许多检测系统是采用 64 级灰度级。但是，为了使检测系统具有很强的精密区别目标的能力，本系统采用了灰度 级为 256 级，其灰度范围从 0 到 255。 图像采集的主要目的是将被测目标的图像和特征转换为可以被计算机处理的一系 列数据，它完成的是模拟信号向数字信号的转换功能。它主要包括了 ccd 相机和数据 中北大学学位论文 9 采集卡以及其它设备。ccd 相机是将光信号转变为电信号，数据采集卡是将电信号传 输到计算机中，从而进行后续的图像处理。数据采集卡是图像采集部分和处理部分的接 口，是不可或缺的。 图像处理是整个测试系统的核心， 它由工业计算机完成。 根据现场工作环境的特点， 选择合适的软件，并且需要运用合适的图像算法来实现检测目的。特别是对于现场工作 的环境和实验室不同的情况，存在许多不确定的因素。因此，好的软件系统应该有很强 的抵抗外界干扰的能力，应该具有很强的适应性，这就增加了软件设计的难度，这也是 本次系统设计的难点和需要完善的主要方向。 2.2.2 系统目标与技术要求 (1)本课题的主要任务是针对木质板材行业中对质量进行实时检测的技术需要， 以板 材为检验对象，以 pc 机 windows 操作系统为控制平台，以 vc+为算法实现工具，完 成基于机器视觉的木质板材表面缺陷检测与识别系统的开发与相关图像处理算法的研 究； (2)检测对象性质： 板材宽度最大 1.22 米， 包括摆动， 典型板材速度最大 30 米/分钟； (3)检测精度要求：0.25mm(512mm ：2048 pixel)； (4)检测内容要求：典型板材缺陷，主要有接缝，节子，凹陷，鼓泡等； (5)算法要求：由于系统对图像进行的是实时处理，所以要在保证完成系统功能的基 础上尽可能的采用简单的运算方法，使系统的处理速度更快速。 2.3 光源和照明模块 光源和照明模块主要负责给图像采集提供亮度支持， 并消除可能影响到图像采集质 量的外来光线，并将被测板材的图像清晰成像在 ccd 相机上，然后由 ccd 相机输出信 号。因此光源应该符合 ccd 相机对光源的要求。本设计对照明系统的性能有以下要求： 光源的亮度高、光线均匀；照明范围宽，满足系统的需要；功耗小，使用时间长；减少 杂光进入镜头的概率，以免产生干扰；合理安放灯具位置，尽量避免光源的温度对测量 系统的影响。另外，照明系统还要求按以上原则和要求确定出光源的位置和大小以及照 明系统的外形尺寸。在保证足够的整体亮度的同时，尽可能突出所要提取的特征。 中北大学学位论文 10 2.3.1 光源类型选择 常见的可见光源有很多种：白炽灯、日光灯、荧光灯、冷光源和 led 等，选择时 要根据不同的检测对象和检测环境来进行选择。本设计选择的光源是 led， 它与其它光 源相比有以下优点5： (1)光源稳定。日光灯在使用时，随着使用时间的增加，光能将不断下降，这势必影 响所采集图像的稳定；而 led 随着使用时间的增加，光源能保持在一个稳定的状态下。 (2)不易受环境光影响。在检测时，外界自然光的照射会改变光源照射到物体上的总 光能，使采集的图像容易收到噪声的干扰；使用 led 会减少此类噪声的干扰。 (3)功耗小、使用寿命长。由于 led 是新兴产品，因此它的功耗更小、使用寿命更 长，更加适合完成长时间的检测任务。 通过以上 led 的优点可以看出，选择 led 作为本系统的光源最为合适。 2.3.2 照明系统的设计 由于木质板材表面颜色较暗，所以对光源的亮度和光线的均匀性要求比较高，系统 选取的 led 的光线照射情况如下图 2.3 所示，由光学知识可知，光线照射到板材上会发 生反射，光线比较发散，板材的反光率不高，ccd 相机采集到的只是部分反射光线， 造成采集的图像比较暗，对比度不够好，对于后续的图像处理造成很大的干扰。 木质板材 ccd 缺陷 光源 图 2.3 led 光线照射示意图 对于这个问题可以通过两个渠道来解决：第一，通过调节 ccd 相机的光圈，使它 尽可能多的采集反射光线， 但这会使采集到的图像变得模糊； 所以我们采取第二种方法， 即在 led 光源上加个透镜，如图 2.4 所示，led 所有的光线聚集到一起，反光率增强， 与图 2.3 相比，光线均匀恒定，成像清晰，ccd 相机采集到的板材表面信息更完整。 中北大学学位论文 11 ccd 光源 透镜 木质板材 缺陷 图 2.4 led 加透镜后光线照射示意图 2.4 图像采集模块 图像采集模块的作用是通过实时拍摄待检测对象的图像，获取被测物体的信息。图 像采集模块主要包括光学镜头和采集卡两部分。本系统中的光学镜头是指 ccd 相机。采 集卡的主要任务是控制 ccd 相机采集并完成图像数据处理器的高速传输。目前，采集卡 不但承担着数据传输的功能，而且集成了很多的图像处理算法，极大地加大了图像处理 的便利性和实时性。 2.4.1 线阵 ccd 相机的选择 ccd(charge coupled device)全称为：电荷耦合器件，是 70 年代发展起来的新型 半导体器件。它能够把光学影像转化为数字信号。ccd 的特点是：功耗小、工作电压低； 灵敏度高，噪声低；响应速度快，有自扫描功能，无残像；体积小重量轻，尺寸精确， 商品化生产成本低。所以在固体图像传感器、信息存贮和处理等方面得到了很广泛的应 用。ccd 相机能实现信息的获取、转换和视觉功能的扩展，能给出直观真实、可视图像 信息。 ccd 相机的分类方法有很多种，按照传感器的结构特性可以分为线阵相机、面阵相 机；按照分辨率大小可以分为普通分辨率相机、高分辨率相机；按照输出色彩可以分为 黑白相机、彩色相机。就线阵相机和面阵相机来说：线阵相机的感光单元排列是单排排 列，感光单元的数目可以做得很多，因此在同等测量精度的前提下，其测量范围可以做 的较大，并且由于线阵 ccd 实时传输光电变换信号和自扫描速度快、频率响应高，能够 实现动态测量， 并能在低照度下工作， 所以线阵 ccd 广泛地应用在产品尺寸测量和分类、 非接触尺寸测量、条形码等许多领域。面阵相机的应用范围比较广，可以获取二维图像 中北大学学位论文 12 信息，测量图像直观。就分辨率大小来说：高分辨率相机拍摄的图像一般比普通分辨率 的相机拍摄的图像清晰。就输出色彩来说：彩色图像相机比黑白图像相机拍摄的图像更 加生动。不过选择什么类型的相机还是要针对检测对象的类型，在满足系统的要求的同 时并能充分发挥其优势，使得到的图像能清晰、准确地反映被测物体的视觉信息，这样 确定的相机类型，才是最好的选择16 17。 通过分析，线阵 ccd 更适合本系统。木质板材输送带运动速度是均匀的，给线阵 ccd 提供了良好的扫描条件。可以调整相机线扫描速频率，配合编码器等外部设备使 相机获得恒定质量的图像，避免出现漏检、图像重叠等情况。线阵 ccd 相机采集得到 的图像本身占据空间小，且一般与之匹配的采集卡都相应在板卡缓存上做一定的设计。 线阵 ccd 对光源要求较高，但能连续成像，且高分辨率的线阵 ccd 较为便宜。 检测系统分辨率确定是板材在线检测系统的一个重要环节。 一般来说按照线阵 ccd 扫描方向相对于板材的横向和纵向分为横向标定和纵向标定。 检测系统横向分辨率为被拍摄到的实际输送带宽度与水平方向上像素个数的比值。 sw (横向分辨率) )(pixel)n(ccd )mm( 有效像素数 检测宽度 (2.1) 本系统采用的高速线阵 ccd 相机（如图 2.5 所示） ，有效像素 2048 像元，像素尺 寸为 10*10m，8 位采样精度，最高行频为 23khz。为了保证能够检测 0.1mm 的缺陷， 每路相机横向采集 512mm 宽度的板材，sw=512mm/2048pixel=0.25mm。 纵向分辨率的确定实质上是相机行扫描频率与被检测输送带运行速度相匹配的问 题。 要保证系统的纵向检测精度就必须避免出现图像采集过程中由于相机行扫描频率与 板材运行速度不匹配造成的图像拉升或压缩，如图2.6所示。 图 2.5 线阵 ccd 相机 中北大学学位论文 13 速度匹配 行频过低 行频过高 图 2.6 板材不同运行速度下采集的图像 以板材生产线在运行速度500mm/s为例，线阵ccd相机应具有： l(行扫描频率)(hz)= mm/ (mm/pixel) s sh 板材运行速率（） 纵向分辨率 (2.2) l=500/0.25mm=2khz，即相机的行扫描频率应大于2khz。 但相机参数中显示的最高行扫描频率无法做到与输送带运行速度完全匹配。要使得 输送带的运行速度与相机的行扫描频率完全匹配，其实质就是让摄像机的当前工作行频 伴随输送带的速度变化而变化。 当物体运动速度增大时， 摄像机的工作行频也相应增加， 当物体运动速度降低时，摄像机的行频也同时下降，但两者的比值，即检测分辨率，始 终要保持恒定。在此情况下让线阵相机在外同步模式下工作，使用编码器来产生行触发 信号，编码器随输送带运行不断产生脉冲信号，将其来输入到线阵摄像机，每次脉冲