（机械电子工程专业论文）基于dsp的表面缺陷检测.pdf

上海大学硕士学位论文 摘要 表面质量是带钢的一项重要指标，随着科学技术的不断发展。对带钢 的表面质量的检测技术的要求也越来越高。如何在检测出带钢表面缺陷的 同时加快检测的速度是当前带钢表面缺陷检测技术的一个热点。在机器视 觉被运用到了带钢的表面缺陷检测以后，带钢的表面缺陷检测从人工进入 到了自动化时代。 随着d s p 芯片的快速发展，d s p 在图像处理方面的速度优势也越来越 明显，本文在充分理解图像处理和d s p 技术的基础上，构建了一个基于d s p 的表面缺陷检测的系统，本论文在了解了现有带钢表面缺陷特征与d s p 技 术的基础上，提出了基于d s p 的表面缺陷检测方法。 论文对图像处理方法进行了分析，采用高斯滤波技术滤除图像中的噪 声，使图像得到增强；讨论了各种边缘检测算予的优缺点，通过优化的边 缘算子对图像进行边缘提取；利用一种改进后的闽值分割算法实现对缺陷 边缘的快速判断，进而实现了缺陷图像的分割。论文对代码优化问题进行 了分析，在d s p 平台上对边缘检测算法的代码进行了优化，通过代码优化 前后系统的速度，说明代码优化对提高图像处理的速度、增强基于d s p 的 表面缺陷检测系统的实时性有着非常重要的意义。 本课题研究建立了一个基于d s p 的表面缺陷检测实验系统，通过实验 证明了本表面缺陷检测系统在准确性和实时性方面都达到了设计要求。 关键词：d s p 表面缺陷检测代码优化 v 上海大学顾士学位论文 a b s t r a c t s u r f a c 七q u a l i t yi so n eo ft h em o s ti m p o r t a n tq u a l i t yp a r a m e t e r sf o rs t e e l s t r i p w i t ht h ed e v e l o p m e n to ft e c h n o l o g y , w h i c hg e tm o r ea n dm o r ec o n c e = l - n s f o rs u r f a c eq u a l i t yi n s p e c t i o no fs t e e ls t r i p i n c r e a s i n gt h es p e e do fs u r f a c e q u a l i t yi n p e c t i o nh a sa t t r a c t e dm o r ea t t e n t i o no ft h er e s e a r c h e r s w i t l lt h e m a c h i n ev i s i o nb e i n gu s e di nt h es u r f a c eq u a l i t yi n s p e c t i o no f t h er o l l e ds t e e l ，t h e i n s p e c t i o nc a l lb ep e r f o r m e da u t o m a t i c l yw i t h o u tp e o p l e sp a r t i c i p a t i n g t h ed e v e l o p m e n to fd s pc h i ph e l p e dt oi m p r o v et h es p e e do fi m a g e p r o c e s s i n g t h i sp a p e ri n t r o d u c e st h ed e v e l o p m e n to fad s ps y s t e mu s e df o r s u r f a c eq u a l i t yi n s p e c t i o n i nt h ep a p e r , ag a u s s i a n - f i l t e rw a su s e dt oi m p r o v et h eq u a l i t yo fi m a g e s t h ea d v a n t a g ca n dd i s a d v a n t a g eo fs o m ee d g eo p e r a t o r sw e r ed i s c u s s e da n da n o 脚z e de d g e o p e r a t o rw a su s e dt oe x t r a e tt h ee d g eo ft h ei m a g ea n daf a s t e d g e - j u d g em e t h o dw a sp r o p o s e di nt h ep a p e rf o rt h ej u d g e m e n to ft h ed e f e e t e d g e t h er e s e a r c hd e a l sw i t ht h ed e f e c t si ns t e e ls t r i p s t h ed e t e c t i n ga l g o r i t h m s w e r ep e r f o r m e dw i t hp cf i r s ta n dt r a n s f o r m e dt ot h ed s pd e t e c ti n s p e c t i o n s y s t e m t h ec e d eo p t i m i z i n gw a ss t u d i e di nt h ep r o j e c tf o ri n c r e a s i n gt h es p e e d o f t h ea l g o r i t h m sa n di m p r o v i n gt h ee f f i c i e n c yo f t h es y s t e m t h et e s tr e s u l t ss h o wt h a tt h er e a l - t i m c n c s sa n dp r e c i s i o no ft h es y s t e mc a ns a t i s 母t h e d e m a n do f r e a lp r o d u c t i o n k e y w o r d s ：d s p ，s u r f a c e - d e f e c t si n s p e c t i o n c o d eo p t i m i z i n g 上海大学硕士学位论文 原创性声明 本人声明：所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作。 除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已发 表或撰写过的研究成果。参与同一工作的其他同志对本研究所做的 任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 签名：烨日期：讼潮 本论文使用授权说明 本人完全了解上海大学有关保留、使用学位论文的规定，即： 学校有权保留论文及送交论文复印件，允许论文被查阅和借阅；学 校可以公布论文的全部或部分内容。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名：师签名：盔茎塞日期：丝z2 ：z 上海大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 研究背景 我国是钢材生产和使用大国，带钢一直是应用广泛，技术含量、工业附加 值高的钢材产品，也是汽车、家电、军事、造船、航空航天等许多关系着国计 民生的支柱行业的重要原材料。随着我国经济的快速发展，对带钢的需求也保 持着快速的增长。然而，由于生产设备和技术上的局限，我国的带钢产品的质 量能够达到国际先进水平的不到总产量的1 3 。 为了提高国产带钢产品在国内外市场上的竞争力，国内的各钢铁企业必须 对带钢的生产质量提出更高的要求。影响带钢质量的因素主要有：一、尺寸精 度，主要是带钢的厚度精度；二、板型，主要指带钢的外观形状，钢板要平直， 无浪形和瓢曲f l l ；三、性能，包括机械性能、工艺性能等；四，表面质量，表 面要光洁，无孔洞、划痕以及擦伤等。 在影响带钢质量众多因素中，表面缺陷是影响冷轧带钢整体质量的一个重 要因素。如何在生产过程中及时地检测出带钢的表面缺陷，并通过分析缺陷信 息，判断和总结缺陷产生原因，来消除产生缺陷的根源，以实现控制和提高带 钢产品的表面质量一直是钢铁企业非常关注的内容。 1 2 带钢表面缺陷检测系统1 2 弓i 的发展和现状 带铜表面检测技术的研究开始于英、美等西方发达国家的主要大型钢铁企 业，我国由于客观条件的限制，起步较晚，因此无论是研究成果，还是实际应 用我国都远远落有于世界许多发达国家。与许多发达国家大型钢铁企业相比， 我国现有的钢铁企业在带钢表面质量监测方面，所采用的方法和设备也相对落 后，国内相关技术尚未成熟。国外现有的先进带钢质量监测系统的价格又很高。 这就使得国内的带钢产品由于表面质量问题缺乏在国际市场上的竞争力。 上海大学硕士学位论文 1 2 1 带钢表面缺陷检测技术的意义 对带钢表面缺陷进行实时在线检测是钢铁生产中的一个技术重点，同时也 是一个技术难点。能够实现带钢生产质量的非人工连续检测、分类和记录，对 于提高生产效率、控制产品质量，从而提高产品的竞争力将起到非常积极的作 用。具体表现在以下方面： 1 ) 质量控制 在激烈的市场竞争条件下，良好的表面质量不仅是企业形像的代表，而且 是赢得市场的前提条件。随着市场竞争的加剧，用户对带钢表面的质量要求也 越来越高。如果使用人工进行带钢表面检测，将会受到人经验以及分辨率的限 制，由于带钢表面上的缺陷种类繁多，有些又非常微小【2 】，因此人工不能准确 的检测出所有的缺陷。 2 ) 提高生产效率，降低劳动强度 研究表明，连续生产线上机组运行速度很高，当生产线速度大于1 0 0 米 分时，人工检测方法就无法可靠地捕获缺陷信息，从而产生大量的漏检和误检。 所以为了有效控制带钢表面的质量，在人眼检测时，带钢速度要降到8 0 米 分以下，这使生产效率和质量控制成为矛盾。而且即使在较低的生产线速度下， 人眼固有的感光性能、色觉反应对于几乎基于灰度色觉的带钢被检物来说，其 分辨能力也是极低的。同时，长时间集中注意力观察快速运动的带钢，极易使 质检员疲劳，疲劳后无法保证检测的准确性。同时人员精简、岗位兼并要求质 检员兼顾多个机组( 如酸洗、热镀锌等) ，由于各机组缺陷形态不同，导致质检 员工作量加大，工作质量下降。采用有效的表面缺陷监测设备，可以完全改变 这种状况【3 1 0 正是由于以上原因，世界各国的大型钢铁企业都十分重视对带钢表面缺陷 检测技术。而目前国内对带钢表面缺陷检测技术方面的研究只是处于刚刚起步 阶段，国内要实现自动化检测表面缺陷大都购买外国的设备，这不仅要花费大 量的资金，而且其维修费用也特别高昂，也不符合发展的需要，这一切都迫使 要开发研究自己的产品，来满足发展的需要。 近年来，微电子技术、计算机技术、自动化技术和光电子技术的飞速发展， 2 上海大学硕士学位论文 以及人工智能、神经网络理论的深化及实用化，使带钢表面检测向智能化，高 精度、高可靠度、高速在线检测的方向发展。按时间划分，冷轧带钢表面缺陷 检测技术的发展，其过程可分为三个发展阶段。第一阶段，人工检测阶段，主 要采用人工检测的方法。但是随着在线速度的不断加快，人工检测己逐渐不能 适应发展的需要。第二阶段，新兴技术阶段，这一阶段采用各种高新技术，逐 渐使检测更加的自动化。这一阶段，现代工业技术飞速发展，各种技术大量涌 现，涡流检测技术、红外检测技术、漏磁检测技术、超声波检测技术、射线检 测技术、声发射检测技术、全息摄影检测技术，这些新兴的技术给带钢表面缺 陷检测注入了新的活力，也使缺陷检测的自动化程度迅速提高。第三阶段，信 息化发展阶段。计算机的飞速发展，机器视觉技术、人工智能、神经网络理论 的深化及实用化、信息化概念也己深入人心，人们对检测要求日益提高，信息 处理从数学、模式识别，发展到神经网络理论都运用在带钢表面缺陷的检测中， 发展前景十分广阔【4 】。 1 2 2 国外研究成果 早期带钢表面质量检测多采用目测法。早在上个世纪7 0 年代，诸如阿格玛、 英钢联、l 1 v 以及美钢联合蒂森等西方国家的钢铁企业就己普遍采用频闪目视 检测法进行检测，使用电子频闪灯拍摄频闪图像在显示设备上显示出来，再由 人进行目测检查带钢的表面缺陷【引。同一时期，日本新日铁、千叶、八蟠和歌 山及下松等厂在冷轧镀层板和电工钢板生产线上首先采用了“激光扫描表面缺 陷检测系统”，这使得带钢表面缺陷检测实现了自动化，激光扫描不同于频闪 法，它的工作原理基于激光束对目标进行扫描，接收目标反射的激光辐射，产 生连续的模拟信号，馈送给显示器，在显示器上将连续的模拟电信号再还原成 实时显示目标的图像 5 】。 1 9 8 9 年中期，美国明尼索达州钢铁厂采用由“a s i s ”( a u t o s u r f a c e i n s p e c t i o n s y s t e m ) 、“s l i m ”( s e to f l a r g ei m a g em e m o r y ) ，及“s o r m ”( s u r f a c eo p t i c a l r o u g h n e s sm e a s u r e r ) ，所组成的整体化检测系统。这些系统的采用，大大提高 了该厂的产品质量水平及市场占有率。法国洛林连轧公司福斯厂于1 9 8 9 年研制 出一种安装在火焰切割设备前端，在线无损检测热连铸板坯表面的污涡流探测 3 上海大学颈士学位论文 设备- - e d i s o l 。该设备可以检测出纵、横向裂纹和角裂。挪威金属厂商巨头 e l k e m 公司于1 9 9 0 年研制出t h e r m o m a t i c 连铸钢坯自动检测系统【6 】。 伴随着计算机科学的飞速发展，计算机视觉技术成为一门新兴技术。8 0 年 代初，该技术应用于钢板表面缺陷的在线无损检测上。1 9 8 3 年，在美国能源部 的资助下，h o n e y w d l 公司开发出采用线阵c c d 器件的连铸板坯表面在线检测 装置，通过增加c c d 芯片的有效像元数和提高其帧转移速率，并采用先进的数 字图像处理部件，该装置能可靠地检出针孔等微小的表面缺陷。1 9 8 6 年， w e s t i n g h o u s e 公司和e a s t m a nk o d a k 公司在美国钢铁协会( a i s i ) 的资助下，分别 研制出各自的带钢表面缺陷在线检测系统，其中w e s t i n g h o u s e 系统在最高带速 和最大带宽下达到0 7 m i n x 2 3 m m 的纵、横向缺陷的分辨率。 进入9 0 年代后，基于线阵c c d 器件的机器视觉技术无疑已成为带材表面 缺陷在线检测的主流技术。9 0 年代中期，意大利s i p a r 公司开发成功c c d 带 钢表面缺陷监测系统。德国尤格尔( u n g e a e r ) 公司开发出冷轧带钢表面缺陷自动 识别系统“f i r e ”，它可在线自动并完整识别冷轧带钢表面缺陷。该系统完全采 用软件数据处理，并配置了当时最先进的图像处理器。其特点是：可在冷轧带 钢高速运行状态下可靠检测带钢表面微小缺陷并加以分类，以连续报告带钢表 面质量【6 】。德国亚深p a r s y t e c 公司开发出安装在扳带轧机上的表面监测仪，具 有在线监测热轧和冷轧板带表面的功能 7 1 。芬兰r a u a m u k k in e wt e c h n o l o g y 公 司研制的s m a r t v i s 表面监测系统，应用机器学习方法自动设计了优化的决策树 分类器结构。美国c o g n e x 公司于1 9 9 6 年研制成功的i s 2 2 0 0 0 自动监测系统【7 1 和i l e a m 自学习分类器软件系统【8 】，整体系统可提供8 0 g o p s ( g i g a o p e r a t i o n p e r s e c o n d ) 的运算性能，并有效地改善了传统自学习分类方法在算法执行速度、 数据实时吞吐量、样本训练集规模及模式特征自动选择等方面的不足之处。英 国e u r o p e a ne l e c t r o n i cs y s t e m 公司( e e s ) 系统应用于热连轧环境下的带钢表面质 量自动监测系统，其在最大带宽和最高带速下具有1 0 2 m i n x 2 0 3 m m 的横纵向 检测分辨率。该系统己于1 9 9 1 年在荷兰h o o g o v e n s 钢铁公司热轧生产线投入试 生产运行，并为美国i n l a n d 钢铁公司和n u e o r 钢铁公司所陆续采用。e e s 系统 在热连轧的恶劣环境和高带速下，能够适时地提供高清晰度、高可靠的带钢上 4 上海大学硕士学位论文 下两表面1 0 0 无遗漏的缺陷图像，最终交由操作员进行缺陷类型判别并进而采 取相应的修正措施。该系统最为显著的技术特色在于其突出的使用性能。 1 2 3 国内主要研究成果 早在上个世纪8 0 年代中期，我国许多钢铁企业就依托国内高等院校、科研 院所开始从事板带钢表面缺陷识别和分类的研究，目前已经取得了许多研究成 果。但是由于硬件和软件方面的限制，所开发出的在线检测系统大都无法满足 实际生产的实时性要求。因此，研究在线实时检测技术、开发能够满足实际生 产的板带钢表面质量在线检测系统对我国钢铁企业乃至整个钢铁行业都具有十 分重要的意义。 与国外相比，国内对板带材表面缺陷检测技术的研究起步较晚。1 9 8 6 年， 华中理工大学电子工程系光电信息教研室罗志勇教授率先开展“激光扫描在线 检测硅钢板表面缺陷的研究”，并于1 9 9 6 年成功开发出一种新型带钢表面缺陷 在线检测系统 9 1 。哈尔滨工业大学也是我国较早开始这一方向研究的科研单位， 开发的系统对相对简单的几何和光学形貌的几种缺陷类型( 如裂纹、孔洞等) ， 获得较好的结果 1 0 - 1 】。北京科技大学高效轧制国家工程研究中心于9 0 年代末研 究开发了基于图像处理的表面质量在线检测系统，该系统用c c d 摄像头采集生 产线上产品的表面图像，通过图像处理和模式识别算法对图像进行实时的分析 和处理，以检测产品的表面是否存在着缺陷，并且获取缺陷的尺寸、部位、类 型、等级等信息。该系统对系乳化液斑痕、锈痕、压入氧化铁皮、辊印、折印 和边裂等缺陷的识别率达到9 0 以上f 1 2 1 。2 0 0 2 年，由华中科技大学研制的基于 机器视觉的带钢表面缺陷检测系统在上海宝钢集团冷轧生产线作了初步测试。 该系统对1 6 种预先定义的缺陷进行训练，测试集包括1 6 类预定义的缺陷和一 些其他类缺陷。实验结果表明，该系统平均识别率达到9 0 1 。天津大学精密 仪器与光电子工程学院国家重点实验开发的带钢表面缺陷在线检测系统采用 d s p 和f p g a 相结合，对钢板内气泡、夹杂物、结疤、划伤和压痕等缺陷的识 别达到较好的效果，同时也提高了系统的处理速度【s 1 。 除以上国家支持项目外，国内许多大型钢铁厂依托国内高校和研究所为其 开发适应各自实际生产的质量检测系统，以便在提高产品质量的同时尽可能降 5 上海大学硕士学位论文 低成本。如攀钢和四川大学联合研制的冷轧带钢表面质量自动检查系统也于 2 0 0 3 年完成。由航天工业总公司二部研制成的“钢板表面缺陷在线检测”系统 于2 0 0 3 年通过宝钢出厂验收。该系统由于利用了许多航天高技术而具有较高的 分辨率。除以上研究成果外，西安理工大学、四川大学、安徽工业大学、天津 大学精密仪器与光电子工程学院国家重点实验室等科研单位都在这一领域有所 研究，并取得了一定的科研成果【1 3 - 1 6 1 。 由于国内研究的起步较晚，国内现有的研究成果及设备与国外产品还有较 大的差距，具体体现在缺陷的检出率不高；检测速度慢，不能满足高速生产线的 检测要求；设备通用性不高，大多适用于专门产品和特定生产环境；功能不够 完善，自动化生产程度低等。 1 3 d s p 的发展及其在数字图像处理1 8 - 2 0 l 方面的应用 1 3 1 d s p 的发展 d s p 是d i g i t a ls i g n a lp r o c e s s i n g 的缩写，即数字信号处理。数字信号处理是利 用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值，增强、压缩、 识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。d s p 概念最早出现在上个世纪6 0 年 代，那时只有两种处理器，一种是作为p c 核心的c p u ，另一种是微控制器m c u 。 这两种处理器的在进行大量运算时都面临技术瓶颈，业内就在考虑“是不是需 要一种高速的数字信号处理的器件”。当时已经有了数字信号处理的理论，像滤 波器、编码解码等对于乘加结构要求很高，如果用c p u 来处理的话，指令非常 多、效率比较低；而如果在处理器中就有这样一个乘加结构，数字滤波器就可 以实现实时的处理结果。在d s p 出现的早期，由于d s p 硬件使用分立元件， 价格高和体积大，应用领域仅局限于军事、航空航天部门。在7 0 年代，出现了 一些d s p 予系统的单片集成电路，主要用于数字乘法器和地址发生器，并且使 用位片微处理器可以实现d s p 系统。d s p 技术开发的突破出现在1 9 7 9 年，当 时i n t e r 发明了2 9 2 0 ，这是一片4 0 针d i p 封装完整的信号处理器件，带有片内 程序e p r o m 、数据r a m ，a d 和d a 转换器。尽管它的内部都没有现代d s p 芯片所必须有的单周期乘法器，但仍被认为是d s p 芯片发展的一个里程碑，因 6 上海大学硕士学位论文 为它们采用了不周于传统冯诺曼( y o nn e u m a n ) 结构，而采用了基于并行体系 的结构一哈佛结构，其主要特点是将程序和数据存储在不同的存储空间中，从 而实现了取指令和执行的完全重叠，也使数据的吞吐率提高一倍。8 0 年代，有 些公司陆续设计出适合于d s p 处理技术的处理器，于是d s p 开始成为一种高 性能处理器的名称。 2 0 m 1 八十年代以后以美国t i 公司、a d 公司、a t & t 公司为首的许多芯片 生产商推出了一系列成功的d s p 产品。其中以t id s p 芯片系列最为著名。自 1 9 8 2 年推出第一款d s p ( t m s 3 2 0 l o ) 后，德州仪器公司( t e x a si n s t r u m e n t 简 称t i ) 不断推陈出新、完善开发环境，以其雄厚的实力在业界得到5 0 左右的 市场份额。t i 的d s p 经过完善的测试出厂时，都是以t m s 3 2 0 为前缀。在众 多款型d s p 中，t i 把市场销量好和前景看好的d s p 归为三大系列而大力推广， t i 也称之为三个平台( p l a t f o r m ) ，这三个平台是t m s 3 2 0 c 2 0 0 0 平台、 t m s 3 2 0 c 5 0 0 0 平台及t m s 3 2 0 c 6 0 0 0 平台。 t m s 3 2 0 c 2 0 0 0 平台，包含1 6 位c 2 4 x x 和3 2 位c 2 8 x x 的定点d s p 。c 2 4 x x 系列市场销量很好，而对c 2 8 x x 系列，t i 认为很有市场潜力而大力推广。c 2 0 0 0 针对控制领域做了优化配置，集成了了众多的外设，适合逆变器，马达、机器 人、数控机床、电力等应用领域。 t m s 3 2 0 c 5 0 0 0 平台，包含代码兼容的定点c 5 4 x 和c 5 5 x 。其提供性能、 外围设备、小型封装和电源效率的优化组合，适合便携式上网、语音处理及对 功耗有严格要求的地方。 t m s 3 2 0 c 6 0 0 0 平台，包含定点c 6 2 x 和c 6 4 x 以及浮点c 6 7 x 。其追求的是 至高性能，最近新推出的芯片速度高达i g h z ，适合宽带网络、图像、影像、 雷达等处理应用。 经过多年的发展，d s p 产品的应用己扩大到人们的学习、工作和生活的各 个方面，并逐渐成为电子产品更新换代的决定因素。 纵观d s p 芯片的发展之路，可以得到这样的结论：随着应用领域的扩大和深 入，人们对d s p 性能上的要求不断提高，加之制造工艺的发展，使d s p 的片 上资源不断丰富，处理能力不断加强，成本、功耗却不断下降。 7 上海大学硕士学位论文 1 3 2 d s p 的特点吲 数字信号处理任务通常需要完成大量的实时计算，如在d s p 图像处理中常 用的f i r 滤波和f f t 算法。数字信号处理中的数据操作具有高度重复的特点。 d s p 在很大程度上针对这些运算特点而设计。与通用微处理器相比，d s p 在寻 址和计算能力等方面作了扩充和增强。在相同的时钟频率和芯片集成度下，d s p 完成的f f t 算法的速度比通用微处理器要快2 3 个数量级。 因此d s p 是一种特别适合于进行实时数字信号处理的微处理器。它的主要 特点是如下： 1 ) 总线结构 d s p 内部采用程序空问和数据空问分开的哈佛( h a v a r d ) 结构，允许同时取 指令和取操作数。而且很多d s p 甚至有两套或两套以上内部数据总线，这种总 线结构称为修正的哈佛结构。而早期的微处理器内部大多采用冯诺依曼 ( v o n n o u m a ) 结构，其片内程序空间和数据空间合在一起，取指令和取操作数通 过一条总线分时进行。当高速运算时，不但不能同时取指令和取操作数，还会 造成传输通道上的瓶颈现像。比如乘法或加法等运算，d s p 的一条指令要从存 储器中取两个操作数，多套数据总线就使得两个操作数可以同时取得，提高了 程序效率。 2 ) 流水线结构 d s p 执行一条指令，需要通过取指、译码、取操作数和执行等儿个阶段。 在d s p 中，采用流水线结构，在程序运行过程中这儿个阶段是可以重叠的。利 用这种流水线结构，加上执行重复操作，就能保证数字信号处理中用的最多的 乘法累加运算可以在单个指令周期内完成。 3 ) 多处理单元 累加器( a c c ) 、硬件乘法器( m u l ) 以及桶形移位器( b a r r e ls h i f t e r ) 等。它们 可以在一个指令周期内同时进行运算。某些d s p 还包括一些特殊的处理单元， 如c s s u ( 比较、选择、存储单元) 、v c p ( v i t e d a i 解码协处理器) 、t c p ( t u r b o 解码。 4 ) 指令周期短 上海大学硕士学位论文 早期d s p 的指令周期约4 0 0 n s ，采用4 p r on m o s 制造工艺，运算速度为 s m i p s 。随着集成电路工艺的发展，d s p 广泛采用亚微米c m o s 制造工艺，运 行速度越来越快。例如t m s 3 2 0 c 6 2 0 3 的时钟为3 0 0 m h z 时，运行速度达到 2 4 0 0 m i p s 。 5 ) 硬件配置强 新一代d s p 的接口功能愈来愈强，片内具有串行口、主机接e i ( h p i ) 、计时 器( t i m e r ) 。p c i 接口、d m a 控制器、软件控制的等待状态产生器、锁相环时钟 产生器以及实现在片仿真符合i e e e1 1 4 9 1 标准的测试访问口。许多d s p 具有 外部存储器接d ( e m i f ) ，可以与多种多样的存储器件无缝联接，更易于完成系 统设计。还有的d s p 内直接配置有a i d 模块。许多d s p 芯片都可以工作在省 电方式，使系统功耗降低。 d s p 芯片的上述特点，使其在各个领域得到越来越广泛的应用。d s p 作为 一个器件、一个处理器或者一个事物是相对较新的概念。自从2 0 世纪8 0 年代 初期第一片数字信号处理器芯片( d i 舀t a ls i g n a lp r o c e s s o r ，简称d s p ) 问世以来， d s p 就以数字器件特有的稳定性、可重复性、可大规模集成，特别是可编程性 和易于实现自适应处理特点，给数字信号处理( d i # t ms i g n a lp r o c e s s i n g ) l 拘发展 带来了巨大机遇，并使得信号处理手段更加灵活，功能更加复杂，应用领域也 拓展到了各个方面。近年来，由于半导体制造工艺的发展和计算机体系结构等 方面的改进，如今的d s p 芯片的功能更加强大，运算速度更快，这为需要大数 据量、复杂运算的数字图像实时处理提供了很好的支持。 1 3 3 d s p 在数字图像处理方面的应用 作为一种专用微处理器，d s p 芯片位于高性能系统的核心，协调系统对现 实世界的模拟信号进行实时性数字技术处理。d s p 的应用几乎遍及整个电子领 域，包括信号处理、通信、语音处理、军事、自动控制、医疗、家用电器等诸 多方面。 数字图像处理是近2 0 年发展起来的一门新兴学科，是指用数字计算机及其 他相关数字技术，对图像施加某种运算和处理，从而达到某种预想的目的。数 字图像处理的研究内容概括起来包括：图像增强，图像恢复、图像编码、图像 9 上海大学硕士学位论文 重建和图像分析f 1 7 - 2 1 1 。 图像处理的研究内容在智能机器人视觉系统、计算机视觉、工业检测、军 事、公安、医疗等领域都有着广泛的应用前景。发展至今，其理论和方法都己 基本成熟。数字图像处理技术应用到实际中去的主要困难在于：数字图像的数 据量非常巨大，实时处理要求的计算速度极高。例如本文实验中一帧采样的数 字图像的数据量为7 2 0 x 5 7 6 = 4 0 0 k ，假设每个像素需要进行1 0 次操作，每秒处 理2 5 帧，需要的速度为l o o m o p s ( m i l l i o no p e r a t i o n sp e rs e c o n d ) ，即每秒进行 1 亿次操作。而在实际中，要对图像的处理，远远不止每个像素1 0 次操作，一 般认为，数字图像的实时处理需要5 0 0 m o p s 的处理速度。 随着d s p 芯片集成度、处理速度、数据吞吐率等性能的不断提高，使得在 解决数字图像信号实时处理的诸多方法中，使用d s p 是最有发展前途的方法。 目前最先进的通用d s p 已经达到相当高的性能，例如t i 公司推出的 t m s 3 2 0 c 6 x x x 系列d s p 的处理速度已经达到2 4 0 0 m o p s ，总线数据吞吐率为 8 0 0 m 字节秒( 3 2 位数据总线) ，即6 4 0 0 m b p s 。 1 4 课题研究内容 随着科学技术的不断改进，国内外钢铁企业冷轧带钢生产的轧制速度不断 提高，这在客观上就要求带钢在线质量监测系统在实时处理性能上适应这种变 化。而现有的缺陷检测设备大都有结构复杂和速度较慢缺乏实时性的缺陷，因 此本课题研究的主要目的就是结合本课题所依托项目的实际特点，通过分析影 响带钢检测系统实时性的瓶颈，利用先进的d s p 图像处理平台、优化数据处理 算法，进一步提高系统的处理速度和质量，从而提高缺陷的检测速度，在一定 程度上满足系统对实时处理的要求。 本课题主要研究基于d s p 的表面缺陷检测系统，对带钢的表面缺陷进行实 时检测，其主要内容有： 1 、根据图像处理的原理在p c 机下实现带钢图片中缺陷的提取； 2 、对p c 机下实现的缺陷检测代码移植到d s p 系统上； 3 、对d s p 系统下的缺陷检测代码进行优化以达到实时性的要求： l o 上海大学硕士学位论文 4 、对d s p 缺陷检测系统进行实时性分析。 1 5 本文结构 根据研究内容，本文共分为七章，具体如下： 第一章：介绍了带钢表面缺陷检测的现状、发展及其应用。说明本文的主 要研究内容及安排结构。 第二章：介绍了常见的各种带钢缺陷，并进行了分析，为以后带钢缺陷提 取打下基础。 第三章：介绍了各种表面缺陷提取的方法，通过分析，确定了边缘提取作 为本文表面缺陷提取的基本方法，并在p c 机下对带钢的缺陷图片进行了缺陷 提取。 第四章：介绍了d s p 图像处理系统平台的基本结构和特征，对d s p 芯片 d m 6 4 2 进行了详细描述，并介绍了d s p 软件开发环境。 第五章：介绍了d s p 缺陷检测系统的代码优化方法以及优化过程。 第六章：对基于d s p 的表面缺陷检测系统进行实时性能分析。 第七章：对本论文的工作进行了总结，并对今后的工作进行了展望。 上海大学硕士学位论文 第2 章带钢缺陷分类 2 1 带钢缺陷的主要类型、特性及其成因2 3 i 带钢表面缺陷往往具有多样性、复杂性的特点，而且不同生产线产生的表 面缺陷往往会有不同的特点，即使同一生产线在不同工艺参数，或在工艺参数 相同而生产条件不同情况下产生的表面缺陷也有区别。由于带钢表面缺陷的种 类太多，为研究方便，本文特选取带钢表面常见的缺陷进行分析，然后针对这 些主要缺陷类型来设计检测系统。本文根据某大型带钢生产企业提供的带钢缺 陷样本，研究本课题需要检测和识别的如下五种常见主要缺陷，这些图片均来 自工业现场，带钢的轧制宽度均为1 0 8 0 m m 。 2 1 1 划痕 划痕的典型形状如图2 1 所示，图中红色方框中为缺陷，图像尺寸为 7 2 0 x 3 3 6 ，带钢的实际尺寸为1 0 8 0 m m x 5 0 4 m m 。 特征：多是平行于轧制方向的较长的线状缺陷，有可见的深度，零散或成 排分布。精整划痕有毛刺突起，平整划痕比较平滑。 成因：主要是由于带钢与其它器物接触或各种导辊的旋转速度与带钢速度 不同步，出现打滑后造成的。 图2 1 带有划痕的带钢图片 1 2 上海大学硕士学位论文 2 1 2 擦伤 擦伤的典型形状如图2 2 所示，图像尺寸为7 2 0 x 2 6 2 ，带钢的实际尺寸为 1 0 8 0 m i n x 3 9 3 m m 。 特征：沿轧制方向呈现深浅不一的短条沟道，有可见的深度，有的面积较 大呈白霜状，有的呈星花状。 成因：主要是由于拆卷时卷层间松紧变化引起错动、带钢自身相互摩擦或 带钢运行时张力速度不稳、急剧启动或停车、原料带卷松卷等原因造成的。 图2 2 带有擦伤缺陷的带钢图片 2 1 3 粘结 粘结的典型形状如图2 3 所示，图像尺寸为7 2 0 x 3 7 6 ，带钢的实际尺寸为 1 0 8 0 m m x5 6 4 m m 。 特征：带钢表面横向亮条印记或弯月状凹印簇集，缺陷严重处手摸有明显 的凹凸感觉。 成因：主要是由于退火制度不合理或设备不正常、钢卷层间局部压紧，在 退火温度和时间作用下发生粘连等引起。 图2 3 带有粘结缺陷的带钢图片 上海大学硕士学位论文 2 1 4 辊印 辊印的典型形状如图2 4 所示，图像尺寸为7 2 0 x 5 0 6 ，带钢的实际尺寸为 1 0 8 0 m m x5 0 6 m m 。 成因：主要是由于轧辊表面粘有异物或辊面缺陷压入带钢表面、轧辊材质 不佳，表面硬度低造成粘辊、轧辊疲劳引起的掉皮、带钢焊缝过高而轧制中抬 辊不及时引起粘辊造成的。 图2 4 带有辊印缺陷的带钢图片 2 1 5 孔洞 孔洞的典型形状如图2 5 所示，图像尺寸为7 6 0 x 2 6 2 ，带钢的实际尺寸为 1 0 8 0 m m x3 9 3 m m 。 特征：带钢被穿透，在带钢上面出现的或大或小的洞，与背景之间有很大 的反差，光线可以穿过，在图像中的灰度值很高。 图2 5 带有孔洞缺陷的带钢图片 成因：由于原材料、轧制设备和加工工艺等多方面的原因，会形成不规则 的孔洞缺陷。孔洞的大小不一，大至l o o m m x l o o m m 以上，小的可在1 5 m mx 1 4 上海大学硕士学位论文 1 5 m m 左右，形状不定。 2 2 总结 本章介绍了带钢生产中常见的一些缺陷的成因及其特征，这是以后带钢缺 陷的提取的基础。 上海大学硕士学位论文 第三章p c 机上实现表面缺陷检测 带钢表面缺陷检测的实质是将带钢表面上的缺陷区域从正常带钢表面中分 离出来，缺陷存在的特征是它与周围正常表面之间有较大的灰度变化，在数字 图像处理中将图像中灰度发生急剧变化的区域边界定义为边缘。因此表面缺陷 检测的核心问题是通过某种算法来提取出图像中缺陷与背景间的边缘线。 边缘是图像最基本的特征，它在边界检测、图像分割【据2 4 】、模式识别等图 像处理方法中都有很重要的作用。通过对人类视觉系统的研究表明，图像中的 边界特别重要，往往仅凭一条粗略的轮廓线就能够识别出一个物体。这个事实 为机器视觉的研究提供了重要的启示，即物体可用其边界来表示，由图像灰度 不连续点组成的基元图携带了原始图像的绝大部分有用信息。 p o g g i o 等瞵- 2 6 1 提出：“边缘或许对应着图像中物体的边界，也或许并没有对 应着图像中物体的边界，但是边缘具有十分令人满意的性质，它能大大地减少 所要处理的信息，但是又保留了图像中物体的形状等信息”。所以边缘是边界检 测的重要基础，也是外形检测的基础。 边缘检测f 2 7 - 2 8 ( e d g ed e t e c t i o n ) 主要是对图像的灰度变化的度量、检测和定 位。因此，如果能够得到图像的边缘，图像分析就会大大简化，图像识别工作 就会容易得多。而且，很多图像并没有具体的物体，对这些图像的理解取决于 它们的纹理等特征，而提取这些纹理特征与边缘检测有极其密切的关系。所以 说边缘检测对于物体的识别也是非常重要的。 常用的边缘检测算子是微分算子。微分算子类边缘检测方法的效果类似于 空间域的高通滤波，有增强高频分量的作用。因此，这类算子对噪声是敏感的。 另一类边缘检测方法，即基于边缘拟合的检测方法，它的思路是，先对图像的 小区域进行曲面拟合，再对拟合出的曲面使用微分算子类方法进行边缘检测。 虽然边缘检测的优点是边缘定位准确、运算速度快，但它存在一些大难点， 即： 1 6 上海大学硕士学位论文 l ，易受噪声干扰； 2 、不能保证边缘的连续性和封闭性； 3 、在高细节区存在大量的碎边缘，难以形成一个大区域，但又不宜将高细 节区分为小碎片。 由于上述三个难点，因此无论采用什么方法，单独的边缘检测只能产生边 缘点，而不是完整意义上的图像边缘。这也就是说，要想得到期望的检测结果， 在进行缺陷检测过程中必须和其它相关图像处理算法相结合，才能完成带钢表 面的的缺陷检测。 综合边缘检测效果及系统实时性能方面的要求，本文分别选用了s o b e l 、 k i t s c h 、c a n n y 边缘检测算予作为边缘检测的模板算子。 3 1 图像的预处理 3 1 1 图像预处理的原因 在表面缺陷检测系统中，图像的采集、转换与传送过程中总要造成图像一定 程度的降质。这些降质因素在图像中表现为噪声。噪声的种类复杂，在带钢表面 缺陷检测中常见的噪声主要是高斯噪声和脉冲( 椒盐) 噪矽2 ”0 1 ，高斯噪声就是 其概率密度函数服从高斯分布的一类噪声，其产生源于电子电路噪声和高温带来 的传感器噪声。在一幅图像中，椒盐噪声总是数字化为最大值( 纯黑或纯白) 。 由于这一结果，负脉冲以黑点( 胡椒点) 出现在图像中，正脉冲以白点( 盐点) 出现在图像中。由传感器噪声或信道传输误差引起的图像噪声，通常表现为孤立 像素的离散性变化，不是空间相关的。有误差的像素常与它们的相邻像素显著不 同，这种特性是许多噪声清除算法的基础。 在带钢表面缺陷检测时，首先要清除这些噪声，否则很可能将外界的影响误 认为是产品的缺陷，造成整个系统性能下降。因此，消除噪声是产品质量检测中 关键的一步，也是缺陷分割前至关重要的一步。 1 7 上海大学硕士学位论文 3 2 图像预处理方法 图像预处理的作用是抑制图像噪声，提高图像质量。预处理的主要方法是 平滑滤波，图像中的噪声往往是和信号交织在一起的，如果平滑不当，就会使 线条等模糊不清，从而使图像降质。平滑总是要以一定的细节模糊为代价，因 此如何尽量平滑掉图像的噪声，又尽量保持图像细节，是图像平滑研究的主要 问题之- - 3 n 。下面通过对几种图像平滑滤波方法的研究讨论，得到最适合带钢 表面缺陷图像预处理的方法。 3 2 1 中值滤波 中值滤波 3 2 - 3 3 1 是一种局部图像平滑技术，属于非线性滤波，可以是l 维的 也可以是2 维的，因为在实时图像处理系统中，图像是2 维像素矩阵，所以这 里使用2 维中值滤波。对于一幅图像的像素矩阵，取以目标像素为中心的一个 子矩阵窗口，这个窗口可以是3 3 ，5 5 等根据需要选取，对窗口内的像素灰 度排序，取中间一个值作为目标像素的新灰度值。中值滤波是对一个滑动窗口 内的各个像素灰度值排序，用其中值代替窗口中心像素的原来灰度值，它是一 种非线性的图像平滑法，它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好，在抑制随机 噪声的同时能有效保护边缘少受模糊。 中值滤波能有效去除图像中的噪声点，特别是在一片连续变化缓和的区域 中，几乎1 0 0 去除灰度突变点( 可以认为是噪声点) ，也因为如此，中值滤波 不适合用在一些细节多，如细节点，细节线多的图像中，因为细节点有可能被 当成噪声点去除。 中值滤波的窗口还可以有多种形状，上面程序选择的是3 3 矩形( 容易计 算) ，其实窗口还可以是菱形、圆形以及十字形等等，不同的窗口形状有不同的 滤波效果，对有缓慢且有较长轮廓线的物体适合用矩形或者原型窗口，对于有 尖顶角物体的图像适合采用十字形窗口。中值滤波还可以进行线性组合，不同 窗口形状的滤波器可以线性组合。 3 2 2 直方图均衡 直方图均衡0 4 - 3 习( e q u a l i z i t i o n ) 也称灰度均衡，目的是通过点运算使输入 上海大学硕士学位论文 图像的灰度分布较为均匀、增大反差，使图像的细节变得清晰。均衡化修正的 基本思想是将出现频数较少的灰度级并入邻近的灰度级中，从而减少图像的灰 度等级，增加其对比度。主要目的是产生一幅灰度级分布具有均匀概率密度的 图像，扩展了像素的取值动态范围。均衡化又称为直方图平坦化，它不会破坏 直方图，它对直方图的分布密度重新分配f 1 7 1 。如果图像的直方图具有波峰和波 谷，均衡