（机械设计及理论专业论文）嵌入式图像视觉检测平台的研究与开发.pdf

济南大学硕士学位论文 摘要 图像视觉检测技术在生产生活中的应用越来越广泛，本文以图像视觉检测技术为 基础，对嵌入式图像视觉检测平台进行了研究与开发。嵌入式图像视觉检测平台以高 速摄像机和图像采集卡，服务器和客户端组成其硬件架构。嵌入式图像视觉检测平台 的实现形式是以高速摄像机和图像采集卡，服务器和客户端组成其硬件架构。它建立 在计算机图形学的基础上，集合了基于c o m 的流媒体处理技术、a d o 数据源访问 组件、动态页面开发技术和计算机接口技术等先进技术。本文将嵌入式图像视觉检测 平台应用于铝箔缺陷分析中，通过高速摄像机和图像采集卡对铝箔进行图像采集，输 入到计算机中，并根据其设计的铝箔缺陷特征识别算法进行识别和存档，并能够在线 进行铝箔缺陷的分析和监测。因此，嵌入式图像视觉检测平台为提高产品质量而进行 的生产过程自动化监测提供了方便。另外，利用嵌入式图像视觉检测平台，可以提高 产品质量，节省人力资源，提高生产效率。嵌入式图像视觉检测平台的实时、高效、 持久、节约等优良特性，使得嵌入式图像视觉检测平台的研究有重要的理论和实际意 义，其应用具有广阔的市场空间。 论文架构了嵌入式图像视觉检测平台的整体功能框架和各个模块所需要的技术。 平台的开发选用v i s u a ls t u d i o2 0 0 8 n e t 的v c + + 、a s p 和c j | 为程序设计语言，采用 s q l 2 0 0 5 关系数据库进行数据的存储，并将嵌入式图像视觉检测平台分为铝箔图像 视觉检测模块和嵌入式在线监测模块两个模块。应用面向对象的程序设计方法，确立 了铝箔图像视觉检测模块和嵌入式在线监测模块的整体架构和其功能模块类。根据铝 箔缺陷特征和产生的机理，提出了针对铝箔缺陷的特征识别研究方案，生成了针对铝 箔缺陷的特征识别算法，并根据其整体架构将其功能化、模块化。根据活动页面设计 技术，提出了其嵌入式在线监测模块的整体框架，设计了远程登录的在线监测模式， 生成了远程监测图像。成功开发了嵌入式、实时性远程监控平台。 高速的图像采集、合理的缺陷识别、快速的存储压缩以及图像的远程传输，对铝 箔缺陷的实时监控提供了可靠的技术保证。d i r e c t s h o w 、a d o 、a j a x 等一系列的软 件应用技术，为平台的运行提供了良好的基础，可实现铝箔缺陷的实时检测和在线监 测，为铝箔生产的无人监控和自动化生产提供了可能性，具有研究和应用的双重价值。 l 嵌入式图像视觉检测甲台的研究与开发 关键词：图像视觉检测；铝箔缺陷识别；特征识别；图像监测；嵌入式系统 i l 济南大学硕上学位论文 a b s t r a c t i m a g e d e t e c t i o nt e c h n o l o g yh a sb e e n w i d e l ya p p l i e di np r o d u c t i o na n dl i f e t h e e m b e d d e di m a g ev i s i o nd e t e c t i o np l a t f o r mi sr e s e a r c h e da n dd e v e l o p e db a s e do ni m a g e d e t e c t i o nt e c h n o l o g yi nt h i sp a p e r t h ee m b e d d e di m a g ev i s i o nd e t e c t i o np l a t f o r mi sc o m p o s e o fh i g h s p e e dc a m e r a , i m a g ec o l l e c t i o nc a r d ，s e r v e ra n dc l i e n t i ti sb u i l tb a s e do nc o m p u t e r g r a p h i c sa n di tg a t h e r ss t r e a mm e d i am a n a g et e c h n o l o g yb a s e do nt h ec o m ，a d od a t as o u r c e a c c e s s i n gc o m p o n e n t ，d y n a m i cp a g ed e v e l o p m e n tt e c h n o l o g ya n dc o m p u t e ri n t e r f a c ea n ds o o n t h ee m b e d d e di m a g ev i s i o nd e t e c t i o np l a t f o r mi sa p p l i e di na l u m i n u mf o i ld e f e c t sa n a l y s i s ， a n di t sc o n c r e t ep r a c t i c ei st h a ti tg r a b si m a g eu s i n gh i g h s p e e dc a m e r a ，a n dt h e ni m p o r t e st h e i m a g ei n t ot h ec o m p u t e r , r e c o g n i z e st h ei m a g ea n dk e e p si ti nt h ea r c h i v e sa c c o r d i n gt ot h e a l g o r i t h mo fa l u m i n u mf o i l d e f e c t sf e a t u r er e c o g n i t i o n ，a n di tc a na n a l y z ea n dm o n i t o r a l u m i n u mf o i ld e f e c t sa tr e a lt i m ea n do n l i n e i tp r o v i d e sc o n v e n i e n c ef o rp r o c e s sa u t o m a t i o n m o n i t o r i n gi no r d e rt op r o d u c tu p g r a d i n g ，a n di tc a ni m p r o v ep r o d u c tq u a l i t y , s a v eh u m a n r e s o u r c e sa n di n c r e a s ep r o d u c t i o ne f f i c i e n c yt ou s et h ee m b e d d e di m a g ev i s i o nd e t e c t i o n p l a t f o r m s oe x c e l l e n tc h a r a c t e r i s t i c so ft h ee m b e d d e di m a g ev i s i o nd e t e c t i o np l a t f o r ms u c ha s r e a l - t i m e ，e f f i c i e n c ya n ds a v i n gm a k et h er e s e a r c ho ne m b e d d e di m a g ev i s i o nd e t e c t i o n p l a t f o r mh a v ea l li m p o r t a n tt h e o r e t i c a la n dp r a c t i c a ls i g n i f i c a n c ea n dw i d em a r k e tp o t e n t i a l t h ew h o l ef u n c t i o nf r a m ea n dt e c h n o l o g yo fe v e r ym o d u l eo ft h ee m b e d d e di m a g ev i s i o n d e t e c t i o np l a t f o r ma r ec o n s t r u c t e di nt h i sp a p e r t h ep l a t f o r md e v e l o p m e n tc h o o s e sv c + + ， a s p , c 群o fv i s u a ls t u d i o2 0 0 8 n e ta sp r o g r a m m i n gl a n g u a g e s ，u s e ss q l 2 0 0 5r e l a t i o n a l d a t a b a s ef o rd a t as t o r a g e a n dt h ee m b e d d e di m a g ev i s i o nd e t e c t i o np l a t f o r mi sd e v i d e di n t o t w om o d u l e s ，a l u m i n u mf o i li m a g ev i s i o nd e t e c t i o nm o d u l ea n de m b e d d e do n l i n em o n i t o r i n g ， a n dt h ew h o l ef r a m ea n df u n c t i o nm o d u l eo ft h e ma r ee s t a b l i s h e du s i n go b j e c t o r i e n t e d p r o g r a m m i n g t h ef e a t u r er e c o g n i t i o nr e s e a r c hp r o g r a ma n da l g o r i t h mb a s e do na l u m i n u mf o i l d e f e c t si sp r o p o s e da n da n df o r m e d ，a n dt h e a l g o r i t h mi sf u n c t i o n a l i z e da n dm o d u l a r i z e d a c c o r d i n gt ot h ew h o l ef r a m e t h ew h o l ef r a m eo fe m b e d d e do n l i n em o n i t o r i n gm o d u l ei ss e t u p ，o n l i n em o n i t o r i n gm o d e lo fr e m o t el o g i ni sd e s i g n e d ，a n dt h er e m o tm o n i t o r i n gi m a g ei s g e n e r a t e da c c o r d i n gt ot h ea c t i v es e v e rp a g et e c h n o l o g y s ot h ee m b e d d e da n dr e a l t i m e r e m o t em o n i t o r i n gp l a t f o r mi ss u c c e s s f u l l yb u i l t i i i 嵌入式图像视觉检测平台的研究与开发 h i g hs p e e di m a g ec a p t u r e ，r e a s o n a b l ed e f e c t sr e c o g n i t i o n ，f a s t i n gc o m p r e s s e ds t o r a g e a n di m a g er e m o t et r a n s m i s s i o np r o v i d er e l i a b l et e c h n o l o g yg u a r a n t e ef o rr e a l t i m e m o n i t o r i n go fa l u m i n u mf o i ld e f e c t s as e r i e so fs o f t w a r ea p p l i c a t i o nt e c h n o l o g ys u c ha s d i r e c t s h o w , a d o ，a n da j a xp r o v i d eg o o df o u n d a t i o na n dm a k er e a l - t i m ed e t e c t i o na n d o n l i n em o n i t o r i n gf o ra l u m i n u mf o i ld e f e c t sa c h i v ew h i c hp r o v i d e st h ep o s s i b i l i t yf o rn o w o r k e rm o n i t o ra n da u t o m a t i cp r o d u c t i o n s oi th a sd o u b l ev a l u eb o t l li nr e s e a r c ha n d a p p l i c a t i o n k e yw o r d s ：i m g a ev i s i o nd e t e c t i o n ；a l u m i n u mf o i ld e f e c t sr e c o g n i t i o n ；i m g a em o n i t o r i n g ； e m b e d d e ds y s t e m i v 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下， 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 不包含任何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。本人 完全意识到本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名： 醢i 塑 e l期：鲨墨! ! 关于学位论文使用授权的声明 本人完全了解济南大学有关保留、使用学位论文的规定，同 意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅和借鉴；本人授权济南大学可以将学位论文 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 印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。 ( 保密论文在解密后应遵守此规定) 论文作者签名： 诬垃 导师签名：2 圣型互日期：丛：2 旦 济南大学硕上学位论文 1 1 图像检测的背景 第一章绪论 随着我国经济的不断发展，越来越多的产品能够被大工业自动化生产线生产，而 大工业自动化生产催生了要对大量产品质量的检测，例如铝箔全自动生产线上的缺陷 检测，自动装配线中检测零件的质量、并对零件进行分类，印刷电路板疵病检查，弹 性力学照片的应力分析，流体力学图片的阻力和升力分析，邮政信件的自动分拣，在 一些有毒、放射性环境内识别工件及物体的形状和排列状态，先进的设计和制造技术 中采用工业视觉等等。而原有产品质量检测的需要大量的人手，而且由于人体生理， 心理限制，需要大量的人手才能对自动化生产线上的铝箔进行连续检测，并且对于某 些危险的工业生产环境，进行质量检测有一定的危险性。这就产生了对产品进行自动 化检测的需求，进而减少人手对生产线上的长时间，高强度的检测工作量，而且要进 一步提高检测质量。 而图像作为人类获取和交换图像是人类获取和交换信息的主要来源，随着人类活 动范围的不断扩大，图像处理的应用领域也将随着不断扩大【1 】。加之计算机性能的提 高和数字图像处理技术的日趋成熟，为自动化检测产品质量的研究提供了有力的工具 和帮助。利用图像视觉检测技术可以进行实时的，连续的图像处理，并针对产品进行 缺陷识别，进而能够节省人力资源并且保证合格率。而且图像视觉检测具有经济，省 时，省力等优点，因此，利用图像视觉检测技术来开发产品质量监测平台是一种有效 的手段。 数字图像处理技术的发展，为产品质量检测提供了新的手段，数字图像处理技术， 其中包括通过对数字图像的编码、图像增强、图像压缩以及图像特征分析等技术。通 过c c d ( c h a r g ec o u p l e dd e v i c e ) 电荷耦合器件对铝箔的光学影像转换为数字信号， 然后进行处理。数字图像处理技术发展十分迅速，已经能够广泛应用于遥感、宇宙观 测、影像医学、通信、刑侦及多种工业领域。将图像视觉技术应用于检测领域，既利 用高速摄像机将产品的光学影像转换为数字信号，然后对其图像进行增强、处理、特 征分析，然后针对缺陷给出其相应处理。在这一系统中，可根据针对图像各种处理参 数调节对产品进行实时拍摄，并不断根据特征判断对其缺陷进行记录，并将实时图像 进行传输，把缺陷图像进行存档，能够快速，高效和长时间的对产品进行缺陷分析。 这种能够对产品进行拍摄、增强、处理，分析并给出其检测结果的系统就是图像视觉 1 嵌入式图像视觉检测平台的研究与开发 检测平台，它能够长时间，高质量的针对某种生产线上的产品进行质量检测，可以节 省大量的人手，并且其工作环境可以远离产品生产线，能够更有效的保护其质量检测 人员的安全。 现如今第三次科技革命中电子计算机的发明和广泛使用，以及各种“人一机控制 系统”的形成，使生产的自动化、办公的自动化和家庭生活的自动化( 即所谓的“三 a 革命) 有了实现的可能。预示着人类社会将从机械化、电气化的时代进入到另一 个更高级的自动化时代【2 1 ，并加强了产业结构非物质化和生产过程智能化的趋势【3 1 。 其产品生产成本逐年降低而产量再逐年加大，为保证其质量而进行大规模检测则显得 成本过于高昂，所以对于铝箔质量检测自动化要求迫切，而图像视觉检测技术则为其 提供了一条可行之路。其图像视觉检测系统可以根据各种不同的产品缺陷特征，对其 研究图像缺陷特征，并设计其图像缺陷识别算法，从而达到对各种产品的缺陷检测， 本文主要采用针对铝箔缺陷进行特征识别，采用高速摄像机和图像采集卡进行图像采 集，并针对其图像进行处理，分析其敏感区域，根据其特征识别算法进行分析记录， 实现铝箔生产的自动化检测，并能够传输其图像进行远程在线监测，观测其缺陷数据。 1 2 国内外研究现状 数字图像处理发展历史并不长，二十世纪2 0 年代图像传输揭开了图像处理的序 幕，经历了6 0 年代的登月用到了图像的校正1 4 1 ，也就是图像的畸变，7 0 年代的医学图 像c t 的发展，其中断层成像技术甚至获得了诺贝尔医学刿5 1 ，直n - 十世纪8 0 年代才 开始真正普及，到了9 0 年代才开始向多媒体发展。随着时代的发展，人工智能和机器 视觉的发展，刺激了第三次科技革命，人类不满足于大工业和电气化生产，开始向更 高层次的自动化生产迈进。在此种情况下，更多的产品生产线被设计出来，人类社会 经济结构受到很大的影响，由劳动密集型开始转换，这样为了能够对更多的产品进行 检测，数字图像处理技术开始向着质量检测方面开始发展。 早在上世纪7 0 年代，美国、西欧等一些发达国家就开始图像视觉检测平台的研究 【6 】。上世纪8 0 年代以来，德国、美国、日本等国纷纷开始建立自己的图像视觉检测系 统，主要针对工业产品的无损探伤，表面和外观的自动检查和识别，装配和生产线的 自动化。意大禾f j s i p a r 公司开发成功的c c d 带钢表面缺陷监测系纠7 】，北美i s y s 控制 设备公司开发的1 5 2 0 0 0 型自动表面缺陷监测系统【8 】，h o n e y w e n 公司在美国能源部的 资助下，于1 9 8 3 年开发出连铸板坯表面在线检测装置【9 1 ，该装置能可靠地检出针孔等 微细的表面缺陷。但主要为单机图像视觉检测平台。1 9 8 6 年，w e s t i n g h o u s c 公司和 2 济南人学硕十学位论文 e a s t m a n k o d a k 公司，分别研制出各自的带钢表面缺陷在线检测系统。1 9 9 1 年， w e s t i n g h o u s e 系统在荷兰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n u c o r 钢铁公司和美 雪i n l a n d 钢铁公司所陆续采用【1 0 1 。 在国内，我国数字图像处理技术发展较晚，其应用从2 0 世纪7 0 年代起步，经历3 0 多年的发展，至今已开始在电子、机械、航空航天、建筑、造船、轻纺、影视等部门 的产品设计、工程设计、质量检测和广告影视中得到了广泛应用，取得了明显的经济 和社会效益。 国内由于受各种实际情况、研究经费和技术力量所限，其表面缺陷检测的研究起 步较晚，整体水平较低，距离西方发达国家尚有一定的差距。1 9 9 0 年华中理工大学罗 志勇等采用激光扫描方法检测带钢表面孔洞缺陷，并开发了相应的信号处理电路【l 。 1 9 9 5 年在国家“八五 重点科技攻关项目的资助下，他们研制出了采用多台面阵c c d 成像、通过基于p c 环境的d s p 系统所构成的图像处理平台进行冷轧带钢表面孔洞、重 皮和边裂等缺陷检测的实验系统。该系统为单机检测，而同年，哈尔滨工业大学机器 人研究所也开始进行带钢表面主要缺陷的静态检测和识别方法的研究【1 2 。3 1 。 1 3 课题研究的意义 图像视觉检测平台可以能够长时间，高质量对产品进行缺陷检测，并具有安全、 经济、高效等优点，嵌入式视觉检测平台，以数字图像处理技术为技术支撑点，对产 品图像进行图像增强和处理，并根据其缺陷特征进行识别。嵌入式视觉检测平台可以 不计地域，能够在远程进行产品质量检测，能够实时的传输产品检测图像，并能够自 动识别产品缺陷，节约能源，人力和物力。 1 3 1 图像视觉检测平台的演化 随着数字图像处理日趋成熟，图像检测技术的应用领域也越来越广泛，可以针对 不同产品进行质量检测。本文主要采用铝箔缺陷的特征识别是因为随着我国经济发 展，我国铝箔工业进入大发展阶段，2 0 0 1 - 一2 0 1 0 年是中国工业史上史无前例的大发 展阶段，在此阶段中国投产的铝箔轧机总产能达到1 6 0 万吨，约为2 0 0 0 年的6 4 倍。 仅2 0 0 0 m m 铝箔轧机产能就达2 3 万吨。2 0 0 6 年中国铝箔产量为7 4 万吨，占世界总产 量的2 5 。超过美国成为全球最大的铝箔生产国。据业内专家预测，目前铝箔产量比 较保守的年增长率为1 0 1 2 【1 4 1 。而在铝箔轧机在高速运行时，控制系统时有误 讯号会造成自动快速停车，引起断带甩卷，使铝箔偏离卷取中心，大量窜到套筒的左 嵌入式图像视觉柃测甲台的研究与开发 侧或右侧，甚至造成铝箔表面起褶皱以及并向左或向右推赶，从而引起火灾；高速卷 取时，空气很容易进入卷材的层与层之间，使卷材形成“面包卷，严重破坏带材板 形；卷取速度过快，熨平辊和带材间有打滑现象，使带材表面被刮伤；卷材表面不规 则的情况，如果卷取速度过快会使熨平辊跳动剧烈，影响卷材质量的同时大大降低了 熨平辊轴承的寿命；箔材张力和熨平力得不到有效控制，横向张力不均匀，使卷材出 现错层或塔形现象，另外熨平力不能随卷径变化而保持基本恒定，不能适应生产需求； 一些熨平辊的制造和安装精度低，容易出现带材跑偏和熨平效果不稳定；当箔材局部 板形不好时，由于张力过小，容易使卷材出现局部“鼓包 现象。以上是箔材在高速 卷取过程中经常出现的问题，直接影响箔材的卷取效果，使铝箔质量不能得到保证。 因此需要采取有效措施，从根本上改善卷取效果i l5 1 。因此图像视觉检测平台应用到铝 箔生产线上具有重要的实用价值。 1 3 2 嵌入式图像视觉检测平台的应用 虽然图像视觉检测系统应用已经很广泛，但是大多数图像视觉检测系统单机化， 容易成为信息“孤岛”，而网络化的图像视觉检测系统绝大多数基于c s 架构，其缺 点主要为：比较适合于小规模、用户较少、单一数据库，且在安全、快速的网络环境 下( 例如局域网) 运行。但是，随着应用系统的规模不断扩大，复杂性越来越高在多用 户、多数据库且非安全的网络环境下( 例如：i n t e m e t ) ，这种两层结构的应用模型将无 法适应。而且传统的两层结构还存在以下缺陷：( 1 ) 它是单一服务器且以局域网为中 心的，所以难以扩展至大型企业广域网或i n t r a n e t ；( 2 ) 受限于供应商，程序的升级维 护必须由供应商重新开发扩展；( 3 ) 软、硬件的组合及集成能力有限，在软件上呈现 出胖客户端，用户必须在客户端安装特定的客户端应用程序，而且企业的业务逻辑都 写在客户端应用程序中，程序维护困难，程序升级需要每个客户端都要安装新的客户 端应用程序，同时，对于程序开发商来说，程序模块的重用性差，各个模块相对独立； ( 4 ) c s 模式很难管理大量的客户机【1 6 。1 8 。而与c s 相i r l b s 架构( 以下简称三层模式) 在 两层模式的基础上，增加了新的一级。这种模式在逻辑上将应用功能分为三层：客户 显示层、业务逻辑层、数据层。客户显示层是为客户提供应用服务的图形界面，有助 于用户理解和高效的定位应用服务。业务逻辑层位于显示层和数据层之间，专门为实 现企业的业务逻辑提供了一个明确的层次，在这个层次封装了与系统关联的应用模 型，并把用户表示层和数据库代码分开。这个层次提供客户应用程序和数据服务之间 的联系，主要功能是执行应用策略和封装应用模式，并将封装的模式呈现给客户应用 4 济南大学硕上学位论文 程序。数据层是三层模式中最底层，它用来定义、维护、访问和更新数据并管理和满 足应用服务对数据的请求。三层模式的主要优点为：( 1 ) 良好的灵活性和可扩展性。 对于环境和应用条件经常变动的情况，只要对应用层实施相应的改变，就能够达到目 的。( 2 ) 可共享性。单个应用服务器可以为处于不同平台的客户应用程序提供服务， 在很大程度上节省了开发时间和资金投入；( 3 ) 较好的安全性。在这种结构中，客户 应用程序不能直接访问数据，应用服务器不仅可控制哪些数据被改变和被访问，而且 还可控制数据的改变和访问方式。( 4 ) 增强了企业对象的重复可用性。“企业对象 是指封装了企业逻辑程序代码，能够执行特定功能的对象。随着组件技术的发展，这 种可重用的组件模式越来越为软件开发所接受。( 5 ) - - 层模式成为真正意义上的“瘦 客户端 ，从而具备了很高的稳定性、延展性和执行校率。( 6 ) - - 一- - 层模式可以将服务 集中在一起管理，统一服务于客户端，从而具备了良好的容错能力和负载平衡能力【1 9 1 。 因此能够远程传输采用b s 架构的在线监测平台具有重要的意义。 1 4 课题主要研究内容 本课题开发了名为e i v d p - - 1 嵌入式图像视觉检测平台，利用高速摄像机和图像 采集卡对铝箔进行拍摄，并针对铝箔的特征缺陷进行识别。可用于铝箔的缺陷检测， 在线监视。e i v d p 1 采用了d i r e c ts h o w 、a d o 等技术，用v s 2 0 0 8 i d e 集成开发环 境，采用v c + + 、c 拌和a s p 开发语言来实现铝箔的缺陷识别和远程图像传输监测。 主要研究内容如下： ( 1 ) 进行了嵌入式视觉检测平台的架构，总结了需要解决的技术难题，选用了 合理的开发技术、语言和数据库等。 ( 2 ) 基于d i r e c t s h o w 技术，研究了数字图像的采集方法，并根据其图像的存储 结构进行增强、处理。利用图像的几种存储方式进行图像的传输和分析。 ( 3 ) 根据铝箔缺陷的数字图像，研究了铝箔各个缺陷的特征参数，提出了针对 铝箔7 种缺陷的特征识别算法。 ( 4 ) 采用a s p 、c 拌等开发语言，根据铝箔图像视觉检测模块采集的铝箔图像和 分析记录的铝箔缺陷图像，通过浏览器进行实时传输实现在线的图像监测。 ( 5 ) 嵌入式图像检测平台整体软件的设计与开发。 1 5 小结 本章简要介绍了本课题的选题背景意义和研究的主要内容，对国内外数字图像处 理研究现状进行综述。针对图像检测系统的发展现状，提出嵌入式图像检测平台开发 5 嵌入式图像视觉检测平台的研究与开发 方案，建立其嵌入式图像视觉检测平台。相比较而言，嵌入式图像视觉检测平台能够 实时采集铝箔图像，针对其缺陷进行分析，识别和记录，并通过浏览器进行在线检测， 突破了单机信息“孤岛”的限制，对于进一步研究其在在线图像检测中的应用，具有 重要的意义。 6 济南大学硕卜学位论文 第二章嵌入式图像视觉检测平台e i v d p 1 的架构 为了实现嵌入式图像视觉检测平台e i v d p 1 ( e m b e d d e di m a g ev i s i o nd e t e c t i o n p l a t f o r m ) 能够在服务器上运行，并满足实时图像采集、处理、分析和在线传输、检测。 总结了需要解决嵌入式图像视觉检测平台的一系列问题，提出了嵌入式图像视觉检测 平台e i v d p 1 的整体设计，根据所要实现的功能，划分了其主要的功能模块，并根据 现有的技术水平，选用合理的开发环境，采用成熟的关键技术，提出整体流程和实现 方案。 2 1 e i v d p - i 的主要功能模块 通过对嵌入式视觉检测平台研究和现有技术发展将整体分为铝箔图像视觉检测 模块和嵌入式在线监测模块模块，如图2 1 所示。 图2 1 嵌入式图像视觉检测平台功能划分 2 1 1 嵌入式在线监测平台模块 嵌入式在线监测平台模块提出其浏览器架构和服务器架构，并建立底层数据库， 给出其数据表关系图，其子模块分为s q l 操作模块、用户操作模块、权限操作模块、 信息操作模块、任务操作模块、问题记录模块和参数设定模块，其嵌入式在线监测平 台模块的主要功能为远程监测，针对现场采集的图像进行检测，并针对其问题进行记 录并控制。 2 1 2 铝箔图像视觉检测模块 铝箔图像视觉检测模块提出了整体架构，分析了铝箔各种缺陷产生的基本原因和 其缺陷图像并针对其缺陷图像的敏感区域进行特征比较，并根据其特征和黑白混杂度 进行特征识别，最后给出其铝箔特征识别的整体研究方案，其铝箔图像视觉检测模块 的主要功能为图像的视觉检测，特别针对铝箔缺陷进行图像采集、缺陷分析、特征识 别并进行记录。其子模块划分为：系统视图模块、系统文档模块、系统主框架模块、 7 嵌入式图像视觉柃测平台的研究与开发 图像操作模块、图像分析模块、图像转换模块等。 2 2eiv d p - i 的开发环境 图像视觉检测平台必须有硬件及软件支持才能进行铝箔图像的采集、处理、分析、 识别、传输和监测。嵌入式图像视觉检测平台e i v d p l ，其硬件是由高速摄像机和图 像采集卡，多台高性能计算机，高性能图形加速卡等构成。按其实现的功能分为：实 现图像采集的高速摄像机和图像采集卡；实现图形处理分析的高性能图形加速卡，计 算机显示器；实现图像压缩存储的数据库；实现图像在线监测的远程计算机。 由于e i v d p 1 需要对铝箔图像进行采集，并对图形进行较多的操作，加上我们 对系统运算和处理的实时性要求和图像的记录和传输，我们选用m i c r o s o f tv i s u a l 2 0 0 8 n e t 的i d e 集成开发环境，它能够与图像采集接口和流媒体处理技术 d i r e c t s h o w 技术无缝连接，并且也能够与记录数据的s q l 2 0 0 5 数据库无缝链接。同 时，强大的消息处理机制和多样的界面设计工具以及灵活的内存操作使得系统不论是 响应的实时性，界面友好性还是图像的处理分析和压缩传输都非常好，有助于提高铝 箔缺陷分析中图像的质量，分析速度，压缩速度和传出速度，为我们开发更加优质的 检测平台打下了良好的基础。 2 2 1 采用面向对象的设计方法 为了能够更好的描述图像采集、处理、分析、压缩、传输和记录等一系列的事件 之间的关系，采用面向对象的设计方法来开发系统。面向对象设计包括面向对象的分 析( o o a ，o b j e c to r i e n t e da n a l y s i s ) ，面向对象的设计( o o d ，o b j e c to r i e n t e dd e s i g n ) 、 以及我们经常说的面向对象的编程实现( o o p ，o b j e c to r i e n t e dp r o g r a m m i n g ) 2 0 - 2 2 】。 我们采用面向对象分析o o a 将整个平台分为两个子模块：铝箔图像视觉检测模块和 嵌入式在线监测模块，用这两个子模块来描述其主要工作流程中的两大功能模块，然 后采用o o d 分别将两个子模块划分功能模块，通过抽象找出共同子对象的共同属性 ( 静态属性) 和行为( 动态特征) 形成基本的类。各个类之间规定其外部接口与外界 发生关系，对象与对象之间通过消息进行通讯。最后用o o p 将各个类以及实体的对象 所进行的图像采集、处理、分析、压缩、传输和存储进行实现。这样的程序模块可以 保证良好的安全性，而通过类的继承与多态性可以很方便地实现代码的重用，大大提 高的程序的可用性，缩短了软件的开发周期。例如：将铝箔缺陷特征识别算法类( i m a g e 类) 换掉，加入新的特征识别类就可以进行其它方面的检测，代码的复用程度大大提 8 济南大学硕上学位论文 高。因此，面向对象设计能够使嵌入式图像视觉检测平台更能直接反映问题域的本来 面目，软件开发人员可利用人类认知事物的一般思维方法来进行软件开发。 本文针对面向对象的几个基本概念给予解释 2 3 - 2 5 ： 对象：对象是人们要进行研究的任何事物，从最简单的整数到复杂的飞机等均可 看作对象，它不仅能表示具体的事物，还能表示抽象的规则、计划或事件。它可以是 有形的，例如采集设备中的高速摄像机和图像采集卡，采集的图像，也可以是无形的， 例如针对数据存储的存储规则等。它是构成世界的一个独立单位，具有静态和动态的 特征，静态特征用数据来描述( t g 被称为状态) ，动态特征( 也被称为操作，行为) 为对象所表现的行为或具有的功能，用于改变对象的状态。 类：把客观众多的事物和关系总结、归纳、划分成一些集合是人们认识客观世界 经常采用的方法，分类时人类所依据事物的共性将其抽象，把那些非本质的特性忽略 掉，然后将具有共同特性的事物划分成一类，得出一个抽象的概念。例如平面几何学 里的图形，人类根据其平面图形所构成的边数可以将其化为四边形、五边形，而根据 图形所构成的角数分为三角形、五角形等。面向对象方法中的类是具有相同的属性和 服务的一组对象的几何，它为属于该类的全部对象提供了抽象的描述，包括属性和服 务两个主要部分。有相同或相似性质的对象的抽象就是类。 封装：对象和类是面向对象的两大基本概念，将对象抽象成类需要一个重要的原 则，这就是封装。其隐藏对象的属性和实现细节，仅对外公开接口，控制在程序中属 性的读和修改的访问级别。例如图像的表示，其属性为基本的存储结构和构成属性， 实现细节为如何构成和表示图像。而公开的接口为创建、删除、修改等操作，它可以 控制其属性的修改，而对于图像内部的基本属性则是不可见的，这样可以提高其代码 的安全性。封装简化了程序员对对象的使用，对于具体的图像实现为黑盒结构，程序 员只需要直到图像其输入输出，而对其内部的操作不必考虑，增加了重用性，它使得 图像可以像一个部件一样在各种程序中，而不用担心图像的功能受到影响。 继承：继承是指一个对象直接使用另一对象的属性和方法。在面向对象中，可以 从一个类派生出另一个类，这种派生分为三类：公有继承( 原封不动) 、保护继承( 折 中) 、私有继承( 化公为私) ，这样的继承方式影响子类的访问权限：派生类成员对基 类成员的访问权限；通过派生类对象对基类成员的访问权限。父类或祖先类代表了最 基本的抽象，它只包含必须的数据成员和成员函数，而派生类是父类或祖先类的一种 改良。继承的目的是为了实现代码重用。在本课题中，为了增加界面的友好性，铝箔 9 嵌入式图像视觉柃测甲台的研究与开发 图像视觉检测模块的界面继承了b c g s o f t 里的界面基类，使得界面更加的灵活。 消息：对象之间进行通信的结构叫做消息，它是向对象发出的服务请求。在对象 的操作中，当一个消息发送给某个对象时，消息包含接收对象去执行某种操作的信息。 发送一条消息至少要包括说明接受消息的对象名、发送给该对象的消息名( 即对象名、 方法名) 。一般还要对参数加以说明，参数可以是认识该消息的对象所知道的变量名， 或者是所有对象都知道的全局变量名。 多态性：在面向对象程序设计中还包括一种多态性，举例说明，针对图像的创建， 它可以具有相同的函数名，但其形式参数则可以选择不同的类型( 例如：b m p ，j p g ) 等。多态性的实现一般是通过在类中重新定义其继承父类中的虚函数实现。它使得类 里的操作更具有通用性。 2 2 2id e 集成开发环境 i d e ( i n t e g r a t e dd e v e l o p m e n te n v i r o n m e n t ) 集成开发环境( 简称i d e ) 软件是用于 程序开发环境的应用程序，一般包括代码编辑器、编译器、调试器和图形用户界面工 具。就是集成了代码编写功能、分析功能、编译功能、d e b u g 功能等一体化的开发软 件套。如微软的v i s u a ls t u d i o 系列，b o r l a n d 的c + + b u i l d e r ，d e l p h i 系列等。该程序可 以独立运行，也可以和其它程序并用。i d e 集成代码编辑、代码生成、界面设计、调 试和编译等功能，目前还融合了建模功能。例如嵌入式在线监测模块就用到v s 2 0 0 8 的继承开发环境，它将a s p 页面设置和c 撑强大的实现功能完美的结合起来，并可以添 力n a j a x 技术实现局部刷新，使得界面更加友好和数据传输的流畅。而v s 2 0 0 8 是v i s u a l s t u d i o2 0 0 8 的缩写。v i s u a ls t u d i o 是微软公司推出的开发环境。是目前最流行的 w i n d o w s 平台应用程序开发环境。v s 2 0 0 8 弓l 入了2 5 0 多个新特性，整合了对象、关系 型数据、x m l 的访问方式，语言更加简洁。v i s u a ls t u d i o2 0 0 8 可以高效开发w e b 应用， 集成了a s p n e ta j a x1 0 ，包含a s p n e ta j a x 项目模板，它还可以高效开发o f f i c e 应用和m o b i l e 应用。本课题利用其强大功能的a s p n e t 和a j a x 项目模板开发基于 w e b 的b s 架构的嵌入式在线监测平台，使得图像能够在瘦客户端进行图像传输和传 输，而其图像视觉检测系统则采用最新的m f c 功能模板，继承b c g s o f t 的友好界面， 采用更新的d i r e c t s h o w 技术和a d o 传输技术，将其继承封装成更好的工具类，实现了 图像的实时采集，处理分析和压缩【2 6 1 。 1 0 济南大学硕十学位论文 2 3eiv d p - i 的关键技术 运行在高性能服务器上的嵌入式图像视觉检测平台e i v d p 1 ，在能够满足足够的 图像采集、处理、分析、压缩、传输和处理的情况下，尽量能够提高速度，提高实时 性和性价比。因此为解决上述的技术难题，需要用到以下的关键技术。 2 3 1 图像压缩存储技术 图像压缩可以减少表示数字图像时需要的数据量。图像压缩是指以较少的比特有 损或无损地表示原来的像素矩阵的技术，也称图像编码。由于网络的限制，图像的传 输速度有限，为了能够在有限的传输速度下得到实时的图像，需要对采集图像的大小 进行限制，因此图像数据的压缩就显得非常重要。为了能够为在线监测平台能够实时 传输相应图像，则需要将所存储的2 维位图进行压缩，方便传输。由此我们需要将采 集的2 4 位b m p 位图转换为压缩质量为7 5 的j p e g 图片，其空间压缩倍数接近3 0 倍。 2 3 2 基于c o m 流媒体处理技术 d i r e c t s h o w 是微软公司在a c t i v e m o v i e 和v i d e of o rw i n d o w s 的基础上推出的新一 代基于c o m 的流媒体处理的开发包，与d i r e c t x 开发包一起发布。d i r e c t s h o w 为多媒 体流的捕捉和回放提供了强有力的支持1 2 7 1 。运用d i r e c t s h o w ，我们可以很方便地从支 持w d m 驱动模型的采集卡上采集铝箔图像，并且进行相应的后期处理乃至存储到文 件中。它广泛地支持各种媒体格式，包括a s f m p e g 、a v i 、d v 、m p 3 、w a v e 等等， 使得铝箔图像的采集变得轻而易举。另外，d i r e c t s h o w 还集成了d i r e c t ) ( 其它部分( 比 如d i r e c t d r a w 、d i r e c t s o u n d ) 的技术，直接支持d v d 的播放，视频的非线性编辑，以 及与数字摄像机的数据交换【2 8 1 。 本课题根据新一代的c o m 的流媒体处理技术，派生出专用的采集模块，通过其 w d m 驱动模型，直接利用高速摄像机采集铝箔图像并直接显示在本地显示器上，使 得监视界面更加流畅，而又通过缓冲池的截取，针对局部内存操作将其瞬间图像截获， 得到铝箔图像，并根据参数直接处理，使得速度更快。 2 3 3a d o 存取数据源的c o m 组件 微软公司的a d