基于FPGA的生产线毯背裂痕的快速检测.docx

基于 FPGA 的生产线毯背裂痕的快速检测Rapid Detection Based on FPGA About Cracks in Back of Produced Blankets赵倩程志华董文华（上海大学机电工程与自动化学院，上海 200072）摘 要采用数字图像处理技术，完成了簇绒地毯的毯背裂痕快速检测算法的研究。 由于地毯毯背材质方面凹凸不平，光线对 采集图像的质量影响非常强烈，因此设计先利用幂次变换对图像进行增强，同时采用了改进的快速中值滤波算法进行图像 的去噪处理，从速度和便于实现两方面考虑，又采用了改进的 Canny 算子来进行边缘检测，最后利用连通域标记法，依据裂 痕的面积等特征实现了毯背的裂痕快速检测。 表述了部分模块的 FPGA 实现，检测算法经 MATLAB 仿真证实合理可行。关键词：幂次变换，中值滤波，Canny，连通域标记，FPGAAbstractThe crack detection algorithm of tufted carpet is studied by using the digital image processing technology in this paperAs the carpet material is rugged which leads to its strong influence by light,its necessary to make an enhancement on the carpet using the power of transformation method,also an improved fast median filter is applied to it which is followed by an edge de- tection using the improved Canny operatorFinally,rapid detection of back blanket is completed on the basis of cracks in the area,perimeter and other features by the method of labeling the connected regionsIn this paper FPGA implementation of some modules is described,at the same time the detection algorithm is proved reasonable and feasible through MATLABKeywords:powers of transformation,median filter,Canny,connected component labeling,FPGA对簇绒地毯进行质量检测是其生产质量控制的重要项目之 一1。将计算机视觉技术应用于地毯质量的检测，可解决人工检测 所存在的缺陷和不足，基于 FPGA 的生产线毯背裂痕的快速检测 具有快速、准确、唯一和低成本等特点，有着广泛的应用前景。1 检测系统设计基于 FPGA 的生产线毯背裂痕的快速检测系统由 CCD 传 感器、图像采集卡、FPGA 图像处理模块 、决策模块 和 决 策 结 果 输出驱动模块组成。 CCD 传感器和图像采集卡市场上的产品众 多，可依据精度、速度要求选着合适的所需器件；而 FPGA 图像 处理模块、决策模块是本系统的核心与关键。与通常的计算机视觉技术应用不同， 生产线毯背裂痕的检 测要求不同 实 时、快速；检测对象特殊裂 痕等瑕疵；检 测目的（输出）不同合 格与否；故其检测处理算法依据对象 的特点有着特殊的要求，同时还要兼顾效果与速度两要素。 由于 现场环境较差，地毯毯背凹凸不平及光照反射，采集的图像质量 较差，故整个裂痕检测系统的设计由“图像增强”，“中值滤波”， “边缘检测”和“特征提取”等算法组成，整个系统基于 FPGA 实 现。 检测系统的设计框图如图 1 所示。图 2 毯背原图（合格品与次品）图 3 实际生产线毯背拍摄图（合格品与次品）图 4 线性变换增强效果图了合格品与次品的处理效果图，如图 3 所示，折射和反射混淆了 毯背裂痕部分与毯背完好部分，大块完好区域由于反光，灰度值 变得非常大，致使无法与裂痕部分区分。 要实现裂痕与背景的分 割，须通过图像增强处理来削弱光线折射、反射的影响。图像增强算法主要包括线性变换、 非线性变换等传统的增 强算法2。 比较线性变换和非线性变换的处理效果图 4 与图 5， 得非线性幂次变换增强法可以压缩图像中的高灰度值， 即抑制 光线对图像的影响，正好符合此地毯毯背的背景处理。 增强变换图 1 检测系统设计框图2 毯背裂痕检测算法21 图像增强图 2 所示为地毯毯背在理想环境下拍摄的完好的地毯与带裂 痕的原图，毯背的裂痕之处灰度值很大，而完好部分灰度值较小。图 3 为实际生产线拍摄图， 本文的算法要求适用于现场实 际环境，所以所有处理都是基于图 3 进行，并且每个模块都给出 图 7 快速中值滤波器硬件结构图 8 改进 Canny 算子检测的流程框图工业控制计算机2014 年第 27 卷第 10 期19公式如式（1）所示：gamma式（2）是传统的中值滤波器比较次数公式，其中 n 为所选边长的大小，n3 时窗口， 传统的中值滤波需要运行 36 次比较运 算，而本文改进的中值滤波算法仅需 21 次比较运算。 改进算法将 二维数组运算转化为一位数组之间的运算 ， 耗时仅为原先的 583。 由此可见，快速的中 值 滤 波 算 法 提 高 了 效 率，提升了速度。快 速 中 值 滤 波 算 法 在 实 现 上 充 分 利 用 FP- GA 并行处理优势， 减小 算法运行时间。 图 7 是检 测 系 统 中 快 速 中 值 滤 波 的电路结构设计示意 ，3*3 滤波窗口的输入数据 有 9 个，其中前两行经过 sr（1）其中 s 表示增强后图像的灰度值，r 表示生产线上图片的原 灰度值，gamma 表示增强变换的幂次 ，c 表示增强曲线的弯曲 度。 由多次实验测试,变换算法参数设置 c2，gamma5 效果最 佳，如图 5 所示。图 5 幂次变换增强效果图22 中值滤波图 4、 图 5 为图像增强处理后的效果图， 图片中包含很多噪 声，其中包括众多的孤立点和小面积区域块，分析可知这些噪声点 和区域块源于光线照射的影响。 从地毯毯背的特殊材质出发考虑， 得出毯背自身携带的纹理造成的小块区域噪声是孤立的这一关键 特征， 若将图像增强后的众多孤立噪声点去掉后就可以从连通域 角度来进行后期的算法处理， 并且连通域标记法可以容易的通过 FPGA 实现3，则选择一个合适的滤波方法将有利于后期处理。线性滤波器（如最小均方滤波、平均值滤波等）的处理算法通常 造成图像细节的模糊。 而中值滤波算法在去除脉冲噪声、椒盐噪声 的同时，在一定条件下又能有限地保留图像的边缘细节4，因此本系 统设计选择中值滤波器，滤波窗口大小为 3*3，其处理效果见图 6。了 FIFO 缓存处理，添加适 当 的 延 时 与 第 三 行 一并进入比较器 ，模块使用 了 7 次三值比较器。 23 边缘检测经典的边缘检测算法中，从总体效果衡量，Canny 算子给出 了一种边缘定位精确性和抗噪声干扰性较好的折衷办法6。通过前期图像预处理后，脉冲噪声已大部消除，毯背剩余的 可以看到地毯裂痕所占面积很大， 裂痕特征突出， 因此 Canny 算法连通域的图像处理为后期的处理做好铺垫。 但 Canny 算法 计算量很大，同时，其中的高斯滤波会使原图像过度光滑 ，使边 缓变边缘容易丢失，会引起毯背的某些连通域检测不到而漏检， 从 而 降 低 算 法 精 度 因此 有 必 要 将 Canny 算 法 的 高 斯 滤 波 改 为 中 值滤波。 图 8 为改进的 Canny 算 子 检 测 的 流 程图，图 9 为其检测图 像效果图。图 6 中值滤波效果图经 MATLAB 仿真处理结果分析，图 4 中大量且细小的点状 噪声已被滤掉，达到了预期的效果。 但由于传统的中值滤波算子 运行速度较慢， 不适合流水线生产线的地毯毯背裂痕检测的实 时要求，为此本文将中值滤波算法进行了局部改进，相比于传统 的中值滤波算法，不仅运算量大大减小，而且在 FPGA 硬件实现 上占用的资源更少5。改进的中值滤波算法滤波窗口选择 3*3 大小，算法的具体 实现过程如下：1）滤波数据的排序：对每一行像素的数据进行排序，分别得 出每行的最大值，中间值和最小值，表示为 max1、min1、med1。 同理，第 2 和第 3 行依次类推。此步 3 行共执行比较操作 9 次得 到 3 个数据组；2） 滤波数据的提取从最大值组中找出最小值 Minmax1，max2，max3， 从 最 小 值 组 里 找 出 最 大 值 Max min1，min2，图 9 改进 Canny 算子检测图像效果图24 特征提取及决策经过 Canny 算子边缘检测后，图像特征是毯背裂痕以及由 纹理带来的噪声区域均是连通域。由于大批量生产的地毯疵点位置以及大小的多样性，无法确 定面积阈值，但因地毯纹理带来的光照噪声区域有着面积近似相 等并且与裂痕面积差距很大的特征，可以设定一个固定的面积比 率阈值作为决策标准，具体方法为：先进行连通域标记；再计算连 通域面积；最后根据设定的面积比率阈值来判断产品是否合格。经多次实验，得出当设定裂痕的面积是纹理噪声面积的 18 倍时，合格率达到最高，正确率达到 89，并且此方法每次都会 计算当前的地毯光照噪声区域面积， 这个面积乘以设定的倍数 得到的面积大小即是面积阈值，遍历当前地毯每块连通域后，只min3，从中间值组里找出中值 Medmed1，med2，med3。步需要 9 次比较操作；此3）中值滤波结果：从第 2 部得到的三个值中找到中间值Med（Minmax，Medmed，Maxmin），即为最终的中值滤波值。 此步 需要 3 次比较操作。2 2y n （n 1）（2）2图 11 毯背裂痕检测的 FPGA 实现基于 FPGA 的生产线毯背裂痕的快速检测20要检测到含有大于此面积阈值的区域块的地毯记为 1， 否则记为 0，所以此方法是动态检测 ，准确率高，并且只要检测到 1 就 马上停止，计算量大大减少。 图 9 的检测结果如图 10 所示。3 毯背裂痕检测的 FPGA 实现地毯毯背裂痕的检测系统主要用于地毯生产流水线上的产 品质量检验及控制，基于实时检测的生产要求，裂痕检测的图像 处理以 FPGA 实现，如图 11 所示。4 结束语后期研究目标是将算法进一步优化及硬件提升， 使其批量 应用于生产质量检测与管理系统中。参考文献1OM H,BISWAS MAn improved image deno ising method based on wavelet thresholding JJournal of Signal and In- formation Processing, 2012,3(1):1091162章毓晋图像工程：图像理解与计算机视觉M北京：清华大学出版 社，20003Rosenfeld A, Pfalta J L Sequential operations in digital pic- ture processingJJournal of the ACM, 1966; 13(4):4714944赵吉广基于视频图像的路面性能参数采集方法研究D南京：东南 大学，20065郭勇刚织物疵点在线检测关键技术研究及 FPGA 实现D西安：西 安工程大学，20116张斌，贺赛先基于 Canny 算子的边缘提取改善方法J红外技术，2006，28（3）：165169收稿日期：201456图 10连通域标记处理后效果图!之 间 的 安 全 距 离 为 200m，液晶显示器初始化界面如图 7 所示。 PC 机通过串口向车 载设备 1 发送列车定位仿真 实 验 中实验二的仿真数据 ， 使车载设备 2 静止，将 RFID 标签靠近设备 2 内的标签阅 读器， 改变车载设备 2 的位 置信息。 以其中两次实验为 （上接第 17 页）3km 左右，列车运行时间一般在 2 到 3 分钟左右。 因此，以 25 分钟时间内某次跑车实验的一段数据为例， 里程及其误差曲线 如图 5 所示。 从里程及其误差曲线可以看出：在 25 分钟内，惯 导的里程误差最大不超过 20m。实 验 二 ： 为 了 验 证 惯 导 RFID 组 合 定 位 的 精 度 ， 在 Matlab 环境下， 利用惯导 RFID 组合定位算法对跑车实验所得的数据 进行离线仿真验证。 分别在 800m、900m、1000m 和 1100m 对 惯导计算得到的里程信息进行误差校正，仿真结果如图 6 所示。 从校正后的里程及其误差曲线图可以看出：在 25 分钟内，里程 误差最大不超过 8m，定位精度较校正前有很大的提高。图 7 液晶显示器初始化界面例 ：利 用 300m 的 RFID 标签设置车载设备 2 的实时位置为 300m，两台车载设备的计算 及控制模块计算出列车的距离为 27157m，大于安全距离，液晶显示器显示行车状态为“正常”；利用 800m 的 RFID 标签设置车 载设备 2 的实时位置为 800m， 两台车载设备的计算及控制模 块计算出列车的距离为 7251m，小于安全