危險(xiǎn)氣體罐車液位計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

李嘉賢+李燁

摘 要： 在計(jì)算機(jī)視覺環(huán)境下，對(duì)危險(xiǎn)氣體罐車液位的檢測(cè)識(shí)別，保障車輛運(yùn)輸安全。結(jié)合視覺圖像處理技術(shù)，采用嵌入式超聲無損檢測(cè)方法，進(jìn)行危險(xiǎn)氣體罐車液位計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)。首先進(jìn)行液位檢測(cè)原理分析，構(gòu)建系統(tǒng)裝置的總體結(jié)構(gòu)模型，進(jìn)行危險(xiǎn)氣體罐車液位計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)的硬件模塊化設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)了計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)的超聲信號(hào)A/D采樣電路、時(shí)鐘電路、濾波電路、程序加載電路和電源電路。基于計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)測(cè)方法，進(jìn)行危險(xiǎn)氣體罐車液位內(nèi)部狀態(tài)特征的視覺監(jiān)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)具有較好的液位檢測(cè)性能，實(shí)現(xiàn)危險(xiǎn)氣體罐車液位的有效監(jiān)控識(shí)別與報(bào)警，性能可靠穩(wěn)定。

關(guān)鍵詞： 危險(xiǎn)氣體罐車； 液位檢測(cè)； 計(jì)算機(jī)視覺； 報(bào)警系統(tǒng)

中圖分類號(hào)： TN948.64?34； TP216 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2016）22?0067?0

0 引 言

隨著自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)的發(fā)展，采用智能測(cè)試和計(jì)算機(jī)視覺方法進(jìn)行液位檢測(cè)和監(jiān)控，借助的物理場(chǎng)有超聲波、微波雷達(dá)、射線及激光等，能實(shí)現(xiàn)高低位報(bào)警功能，在工業(yè)控制場(chǎng)合中，固定位置處的液位監(jiān)控是保障工業(yè)控制安全的重要技術(shù)，特別是在危險(xiǎn)光車的運(yùn)輸過程中，需要對(duì)危險(xiǎn)氣體罐車的液位進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和識(shí)別，通過感應(yīng)元件實(shí)現(xiàn)對(duì)液位的準(zhǔn)確檢測(cè)，通過檢測(cè)發(fā)射和接收的時(shí)延來確定液位的高度。隨著計(jì)算機(jī)視覺處理技術(shù)的發(fā)展，以及圖像處理技術(shù)的應(yīng)用，采用計(jì)算機(jī)視覺部監(jiān)控方法進(jìn)行危險(xiǎn)氣體罐車的液位監(jiān)控識(shí)別成為未來實(shí)現(xiàn)液位準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)和定位的重要發(fā)展方向，研究基于計(jì)算機(jī)視覺的危險(xiǎn)罐車的液位檢測(cè)監(jiān)控報(bào)警系統(tǒng)，在保障危險(xiǎn)罐車運(yùn)輸安全方面具有重要意義，相關(guān)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法受到人們的重視[1?3]。

目前，對(duì)液位的檢測(cè)方法按照測(cè)量液位的感應(yīng)元件與被測(cè)液體是否接觸，其可分為接觸型和非接觸型兩大類。通過人工檢尺法[4?6]，加裝浮子測(cè)量裝置進(jìn)行液位檢測(cè)，微波雷達(dá)、射線及激光主要是應(yīng)用在檢測(cè)罐體為危險(xiǎn)物質(zhì)，將微波發(fā)射器和接收器安裝在罐頂，利用超聲技術(shù)并結(jié)合數(shù)字信號(hào)處理算法進(jìn)行液位檢測(cè)[7?9]。但是，上述設(shè)計(jì)方案因無法找到超聲信號(hào)為零的位置，所以考慮使用靈敏度相同的另一液位檢測(cè)傳感器作為參考通道進(jìn)行自適應(yīng)噪聲抵消，參考液位檢測(cè)傳感器應(yīng)放置在對(duì)目標(biāo)反射信號(hào)較小，更多的反映液位反射的超聲信號(hào)的位置，但是對(duì)電磁波、光波等超聲無法穿過的介質(zhì)，液位檢測(cè)的精度不高[10]，難以實(shí)現(xiàn)有效的監(jiān)控識(shí)別和報(bào)警。針對(duì)上述問題，本文進(jìn)行危險(xiǎn)氣體罐車液位監(jiān)控識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)的改進(jìn)設(shè)計(jì)，首先進(jìn)行了液位檢測(cè)原理分析，構(gòu)建系統(tǒng)裝置的總體結(jié)構(gòu)模型，然后進(jìn)行了危險(xiǎn)氣體罐車液位計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)的硬件模塊化設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)，最后通過實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證了本文設(shè)計(jì)的液位監(jiān)控識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)的優(yōu)越性能，得出有效性結(jié)論。

1 液位計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)

根據(jù)上述液位檢測(cè)弊端分析，進(jìn)行危險(xiǎn)氣體罐車液位計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)，首先分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)的總體架構(gòu)模型，系統(tǒng)設(shè)計(jì)包括了系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)部分。硬件設(shè)計(jì)中，主要是在計(jì)算機(jī)視覺環(huán)境下完成液位視覺特征的獲取，并對(duì)接收到的視覺特征進(jìn)行相應(yīng)的處理。本系統(tǒng)的硬件部分主要是數(shù)據(jù)采集和數(shù)字信號(hào)處理。接收探頭采集的視覺特征通過信號(hào)采集電路進(jìn)行高分辨率的A/D采樣，液位視覺的差異性可以通過對(duì)分辨率和采樣率的大小來判斷。在對(duì)液位檢測(cè)的超聲信號(hào)檢測(cè)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)自適應(yīng)濾波器進(jìn)行信號(hào)濾波，通過自適應(yīng)均衡方法得到基于視覺傳感器的液位檢測(cè)特征，為系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供了準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。因此，采集電路的設(shè)計(jì)必須采用高分辨率，硬件電路設(shè)計(jì)中，包括確定DSP處理器型號(hào)、Visual DSP++集成開發(fā)環(huán)境、外圍器件以及連接關(guān)系。根據(jù)I/O設(shè)備的數(shù)據(jù)采集量確定液位監(jiān)控識(shí)別系統(tǒng)的分辨率和基線恢復(fù)性能，采用ADI公司的ADSP21160處理器系統(tǒng)作為計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控識(shí)別的主控芯片，數(shù)字信號(hào)處理器主要完成對(duì)整個(gè)硬件系統(tǒng)的電路控制，根據(jù)設(shè)計(jì)的功能指標(biāo)得到本文設(shè)計(jì)的監(jiān)控系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺的像素值的系統(tǒng)最低采樣率為1 024 MHz， 則DSP的最低速度應(yīng)大于[25×20=500 MHz]。

在進(jìn)行罐體液位監(jiān)控中，研究的罐體的厚度分別為5 mm平面罐體，20 mm平面罐體。由于本文構(gòu)建的系統(tǒng)是一個(gè)高采樣率的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，在進(jìn)行液位監(jiān)控識(shí)別報(bào)警中，需要利用C8051F處理器發(fā)射頻率為120 kHz左右的脈沖序列，作為原始聲信號(hào)數(shù)據(jù)存入計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，以此進(jìn)行監(jiān)控識(shí)別，根據(jù)上述描述，得到系統(tǒng)設(shè)計(jì)的模塊構(gòu)架如圖1所示。

2 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.1 硬件電路設(shè)計(jì)的指標(biāo)分析

在上述進(jìn)行了危險(xiǎn)氣體罐車液位計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)的液位檢測(cè)原理分析和系統(tǒng)設(shè)計(jì)總體構(gòu)建描述的基礎(chǔ)上，進(jìn)行系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)，系統(tǒng)的硬件模塊主要包括了超聲信號(hào)A/D采樣電路、時(shí)鐘電路、濾波電路、程序加載電路和電源電路等。系統(tǒng)的設(shè)計(jì)指標(biāo)描述如下：

（1） 危險(xiǎn)氣體罐車液位計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)的輸出信號(hào)幅度<2 dB，脈沖信號(hào)的頻譜寬度為12 dB；

（2） 監(jiān)控系統(tǒng)的整體功耗<2 W；

（3） 計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控接收機(jī)采樣率不低于12 MHz；

（4） CAN總線對(duì)無液狀態(tài)采集數(shù)據(jù)采樣分辨率不低于8位；

（5） 有液狀態(tài)采集數(shù)據(jù)中具有高壓控制功能；

（6） 具有基線恢復(fù)功能。

根據(jù)上述設(shè)計(jì)的指標(biāo)，進(jìn)行硬件模塊化設(shè)計(jì)。

2.2 系統(tǒng)硬件模塊化設(shè)計(jì)與電路實(shí)現(xiàn)

首先設(shè)計(jì)圖像信號(hào)A/D采樣電路，A/D采樣電路是實(shí)現(xiàn)罐車液位計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)，通過A/D采樣電路上傳圖譜數(shù)據(jù)，使用AD公司一款高性能A/D芯片AD9225對(duì)上一個(gè)緩沖區(qū)數(shù)據(jù)進(jìn)行峰值檢測(cè)，利用A/D芯片內(nèi)的采樣保持器和參考電壓進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺特征監(jiān)測(cè)和液位脈沖數(shù)據(jù)采樣，結(jié)合視覺特征在危險(xiǎn)氣體罐車中傳播可以進(jìn)行信號(hào)轉(zhuǎn)換，通過A/D采樣電路轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控系統(tǒng)能識(shí)別的數(shù)字信號(hào)，A/D芯片通過時(shí)鐘把脈沖信息輸入到罐體液位監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的中央處理單元，數(shù)字輸出包括12位數(shù)字輸出和一個(gè)溢出指示位，采用多樣化的數(shù)據(jù)捕捉和傳送模式，罐車液位計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)的PPI的所有操作與A/D、D/A轉(zhuǎn)換器、視頻編碼/解碼器進(jìn)行并行串口通信，由此實(shí)現(xiàn)控制信號(hào)的無幀同步、內(nèi)部觸發(fā)。根據(jù)上述設(shè)計(jì)，得到罐車液位計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)A/D采樣的時(shí)序邏輯如圖2所示。

罐車液位計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)的輸入超聲信號(hào)采用的是單端輸入，耦合方式可以是交流耦合，通過上述邏輯結(jié)構(gòu)，構(gòu)建A/D采樣電路如圖3所示。

<系統(tǒng)的時(shí)鐘電路是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控的模擬控制，通過發(fā)射時(shí)鐘脈沖信號(hào)，實(shí)現(xiàn)液位監(jiān)測(cè)的基線輸入，系統(tǒng)的時(shí)鐘電路由電壓信號(hào)控制，控制電壓0～5 V，采用LDAC信號(hào)將超聲脈沖信號(hào)鎖存在內(nèi)部寄存器，復(fù)位信號(hào)通過危險(xiǎn)氣體罐車液位檢測(cè)系統(tǒng)輸入的參考信號(hào)對(duì)有液和無液的狀態(tài)進(jìn)行區(qū)別檢測(cè)，通過手動(dòng)按鍵，采用計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)測(cè)方法，進(jìn)行危險(xiǎn)氣體罐車液位內(nèi)部狀態(tài)特征的視覺監(jiān)測(cè)，時(shí)鐘電路的VCC電壓低于2.32 V時(shí)，按下開關(guān)S1后，LED會(huì)被點(diǎn)亮，危險(xiǎn)氣體罐車液位檢測(cè)的計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)端具有醒目的提示，通過上述分析，得到系統(tǒng)的時(shí)鐘電路如圖4所示。

圖4中，WDO引腳產(chǎn)生的超聲波將發(fā)生反射縱波（或橫波），利用多層介質(zhì)中超聲波的傳播規(guī)律進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)罐體液位狀態(tài)的檢測(cè)。

2.3 軟件算法的設(shè)計(jì)

由于是單峰液位突變特征，因此，可結(jié)合角點(diǎn)檢測(cè)的特點(diǎn)，利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法能夠?qū)崿F(xiàn)丙烯聚合過程中非正常液位的檢測(cè)和識(shí)別。角點(diǎn)能夠描述液位圖像中兩個(gè)邊緣的相交點(diǎn)，Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法主要通過液位圖像中的特征點(diǎn)形狀進(jìn)行非正常液位的檢測(cè)和識(shí)別，即使液位的顏色發(fā)生變化仍能進(jìn)行有效的檢測(cè)。

設(shè)置液位圖像[I（x，y）]，對(duì)其進(jìn)行平移[（Δx，Δy）]后圖像具有自相似性，這種自相似性能夠用自相關(guān)函數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，其公式如下：

[c（x，y；Δx，Δy）=（u，v）∈W（x，y）ω（u，v）[I（u，v）-I（u+Δx，v+Δy）]2] （1）

式中：[W（x，y）]為以[（x，y）]為中心模板的窗口；[ω（u，v）]為加權(quán)函數(shù)，可以將其設(shè)置為常數(shù)或者高斯函數(shù)。對(duì)泰勒公式進(jìn)行展開，能夠得到：

[I（u+Δx，v+Δy）≈I（u，v）+Ix（u，v）Δx+Iy（u，v）Δy =I（u，v）+[Ix（u，v）Iy（u，v）]ΔxΔy] （2）

則：

[c（x，y；Δx，Δy）=ω（u，v）[I（u，v）-I（u+Δx，v+Δy）]2 ≈[Ix（u，v）Iy（u，v）]ΔxΔy2ω（u，v） =[Δx，Δy]M（x，y）ΔxΔyω（u，v）]（3）式中：

[M（x，y）=Ix（u，v）2Ix（u，v）Iy（u，v）Ix（u，v）Iy（u，v）Iy（u，v）2=ACCB] （4）

因此，對(duì)液位圖像進(jìn)行平移后得到的自相關(guān)函數(shù)能夠近似于下述二次項(xiàng)函數(shù)：

[c（x，y；Δx，Δy）≈[Δx，Δy]M（x，y）ΔxΔy] （5）

進(jìn)而能夠得到丙烯聚合過程中液位的視覺方程：

[Δx，ΔyM（x，y）ΔxΔy=1] （6）

圖像中液位圖像的尺寸是由[M]矩陣的特征值決定的，特征值能描述液位圖像中灰度變化的速度和方向。Harris角點(diǎn)法無需對(duì)[M]的特征值進(jìn)行計(jì)算，只要計(jì)算出一個(gè)角點(diǎn)的響應(yīng)即可，其計(jì)算公式如下：

[R=detM-α（traceM）2] （7）

式中，[α]為經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，通常取值為0.04～0.06。利用上述方法取得的全部Harris角點(diǎn)，計(jì)算全部的角點(diǎn)縱坐標(biāo)的均值進(jìn)行計(jì)算即可得到實(shí)際的液位高度，從而實(shí)現(xiàn)丙烯聚合過程中非正常液位的準(zhǔn)確檢測(cè)與識(shí)別。

3 系統(tǒng)軟件開發(fā)仿真環(huán)境描述和系統(tǒng)調(diào)試結(jié)果分析

危險(xiǎn)氣體罐車液位計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)的軟件開發(fā)建立在嵌入式Linux開發(fā)系統(tǒng)基礎(chǔ)上，系統(tǒng)軟件需要實(shí)現(xiàn)的功能包括危險(xiǎn)氣體罐車液位超聲采集、能譜測(cè)量、計(jì)算機(jī)視覺圖像控制、CAN通信以及A/D采樣E2PROM燒寫。SPI E2PROM AT25HP512用于DSP的程序加載，正確配置DSP的SPI寄存器，采用DIP封裝實(shí)現(xiàn)程序加載，根據(jù)上述軟件開發(fā)環(huán)境，發(fā)送WREN指令直接通過燒寫器燒寫，進(jìn)行危險(xiǎn)氣體罐車液位計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)的仿真測(cè)試。首先采用層次聚類方法在計(jì)算機(jī)視覺環(huán)境下進(jìn)行液位狀態(tài)數(shù)據(jù)采集，然后進(jìn)行信號(hào)轉(zhuǎn)換，得到有液狀態(tài)和無液狀態(tài)下的采集結(jié)果如圖5所示。

對(duì)上述原始數(shù)據(jù)進(jìn)行信號(hào)處理，采用自適應(yīng)濾波電路進(jìn)行有用信息提取，得到提取結(jié)果如圖6所示。

監(jiān)控識(shí)別，由圖6可見，采用本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)進(jìn)行危險(xiǎn)氣體罐車的液位檢測(cè)，在計(jì)算機(jī)視覺下能實(shí)時(shí)準(zhǔn)確檢測(cè)液位值，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的監(jiān)控識(shí)別和報(bào)警，性能可靠穩(wěn)定。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文進(jìn)行了危險(xiǎn)氣體罐車液位計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)控識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)，利用不同液位狀態(tài)下聲波在不同罐體環(huán)境中的傳播特征的差異性，進(jìn)行聲波在不同罐體環(huán)境中的傳播的差異性特征提取，判定液位狀態(tài)。進(jìn)行系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)，包括A/D采樣電路、時(shí)鐘電路、濾波電路、程序加載電路和電源電路等。通過危險(xiǎn)氣體罐車液位檢測(cè)系統(tǒng)輸入的參考信號(hào)對(duì)有液和無液的狀態(tài)進(jìn)行區(qū)別檢測(cè)，采用計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)測(cè)方法，進(jìn)行危險(xiǎn)氣體罐車液位內(nèi)部狀態(tài)特征的視覺監(jiān)測(cè)。研究表明，該系統(tǒng)具有較好的液位檢測(cè)性能，實(shí)現(xiàn)危險(xiǎn)氣體罐車液位的有效監(jiān)控識(shí)別報(bào)警，具有較好的應(yīng)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

[1] 劉茂旭，何怡剛，鄧芳明，等.融合RFID的無線濕度傳感器節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)研究[J].電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)，2015，29（8）：1171?1178.

[2] 呂富勇，周瑞卿，阮世陽(yáng)，等.高頻磁場(chǎng)檢測(cè)中采樣保持器的設(shè)計(jì)及其性能分析[J].電子測(cè)量技術(shù)，2015，38（8）：13?16.

[3] 郭靜波，譚博，蔡雄.基于反相雙峰指數(shù)模型的微弱瞬態(tài)極低頻信號(hào)的估計(jì)與檢測(cè)[J].儀器儀表學(xué)報(bào)，2015，36（8）：1682?1691.

[4] JAFAR S A. Interference alignment： A new look at signal dimensions in a communication network [J]. Foundations and trends in communications and information theory， 2011， 7（1）： 129?134.

[5] GOMA/DAM K， CA/DAMBE V R， JAFAR S A. A distributed numerical approach to interference alignment and applications to wireless interference networks [J]. IEEE transactions on information theory， 2011， 57（6）： 3309?3322.

[6] PATCHARAMANEEPAKRON P， ARMOUR S， DOUFEXI A. Coordinated beamforming schemes based on modified signal?to? leakage?plus?noise ratio precoding designs [J]. IET communications， 2015， 9（4）： 558?567.

[7] KALEVA J， TOLLI A， JUNTTI M. Weighted sum rate maximization for interfering broadcast channel via successive convex approximation [C]// Proceedings of IEEE Global Communications Conference. Anaheim， USA： IEEE， 2012： 3838?3843.

[8] LIU H， DING Z G， FAN P Z， et al. Precoding design for interference suppression in multi?cell multi?user networks [J]. IET communications， 2014， 8（9）： 1534?1540.

[9] RATHEESH M， DAVID M J. System?level performance of interference alignment [J]. IEEE transactions on wireless communications， 2015， 14（2）： 1060?1070.

[10] 趙石磊，郭紅，劉宇鵬.基于軌跡跟蹤的線性時(shí)滯系統(tǒng)容錯(cuò)控制[J].信息與控制，2015，44（4）：469?473.

[11] KARAMI E，DOBRE O A. Identification of SM?OFDM and AL?OFDM signals based on their second?order cyclostationarity [J]. IEEE transactions on vehicular technology， 2015， 64（3）： 942?953.