基于平面圖像檢測系統(tǒng)的研究與設計

王杰

（榆林學院陜西榆林719000）

在工業(yè)自動化及現(xiàn)代化不斷發(fā)展的過程中，將人類視覺作為基礎(chǔ)實現(xiàn)識別、測量及控制的需求逐漸發(fā)展，傳統(tǒng)根據(jù)人為對問題的解決方式已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代化需求，以此就產(chǎn)生了視覺技術(shù)，包括機器視覺非接觸測量技術(shù)[1]。目前，圖像處理技術(shù)發(fā)展較為迅速，以此使辦公自動化系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)、圖像通訊技術(shù)等技術(shù)及功能都已經(jīng)成為可能，并且應用領(lǐng)域也有了有效的擴展及豐富。但是和國外相比，我國此方面的發(fā)展較為下載，目前還是在實現(xiàn)圖像相關(guān)定性處理方面，其中的潛能和價值并沒有受到重視和發(fā)展，對我國相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及提高造成了阻礙。所以，就要提高國內(nèi)對此方面的研究水平[2]。

1 系統(tǒng)的設計需求及結(jié)構(gòu)

因為計算機只能夠?qū)?shù)字圖像進行處理，那么數(shù)字圖形處理的條件就是將需要測試的物體圖像轉(zhuǎn)化成為數(shù)字形式。另外，還要求系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)收集圖像的預處理及圖像分割，從而得到目標物體中心點的坐標。以中心坐標得到套色誤差分量，并且實現(xiàn)結(jié)果的輸出。

通過以上系統(tǒng)設計需求分析表示，本文所設計的檢測系統(tǒng)主要包括圖像收集、分析及輸出三部分構(gòu)成。圖1為基于平面的圖像檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，以實際測量實物大小，使用CCD攝像機，以具體情況使用LED光源等一系列的配套設備，將攝像機對準被測的實物[3]。

圖1 基于平面的圖像檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

在攝像頭和被測的實物對準，將拍攝的圖像成像到CCD光敏面中，在每個光敏單元勢阱中存儲，并且和圖像照度為正比光生信號電荷，從而有效實現(xiàn)光電轉(zhuǎn)換及電荷積累。之后到CCD移位寄存器進行轉(zhuǎn)移，基于驅(qū)動脈沖實現(xiàn)順序輸出及轉(zhuǎn)移，從而使其成為圖像信號。在檢測系統(tǒng)中，圖像數(shù)字化的部件利用圖像視頻收集卡實現(xiàn)，圖像數(shù)據(jù)會在計算機內(nèi)存中存儲，在屏幕上進行展現(xiàn)。對光學圖像進行調(diào)整，使其為最佳狀態(tài)。將圖像進行凍結(jié)，使模擬圖像信息轉(zhuǎn)變成為數(shù)字信息，從而實現(xiàn)后期處理[4]。

2 系統(tǒng)的設計

2.1 系統(tǒng)的模塊結(jié)構(gòu)

圖2為檢測系統(tǒng)的模塊結(jié)構(gòu)，其主要包括兩大部分，分別為中心處理單元及檢測單元。

圖2 檢測系統(tǒng)的模塊結(jié)構(gòu)

本文設計的重點為檢測部分，其中心處理單元包括可編程控制器及工控機操作面板構(gòu)成。其中工控機的主要目的就是實現(xiàn)檢測單元數(shù)據(jù)傳輸、顯示及統(tǒng)計。對現(xiàn)場設備進行檢測及控制。利用操作面板對參數(shù)進行修改，并且還能夠?qū)崿F(xiàn)功能的設置。其中可編程控制器的主要目的就是對伺服機構(gòu)進行控制，并且還能夠?qū)崿F(xiàn)與工控機數(shù)據(jù)進行交流[5]。

本文所設計的檢測單元還實現(xiàn)了實時信號處理結(jié)構(gòu)的設置，其使用模塊化設計及線性流水陣列結(jié)構(gòu)，其主要特點為接口簡單，并且方便維護及擴充，還能夠支持多處理模式，滿足不同處理算法的需求。

此系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)圖像的全面檢測，為了能夠有效滿足系統(tǒng)檢測實時性需求，其中的檢測單元都要求獨立實現(xiàn)自身任務，并且將檢測結(jié)果利用USB集線器及接口到中心處理單元中傳輸。并且通過可重構(gòu)技術(shù)實現(xiàn)針對圖像檢測部分可重構(gòu)并行處理器的設計，其能夠有效實現(xiàn)圖像收集、處理和分析[6]。

2.2 系統(tǒng)的軟件設計

系統(tǒng)軟件在設計過程中主要指的是檢測單元圖像處理程序，圖3為系統(tǒng)軟件設計的檢測算法流程。

圖3 系統(tǒng)軟件設計的檢測算法流程

圖像檢測系統(tǒng)中的算法較多，對于圖像地層處理算法一般使用FPGA實現(xiàn)，高層處理算法一般使用DSP實現(xiàn)。系統(tǒng)將算法對各處理單元進行分配，各單元再通過流水線方式實現(xiàn)任務的處理，以此使工作效率得到進一步的提高[7]。

2.3 圖像收集卡的選擇

圖像收集卡是將CCD攝像器件中已經(jīng)轉(zhuǎn)換成為模擬視頻信號顯微圖像信號朝著數(shù)字信號進行轉(zhuǎn)化。圖像收集卡與形成圖像的質(zhì)量具有密切的聯(lián)系，并且也會對圖像分析及數(shù)據(jù)計算可靠性及精準度造成影響。根據(jù)不同的工作需求，要使用滿足自身性能及價格的圖像收集卡。本文使用多媒體圖像收集卡，從而有效實現(xiàn)圖像模擬喜好A/D變換、數(shù)字信號存儲等，和計算機共同實現(xiàn)文字、圖像、圖形及語音的多媒體綜合處理。另外，對于圖像收集卡的選擇，不僅要求其能夠?qū)崿F(xiàn)圖像收集和傳輸，還能夠?qū)崿F(xiàn)多幅圖像的收集[8]。圖4為圖像收集卡的工作流程。

圖4 圖像收集卡的工作流程

2.4 圖像收集和顯示模塊的設計

圖像收集和顯示模塊能夠有效實現(xiàn)圖像的及時收集和顯示，對圖像進行抓拍。抓拍指的是將現(xiàn)場圖像到內(nèi)存中存儲，之后將圖像到緩沖區(qū)中進行復制，然后將圖像緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)和BMP文件格式到硬盤中存儲，顯示已經(jīng)調(diào)用[9]。圖5為圖像收集模塊的工作流程。

圖5 圖像收集模塊的工作流程

首先實現(xiàn)收集的初始化，將圖像抓拍處理進行啟動，將圖像實時到屏幕函數(shù)進行關(guān)閉，從而為圖像到內(nèi)存的收集進行中準備。對圖像分辨率的參數(shù)進行設置，確定圖像輸入及輸出窗口之后，設利用相應函數(shù)設置窗口。在設置完成之后，對圖像調(diào)用到內(nèi)存函數(shù)中，在內(nèi)存中實現(xiàn)文件信息的資源分配，并且實現(xiàn)文件信息頭的設置。在設置完成之后，對空文件實現(xiàn)BMP文件信息、圖像數(shù)據(jù)信息的寫入。假如函數(shù)成功執(zhí)行，那么就對磁盤實現(xiàn)BMP文件的寫入，從而圖像抓拍工作就完成[10]。

2.5 圖像處理模塊

圖6為模塊以收集圖像對象特點實現(xiàn)的圖像處理模塊設計。

圖6 以收集圖像對象特點設計的圖像處理模塊

其一，灰度處理。因為收集三十二位真彩圖像，其運算難度比較大，所以就要將其轉(zhuǎn)變成為256色灰度圖像。

其二，閾值分割。在實現(xiàn)圖像收集的過程中，具有灰度值噪聲點，可以使用閾值法將其去除。使用合適閾值，只要是灰度值在閾值中點為白色，在閾值下為黑色。從而能夠?qū)⒃肼曔M行去除，并且還能夠使圖像為黑白兩個顏色的二值圖像，便于今后處理[11]。

其三，中值濾波。使用3×3模塊，將某個點作為中心，如果模塊區(qū)域中只存在此點像素值，那么此點就是噪聲，將像素值進行更改，從而將其去除。

其四，邊緣檢測。因為噪聲點對于邊緣檢測具有一定的影響，所以使用功能Gauss算法將噪聲去除，之后實現(xiàn)邊緣檢測[12]。

其五，細化。對圖像實現(xiàn)細化處理，將圖像幾何特征進行有效突出，降低冗余信息量。

其六，坐標與距離的計算。使用Hough算法實現(xiàn)圖像的處理，并誒對兩個圓的距離進行計算[13]。

2.6 運動目標模糊圖像恢復模塊

在相關(guān)研究過程中，其觀測的目標就會使用功能CCD光點探測器對運動進行探測，以此導致圖像出現(xiàn)模擬，從而對圖像質(zhì)量及觀測精度造成影。假如將采樣時間縮短，能夠降低模糊量，但是也會降低檢測的靈敏度。所以，就要使用適當?shù)奶幚砑夹g(shù)，恢復模糊圖像。可以使用在快速曝光階段中對目標移動量數(shù)學規(guī)律進行觀測，從而設計相應處理軟件，能夠在X、Y兩個方面移動，以此使圖像質(zhì)量及觀測精度進行有效保證[14]。圖7為運動目標模糊圖像恢復模塊的結(jié)構(gòu)。

圖7 運動目標模糊圖像恢復模塊的結(jié)構(gòu)

3 系統(tǒng)的測量

3.1 攝像機的內(nèi)參數(shù)

在實現(xiàn)系統(tǒng)測量過程中，創(chuàng)建空間坐標系，主要包括系統(tǒng)標定，在理想狀態(tài)中，系統(tǒng)屬于正交直角坐標系[15]，圖8為攝像機內(nèi)參數(shù)的坐標系。

3.2 幾何參數(shù)檢測

在對檢測系統(tǒng)進行調(diào)試之后，使用CAD2002繪制標準測試圖像，并且使用激光打印機進行打印。通過圖像處理，得到圖像和參數(shù)計算的結(jié)果，詳見圖9。

通過測試結(jié)果表示，對系統(tǒng)檢測精度造成影響的主要包括硬件自身及缺陷導致的誤差。在對本文所研究的系統(tǒng)進行測試之后表示，此系統(tǒng)能夠有效實現(xiàn)圖像多因素模擬，并且還能夠?qū)鹘y(tǒng)圖像檢測系統(tǒng)中的問題進行解決，從而提高系統(tǒng)的檢測精度和效果[16]。

圖8 攝像機內(nèi)參數(shù)的坐標系

圖9 圖像和參數(shù)計算的結(jié)果

表1 實際圖像圓心的距離

4 結(jié)束語

文中將檢測系統(tǒng)和圖像處理中作為本文研究的基礎(chǔ)，對于現(xiàn)代工業(yè)中廣泛使用圖像處理檢測系統(tǒng)進行了全面的研究，并且對系統(tǒng)軟件、模塊的設計和具體的檢測原理進行了全面的分析，希望能夠為同行或者相關(guān)研究人員提供參考。在本文研究過程中也得到了一定的成果，比如設計的檢測系統(tǒng)不僅具備圖像測量功能，并且還具備板卡功能，能夠?qū)崿F(xiàn)模擬信號量的轉(zhuǎn)換。另外，系統(tǒng)還能夠優(yōu)化程序算法，降低程序運行時間，使運行速度得到提高。以此表示，本文所設計的系統(tǒng)具有良好的使用價值及應用前景。