淺析無線物聯(lián)網(wǎng)技術在陶瓷制品表面檢測中的應用*

王 儲

(陜西郵電職業(yè)技術學院通信系 陜西 咸陽 712000)

關鍵字 無線物聯(lián)網(wǎng) 陶瓷缺陷 表面檢測 圖像處理

前言

目前，隨著無線物聯(lián)網(wǎng)技術深入應用與發(fā)展，新型數(shù)字化圖像處理算法應運而生。用于圖像處理的嵌入式微芯片體積更小，處理效率更高，應用于更加廣闊的工業(yè)領域?；跓o線通信網(wǎng)絡完成數(shù)據(jù)傳輸已成為主流方式。因此，針對圖像的檢測系統(tǒng)，呈現(xiàn)出微型化、易攜帶、遠程化等發(fā)展趨勢。當今，工業(yè)應用中的無線通信技術，常見于無線局域網(wǎng)絡與無線互聯(lián)網(wǎng)2大類。ZigBee及Bluetooth是常見的無線局域網(wǎng)解決方案，由于無線局域網(wǎng)受到通信區(qū)域的限制，無法實現(xiàn)遠程數(shù)據(jù)獲取及控制。而無線互聯(lián)網(wǎng)技術可以很好地彌補這一不足，諸如WiFi及各類移動通信網(wǎng)絡，能夠提供互聯(lián)網(wǎng)接入服務。傳統(tǒng)的無線互聯(lián)網(wǎng)開發(fā)多是基于GPRS技術，但隨著移動通信技術的發(fā)展，GPRS技術依賴的2G網(wǎng)絡瀕臨關停。而3G網(wǎng)絡在我國覆蓋率逐漸飽和，3G網(wǎng)絡帶來了更大帶寬結合資費下調(diào)的因素，使得3G網(wǎng)絡成為目前嵌入式無線通信系統(tǒng)開發(fā)的主要方式。結合陶瓷制品表面檢測系統(tǒng)的特點，筆者選取移動通信網(wǎng)絡中的3G通信技術作為無線通信載體。利用嵌入式平臺控制陶瓷缺陷圖像的采集，通過3G通信模塊將圖像傳輸至客戶端，利用客戶端強大的計算處理能力對圖像進行處理，基于灰色模型算法完成陶瓷缺陷的鑒別。實現(xiàn)了靈活組網(wǎng)，降低了網(wǎng)絡維護費用，增加了系統(tǒng)的適應性。

1 檢測系統(tǒng)構成

本檢測系統(tǒng)以嵌入式無線物聯(lián)網(wǎng)技術為平臺，對陶瓷制品表面進行實時圖像采集，之后通過無線通信網(wǎng)絡完成圖像回傳。該檢測系統(tǒng)構成如下：嵌入式控制平臺、圖像采集模塊、3G無線通信模塊、基于Qt的用戶端UI界面。該系統(tǒng)原理框圖如圖1所示。其中客戶端工控機部分主要完成圖像數(shù)據(jù)的存儲、處理以及人機交互功能，其余硬件模塊具體構成如下：

圖1 無線檢測系統(tǒng)原理框圖

1.1 嵌入式控制平臺

嵌入式控制平臺主要完成智能網(wǎng)關功能，平臺采用Cortex-A8作為核心處理芯片，需要配合時鐘晶振為嵌入式平臺提供時鐘源，結合DDR儲存器、Flash完成嵌入式系統(tǒng)裝載與數(shù)據(jù)暫存。同時嵌入式平臺集成了USB接口與MiniPCI-E接口，分別用以對接圖像采集模塊與無線通信模塊，可以滿足系統(tǒng)功能上的需求。

1.2 圖像采集模塊

圖像采集模塊采用基于OV2710的CMOS相機構成，能夠采集640×480、1 280×720、1 920×1 080等分辨率的圖像數(shù)據(jù)，集成USB接口與嵌入式控制平臺級聯(lián)。嵌入式控制平臺完成初始化，并且完成一些相應參數(shù)設置。因為圖像數(shù)據(jù)采集模塊獲得的數(shù)據(jù)首先進入內(nèi)核緩沖區(qū)，而圖像處理程序在工控機部分運行，因此需要提供緩沖空間來完成工控機與嵌入式控制平臺間的數(shù)據(jù)交流。筆者采取內(nèi)存映射的模式，首先從內(nèi)核開辟緩沖空間，同時將內(nèi)核真正分配的緩沖空間映射至工控機，這樣程序就能夠在工控機一側訪問嵌入式控制平臺。然后啟動圖像采集模塊，這時系統(tǒng)會將捕捉到的陶瓷圖像數(shù)據(jù)傳至內(nèi)核緩沖空間，在內(nèi)核區(qū)域建立的緩沖空間可以被視為一個循環(huán)緩沖序列，工控機一側的程序在收到某幅陶瓷圖像數(shù)據(jù)時，會將緩沖空間鏈接至內(nèi)核緩沖空間。至此，內(nèi)核可以釋放原緩沖數(shù)據(jù)，并繼續(xù)利用此空間暫存新的陶瓷表面圖像數(shù)據(jù)。

1.3 無線通信模塊

3G無線通信模塊主要完成客戶連接請求的獲取，協(xié)助處理用戶數(shù)據(jù)傳輸，以及判斷用戶是否發(fā)出終止指令。本文設計的檢測系統(tǒng)搭載中興公司的MF210型3G模塊，支持WCDMA制式組網(wǎng)，利用國內(nèi)中國聯(lián)通建立的3G服務網(wǎng)絡，實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸功能。MF210模塊采用MiniPCI-E接口與嵌入式控制平臺連接，結合模塊內(nèi)構通信協(xié)議，能夠?qū)崿F(xiàn)對于采集圖像數(shù)據(jù)的透明傳輸。

2 檢測系統(tǒng)工作流程

在本檢測系統(tǒng)工作過程中，主要包括2個平臺。其一是采用Cortex-A8為核心的嵌入式平臺；其二是采用X64系統(tǒng)的工控機平臺。嵌入式控制平臺主要完成對于陶瓷制品表面圖像的采集，隨后利用3G無線通信模塊把圖像數(shù)據(jù)傳回客戶端，客戶端工控機接收到經(jīng)過預處理的圖像數(shù)據(jù)后，再采用圖像處理算法完成缺陷的檢測。

2.1 嵌入式控制平臺工作流程

嵌入式控制平臺開機后，首先運行參數(shù)初始化程序，完成系統(tǒng)初始化，隨后將處于查詢式待機狀態(tài)，如收到用戶連接請求則開啟接收命令狀態(tài)，激活用于圖像采集的檢測攝像機，提取當前陶瓷制品表面圖像數(shù)據(jù)，獲取數(shù)據(jù)后在嵌入式控制平臺對數(shù)據(jù)進行簡單的預處理，完成圖像濾波、尺寸變換、局部亮度平衡等基礎圖像處理工作。隨后采用3G無線通信模塊將完成預處理的數(shù)據(jù)傳回至客戶端。嵌入式控制平臺工作流程如圖2所示。

圖2 嵌入式控制平臺工作流程

2.2 工控機工作流程

在客戶端，針對工控機構建基于Qt的客戶端UI界面。運行客戶端程序時，給定服務器網(wǎng)絡端口、IP地址，完成連接后系統(tǒng)狀態(tài)標簽將變?yōu)槟壳暗倪B接信息。如果連接成功，即開始接收來自3G無線通信模塊的圖像數(shù)據(jù)，并在工控機中進行圖像處理，獲得陶瓷制品缺陷的檢測結果。工控機工作流程如圖3所示。

圖3 工控機工作流程

3 軟件環(huán)境的設計

嵌入式平臺的軟件具備特有的運行環(huán)境，在進行開發(fā)時需要利用交叉編譯系統(tǒng)完成跨平臺編程工作。通過在上位機上安裝交叉編譯器實現(xiàn)在上位機編程，并通過在線調(diào)試端口(串口、JTAG接口、網(wǎng)口等)完成在線調(diào)試和程序的燒寫。利用交叉編譯環(huán)境可以完成嵌入式控制平臺中系統(tǒng)引導的創(chuàng)建、內(nèi)核的裁剪以及應用程序的編譯，最終實現(xiàn)嵌入式系統(tǒng)的特定功能。在嵌入式控制平臺的儲存器中需要依次燒寫uboot(用以引導系統(tǒng))，系統(tǒng)內(nèi)核(本文采用裁剪后的Linux-V.2.6.30)，嵌入式平臺專用文件系統(tǒng)，用于圖像采集、傳輸?shù)膽贸绦?，最后構建跨平臺的文件傳輸系統(tǒng)，本文采取網(wǎng)絡文件系統(tǒng)(Network File System，NFS)實現(xiàn)數(shù)據(jù)文件在上、下位機間的傳輸。檢測系統(tǒng)軟件環(huán)境的設計流程如圖4所示。

4 灰色關聯(lián)度模型算法

中國學者鄧聚龍教授在20世紀80年代開創(chuàng)了灰色系統(tǒng)理論，該理論分析方法是針對小樣本和孤立信息的不穩(wěn)定性，提出了“部分信息已知，部分信息未知”的理念。對于存在缺陷和損傷的陶瓷制品表面特征，可以歸納為“部分缺陷信息已知，部分缺陷信息未知”的模式，所以能夠?qū)⑻沾芍破繁砻嫒毕輬D像數(shù)據(jù)類比為灰色系統(tǒng)，基于這樣的考慮，借助灰色系統(tǒng)理論中具有實用價值的灰色關聯(lián)度算法開展陶瓷缺陷區(qū)域的識別。

4.1 灰色關聯(lián)度模型

1)假定圖像數(shù)據(jù)中某個特定序列的初始圖像數(shù)值，如式(1)所示:

I0=(Y0(1),Y0(2),……,Y0(n))

I1=(Y1(1),Y1(2),……,Y1(n))

……

Ii=(Yi(1),Yi(2),……,Yi(n))

……

Im=(Ym(1),Ym(2),……,Ym(n))

(1)

圖4 軟件環(huán)境設計流程

2)相對數(shù)據(jù)序列差的算式，如式(2)所示：

Δi(T)=|I0(K)-I0(K)|,

Δi=Δi(1),Δi(2),……,Δi(n),

i=1,2,3,……,m

(2)

3)分別推導極端情況下極大、極小差值，如式(3)所示：

(3)

4)設定用于分辨的參數(shù)量λ∈(0,1)，推導關聯(lián)參量，如式(4)所示：

R0i=(Min+λMax)/(Δi(K)+λMax)

(4)

5)最后推導關聯(lián)度，如式(5)所示：

(5)

圖5 陶瓷制品表面缺陷檢測結果

由于非邊緣點即是像素值和環(huán)境像素間的區(qū)別，且差別較大。所以，能夠采用這個像素點和周圍像素點共同構成關聯(lián)序列，基于式(1)～(5)中完成推導計算。由于R0i被定義為初始像值序列Y0以及序列Yi共同形成的灰色關聯(lián)度，針對陶瓷表面缺陷圖像特點，采用這類灰色關聯(lián)度模型，能夠識別缺陷目標和背景圖像間的本質(zhì)區(qū)別。通過以上處理，灰度直方圖中僅剩余一個波峰值。提前依據(jù)被檢測陶瓷特性設定關聯(lián)度閾值，當R0i小于該閾值，表示該點與其他參考序列間不存在相同的特征，即判定為區(qū)域目標點；假設R0i大于上述閾值，則表示該點與其他參考序列間的特征可被視為一致，不屬于潛在缺陷區(qū)域的目標點。

4.2 實驗與分析

為了盡量多地保留被檢測對象細節(jié)，檢測系統(tǒng)將攝像機采集圖像的分辨率設定為最大值(1 920×1 080)，利用嵌入式控制平臺對采集到的圖像進行預處理。首先針對圖像噪聲進行濾波處理，去掉多余噪點。初步確定圖像中的敏感區(qū)域，并根據(jù)實時網(wǎng)絡帶寬選擇圖像壓縮尺寸，如果網(wǎng)絡順暢則可將圖像壓縮至1 280×720，如果網(wǎng)絡擁塞則將圖像壓縮為640×480，這樣可以提高無線傳輸成功率，同時剔除冗余圖像數(shù)據(jù)，降低客戶端圖像處理難度。隨后將圖像數(shù)據(jù)經(jīng)3G無線通信模塊傳回客戶端，在工控機一側使用基于灰色關聯(lián)度模型的圖像處理程序完成陶瓷表面缺陷識別。利用筆者設計的系統(tǒng)進行陶瓷制品表面檢測實驗，經(jīng)過大量圖像數(shù)據(jù)的處理與分析，選取了具有代表性的檢測結果(如圖5)，被標記的表面缺陷主要體現(xiàn)為表面缺釉、表面開裂、表面沾污等。

從圖5還可以看出，上述算法能夠在平整表面區(qū)域準確標記缺陷目標，同時對于凸起、凹陷、立面連接區(qū)域存在的缺陷目標也能夠有效標記，受被檢測目標不同位置因素影響小，檢測效果穩(wěn)定。針對檢測環(huán)境的不同光照強度，能夠智能適配。

5 結論

筆者提出了一種基于無線物聯(lián)網(wǎng)技術的陶瓷制品表面缺陷檢測系統(tǒng)。本檢測系統(tǒng)采用Cortex-A8作為核心芯片構建嵌入式主控平臺，配合基于OV2710芯片的CMOS檢測相機獲取圖像數(shù)據(jù)，經(jīng)嵌入式平臺圖像預處理后利用MF210型3G模塊傳回工控機，在客戶端使用基于灰色關聯(lián)度模型的圖像處理程序完成缺陷鑒別。經(jīng)實驗驗證本檢測系統(tǒng)可以對衛(wèi)生陶瓷制品進行表面缺陷無線檢測。同時筆者提出的圖像處理算法具備良好的環(huán)境適應性，實時性強，能夠給同類產(chǎn)品提供可靠的技術參考。