基于圖像處理的天饋線系統(tǒng)缺陷檢測程序設(shè)計(jì)

黃寶健

（國家廣播電視總局二0 二二臺，新疆 喀什844000）

1 研究背景

在電磁波的傳輸形式下，天線系統(tǒng)作為整體發(fā)射機(jī)的組織核心完成廣播信號的傳輸任務(wù)，然而在實(shí)際應(yīng)用中，必須根據(jù)發(fā)射機(jī)的播音狀態(tài)對天饋線系統(tǒng)進(jìn)行配置安裝，以達(dá)到較好的播音效果。目前，很多廣播臺站針對天饋線系統(tǒng)也進(jìn)行了技術(shù)改造，按照天饋線的更新需求對裝置操作質(zhì)量進(jìn)行判斷。從發(fā)射機(jī)角度來講，要嚴(yán)格按照天饋線系統(tǒng)的運(yùn)行需求對控制系統(tǒng)進(jìn)行改造，從而使發(fā)射機(jī)裝置按照短波形式進(jìn)行調(diào)節(jié)，其中，在天線支撐結(jié)構(gòu)中需針對鋼管部分進(jìn)行穩(wěn)定調(diào)節(jié)，一方面按照水平方向的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)保證系統(tǒng)全過程具備300Ω 以上的阻抗，另一方面隨著大功率發(fā)射裝置的改造需保證天饋線系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性。在日常維護(hù)性檢修中，通過肉眼無法準(zhǔn)確判斷天饋線鋼架架構(gòu)是否存在細(xì)小裂縫，同時(shí)在鋼管結(jié)構(gòu)的焊接中也無法確保交接處完全貼合緊密，基本都依靠經(jīng)驗(yàn)判斷，存在較大播音隱患與安全隱患。此外，在天饋線系統(tǒng)的修復(fù)工作中，實(shí)施團(tuán)隊(duì)在考慮實(shí)際播音環(huán)境的前提下，對系統(tǒng)改造前都需要對現(xiàn)有裝置進(jìn)行檢測判斷，這一點(diǎn)仍缺乏準(zhǔn)確的操作裝置。本文提出了一種基于圖像處理技術(shù)的天饋線鋼架支撐表面自動檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)能較準(zhǔn)確、高效地檢測天饋線支撐結(jié)構(gòu)表面的顏色變化和角部損傷、邊緣損傷、中間裂紋等缺陷。使用matlab 軟件，利用圖像處理的概念，將現(xiàn)有鋼架表面與高質(zhì)量的參考鋼質(zhì)表面進(jìn)行了比較。根據(jù)這一比較，對天饋線系統(tǒng)支撐表面的質(zhì)量進(jìn)行了分類。結(jié)果表明，該方法檢測準(zhǔn)確率較高，能有效地取代人工肉眼判斷，具有較高的檢測精度和效率。

2 天饋線維護(hù)性檢修基本內(nèi)容與圖像處理思路

2.1 天饋線維護(hù)性檢修基本內(nèi)容

在天線管理維護(hù)機(jī)制下，明確天饋線運(yùn)行流程，并對調(diào)節(jié)幅度加以控制。操作中，加強(qiáng)天線裝置實(shí)施質(zhì)量與外觀檢查，確保裝置外觀以及相關(guān)金屬架構(gòu)為正確狀態(tài)。其中鋼架結(jié)構(gòu)需采用焊接的方式調(diào)整穩(wěn)定性，使其固定裝置具備可靠性，重點(diǎn)針對焊接主體是否存在裂縫進(jìn)行判斷，明確未來檢查周期。其次對拉線角度進(jìn)行判斷調(diào)整，天線裝置同螺絲結(jié)構(gòu)整體化運(yùn)轉(zhuǎn)正常，并提升整體抓力，足以抵制外部條件帶來的影響。從天線幕的松緊角度出發(fā)，在檢修管理間隔三個(gè)月的前提下，考慮外界溫度對系統(tǒng)質(zhì)量的影響，特別是高海拔嚴(yán)寒環(huán)境下，按照天線幕運(yùn)行需要進(jìn)行反射幕管理，避免斷線、脫鉤危險(xiǎn)。

目前，在短波發(fā)射機(jī)天饋線系統(tǒng)定期維護(hù)中，每年對鐵塔的垂直彎曲度以及拉線的初拉力進(jìn)行觀察，同時(shí)進(jìn)行測試，發(fā)現(xiàn)問題及時(shí)進(jìn)行修正。在夏冬兩季中，因夏季晝長夜短，需對饋線松緊度進(jìn)行收緊，因冬季晝短夜長，也需對饋線松緊度進(jìn)行伸展，以上操作對塔身的垂直彎曲度存在很大的影響，為保證天饋線系統(tǒng)整體運(yùn)行穩(wěn)定，在支撐結(jié)構(gòu)方面不存在風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)與隱患，預(yù)防性維護(hù)必不可少的條件之一，所以必須有一種檢測方法準(zhǔn)確判斷故障點(diǎn)，及時(shí)修復(fù)缺陷。

圖1 缺陷檢測基本流程圖

2.2 圖像處理思路

圖像進(jìn)行處理為進(jìn)行圖像相應(yīng)的有效處理操作，從而達(dá)到事先設(shè)置的相應(yīng)目標(biāo)的一種處理技術(shù)[1]。圖像處理也能夠進(jìn)一步的分成模擬化的圖像處理以及目標(biāo)進(jìn)行分割的有效處理。其中模擬化的圖像處理為選擇光學(xué)、以及照相形式進(jìn)行模擬化的圖像相應(yīng)的處理，而光學(xué)進(jìn)行圖像處理形式發(fā)展了較長的時(shí)間，出現(xiàn)了激光全息相關(guān)技術(shù)之后，基于此光學(xué)進(jìn)行圖像處理不斷的發(fā)展[2]。即使光學(xué)式的圖像處理相關(guān)理論是較為成熟完善的，并處理時(shí)的速度非常的快，有非常大的信息的實(shí)際容量，有比較高的分辨率，兼具經(jīng)濟(jì)性，然而處理時(shí)精度非常的低，穩(wěn)定性也比較差，相關(guān)的設(shè)備非常的笨重復(fù)雜，不便于操作以及工藝整體水平較低等各種原因進(jìn)一步的限制其發(fā)展[3]。而目標(biāo)進(jìn)行分割的有效處理用圖像信息數(shù)據(jù)有效的獲取、以及輸送、還有儲存、以及轉(zhuǎn)換的顯示、還有理解和綜合性的利用當(dāng)做是重點(diǎn)研究的相應(yīng)內(nèi)容，始于20 世紀(jì)的60 年代的時(shí)候，伴隨現(xiàn)代化計(jì)算機(jī)相關(guān)技術(shù)不斷的發(fā)展，基于此目標(biāo)進(jìn)行分割的處理方式進(jìn)而快速的發(fā)展。

3 基于圖像處理的天饋線表面缺陷檢測算法研究與實(shí)現(xiàn)

3.1 基于圖像處理的缺陷檢測基本流程

用VC++給Xavis 添加圖像表面缺陷檢測的動態(tài)鏈接庫文件，其中圖像處理的缺陷檢測基本流程如圖1。該算法的關(guān)鍵是圖像配準(zhǔn)算法和圖像比對算法的選擇，這是算法復(fù)雜性的重要因素之一。另外，算法還要求一定得魯棒性，這里不再贅述。

3.2 基于形態(tài)學(xué)處理的缺陷檢測算法研究與實(shí)現(xiàn)

基于形態(tài)學(xué)處理的缺陷檢測主要用來檢測的是鋼架表面的缺陷檢測，待檢測圖如圖2。

圖2 待檢測圖像

由圖2 可以看出，此缺陷主要是裂紋，因此只要將檢測出來確定缺陷所在區(qū)域，然后再用閾值分割法即可確定出缺陷的具體位置，基于此點(diǎn)，我們設(shè)計(jì)了以下的處理算法來標(biāo)定缺陷。

形態(tài)學(xué)濾波，去掉噪聲:（1）形態(tài)學(xué)處理。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)由一組形態(tài)學(xué)運(yùn)算算子組成。最基本的運(yùn)算算子由膨脹，腐蝕，開運(yùn)算，閉運(yùn)算。使用這些算子對圖像的結(jié)構(gòu)和形狀進(jìn)行分析和處理，主要包括圖像分割、特征提取、邊緣檢測、圖像濾波、圖像增強(qiáng)以及圖像恢復(fù)等[4]。形態(tài)學(xué)的理論基礎(chǔ)是集合論[5]。在圖像處理中形態(tài)學(xué)的集合代表著黑白和灰度圖像的形狀。比如二值圖像中所有黑色相素組成的了該圖像完全描述。（2）本例檢測圖像處理。由圖3可以看出，閾值分割后的圖片中有面積極小的白色區(qū)域，這是由于干擾造成的，必需要消除干擾。由于這些干擾造成的白色區(qū)域的面積很小，所以我們采用形態(tài)學(xué)中的腐蝕操作，對于同一種形態(tài)學(xué)操作，使用不同的結(jié)構(gòu)元素，得到的結(jié)果也不相同。由于我們用形態(tài)學(xué)操作只是消除噪音的干擾。所以我們選用了的結(jié)構(gòu)元素se 為一個(gè)方形的3X3 的結(jié)構(gòu)，既：

圖3 結(jié)構(gòu)元素

3.3 檢測結(jié)果與分析

根據(jù)上面計(jì)算的內(nèi)圓環(huán)的外徑和外圓環(huán)的內(nèi)徑：去除物體本身的白色區(qū)域，即可得缺陷的位置，在對缺陷進(jìn)行標(biāo)識。處理結(jié)果如圖4。本方法的精髓是利用形態(tài)學(xué)處理缺陷工件圖像，然后利用Hough 變換去掉內(nèi)外圓環(huán)，就可以得到待檢測的缺陷位置予以標(biāo)定。優(yōu)點(diǎn)是不需要有標(biāo)準(zhǔn)圖，省去圖像配準(zhǔn)圖像比對算法，直接可以檢測工件，速度比較快。缺點(diǎn)是檢測算法比較狹隘，只適合檢測這一類的圖片，對其他的例如不規(guī)則的內(nèi)外環(huán)就無能無力。

圖4 檢測標(biāo)識的結(jié)果

3.4 程序中遇到的問題和解決辦法

進(jìn)行讀入的相應(yīng)圖像相應(yīng)的運(yùn)算之后，像是標(biāo)記運(yùn)算，而顯示的出圖像是錯(cuò)誤的，不是處理之后的實(shí)際顯示出的最終結(jié)果是錯(cuò)的，就是顯示出的實(shí)際圖像沒有改變，開始認(rèn)為算法上存在問題所造成的，隨后通過重復(fù)的進(jìn)行檢查之后，發(fā)現(xiàn)算法不存在錯(cuò)誤，進(jìn)行程序編寫時(shí)出現(xiàn)了卡機(jī)現(xiàn)象，若此問題不進(jìn)行解決，那么后續(xù)問題就無法有效解決，通過反復(fù)的尋找以及查看，終于將問題都解決，原來數(shù)據(jù)的種類存在問題，即讀入的實(shí)際圖像為uint8型，通過相應(yīng)的運(yùn)算之后是double 型，而double 型進(jìn)行顯示的時(shí)候會存在上述的問題。所以結(jié)束運(yùn)算，在顯示前，要完成類型的有效轉(zhuǎn)換便可以解決掉相應(yīng)的問題。

4 結(jié)論

天饋線系統(tǒng)檢修與故障處理是否迅速直接影響到大功率短波發(fā)射臺的播音質(zhì)量，只有針對性的解決實(shí)際中遇到的問題并給出預(yù)測性意見，才能提升整體運(yùn)行質(zhì)量。本設(shè)計(jì)通過逐步論證與改進(jìn)，給出了天饋線系統(tǒng)中鋼架結(jié)構(gòu)的缺陷檢測算法以及完整提取的相關(guān)方案，且按照計(jì)劃最終提取效果，進(jìn)而不斷完善相關(guān)設(shè)計(jì)方案，從而便于讓工件缺陷檢測算法效果能夠更好。由結(jié)果圖能夠看到，設(shè)計(jì)完成了樣圖缺陷檢測算法有效識別以及完整的提取?；谏鲜鲅芯砍晒昧薓atlab 開發(fā)完成缺陷檢測算法，讓人機(jī)有良好的交互界面。盡管本次設(shè)計(jì)研究實(shí)現(xiàn)了設(shè)計(jì)的相關(guān)要求，然而就缺陷檢測算法而言不是很理想，存在諸多需要改善的地方。如果能繼續(xù)的進(jìn)行去噪算法的研究，讓缺陷檢測算法的實(shí)際斷點(diǎn)可以大大的減少，也能夠進(jìn)行細(xì)化算法的優(yōu)化，使細(xì)化算法工作效率能夠更高。