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    傳送帶偏移檢測技術(shù)研究及FPGA實現(xiàn)

    2022-09-29 07:51:32王成辰王小丫郭乃宏王如剛
    計算機測量與控制 2022年9期
    關(guān)鍵詞:傳送帶以太網(wǎng)邊緣

    王成辰,王小丫,郭乃宏,周 鋒,王如剛

    (1. 鹽城工學院 信息工程學院, 江蘇 鹽城 224051;2. 鹽城雄鷹精密機械有限公司,江蘇 鹽城 224006)

    0 引言

    直線傳送帶具有傳輸距離長,連續(xù)輸送能力高,可重構(gòu)性強等優(yōu)點,因此在工業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用十分廣泛。但由于傳送帶大部分以摩擦力帶動運輸,很容易發(fā)生打滑以及偏移的問題,傳送帶的偏移會加速托輥和帶的磨損[1],降低運輸效率,嚴重時會引發(fā)安全事故[2],所以對傳送帶實時偏移檢測具有重大現(xiàn)實意義。針對傳送帶不同種類和應(yīng)用場景,目前國內(nèi)外對于傳送帶不良現(xiàn)象的檢測方法最主要是機器視覺檢測、超聲波檢測、電磁檢測以及X射線檢測法等[3]。超聲波檢測是裝置接收超聲波發(fā)射系統(tǒng)發(fā)射的超聲波,在對其進行濾波去噪等處理后,根據(jù)前后的波形對比判斷傳送帶的情況[4],該方法對環(huán)境要求較高,不易得到穩(wěn)定的回波。電磁檢測和X射線檢測各是通過電磁感應(yīng)效應(yīng)和X射線的穿透性的原理完成檢測功能,電磁檢測對周圍電磁波很敏感,應(yīng)用于工業(yè)上需要各種措施保證抗干擾能力,X射線因其輻射性對操作人員健康造成影響,需要額外的保護裝置,所以實質(zhì)上這兩種方法的應(yīng)用都會大大增加裝置的成本[5]。隨著機器視覺技術(shù)的發(fā)展,利用機器視覺對傳送帶檢測的方法越來越普遍和高效,基于視覺技術(shù)對物品輪廓和表面的檢測早有研究,現(xiàn)如今大量機器視覺檢測系統(tǒng)應(yīng)用于各種產(chǎn)品材料表面檢測包括:半導(dǎo)體器件、機械零件、鋼架結(jié)構(gòu)、紡織品、建筑表面、焊縫等[6]。隨著成像的清晰度越來越高,圖像處理算法的不斷開發(fā),機器視覺技術(shù)正在成為主流的檢測技術(shù)。

    國內(nèi)實現(xiàn)傳送帶檢測的方法主要集中在工人的定期檢測以及機器視覺檢測等方法上,其中人工檢測及糾正的方法通過工人定期檢測配合裝置物理限制的方法對傳送帶進行檢測和糾正。2018年,王來平等研究人員采用機器視覺技術(shù)設(shè)計了一種傳送帶跑偏自動糾正系統(tǒng),提高了跑偏糾正精度同時也使得工作效率大大提高[7]。2020年,楊林順等研究人員,提出了一種基于導(dǎo)向濾波和最大類間方差法的改進型Canny算子邊緣檢測方法,并利用Hough變換提取到邊緣直線特征并進行分析處理,最終實現(xiàn)了對輸送帶跑偏故障的在線檢測和分級故障報警[8]?;跈C器視覺的檢測系統(tǒng)主要是通過分析圖像傳感器采集到的實時圖像來判定是否發(fā)生偏移。機器視覺在偏移檢測系統(tǒng)中的使用,提高了檢測系統(tǒng)的精度和穩(wěn)定性[9],從現(xiàn)有研究成果可以看出,研究人員做了較多有益的工作,且基于機器視覺的檢測方法相比于人工檢測的方法具有更高的精度和效率[10-12]。為了進一步解決送料傳送帶在運行過程中發(fā)生的橫向偏移和縱向偏移所導(dǎo)致的材料傳送帶運輸位置精度問題,本文在現(xiàn)有的機器視覺檢測的基礎(chǔ)上,設(shè)計一種基于改進的Hough直線檢測算法的機器視覺傳送帶偏移檢測系統(tǒng),本系統(tǒng)將采用FPGA作為處理單元,對CMOS圖像傳感器拍攝的實際傳送帶圖像進行濾波,邊緣檢測,二值化等圖像的預(yù)處理,利用以太網(wǎng)傳輸方式把預(yù)處理后的圖像信息傳送給上位機,在上位機中進行Hough直線檢測算法處理,獲得傳送帶的偏移狀態(tài)。

    1 傳送帶偏移檢測算法分析

    膠質(zhì)傳送帶依靠的是帶與滾筒之間的摩擦力實現(xiàn)物料的運輸,經(jīng)過一段時間的使用,各部件之間的配合不足和零件磨損將會導(dǎo)致傳送帶出現(xiàn)偏移等現(xiàn)象,圖1為傳送帶傾斜偏移示意圖。其中力F為傳送帶受到的牽引力,牽引力F分解為托輥轉(zhuǎn)動的力F1和橫向分力F2,橫向力F2給托輥橫向竄動的趨勢,所以傳送帶會受到一個與之相反的橫向力,從而導(dǎo)致傳送帶朝另一側(cè)跑偏。導(dǎo)致傳送帶跑偏的原因主要包括:傳送帶本身存在質(zhì)量問題,即傳送帶平整度和帶的張緊度不一致會導(dǎo)致兩邊所受的牽引力不同,從而使傳送帶向牽引力較弱的一側(cè)偏移;當滾筒質(zhì)量存在問題時,滾筒的中心與轉(zhuǎn)軸的中心線未重合,此時滾筒的傾斜將導(dǎo)致滾筒兩邊的張緊程度不一致,在傳動帶橫向方向每段收到的牽引力大小向滾筒偏移中心遞增;傳送帶在傳送過程中會粘帶一些雜物遺留在托輥上,導(dǎo)致傳送帶兩邊受力不一致,此外,若傳送帶輸送的載荷較大也會造成傳送帶受力不均勻,導(dǎo)致傳送帶向一側(cè)偏移。通過以上分析可以看出,傳送帶偏移的主要包含兩個方面:一方面是傳送帶兩邊受到的牽引力大小不同,另一方面是滾筒傾斜對傳送帶產(chǎn)生的額外推力。因此,傳送帶跑偏原因綜合為縱向傾斜偏移和橫向的扭轉(zhuǎn)跑偏。

    圖1 傳送帶的縱向傾斜偏移

    針對這兩種偏移的特性,傳送帶偏移檢測技術(shù)如圖2所示,為了減少數(shù)據(jù)運算量及其他圖像元素的干擾,對待測傳送帶的二值圖像數(shù)據(jù)進行感興趣區(qū)域(ROI)劃分,對劃分后的區(qū)域數(shù)據(jù)分別建立X和Y坐標計數(shù)器,建立的兩個坐標計數(shù)器分別對行列像素進行計數(shù)從而得到像素的坐標值,經(jīng)過對X坐標計數(shù)器和感興趣區(qū)域數(shù)據(jù)進行多次采樣獲得平均行坐標的邊緣信息,并與傳送帶實時邊緣位置進行對比分析,以便獲取傳送帶的橫向偏移信息;對從Y坐標計數(shù)器的值進行累加操作獲得垂直投影信息,如果垂直投影后的位置發(fā)生變化,且與之前采樣的位置不同,即可以判斷為發(fā)生扭轉(zhuǎn)或者橫向偏移,垂直投影部分和邊緣累加器的作用就是實時判斷傳送帶橫向位置。從Y坐標計數(shù)器輸出的信號作為縱向偏移檢測分量信息,先用Hough直線檢測算法檢測出傳送帶的邊緣直線,根據(jù)檢測結(jié)果判斷是否需要進行擬合,獲得擬合直線的傾角,并與設(shè)置的閾值進行比較判斷出是否發(fā)生傾斜。

    圖2 偏移檢測算法框圖

    傳送帶縱向偏移檢測利用Hough變換加最小二乘法回歸曲線的方式檢測出傳送帶邊緣直線,將計算出來的斜率與設(shè)定的傾斜角度相比較即可判斷是否發(fā)生了偏移。標準Hough變換利用對偶性原理,采用直線的極坐標形式可以檢測全部的直線,空間坐標方程轉(zhuǎn)化為極坐標方程如式(1)所示。

    y=kx+b?ρ=xcosθ+ysinθ

    (1)

    其中:ρ代表Hough中點到中心的距離,θ為點在Hough空間中投影出的線段與坐標軸的角度。

    為了實現(xiàn)對傳送帶實時檢測,采用改進的Hough變換算法(PHT),選取感興趣區(qū)域(ROI)邊緣點。改進的算法分為以下幾個步驟:1) 建立ROI感興趣區(qū)域,和設(shè)定一定范圍的ρ和θ,特別檢測指定區(qū)域規(guī)定角度范圍內(nèi)的直線;2) 隨機選取一個邊緣點,建立極坐標系統(tǒng),獲得邊緣點的直線簇;3) 在邊緣點處利用Hough變換,累加求和;4) 遍歷Hough空間選取最大值的點,判斷該點是否大于閾值。若該點大于閾值則進入下一步,否則返回第一步;5) 從Hough空間得到的最大點開始,沿著直線方位找到直線的起始點和終點;6) 計算出直線的長度,如果大于閾值則該直線可以輸出。

    二值圖像經(jīng)過Hough空間變換得到想要的邊緣直線,由于可能因為外部的噪音、圖像采集和邊緣提取算法的原因,實際上傳送帶圖像的二值化圖像中的傳送帶邊緣并不是平滑的直線,甚至會出現(xiàn)不連續(xù)的現(xiàn)象。所以,在Hough變換的直線提取之后在增加一個最小二乘法的直線擬合[13],進一步獲得完整精確直線,計算最小二乘法擬合后直線的斜率并與設(shè)置好的角度閾值進行對比,進而判斷是否發(fā)生縱向的跑偏。

    圖3 像素垂直投影

    圖4 Hough變換直線檢測圖

    2 系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

    2.1 實驗系統(tǒng)設(shè)計

    實驗系統(tǒng)設(shè)計框圖如圖5所示,實驗系統(tǒng)包含圖像采集單元、圖像處理單元、圖像緩存單元、以太網(wǎng)傳輸單元、上位機處理及顯示單元。系統(tǒng)采用的是Altera公司的Cyclone系列EP4CE10F17C8N芯片為核心設(shè)計的FPGA開發(fā)板,開發(fā)環(huán)境為Quartus II 13.1,使用硬件描述語言Verilog HDL。圖像傳感器選用的是Omni Vision公司生產(chǎn)的OV5 640圖像傳感器,該傳感器可以調(diào)整輸入分辨率以適應(yīng)不同應(yīng)用場景,最大可以通過數(shù)字視頻接口輸出30幀/秒的1 080p彩色高清視頻,采集到的視頻數(shù)據(jù)發(fā)送給數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊,可使用IIC總線協(xié)議對其內(nèi)部寄存器進行配置以改變采集圖像的分辨率。從數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊輸出的信號進入圖像處理單元,該單元包括灰度轉(zhuǎn)換、中值濾波和Sobel邊緣檢測;為了解決圖像數(shù)據(jù)在FPGA與SDRAM之間互相傳輸時產(chǎn)生的跨時鐘問題,設(shè)計了讀寫FIFO模塊,SDRAM讀寫控制器模塊負責驅(qū)動SDRAM片外存儲器,內(nèi)部采用兩個數(shù)據(jù)緩存BANK,數(shù)據(jù)的傳送實行乒乓操作,數(shù)據(jù)進入SDRAM控住器,交替送往兩個緩存BANK,各緩存單元對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,同樣,輸出數(shù)據(jù)時也是兩個緩存部分交替進行。以太網(wǎng)傳輸單元主要由圖像數(shù)據(jù)封裝、UDP頂層模塊構(gòu)成。圖像數(shù)據(jù)封裝負責從SDRAM中的數(shù)據(jù)輸出模塊讀取16位的圖像數(shù)據(jù),并轉(zhuǎn)換成以太網(wǎng)發(fā)送模塊方便調(diào)用的32位數(shù)據(jù)。UDP模塊實現(xiàn)以太網(wǎng)通信的收發(fā)功能,該模塊內(nèi)部集成了以太網(wǎng)接收模塊、以太網(wǎng)發(fā)送模塊和CRC32校驗?zāi)K,為了提高收發(fā)效率,把三個模塊封裝成一個UDP頂層模塊。

    圖5 系統(tǒng)框圖

    2.2 系統(tǒng)的實現(xiàn)

    在FPGA硬件平臺上進行所設(shè)計的算法實現(xiàn)時,按照平臺的資源合理規(guī)劃圖像傳輸通道和處理過程,設(shè)計的算法處理模塊可以同時進行相應(yīng)的處理。根據(jù)板卡資源設(shè)計系統(tǒng)的實現(xiàn)方式,得益于FPGA流水線操作和并行處理的特點,系統(tǒng)各部分并行進行高速的圖像處理[14-15],由于Hough直線檢測占用硬件資源很大,現(xiàn)有板卡資源無法完成,所以偏移算法部分使用以太網(wǎng)傳輸技術(shù),將FPGA處理好的圖像數(shù)據(jù)傳送到PC機,使用MATLAB軟件完成偏移算法的仿真。FPGA進行圖像的灰度轉(zhuǎn)化、濾波、邊緣檢測、二值化等處理。

    1)圖像數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換:

    攝像頭采集到的數(shù)據(jù)為彩色RBG圖像,如果直接使用彩色圖像,會占用大量的硬件資源,所有首先對圖像進行灰度處理。以下算法實現(xiàn)彩色圖到灰度圖的變換,將圖像從24位真彩色圖像(RGB888)轉(zhuǎn)換成8位的灰度圖像。為了避免實現(xiàn)浮點運算和資源消耗,采用的轉(zhuǎn)換方法可以用式(2)表示為[16]:

    (2)

    其中:R、G、B分別表示為紅、綠、藍信號,Y、Cb、Cr分別表示為YUV中的亮度、色調(diào)以及飽和度,實現(xiàn)待測圖像格式轉(zhuǎn)換過程需要將式(1)中的Y、Cb、Cr右移8位,舍棄信號中的Cb、Cr分量,保留Y信號分量,得到8比特灰度圖像。

    2)灰度圖像濾波處理:

    為了有效地降低噪聲,需要對圖像進行濾波處理,該部分選取3×3的卷積核做中值濾波處理,在3×3窗口圖像數(shù)據(jù)中獲取中值[17]。在邏輯設(shè)計過程中,采用兩個行緩存來暫存前兩行數(shù)據(jù),使用3×3窗口獲取鄰域中的9個像素,其排序比較算法的核心過程如圖6所示:(1)對每行的3個像素進行排序,得到最大值(MAX)、中值(MID)、最小值(MID);(2)比較3行中每行的最大值,獲取3個最大值中的最小值(MAX_MIN);(3)比較3行中每行的最小值,獲取3個最小值中的最大值(MIN_MAX);(4)比較3行中每行的中值,獲取3個中值中的中間值(MID_MID);(5)將(2) ~ (4)獲取的值送入下一級的比較器,獲取中值(mid_mid)。

    圖6 獲取3×3窗口中值

    3)邊緣檢測:

    傳統(tǒng)的Sobel算子僅對水平和垂直方向上的模板算子進行梯度計算,若待測圖像的像素點在其他方向上的幅值比較高,而水平和垂直方向合成的梯度幅值比較低,那么此像素點將不會被判別為邊緣點。因此,這將導(dǎo)致待測圖像的邊緣點檢測不準確。為了提高待測圖像邊緣信息的準確度,在傳統(tǒng)Sobel算子的基礎(chǔ)上增加450和1350方向上算子[18]。圖7為經(jīng)過傳送帶圖像經(jīng)過邊緣檢測后的圖像,可以看出,該方法可以準確地定位邊緣點且圖像信息較為完整和立體。

    圖7 Sobel邊緣檢測后圖像

    4)感興趣區(qū)域建立:

    感興趣區(qū)域的建立是為了對采集到圖像進行分割提取,將圖像中背景和其他干擾因素去除,重點突出算法檢測區(qū)域的圖像。建立感興趣區(qū)域(ROI),有助于突出檢測區(qū)域,加快圖像處理的速度和準確度。跑偏算法的檢測重點是在傳送帶的兩個邊緣處,實際加工場景的圖像中不可能只有傳送帶,所以對于跑偏算法中的感興趣區(qū)域設(shè)定范圍以出傳送帶的邊界為ROI區(qū)域的中心區(qū)域,ROI區(qū)域的左右邊界取傳送帶邊緣周圍輻射的一點區(qū)域,具體選擇范圍根據(jù)需要檢測的精度和攝像頭的分辨率決定。傳送帶的膠帶是一個整體,如果發(fā)生跑偏的現(xiàn)象會反應(yīng)在整條帶上,所以為了進行一步減少檢測范圍,可以只將傳送帶的一段作為檢測對象。本文中的跑偏檢測系統(tǒng)設(shè)計成固定的攝像頭的圖像采集,傳送帶裝置是固定不動的,設(shè)定感興趣區(qū)域也只需對圖片進行區(qū)域劃分和提取即可??紤]到相機畸變效果會使得攝像頭中的景物的邊緣扭曲而影響檢測算法的判斷,所以將攝像機頭的中心對準傳送帶的一條邊,并結(jié)合相機標定的參數(shù),糾正圖像的畸變狀況。如圖8是感興趣區(qū)域的提取示意圖,xm,xn代表的是ROI區(qū)域的行像素邊界,ym,yn則是ROI區(qū)域的縱像素邊界,圖中的較小陰影區(qū)域就是具體的感興趣區(qū)域,顯然只要以區(qū)域四角的坐標提取出相應(yīng)的圖像區(qū)域,就可以完成圖像的感興趣區(qū)域設(shè)定。

    圖8 感興趣區(qū)域劃分

    5)以太網(wǎng)傳輸:

    以本文中采用的以太網(wǎng)協(xié)議是UDP協(xié)議,UDP協(xié)議是一種不可靠的傳輸方式,只是負責數(shù)據(jù)的傳輸,而不需要確定數(shù)據(jù)的接受方的接受情況[19]。但對于本次實驗的情況,檢測系統(tǒng)可以允許一定的數(shù)據(jù)丟包和誤碼,使用UDP傳輸協(xié)議是較為適合本次實驗的以太網(wǎng)傳輸操作的。

    UDP協(xié)議是一種局域網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議,將流量打包進行數(shù)據(jù)傳輸。打包的數(shù)據(jù)前8個byte用來存放UDP的報頭,其余byte位用來傳輸數(shù)據(jù)。協(xié)議中設(shè)置校驗值對數(shù)據(jù)進行對比校驗確定傳輸正確。校驗值在數(shù)據(jù)發(fā)送方進行計算得出,同樣數(shù)據(jù)接收方也需要進行再次計算獲得。比較特殊的一點是,UDP協(xié)議雖然也存在錯誤檢測功能,但是檢測有誤的數(shù)據(jù)會直接被舍去而不進行反饋和糾正。

    發(fā)送模塊的發(fā)送順序是前導(dǎo)碼+幀起始界定符→以太網(wǎng)幀頭→IP首部→UDP首部→UDP數(shù)據(jù)(有效數(shù)據(jù))→CRC校驗。輸入的有效數(shù)據(jù)為32位數(shù)據(jù),MII接口為4位數(shù)據(jù)接口,因此發(fā)送模塊實際上完成的是32位數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)4位數(shù)據(jù)的功能。

    接收模塊的解析順序是:前導(dǎo)碼+幀起始界定符→以太網(wǎng)幀頭→IP首部→UDP首部→UDP數(shù)據(jù)(有效數(shù)據(jù))→接收結(jié)束。MII接口數(shù)據(jù)為4位數(shù)據(jù),先把4位數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成8位數(shù)據(jù),IP數(shù)據(jù)報一般以32 bit為單位,為了和IP數(shù)據(jù)報格式保持一致,所以要把8位數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成32位數(shù)據(jù),因此接收模塊實際上是完成了4位數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)32位數(shù)據(jù)的功能。

    CRC32校驗在FPGA實現(xiàn)的原理是LFSR(Linear Feedback Shift Register,線性反饋移位寄存器)[20],各個寄存器儲存上一次CRC32運算的結(jié)果,寄存器的輸出即為CRC32的值。

    3 結(jié)果與分析

    為了分析系統(tǒng)的性能,對鹽城雄鷹精密機械有限公司生產(chǎn)的智能裁斷機中的傳送帶進行實時檢測,圖9為采集到的傳送帶實物圖及FPGA處理后的邊緣圖像,從圖9(a)中可以看出,傳送帶為履帶式的直線傳送帶,從圖9(b)可以看出,傳送帶的邊緣信息非常清晰,可以作為偏移檢測的二值圖像進行偏移分析。

    圖9 采集到的傳送帶及FPGA處理后的邊緣圖像

    橫向的檢測算法利用較為簡單的垂直投影法間接計算出傳送帶的邊緣位置,所以由于檢測實驗背景和攝像頭精度的影響,計算出的數(shù)值會一定的數(shù)值誤差。通過對一定幀數(shù)的圖像進行測試,估算出垂直投影的最大精度值在+8個像素。圖10為垂直投影法檢測邊緣位置分布情況,從圖中可以看出,傳送帶邊緣的位置在橫向561像素左右,最大位置波動為第567和552像素位。

    圖10 垂直投影法檢測邊緣位置分布

    縱向跑偏算法的精度基本可以控制在0.5°以內(nèi),在對實際運行正常的傳送帶邊緣直線角度檢測中,縱向跑偏檢測精度受檢測環(huán)境影響較橫向跑偏檢測要小。圖11是對傳送帶邊緣傾角采集的數(shù)據(jù)分布,紅色點是因為檢測場景變化而浮動較大的圖像幀數(shù),黑色點是檢測平穩(wěn)的幀數(shù),可以看出縱向傾角采集實驗中,傾角的變化差值最大是0.245°,所以根據(jù)采集到的傾角進行縱向跑偏檢測精度估算,其最大精度為0.245°。

    圖11 傳送帶邊緣傾角采集

    經(jīng)過以太網(wǎng)傳送到上位機的圖像如圖12所示,為了驗證本次實驗偏移檢測的實際效果,沒有將攝像頭放在兩根傳送帶的正中央,而是為了模擬傳送帶發(fā)生偏移的情況,將攝像頭的位置略微靠右,以造成傳送帶左側(cè)偏移的效果。

    圖12 檢測出的傳送帶邊緣

    根據(jù)攝像頭拍攝的圖像設(shè)定偏移算法的區(qū)域為兩個,左側(cè)傳送帶邊緣感興趣區(qū)域為X∈(0.2x,0.45x)和Y∈(0.3y,0.7y),右側(cè)傳送帶邊緣感興趣區(qū)域為X∈(0.76x,0.9x)和Y∈(0.3y,0.7y)。其中x和y分別代表圖像總的行列像素值,X和Y表示感興趣區(qū)域的像素坐標值,為了進一步避免環(huán)境的干擾,本次實驗特別設(shè)定了檢測直線的角度范圍以及檢測出的直線長度。經(jīng)過上述檢測約束,成功地檢測出想要的傳動帶邊緣直線,如圖8所示。FPGA處理圖像輸出30 fps,以太網(wǎng)傳輸模塊每671 ms傳輸一次處理好的圖片數(shù)據(jù)到上位機進行跑偏檢測。圖13顯示傳送帶左側(cè)為偏移情況,將檢測的直線標紅,右側(cè)的傳送帶在設(shè)定范圍,顯示為綠色。本實驗將橫向偏移檢測閾值定為±20個像素值,設(shè)定的左側(cè)傳送帶非跑偏橫坐標位置在100像素,如果橫向坐標投影值xi減100的絕對值大于20,則左側(cè)傳送帶發(fā)生橫向偏移。同理將右側(cè)傳送帶非跑偏橫坐標位置的坐標值設(shè)為560,如果橫向坐標投影值xj減560的絕對值大于20,則右側(cè)傳送帶發(fā)生橫向偏移??v向偏移檢測的傾斜角度閾值設(shè)定為±4°,檢測的傳送帶邊緣直線傾斜角度大于±4°就可判定傳送帶發(fā)生縱向偏移。表1為設(shè)計的FPGA邏輯資源使用情況。整個設(shè)計占用了較少的FPGA資源,消耗邏輯資源3 633個,存儲器單元215 040個。

    圖13 傳送帶偏移情況

    表1 FPGA邏輯資源使用情況

    4 結(jié)束語

    對傳送帶實際偏移的情況進行分析,將偏移情況總結(jié)為橫向偏移和縱向偏移,分別設(shè)計兩種偏移檢測的算法對偏移情況進行實時判斷。本系統(tǒng)采用FPGA作為處理單元,對圖像傳感器拍攝的實際傳送帶圖像進行濾波、邊緣檢測、二值化等圖像的預(yù)處理,利用以太網(wǎng)傳輸方式把預(yù)處理后的圖像信息傳遞給上位機,在上位機中進行Hough直線檢測算法處理,獲得傳送帶的偏移狀態(tài)。橫向偏移檢測利用感興趣區(qū)域中的像素垂直投影來判定傳送帶的邊緣位置,并與標定后采集的非跑偏傳送帶邊緣位置進行比較,從而判斷是否發(fā)生橫向偏移。縱向偏移檢測借助Hough變換的直線檢測算法,將計算出的直線斜率與提前設(shè)置好的閾值進行比較,就可判斷是否發(fā)生縱向偏移。通過實驗,系統(tǒng)能夠?qū)崟r地檢測出精度最高,傾斜角大于0.245度的傾斜偏移和橫向8個像素的偏移,F(xiàn)PGA圖像輸出最大幀率為30 fps,可以實現(xiàn)傳送帶偏移的實時檢測。

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