论文研究-一种用于产品在线探伤的图像检测装置 .pdf

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一种用于产品在线探伤的图像检测装置,郑科荣,朱双东,介绍了一种用于产品在线检测的基于嵌入式技术的图像检测系统。该系统通过CMOS图像传感器采集产品的图像信息并转化成数字信号传输��
山国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 器的修改,既可实现OV7640工作于不同模式的目的。 处理器和OV7640的数据接口包括8位数据口D0~D7以及一些同步信号 VSYNC HREF、PCLK。OV7640的默认帧频是30HZ,在此帧频下图像数据输出速率为9.2Mbps 像素同步时钟信号PCLK的周期为008μs,远远超出了LPC2210的中断响应时间。所以只 能通过设置地址号为0xll时钟频率控制寄存器 CLKRC来降低PCLK的频率,可将其周 期设为2μs。当Oⅴ7640工作于主设备方式时,它的数据通道将连续不断地向总线上输数据 所以不能将数据线育接连接在LPC2210的D0~D7数据总线上,必须使用8位的三态缓冲 器件74AHC373,使它不至于干扰数据总线 23外围电路模块 检测装置的外围电路主要由位置传感器电路、显示电路、UARI串行通信电路、按键电 路和电机电路等部分组成。位置传感器电路采用光电式近接传感器定位,用于检测产品是不 处于待检测位置。如果有产品等待检测,就给系统发出一个触发信号,通知系统开始检测工 作。UART通信电路主要包括接口和电平转换电路,用于实现与上位机通信,以便上位机统 计检测结果,分析检测装置的工作状况,实现远程监控。按键电路实现系统复位和工作模式 的选择等功能。电杌电路由电机和控制电路红成,当系统检测岀不合柊产品时,电机控制一 个廾关来剔除不合格的产品。各部分电路分工合作,实现系统整体的运作。 显示电路包括TFT液晶显示屏及其控制电路,用」产品图像、系统工作状态、检测结 果等内谷的显示。液晶显示屏的分辨率为240×320,采用16位总线接∏1,以RGB565形式 显示。显示模块使用两个操作地址:指令地址和数据读写地址,其值分别为0x820000和 0x8200001,射于处理器的bank2存储器组,可分别向显示模块发送控制命令或显示数据 3.系统的软件结构 为了使系统满足在线操作,在该系统的软件设计吋,只有使用个好的实吋系统,才能 保证这么多任务按时、有序、高效地完成,所以良好的实时性是系统的一个非常重要的指标 如果釆用传统的软件设计方法,不仅难以保证各个冮务的实时运行,还会使代码变得繁复, 加大维护的难度。本系统采用嵌入式多任务实时操作系统μCOS-I,它是基于优先绥的抢 占式实时多任务内核,包含了实时内核、任务管理、时间管理、任务间同步通信和内存管理 等功能叫。 系统主要有按键输入、图像 系统初始化 采集、图像处理、电机控制、液 品显小、串行通信这6个任务, 按键输入 优先级分别由高到低排列。每个 图像采集 任务都有休眠、就绪、中断、等 待和运行5种状态,所有任务都 在这5种状态之间进行实时切甲行通信 图像处理 换,任何时刻只有一个任务处于 运行状态。各任务之闫的运行顺 电机控制 序流程图如图3所示。 图3仟务运行流稈图 山国武技论文在线 http://www.paper.edu.cn 4.图像采集和处理 41图像数据还原 OV7640采用8位数据输出方式。当以RGB565的格式输出数据时,每“点输出的数据 并不是完整的RGB数据,每一行的奇数点输出的数据只包含5位R数据和3位G数据,而 在偶数点输出的是3位G数据和5位B数据。所以,每一点的RGB数据需要根据本身的数 据和它相邻点的数据来补偿获取,这样才能获得一幅完整的RGB图像数据。 4,2曝光自适应和白平衡处理 木系统用」生产过程中的产品缺陷在线检测,需要对运动目标的图像内容进行处理。要 想狄得高质量的图像数据,就需要处理好影响成像质量的曝光和白平衡这两个重要因素的控 制。当外界光线较弱时, CMOS成像芯片的工作电流较小,所成图像偏暗,这时要适当增 加曝光时间进行背光补偿;当光线充足或较强时,要适当诚少曝光时间,防止曝光过度、图 像发自。但是要改善成像质量,仅靠调节曝光时间是不够的。因为物体颜色会随照射光线的 颜色发生改变,在不同的光线照射下图像有不同的色温,这就是白平衡问题。对于CMOS 图像传感器,可以通过调整RGB三基色的电子增益来解决白平衡问题。本系统的自动曝光 控制和白平衡处理的实现方法如下。 米集一幅RGB原始图像,先训算岀整幅图像的亮度均值Mt;然后对图像做直方图均衠 化处理,再计算出此时图像的亮度均值作为用于判断的阈值Y。将M与Y进行比较,如 果MYt,则调大图像传感器的曝光控制寄存器的值以壇加曝光吋间;反之则减小曝光吋间。 白平衡的调节与此相似,根据原始图像与均衡化后的Cr和Cb的均值,通过改变传感器的 RCG( Red color gain)、BCG( Blue color gain)的值调节红色、蓝色通道的增益。 YCCb和RGB的转换关系式为 Y=0.59G+0.31R+0.11B C=0.71×(R-Y) b=0.56×(B-Y) 其中,Y为亮度分量,C为红色色差分量,Cb为蓝色色差分量 实验结果表明,经过10次左右的迭代就能取得较为理想的效果。由丁检测装置的使用 环境相对稳定,检测对象固定,所以只要在丌始检测前完成曝光自适应和白平衡处理,就能 获得较高质量的图像数据。 43图像处理仟务 系统对缺陷产品的识划采用图像比对法图像比对法是用待检测产品图像与标准图像进 行相减操作,将两幅图像的相冋之处减去,留下的就是缺陷图像。从严格意义上掛,使用图 像比对法要使两幅图像的毎一像素点都能—一对应,所以要知道每-幅实际的图像与标准图 像之间存在的偏差,然后根据偏差来调整实际图像,这样才能与标准图像进行比对。 由于待检测产品图像有一个明显的特征:产品与背景之间的颜色差异使得产品的边缘特 征很明显,所以图像对准过程就是边缘检测、阈值分割和目标提取的过程。物体的边缘是以 图像局部特性的不连续性的形式表现出来的。例如,灰度值的突变、颜色的突变、纹理结构 的突变等,这里所指的边缘就是产品边缘。本系统采用Sobe算子对待检产品图像进行边 缘提取,源图像S(m,n)经过边缘提取后得到图像T(m,n)。然后对该图像进行阈值分 山国科技论文在线 http://www.paper.edu.cn 割,阈值分割的主要目的是把待识别的目标图像从原始图像中分离岀来,增强待检产品的边 缘细节,再依据一定的阈值,即可得到待检产品的边界。阈值分割的公式如下: T(m2n)>6 g(m, n) 7(m,n)≤b (2) 式中:m和n为图像坐标值;T(m,n)为边缘提取后的图像;g(m,n)为阙值分割后的 图像:θ为设定的阈值。在提取出产品的边缘信息后,搜索它的最外边界,得到边界坐标, 然后依据这些坐标将产品图像从整幅图像中分割出来,得到新的产品图像g'(m,n),将新 图像与标准图像相减: (3) 对于无缺陷的宀品图像,理想情况下D(m,n)应为0。考虑到实际图像采集过程中存在位 置偏移和色彩偏差,因此需要设置一个差异容限θ,如果D(m,n)<θ’,则认为合格;反 之,则认为这个产品存在缺陷。 结束语 利用图像处坦方法进行产品表面缺陷的自动检测,除了具有速度快、检测结果客观等特 外,还具有生产数据统计、缺陷图片存档等强大辅助功能。本文介绍的嵌入式图像检测装 置能够快速检测岀电池密封圈的缺陷,对提髙产品检测的自动化和智能化水平起到了重要的 作用,具有较高的实用价值 参考文献 []立功等ARM嵌入式系统基础教程[M北京航空航天大学出版社,2005.1 2] Omn Vision Corp Public OV7640 Datasheet, 2003.10 [31 Omn Vision Corp, Serial Camera Controls Function Specification, 2003.2 [4] Jean J Labrosse著,邵贝贝等译,嵌入式实吋操作系统μCOS-ⅡIM]北京航空航天大学岀版社,2003.5 「5]风萨雷斯等著,阮秋琦等译,数字图像处理「M电子工业出版社,2003.3 An Imaging-based Detection Device for On-line Products Inspection ∠ heng Kerong, Zhu s College of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo, Zhejiang(315211) Abstract In this paper, an imaging detection system is introduced for on-line products inspection using cmbedded techniques. The image of product in question is acquired by CMOS image sensor and thus digitized, followed by being transferred to MCU. The quality of the product is evaluated through image processing and analysis by arM. In so doing, the defective products are automatically removed by the proposed system, with the inspection results gathered and reported to supervising computer on a daily basis. The system adopts LPC2210 processor featured in ARM7TDMI, along with the imbedded multi-task real-time uC/OS-II operating system. The presented system simplifies the development of application software, as well as ensures real-time running and reliability for each task, thus the erformance of design is satisfied Keywords: CMOS image sensor; Embedded System; Defect detection by imaging; On-line product Inspection 作者简介:郑科荣(1982-),男,浙江宁波人,宁波大学信息科学与工程电路与系统硕士 硏究生,主要从事嵌入式系统与图像检洲的硏究

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