韓磊

山東服裝職業(yè)學(xué)院信息工程系,山東泰安271000

基于DSP和CPLD的啤酒瓶底檢測(cè)裝置設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

韓磊

山東服裝職業(yè)學(xué)院信息工程系,山東泰安271000

為了保證啤酒瓶底檢測(cè)的硬實(shí)時(shí)性，避免檢測(cè)超時(shí)和玻璃瓶漏檢現(xiàn)象，提高在線檢測(cè)的速度，設(shè)計(jì)了一種基于DSP和CPLD圖像處理器的瓶底檢測(cè)算法和檢測(cè)裝置。采用視頻模數(shù)轉(zhuǎn)換器件實(shí)現(xiàn)相機(jī)拍攝到圖像的模數(shù)轉(zhuǎn)換，用DSP圖像處理器代替通用工控機(jī)來(lái)做圖像處理，結(jié)合時(shí)間確定的圖像處理算法來(lái)保證檢測(cè)時(shí)間的穩(wěn)定性，用CPLD和圖像內(nèi)存相連，位于模數(shù)轉(zhuǎn)換器和DSP之間，讀取圖像模數(shù)轉(zhuǎn)換結(jié)果并存儲(chǔ)到內(nèi)存中，供DSP進(jìn)行處理。整個(gè)圖像的獲取和處理過程都在電路板上完成，解決了通用工控機(jī)和圖像處理平臺(tái)的分時(shí)特性而帶來(lái)的超時(shí)和漏檢問題。

瓶底檢測(cè);CPLD;DSP;圖像處理

目前國(guó)內(nèi)回收的空瓶存在破損、粘附污物等情況，帶來(lái)了安全隱患也影響產(chǎn)品質(zhì)量。傳統(tǒng)的人工燈檢方法很難保證檢測(cè)的可靠性和快速性，從而造成部分不合格產(chǎn)品流入市場(chǎng)，給企業(yè)形象帶來(lái)?yè)p害。啤酒生產(chǎn)企業(yè)越來(lái)越重視產(chǎn)品質(zhì)量，在灌裝生產(chǎn)線上使用了各種自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備，提高了檢測(cè)的可靠性。目前國(guó)外對(duì)流水線上的空瓶視覺檢測(cè)系統(tǒng)比較成熟，有大量的產(chǎn)品在生產(chǎn)線上使用。如：日本的KTS和德國(guó)的MIHO、HEUFT、KRONESD等。山東明佳包裝檢測(cè)科技有限公司的產(chǎn)品比較完善可靠，市場(chǎng)反饋較好。

基于DSP和CPLD的啤酒瓶底檢測(cè)裝置不僅可以克服啤酒生產(chǎn)線傳統(tǒng)人工檢測(cè)的缺陷，而且能極大提高生產(chǎn)線的自動(dòng)化程度。該系統(tǒng)是集機(jī)器視覺、精密機(jī)械、實(shí)時(shí)控制于一體的高速在線檢測(cè)系統(tǒng)，主要實(shí)現(xiàn)瓶底的污物檢測(cè)，以及瓶?jī)?nèi)殘液檢測(cè)和剔除等功能[1,2]?，F(xiàn)有的啤酒瓶底檢測(cè)處理方法是通過相機(jī)拍攝瓶底圖像，檢測(cè)算法在通用的工控機(jī)和圖像處理軟件平臺(tái)上運(yùn)行來(lái)實(shí)施的。通用的工控機(jī)由于操作系統(tǒng)的分時(shí)特性，使得處理程序不能夠保證硬實(shí)時(shí)性，從而會(huì)出現(xiàn)檢測(cè)超時(shí)或玻璃瓶漏檢現(xiàn)象，使剔除判斷系統(tǒng)產(chǎn)生紊亂。

本文提供了一個(gè)對(duì)機(jī)器視覺所獲取圖像的高效傳輸方法，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控等領(lǐng)域都有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。該檢測(cè)裝置技術(shù)涉及一種基于DSP的在線啤酒瓶底的檢測(cè)算法及為實(shí)現(xiàn)這種算法而專門設(shè)計(jì)的檢測(cè)電路和相關(guān)機(jī)械、電氣檢測(cè)裝置[3]。

1 硬實(shí)時(shí)酒瓶底檢測(cè)方案

為了保證啤酒瓶底檢測(cè)的硬實(shí)時(shí)性，避免檢測(cè)超時(shí)和玻璃瓶漏檢現(xiàn)象，提高在線檢測(cè)的速度，該檢測(cè)裝置提供了一種基于DSP圖像處理器的瓶底檢測(cè)算法和檢測(cè)電路。

該檢測(cè)裝置解決技術(shù)問題采用的方案是：用視頻模數(shù)轉(zhuǎn)換器件實(shí)現(xiàn)相機(jī)拍攝到圖像的模數(shù)轉(zhuǎn)換；用DSP圖像處理器代替通用工控機(jī)來(lái)做圖像處理，結(jié)合時(shí)間確定的圖像處理算法來(lái)保證檢測(cè)時(shí)間的穩(wěn)定性[4]；用CPLD和圖像內(nèi)存相連，位于模數(shù)轉(zhuǎn)換器和DSP之間，讀取圖像模數(shù)轉(zhuǎn)換結(jié)果并存儲(chǔ)到內(nèi)存中，供DSP進(jìn)行處理。整個(gè)圖像的獲取和處理過程都在電路板上完成，解決了通用工控機(jī)和圖像處理平臺(tái)的分時(shí)特性而帶來(lái)的超時(shí)和漏檢問題。

2 基于DSP和CPLD的瓶底檢測(cè)系統(tǒng)及處理方法

2.1 瓶底圖像采集結(jié)構(gòu)與光源設(shè)計(jì)

該檢測(cè)裝置的啤酒瓶底檢測(cè)包括圖像的獲取和圖像的處理[5]。首先結(jié)合圖1、圖2講述該檢測(cè)裝置對(duì)高速運(yùn)動(dòng)的啤酒瓶瓶底圖像的采集方式。

圖1 瓶底檢測(cè)裝置1.工控機(jī);2.CCD相機(jī);3.傳送皮帶;4.LED光源;5.光電開關(guān)Fig.1 Bottle detection device1.Industrial PC;2.CCD camera;3.Transmission belt; 4.LED light source;5.Photoelectric switch

圖2 瓶底檢測(cè)攝像單元1.偏光片;2.CCD相機(jī);3.保護(hù)玻璃;4.LED光源Fig.2 Bottle detection camera unit1.Polaroid;2.CCD camera;3.Protective glass;4.LED light source

由于玻璃瓶對(duì)光的透射性能要好于其反射性能，所以我們采用從瓶底的一側(cè)用透射光源進(jìn)行打光，CCD相機(jī)從另一側(cè)采集圖象的方案[6]。這就需要瓶子在運(yùn)行的過程中懸空一段距離，我們用四根皮帶夾住瓶子運(yùn)行，這樣既保證了瓶子懸空，也保證了瓶子在垂直于瓶子運(yùn)行方向的豎直性，同時(shí)考慮到瓶子形狀的特點(diǎn)，我們將光源置于瓶子底部下方，CCD相機(jī)置于瓶口上方從瓶口采集瓶底圖象。由于瓶口比較小且有瓶壁的局限，采用這種方案要求瓶子在采集圖象時(shí)必須保持直立，而且相機(jī)觸發(fā)信號(hào)要準(zhǔn)確。

當(dāng)啤酒瓶移動(dòng)到CCD相機(jī)下方時(shí)，啤酒瓶觸發(fā)光電開關(guān)進(jìn)而觸發(fā)頻閃光源和CCD相機(jī)對(duì)瓶底進(jìn)行拍照，采用兩個(gè)光電傳感器配合輸送皮帶實(shí)現(xiàn)玻璃瓶的立體定位[7]。這樣一方面保證CCD采集的準(zhǔn)確性，另一方面根據(jù)兩個(gè)光電傳感器信號(hào)的組合信息，可以判斷出瓶子是否在前進(jìn)方向上發(fā)生傾斜，如果發(fā)生傾斜則直接給工控機(jī)信號(hào)，不對(duì)圖象進(jìn)行處理，而是直接將瓶子剔除到循環(huán)傳送帶上進(jìn)行二次檢測(cè)，從而降低誤剔除率。

當(dāng)瓶口上方的相機(jī)接收瓶底頻閃光源的光線，結(jié)合偏光鏡，使得異物在瓶底圖像上形成灰暗的區(qū)域。相機(jī)的高度、位置要滿足拍攝范圍要求（如圖2）。圖像發(fā)送到集成電路板進(jìn)行圖像分析。

2.2 基于DSP和CPLD的硬實(shí)時(shí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

DSP技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用為實(shí)現(xiàn)視頻圖像處理奠定了基礎(chǔ)，高性能DSP處理器作為圖像處理首選的核心器件，并能通過軟件編程靈活實(shí)現(xiàn)各種處理算法，提高了系統(tǒng)處理能力，擴(kuò)展了系統(tǒng)功能。本文采用了視頻解碼芯片采集、轉(zhuǎn)換獲得BT.656格式的圖像數(shù)字碼流，設(shè)計(jì)CPLD作為邏輯控制器完成數(shù)字視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、傳輸和時(shí)序控制，應(yīng)用TMS320VC5416處理器和處理算法進(jìn)行視頻圖像的邊緣檢測(cè)、銳化等處理，并調(diào)試、實(shí)現(xiàn)了預(yù)期的系統(tǒng)功能[8]。

從相機(jī)輸出的瓶底圖像經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）轉(zhuǎn)換成成數(shù)字圖像，CPLD將圖像保存到一片SRAM中。整副圖像保存完畢后，CPLD將兩片SRAM的總線切換，原來(lái)保存新采集到圖像的SRAM現(xiàn)在與DSP連接，供DSP對(duì)進(jìn)行圖像處理；原來(lái)與DSP連接的SRAM現(xiàn)在與模數(shù)轉(zhuǎn)換器連接，保存下一幅采集到的圖像。DSP處理圖像完畢后，通過串口和通用輸入輸出口給出檢測(cè)結(jié)果。集成電路板的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖3。

圖3 集成電路板結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Structure of integrated circuit board

2.3 瓶底定位及污物檢測(cè)

為了實(shí)現(xiàn)瓶底圖像的檢測(cè)和信息的抽取，瓶底圓心的定位的至關(guān)重要的。為了實(shí)現(xiàn)圓心的精確定位，處理算法使用了邊緣提取、迭代逼近等算法。其具體步驟如下：

2.3.1 圖像預(yù)處理利用圖像灰度的均值和圖像處理所需的最佳灰度值計(jì)算出一個(gè)增益值和一個(gè)偏移值,記為參數(shù)gain和offset，然后將待處理區(qū)域中的每一個(gè)象素值x作如下處理：y=x*gain+offset，其中y為新的象素值，從而調(diào)整圖像的灰度平均值，使整副圖像的亮度穩(wěn)定在一定的范圍之中。

2.3.2 做邊緣提取由于Sobel算子兼具差值和平滑效果且受干擾影響較小的優(yōu)點(diǎn)，故采用Sobel算子來(lái)做邊緣提取。Sobel邊緣檢測(cè)的基本方法是在x、y方向上分別使用兩個(gè)不同的卷積核，如下所示：

對(duì)圖像施加Sobel算子得到瓶底圖像邊緣圖。

2.3.3 查找圓心由于我們?cè)趫D象采集時(shí)采用了多光電定位觸發(fā)系統(tǒng)，瓶底圖象位置的變化在我們可接受的處理范圍內(nèi)。我們從這個(gè)已知范圍的中心位置向四周沿36條直線進(jìn)行徑向掃描，找到灰度值變化最大點(diǎn)，因?yàn)橄惹拔覀兝肧obel算子已經(jīng)處理出瓶底的邊緣，所以我們徑向掃描得到的點(diǎn)就是邊緣點(diǎn)。對(duì)這些點(diǎn)按照一定的間隔組合，每三個(gè)點(diǎn)為一組確定一個(gè)圓，利用以下公式計(jì)算其圓心和半徑（例如三點(diǎn)坐標(biāo)為（x1,y1）（x2,y2）（x3,y3）其圓心為（x0,y0）半徑為R）：

在以上得到的這些點(diǎn)中，我們利用已知的半徑范圍來(lái)選取合理的邊緣點(diǎn)和圓心，然后將選出的圓心點(diǎn)和半徑值取均值得到瓶底圖象實(shí)際的中心點(diǎn)和半徑值，從而實(shí)現(xiàn)了圖象的定位[9]。再利用中心點(diǎn)和得到的邊緣點(diǎn)擬合出的圓實(shí)現(xiàn)圖象的分割。在本系統(tǒng)中可以利用不同的半徑我們將瓶底圖象分割成三個(gè)感興趣區(qū)域：中心比較平坦的部分為一個(gè)圓形區(qū)域；中心圓域與防滑紋之間，傾斜角度較大的為一個(gè)環(huán)形區(qū)域；含有防滑紋的環(huán)形區(qū)域。在不同的感興趣區(qū)域我們可以根據(jù)不同客戶的要求采用不同的算法，從而達(dá)到不同的檢測(cè)精度。

2.3.4 檢測(cè)含有防滑紋的圓環(huán)域是否有污物利用圓心和防滑紋圓環(huán)中心半徑計(jì)算圓周各點(diǎn)的坐標(biāo)，保存在數(shù)組中，然后以橫坐標(biāo)為索引，在圓周上搜索環(huán)行花紋上是否有超過限定長(zhǎng)度的白色圓周和黑色圓周。若有超限長(zhǎng)度的黑色圓周，表示防滑紋上有污漬；若有白色花紋，表示防滑紋不完整，有缺損花紋。該算法可以同時(shí)檢測(cè)環(huán)形花紋是否完整，花紋間是否有污物，環(huán)形花紋是否偏心。

2.3.5 檢測(cè)瓶底中心區(qū)域是否有污物在中心的圓形區(qū)域和圓環(huán)區(qū)域中背景的灰度值是比較高的，而污物的灰度值較背景要低，所以我們選取一個(gè)合適的閾值對(duì)圖象進(jìn)行二值化處理[10]。我們只要準(zhǔn)確地找到一個(gè)介于污物與背景灰度值之間的灰度值作為閾值，將圖像中灰度值大于閾值的象素設(shè)為白色，灰度值小于閾值的象素設(shè)為黑色，這樣就能將污物和背景區(qū)分開來(lái)。

針對(duì)玻璃瓶瓶底圖象的亮度并不穩(wěn)定，在本系統(tǒng)中我們采用直方圖分析與迭代閾值相結(jié)合的自動(dòng)閾值尋找法：先確定圖象總體的灰度范圍和灰度級(jí)的個(gè)數(shù)，然后將這個(gè)范圍的中值作為初始閾值T0，灰度級(jí)的個(gè)數(shù)設(shè)為L(zhǎng)。然后按照一下公式進(jìn)行迭代：

其中hk是灰度為k值的象素的個(gè)數(shù)，迭代一直進(jìn)行到Ti+1＝Ti結(jié)束，取結(jié)束時(shí)的Ti為我們進(jìn)行二值化分割的閾值。

由以上迭代閾值法的理論知識(shí)我們知道迭代法的運(yùn)算量比較大，而該檢測(cè)裝置要運(yùn)用于高速的自動(dòng)檢測(cè)生產(chǎn)線，它要求我們圖像處理的時(shí)間要短，所以在該檢測(cè)裝置中我們首先要利用感興趣區(qū)域的灰度直方圖信息簡(jiǎn)化其運(yùn)算量，具體的方法為：由于瓶底圖像在這兩個(gè)區(qū)域的灰度值集中在一定的范圍中（含有污物的則較為集中在兩個(gè)灰度范圍中），我們通過對(duì)直方圖的計(jì)算，算出這一個(gè)或者兩個(gè)灰度范圍的邊界值，去除直方圖兩端的灰度等級(jí)，從而縮短了灰度等級(jí)的范圍，減少了所要計(jì)算的象素值的個(gè)數(shù)，大大縮短了處理時(shí)間，達(dá)到高速檢測(cè)的要求[11]。

二值化之后我們利用先腐蝕再膨脹的算法去除零散的干擾點(diǎn)，然后對(duì)感興趣區(qū)域的黑色區(qū)域的象素進(jìn)行連通性分析，我們采用的是象素八連通的方法，即在一個(gè)黑色象素相鄰的八個(gè)象素中有一個(gè)是黑色的就認(rèn)為是連通的斑點(diǎn)上的象素，通過設(shè)置連通區(qū)的形狀及大小的參數(shù)就可以檢測(cè)出不同大小和形狀的斑點(diǎn)，從而達(dá)到不同的檢測(cè)精度，綜合第4步和第5步的判斷給出綜合判斷結(jié)果。

2.4 瓶底檢測(cè)方法

通過運(yùn)用“融合判決”技術(shù)還可以對(duì)瓶底環(huán)境進(jìn)行更為復(fù)雜的評(píng)估，例如對(duì)瓶底霉斑的有效識(shí)別。瓶底是異物最容易聚集的區(qū)域，異物本身成分很復(fù)雜且不確定，環(huán)境干擾相對(duì)也更多，如瓶底泡沫、防滑紋干擾等，對(duì)瓶底的檢測(cè)采用先進(jìn)的“融合判決”技術(shù)進(jìn)行缺陷評(píng)估。

圖4 酒瓶底圖像示例Fig.4 Samples of bottle bottom image

3 瓶底檢測(cè)試驗(yàn)結(jié)果及結(jié)論

試驗(yàn)在山東明佳包裝檢測(cè)科技有限公司的驗(yàn)瓶機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行。該平臺(tái)包括驗(yàn)瓶機(jī)和輸送皮帶兩部分，其中驗(yàn)瓶機(jī)為自主研發(fā)。瓶底檢測(cè)分為5種情況：污物在瓶底中央、污物距瓶底中央10 mm與瓶底邊緣距中心15 mm區(qū)間內(nèi)、污物在瓶底邊緣、碎玻璃于瓶底、整個(gè)瓶底被標(biāo)紙/異物蒙住。

a.選取瓶底不合格的瓶子25個(gè)包括瓶底檢測(cè)不合格項(xiàng)的上述五種情況，每種不合格瓶子各5個(gè)；

b.將25個(gè)瓶底缺陷瓶子跑10次，用來(lái)測(cè)試剔除率，達(dá)到測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)。要求沒有任何缺陷的合格樣品通過，缺陷樣品剔除并做好記錄表統(tǒng)計(jì)。試驗(yàn)中共對(duì)采集到的20033幅瓶底圖像進(jìn)行了檢測(cè)定位，瓶底檢測(cè)精度。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本方法的有效性，將本文方法與文獻(xiàn)［12］的瓶底檢測(cè)方法進(jìn)行了比較，在主頻為2.4 GB的機(jī)器上對(duì)20033幅瓶底圖像檢測(cè)定位。比較結(jié)果顯示，采用本文所述方法時(shí)，平均耗時(shí)0.3 ms，誤差平均在4個(gè)像素以內(nèi)，其中10幅圖像的處理結(jié)果如表1所示;而采用文獻(xiàn)［12］所用方法時(shí)，平均檢測(cè)耗時(shí)約0.45 ms，誤差在6個(gè)像素以內(nèi)。

表1 部分試驗(yàn)結(jié)果Table 1 Partial experimental results

表2 瓶底檢測(cè)誤差分析Table 2Analysis on detection error of bottom

從試驗(yàn)結(jié)果可知，本文所用方法無(wú)論在檢測(cè)速度還是在檢測(cè)精度上，較傳統(tǒng)方法都有所提高。在滿足當(dāng)今啤酒灌裝生產(chǎn)線最高速度要求的同時(shí)，此系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法提高了定位精度，具有一定的實(shí)用和推廣價(jià)值。

4 結(jié)論

該檢測(cè)裝置的有益效果是減少了每幅圖像的處理時(shí)間，并且保證了每幅圖像處理時(shí)間的穩(wěn)定性，可以提高在線檢測(cè)的運(yùn)行速度；相對(duì)于通用工控機(jī)和圖像處理軟件方案，本電路結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，成本更低。該檢測(cè)裝置所描述的裝置和檢測(cè)方法具有以下明顯的技術(shù)效果：

(1)該檢測(cè)裝置采用了亮度均勻的高頻閃LED背光源和具有高速電子快門和異步外觸發(fā)功能的新型CCD相機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)高速圖象的采集，成功解決了采集高速運(yùn)動(dòng)物體的圖象存在的拖影問題。

(2)該檢測(cè)裝置中采用了針對(duì)國(guó)內(nèi)玻璃瓶特色的獨(dú)特的圖象處理算法的組合，擁有適應(yīng)性強(qiáng)、處理速度快的特點(diǎn)，非常適合高速生產(chǎn)流水線上的玻璃瓶的在線檢測(cè)。

(3)該檢測(cè)裝置在高速生產(chǎn)線上采用了機(jī)器視覺的方式進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，克服了人眼檢測(cè)中存在的主觀性影響和易疲勞、效率低的缺陷，提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性和生產(chǎn)效率。

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Design and Test on the Detection Device of Beer Bottle Bottom Based on DSP and CPLD

HAN Lei
Department of Information Engineering/Shandong Clothing Vocational College,Taian 271000,China

In order to ensure hard real-time detection of bottle of beer,to avoid detection timeout and undetected phenomenon,to improve the speed of online testing,this paper designed a bottom detection algorithm and detection devices with an image processor based on DSP and CPLD.ADC pieces realized from video cameras to image analog digital conversion,DSP image processor,instead of general industrial machine to do the image processing,combined with image processing algorithms to determine the time to ensure the stability of the detection time,and an image memory with CPLD connected,located between ADC and DSP,analogized the digital conversion result to read image and stored in memory for DSP processing.The entire image acquisition and processing procedures were completed on the circuit board to solve a common IPC and image processing platform timeshare properties brought out and missed the problem.

Bottle detection;complex programmable logic device;digital signal processor;image process

TH122

A

1000-2324(2015)03-0425-05

2013-12-6

2013-12-26

韓磊(1972-),男,副教授,主要從事機(jī)械與自動(dòng)控制研究工作.E-mail:hlei1860@163.com