于小寧，張風平

（1.西安工業(yè)大學 陜西 西安710032；2.蘭州石化公司動力廠電氣二車間　甘肅 蘭州730060）

空瓶缺陷檢測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

于小寧1，張風平2

（1.西安工業(yè)大學 陜西 西安710032；2.蘭州石化公司動力廠電氣二車間甘肅 蘭州730060）

針對目前空瓶檢測中存在的誤檢率高、檢測速度慢等問題，設計了一種基于DSP的空瓶缺陷檢測系統(tǒng)。該檢測系統(tǒng)以TMS320DM642為核心,通過運用圖像處理和圖像識別方法來實現(xiàn)空瓶缺陷檢測。通過對多組空瓶圖像檢測實驗，與實際情況進行對比分析，得出了檢測率達到98%以上、檢測速度達到62只/分鐘的結果，達到了工業(yè)現(xiàn)場檢測要求。

缺陷檢測；特征提??；空瓶；圖像處理

目前國內(nèi)各大食品飲料廠商主要采用的是國外產(chǎn)的同類型空瓶檢測系統(tǒng)。機器價格高，使用維護不方便，工業(yè)生產(chǎn)過程中生產(chǎn)成本比較高。在日益激烈的國內(nèi)飲料市場，食品飲料廠商強烈希望能夠降低生產(chǎn)成本，為了能更好的占領市場、壯大企業(yè)規(guī)模。在空瓶的檢驗設備上面迫切需要全面的國產(chǎn)化［1］。

空瓶的缺陷識別對實時性和準確性要求很高，文中通過硬件和軟件兩個方面設計來提高系統(tǒng)的實時性和準確性，達到工業(yè)生產(chǎn)要求。軟件方面，通過對圖像識別算法的研究，簡化空瓶圖像處理算法的長度和難度，分別提取瓶口、瓶身和瓶底的有效特征，提高了識別率和快速性。根據(jù)圖像處理的要求以及處理平臺的硬件資源，搭建了基于DSP的缺陷識別系統(tǒng)，大大提高了硬件處理速度，滿足了工業(yè)生產(chǎn)需求。

1　系統(tǒng)總體設計

1.1空瓶檢測標準

空瓶缺陷檢測系統(tǒng)主要是對空瓶的瓶口、瓶身和瓶底進行全方位的缺陷檢測，文中根據(jù)啤酒生產(chǎn)廠家要求［2］，結合空瓶圖像特點，總結出空瓶檢測標準匯總如表1所示。

表1　空瓶檢測標準匯總

1.2系統(tǒng)設計原則

根據(jù)空瓶缺陷檢測系統(tǒng)運行的環(huán)境和空瓶圖像的特點［3］，系統(tǒng)對實時性和準確性的要求比較高，因此，在系統(tǒng)設計時應遵循以下原則：

1）準確性。由于啤酒等生產(chǎn)行業(yè)的特殊要求，對空瓶缺陷檢測的準確性要求很高，因此在系統(tǒng)設計和實現(xiàn)的全過程必須要高度重視系統(tǒng)的準確性。

2）快速性。生產(chǎn)線上要求每分鐘處理空瓶的速度達到60只以上，因此系統(tǒng)的快速性應該考慮。

3）可維護性。系統(tǒng)應具有操作簡單，實用性高，具有易操作、易維護的特點。并且，系統(tǒng)具備自檢、故障診斷及故障弱化功能，在出現(xiàn)故障時，能得到及時、快速地進行自維護。

2　系統(tǒng)硬件設計

為了能夠及時處理空瓶圖像，文中選擇了以TMS320DM642為核心處理器的硬件系統(tǒng)?；赥MS320DM642的實時空瓶缺陷識別系統(tǒng)硬件結構如圖1所示。

當min{intervali}= 100τ,150τ,200τ時，若S→∞，根據(jù)式(21)計算的asp極限值分別等于0.5944,0.6072,0.6135，而圖5(c)中的asp分別等于0.5946,0.6075,0.6139，誤差小于0.0005，因此，圖5(c)的仿真結果與定理2相吻合.

圖1　實時空瓶缺陷識別系統(tǒng)硬件結構

工作原理是：數(shù)字CCD數(shù)字黑白攝像頭將采集的數(shù)字空瓶圖像送入FIFO，CPLD用于產(chǎn)生時序控制信號，F(xiàn)IFO將數(shù)字圖像存入SDRAM，等待TMS320DM642處理，F(xiàn)LASH作為程序存儲器,處理好的圖像通過FIFO輸出。

3　系統(tǒng)軟件設計

首先對采集來的數(shù)字空瓶圖像進行二值化、濾波和邊緣檢測等預處理，使得圖像更加有利于識別。然后對圖像進行特征提取，獲得圖像的關鍵特征。最后采用識別方法識別出不合格的瓶子。本文以瓶身圖像為例來說明算法。其軟件流程如圖2所示。

圖2　軟件流程圖

1）調(diào)取主程序，開始執(zhí)行程序。

2）系統(tǒng)初始化。對DSP的各個數(shù)據(jù)進行初始化設置。

3）圖像處理和缺陷檢測等應用軟件實現(xiàn)。

3.1初始化程序

DM642使用低有效RESET信號［4-5］。當RESET信號為低時，DM642就復位并被初始化為復位狀態(tài)。當RESET信號被釋放，即電平轉(zhuǎn)換為高，處理器開始運行。DM642有3種啟動模式［6］：Host boot、EMIF boot、No boot。文中采用第二種啟動模式——EMIF boot。當RESET信號被釋放，DM642完成自檢后，按照設置的EMIF boot模式啟動，通過EDMA自動將CE1空間起始1K-Bytes代碼復制到起始地址0處。在這個過程中，CPU停止不運行，這個復制完成后，CPU從停止狀態(tài)釋放，CPU被釋放后，自動運行一級boot loader，配置EMIF和EDMA，使其能夠?qū)E1地址空間起始1K Bytes數(shù)據(jù)復制到起始地址0處。但是這1k字節(jié)大小一般是不足以存儲用戶的應用程序。因此，CE1地址空間起始的1K字節(jié)存儲二級boot loader，由二級boot loader將用戶的應用程序和數(shù)據(jù)加載到RAM中。綜上所述，首先，DM642自檢后運行一級 boot loader，完成加載二級boot loader的任務。接著，CPU跳轉(zhuǎn)到地址0處運行二級boot loader，完成加載用戶的程序和數(shù)據(jù)。然后跳轉(zhuǎn)到主程序運行。

表2　地址分配

圖3　DSP的引導過程

系統(tǒng)應用程序包括濾波，圖像二值化，特征提取、缺陷識別等子程序的編寫

1）濾波子程序［7］。本文通過實驗對比采用中值濾波法和平均值濾波法對采集來的數(shù)字圖像進行濾波，得到很好效果。

2）圖像的二值化

通過對P參數(shù)法、雙峰法、最大類間方差法（OTSU法）等二值化方法的實驗對比［8］。采用最大類間方差法對圖像進行二值化的效果最好。如圖4、5所示。

圖4　原圖

圖5　二值化后圖像

3）提取特征

提取灰度低于特定閾值的像素點的數(shù)量和包含的3個像素點的灰度值均小于特定值區(qū)域的數(shù)量兩個特征。圖6（b）中的這兩個特征值分別為87和8。

圖6　瓶身缺陷識別結果

4）提取得到的兩個特征來進行瓶身缺陷識別。我們經(jīng)過大量實驗，確定當提取灰度低于特定閾值的像素點的數(shù)量大于5和包含的3個像素點的灰度值均小于特定值區(qū)域的數(shù)量大于1時，我們認為瓶身存在缺陷。根據(jù)這一判斷規(guī)則我們得出圖6（a）為缺陷瓶身圖像。

4　結束語

文中針對空瓶圖像識別需要快速性和準確性的要求，設計了空瓶圖像處理算法，根據(jù)瓶身的特點選擇了提取特征，并根據(jù)特征進行了空瓶缺陷識別。同時，文中根據(jù)以上算法，設計了基于DSP的空瓶缺陷識別系統(tǒng)。

［1］陳若珠，于小寧，李戰(zhàn)明.基于DSP的啤酒瓶缺陷識別系統(tǒng)的研究［J］.微計算機信息，2007（4-2）：189-191.

［2］Rafael C.Gonzalez，Richarda E.Woods.：數(shù)字圖象處理［M］.2 版.北京：電子工業(yè)出版社，2005.

［3］張賀.基于TMS320DM6467的流水線瓶蓋缺陷檢測系統(tǒng)設計［D］.杭州:杭州電子科技大學，2012.

［4］范永法.用于表面裂紋自動檢測的圖像識別算法［J］.機械設計與制造,2002（4）:80-81.

［5］Code Composer Studio Getting Started Guide,Texas Instruments Incorporated,2006.

［6］李方慧.TMS320C6000系列DSP原理與應用［M］.2版.北京:電子工業(yè)出版社，2003.

［7］熊熠明.基于數(shù)字圖像處理及識別的玻璃容器檢驗系統(tǒng)研究［D］.杭州:浙江大學,2003.

［8］林森，惠曉威，楊順.基于DSP的玻璃酒瓶檢測系統(tǒng)研究［J］.微計算機信息，2005（6）:72-73.

The implementation of the empty bottle defect detection system design and implementation

YU Xiao-ning1，ZHANG Feng-ping2
（1.Xi'an Technological University，Xi'an 710032，China；2.Petrochemical Industries Co of Lanzhou Power Plant Electric Workshop Two，Lanzhou 730060，China）

The paper designs an inspecting system based on DSP,in order to solve the problem of high false detection and low detection speed.The detection system takes TMS320DM642 as the core,and realizes the detection of empty bottle defect by using image processing and image recognition method.Through to groups of empty bottle image inspection experiment,with the actual situation carries on the contrast analysis,it is concluded that the detection rate reaches more than 98%,the rate of detection reached 62/minutes,met the requirements of the industry field testing.

defects inspect；features extracting；empty bottle；image process

TN-9

A

1674－6236（2016）13-0080-02

2015-07-02稿件編號：201507020

西安工業(yè)大學校長基金資助（605-01001336）

于小寧（1981—），男，陜西富平人，工程師。研究方向：計算機控制系統(tǒng)的理論與工程；嵌入式網(wǎng)絡單片機系統(tǒng)研究與開發(fā)、圖像處理與識別等。