0 引言

    流水線產(chǎn)品的缺陷檢測目前仍靠人工來完成,，對于微小的,、區(qū)別不明顯的缺陷，人眼無法精確識別,，這極大地影響了產(chǎn)品的生產(chǎn)效率^[1],?；?a class="innerlink" href="http://wldgj.com/tags/STM32F405" title="STM32F405" target="_blank">STM32F405和CMOS OV7610的產(chǎn)品表面圖像處理系統(tǒng)，以其完全脫離計(jì)算機(jī)且運(yùn)行速度快,、設(shè)計(jì)成本低,、性價(jià)比高等優(yōu)點(diǎn)，更好地滿足了圖像處理在產(chǎn)品表面的圖像采集與智能檢測方面的工作要求,。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

    系統(tǒng)主要由STM32F405微處理器,、CMOS圖像采集模塊、LCD顯示模塊,、存儲器模塊,、通信模塊等組成，系統(tǒng)框圖如圖1所示,。在光源的配合下通過圖像采集模塊獲取產(chǎn)品表面的圖像信息,，由DMA將圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)絊TM32F405微處理器，處理器調(diào)用圖像處理算法對產(chǎn)品表面圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,，利用控制終端的圖像處理軟件匹配,、識別產(chǎn)品表面是否存在缺陷，并在LCD顯示屏上實(shí)時(shí)顯示結(jié)果,，實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)品表面圖像的采集和處理,。

2 主要模塊設(shè)計(jì)

2.1 主控模塊

    基于圖像處理的產(chǎn)品表面圖像采集和處理系統(tǒng)選用STM32F405作為主處理器，該芯片具有高性能的信號處理和浮點(diǎn)運(yùn)算能力,，同時(shí)帶有8～14 bit并行照相機(jī)接口,、DMA控制器、2路I²C接口,，圖像數(shù)據(jù)的傳輸可以通過DMA直接傳輸,，在I²C總線讀取數(shù)據(jù)到緩沖區(qū)，提高了圖像數(shù)據(jù)的采樣和處理速度,，完成包括數(shù)據(jù)處理,、檢測算法實(shí)現(xiàn)、結(jié)果提取和分析等工作^[2],。主控芯片獲得處理結(jié)果后,，將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綀?zhí)行機(jī)構(gòu)，執(zhí)行機(jī)構(gòu)根據(jù)最終獲取的控制信號進(jìn)行相應(yīng)操作,。

2.2 圖像采集模塊

    圖像采集模塊采用Omnivision公司的OV7610,，這是一種自帶圖像敏感陣列、能直接采集圖像信息的低功耗CMOS型彩色數(shù)字?jǐn)z像芯片^[3],。采集圖像時(shí)最高速度可達(dá)30幀/s,，最大圖像陣列為640×480，通過I²C總線對有關(guān)存儲器賦值，可靈活改變窗口大小,、A/D轉(zhuǎn)換速度,、幀/場模式等工作參數(shù)。

    圖像采集芯片OV7610既可以幀模式掃描也可以場模式掃描,，為提高圖像存儲質(zhì)量,、簡化圖像采集控制電路，本系統(tǒng)設(shè)置OV7610圖像采集方式為幀模式掃描^[4],。OV7610的輸出信號主要有：垂直同步信號(Vs),、水平同步信號(Hs)及像素同步信號(Ps)，其理論波形如圖2所示,。

    完整的一幀產(chǎn)品表面圖像在垂直同步信號的兩個(gè)正脈沖之間掃描完成,，水平同步信號高電平時(shí)為掃描一行像素的有效時(shí)間，像素同步信號高電平輸出的圖像數(shù)據(jù)有效^[5],。若一個(gè)圖像的陣列為160×120,，則在垂直同步信號兩個(gè)脈沖之間有120個(gè)水平同步信號的正脈沖，在每個(gè)水平同步信號正脈沖期間有160個(gè)像素同步信號正脈沖,。為獲取完整幀圖像,，將上述3個(gè)同步信號組合成一個(gè)輸出信號(OUT)。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

    系統(tǒng)選用KeilμVision5 軟件開發(fā)平臺和Visual C++可視化編程軟件協(xié)同工作^[6],。系統(tǒng)運(yùn)行時(shí),，啟動采集信號發(fā)送到STM32F405主控制器，控制器接收指令后立即進(jìn)行初始化,，初始化成功后響應(yīng)DMA中斷,，根據(jù)圖像采集時(shí)序來控制CMOS OV7610啟動圖像采集，采集的圖像數(shù)據(jù)將通過DMA先進(jìn)先出傳送到STM32F405的外部存儲器中^[7],。在采集完成后,，STM32F405將進(jìn)行點(diǎn)陣采樣、量化處理和二值化等過程完成產(chǎn)品表面圖像處理工作,。系統(tǒng)流程圖如圖3所示,。

    產(chǎn)品表面的圖像采樣是選取圖像的采樣點(diǎn)在空間坐標(biāo)上作離散化的過程。本系統(tǒng)設(shè)計(jì)使用二維采樣函數(shù)對產(chǎn)品表面的圖像進(jìn)行采樣,，獲得圖像預(yù)處理采樣點(diǎn)陣,。

    設(shè)f(x，y)為一個(gè)有限帶寬的二維連續(xù)圖像,，f(x,，y)的傅里葉變化對為：

    對圖像f(x，y)采樣,，就是將f(x,，y)乘以采樣函數(shù)s(x，y)。采樣后的圖像可以用式(3)表示：

    由卷積與脈沖函數(shù)可得采樣圖像f_s(x,，y)的頻譜是連續(xù)圖像在(u，v)方向上以Δx,、Δy間隔分布,，間隔選擇合適，采樣就不會重疊,，可獲得期望的采樣點(diǎn)陣,。由于經(jīng)過采樣的圖像是連續(xù)點(diǎn)陣，各個(gè)像素的值有無窮多個(gè),，為了方便主控制器處理,，需將無窮多個(gè)離散值簡化為有限個(gè)離散值，即量化處理后才能將每個(gè)互異的離散值編碼處理^[8],。

    為了加快處理速度,，系統(tǒng)將16 bit RGB彩色圖像轉(zhuǎn)化成8 bit灰度圖像，由此不但可以提高主控制器的處理速率,，而且減小了圖像的冗余量,。圖像灰度化后，利用Canny邊緣檢測算子提取圖像邊緣,，將邊緣二值化,。在選定一個(gè)閾值時(shí)，將灰度直方圖中大于該閾值的像素點(diǎn)變成1,，小于該閾值的像素點(diǎn)變成0：

其中,，f(x，y)為輸入圖像像素的灰度值,，g(x,，y)為輸出圖像，θ為閾值,。

    將處理后的產(chǎn)品表面圖像與預(yù)存模板匹配,，由對比結(jié)果得出該產(chǎn)品是否存在缺陷。圖像匹配過程就是在基準(zhǔn)圖像和待處理圖像之間尋找兩幅圖像差異最小的相對位置,，通常將其描述為求距離度量：

式中,，k為灰度變化幅度。

4 調(diào)試及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    系統(tǒng)測試主要針對硬件和軟件進(jìn)行測試,。硬件測試主要針對核心處理器的外圍電路,，其中包括電源模塊、I/O輸入輸出模塊及通信接口等電路,。軟件測試分別對STM32F405和CMOS OV7610的各個(gè)功能的子程序進(jìn)行測試,。

    為了驗(yàn)證本系統(tǒng)表面缺陷檢測的準(zhǔn)確性和可靠性，對金屬產(chǎn)品表面進(jìn)行缺陷檢測實(shí)驗(yàn)。缺陷檢測部分的灰度圖像大小為160×120像素,。圖4為裂縫缺陷和污點(diǎn)缺陷的檢測結(jié)果,。

5 結(jié)論

    本系統(tǒng)旨在將圖像采集與處理技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品表面缺陷檢測，以及識別復(fù)雜,、模糊的產(chǎn)品表面圖像^[9],。利用STM32F405超強(qiáng)的計(jì)算性能和低功耗優(yōu)勢，提出了CMOS圖像采集與STM32圖像處理結(jié)合的平臺架構(gòu),，設(shè)計(jì)了處理能力強(qiáng),、接口可靠穩(wěn)定的產(chǎn)品表面圖像采集與檢測系統(tǒng)，在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)陣采樣,、灰度轉(zhuǎn)化和二值化等算法設(shè)計(jì),，并對平臺應(yīng)用的處理性能、實(shí)時(shí)性和可靠性進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測試,，取得了一定的階段性成果,。

參考文獻(xiàn)

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作者信息:

高正中,，趙晨暉,，薛  寒，商春雷

（山東科技大學(xué) 電氣與自動化工程學(xué)院,，山東 青島266590）