摘  要： 針對地板生產(chǎn)過程中依賴人工判斷地板正反面的現(xiàn)狀,，提出了以TI公司浮點(diǎn)DSP芯片TMS320DM6437為控制核心的地板正反面檢測系統(tǒng)。通過提取具有顯著特征的紅色分量的平均值和灰度分布的最大值,，同時(shí)借助最小平方誤差判別法區(qū)分地板的正反面,。測試結(jié)果表明，該地板正反面判斷系統(tǒng)具有很高的識別率,，可以緩解工人的勞動強(qiáng)度同時(shí)提高生產(chǎn)效率,。

　　關(guān)鍵詞： TMS320DM6437；地板正反面檢測系統(tǒng),；最小平方誤差判別法,；系統(tǒng)設(shè)計(jì)；工業(yè)應(yīng)用

0 引言

　　檢測地板的正反面是木地板生產(chǎn)線上必需的一道工序,，當(dāng)前,，需要工人24小時(shí)值守在生產(chǎn)線旁。近年來,，隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的快速發(fā)展,，目前針對木材的計(jì)算機(jī)視覺研究更多地側(cè)重于木材表面缺陷的檢測,，如楊麗麗等人[1]借助基于遺傳算法的圖像分割技術(shù)對強(qiáng)化木地板表面進(jìn)行瑕疵檢測；吳東洋等人[2]提出了一種新的基于無監(jiān)督聚類木材缺陷識別方法,。除此之外,，吳長慶等人[3]提出過一種使用色差計(jì)的木板顏色分等檢測方法。

　　當(dāng)前,，DSP在檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用越來越廣泛,。Li Xinchun等人[4]以DM6437為核心實(shí)現(xiàn)了人體異常行為檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)；苑瑋琦等人[5]設(shè)計(jì)了基于DM6437的駕駛員疲勞檢測系統(tǒng),，用于幫助駕駛員提高駕駛的安全系數(shù),；沈道寧等人[6]對DM6437平臺下的H.264濾波器進(jìn)行了優(yōu)化，有效提高了H.264編解碼的效率,；余涵等人[7]設(shè)計(jì)了基于DM6467T的音視頻采集模塊,。

　　本文以TMS320DM6437最小系統(tǒng)為核心，配合視頻數(shù)據(jù)采集,、通信,、顯示、人機(jī)交互接口等構(gòu)成地板正反面檢測系統(tǒng),。軟件部分的設(shè)計(jì)涉及基于數(shù)字圖像處理與模式識別相關(guān)知識,。

1 地板正反面檢測原理

　　系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。其中：1為DSP核心板及相關(guān)電路,；2為CCD攝像頭,；3為模式選擇開關(guān)；4為指示燈用于地板正反面的指示,；5是顯示器,；6和7分別代表待檢測的地板以及生產(chǎn)過程中運(yùn)動的皮帶。

　　該檢測系統(tǒng)的主要原理是：攝像機(jī)采集地板的圖像,，對采集到的地板圖像進(jìn)行分塊,，之后提取地板的紅色分量的平均值和灰度分布的最大值，最后,，利用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法識別地板的正反面信息,。

　　1.1 特征提取

　　記采集到的正面圖像為f0（x，y）,，反面圖像為f1（x,，y）。將地板的正面圖像等分成N幅子圖像,，本例中取N=9即等分成9塊,，子圖像記為f0i（x，y），i=1,，2,，…，N,，其中（x,，y）為像素點(diǎn)的坐標(biāo)。從子圖像中提取灰度分量（Y分量）值,，得到N幅灰度子圖像g0i（x,，y），i=1,，2，…,，N,。將YUV格式的圖像轉(zhuǎn)換為RGB格式的圖像，從而可以得到N幅紅色分量子圖像r0i（x,，y）,，i=1，2,，…,，N。采用同樣的方法,，可以得到地板反面圖像f1（x,，y）的N幅灰度子圖像g1i（x，y）,，i=1,，2，…,，N,，以及N幅紅色分量子圖像r1i（x，y）,，i=1,，2，…,，N,。

　　根據(jù)式（1）、（2）計(jì)算灰度圖像g0i（x,，y）,，i=1，2，…,，N的灰度分布[8]概率及其最大值：

　　其中,，p0i（k）為灰度值為k的像素點(diǎn)的分布概率，k代表灰度圖像g0i（x,，y）的灰度值,，hi（m，n）為灰度圖像g0i（x,，y）在坐標(biāo)（m,，n）處的值，W為子圖像的寬度,，H為子圖像的高度,，。

　　P0i=max{p0i（k）,，k=0,，1，…,，255},，i=1，2,，…,，N（2）

　　同樣地，可以計(jì)算灰度圖像g1i（x,，y）,，i=1，2,，…,，N的灰度分布概率p1i（k）及最大值P1i，i=1,，2,，…，N,。根據(jù)式（3）計(jì)算紅色分量圖像r0i（x,，y），i=1,，2,，…，N的平均值：

　　其中,，li（m,，n）為紅色分量圖像ri（x，y）在坐標(biāo)（m，n）處的值,。

　　同樣地,，可以計(jì)算紅色分量圖像r1i（x，y）,，i=1,，2，…,，N的平均值R1i,。

　　1.2 分類方法

　　提取了地板圖像的灰度分布概率和紅色分量特征之后，借助最小平方誤差判別法[9-10]判別地板正反面,。

　　由最小平方誤差判別法知,，問題的關(guān)鍵在于求解線性方程組Ya=b，通常情況下方程沒有精確解,，定義誤差向量為：

　　e=Ya-b（4）

　　借助最小化誤差平方和的準(zhǔn)則函數(shù),，得：

　　1.3 判別步驟

　　具體判別步驟如下：

　　（1）通過圖像獲取地板正反面圖像的各N組特征向量：

　?。? P0i R0i），i=1,，2,，…，N

　?。? P1i R1i）,，i=1，2,，…,，N

　　（2）構(gòu)建矩陣Y=Y0Y1,，其中矩陣Y0和矩陣Y1的構(gòu)成方法是：矩陣Y0為N行3列的矩陣,，其中Y0的每一行為：Y0i=（1 P0i R0i），i=1,，2,，…，N,。

　　同樣得到矩陣Y1,。

　　（3）記b為2N行1列的列向量,，其前9項(xiàng)為1,，后9項(xiàng)為-1。

　　利用式（6）求得最小平方誤差判別算法的權(quán)向量a。

　?。?）獲取當(dāng)前檢測地板的N組特征向量：

　　Yi·=[1 Pi Ri],，i=1，2,，…,，N

　　（5）計(jì)算Yi·×a,，i=1,，2，…,，N,，如果有[N/2]+1或以上的結(jié)果大于或等于零，則判定地板為正面向上,，否則為反面向上,。

2 軟硬件設(shè)計(jì)

　　2.1 硬件設(shè)計(jì)

　　系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)如圖2所示，主要包括電源,、視頻輸入輸出和人機(jī)交互電路,。視頻輸入輸出電路以DSP為核心，同時(shí)包括RS232串口,、顯示接口,、撥碼開關(guān)、LED指示電路以及必要的存儲器,。

　　2.2 軟件設(shè)計(jì)

　　基于DSP/BIOS的軟件框架如圖3所示,。

　　程序從入口地址c_int00開始執(zhí)行，首先對系統(tǒng)相關(guān)資源進(jìn)行初始化,，其中包括DSP環(huán)境的初始化設(shè)置,、各種存儲器接口的設(shè)定以及相關(guān)變量的初始化等。之后,，程序從main（）函數(shù)返回,，并進(jìn)入DSP/BIOS調(diào)度執(zhí)行視頻處理主線程序。為了監(jiān)控以及調(diào)試的方便,，將最終的結(jié)果通過視頻輸出通道顯示在液晶顯示器上,。

　　視頻處理主線程中，VPFE實(shí)現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)的采集,，并將采集到的數(shù)據(jù)存入視頻緩沖區(qū),。之后視頻處理算法從視頻緩沖區(qū)內(nèi)讀取數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。而VPBE實(shí)現(xiàn)視頻圖像的終端顯示,。軟件設(shè)計(jì)流程圖如4所示,。

3 系統(tǒng)測試與結(jié)果分析

　　實(shí)驗(yàn)測試系統(tǒng)實(shí)物圖如圖5所示,。

　　實(shí)驗(yàn)測試的地板主要分為兩大類，一類是硬質(zhì)地板,，另一類是軟質(zhì)地板,，如圖6所示。

　　首先,，地板檢測最大的問題是地板正反面的特征差異不是很明顯,，這樣分類特征難以提取。經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)測試最終提取出了紅色分量的平均值與灰度分布概率的最大值兩個特征參數(shù),。其次,，光照對于系統(tǒng)識別率也有很大的影響，在這里光照條件只要滿足均勻不出現(xiàn)反光造成光斑即可,。最后是算法的優(yōu)化問題,，因?yàn)樾枰獙?shí)時(shí)地進(jìn)行識別，如果算法過于復(fù)雜會造成DSP系統(tǒng)負(fù)擔(dān)過重,。

　　測試時(shí)選擇同一類型中的任意一塊地板進(jìn)行學(xué)習(xí),，之后借助其余各80塊地板進(jìn)行測試。普遍現(xiàn)象是硬質(zhì)地板識別率相對于軟質(zhì)地板稍微低一點(diǎn),，主要原因是硬質(zhì)地板的正反兩面有著更加相似的特征,，而軟質(zhì)地板正反面特征區(qū)別相對明顯。表1給出了部分測試結(jié)果,。

4 結(jié)論

　　本文在分析地板正反面檢測原理的同時(shí)介紹了系統(tǒng)硬件組成和軟件設(shè)計(jì),，并通過測試驗(yàn)證了地板正反面檢測系統(tǒng)在檢測中的良好表現(xiàn)。使用型號為TMS320DM637的DSP作為控制核心,，不僅滿足了系統(tǒng)識別率的要求,，還降低了系統(tǒng)成本,，這些將有利于系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用場合的推廣,。

　　當(dāng)然系統(tǒng)的設(shè)計(jì)還達(dá)不到盡善盡美的程度，系統(tǒng)軟硬件設(shè)計(jì)的合理性,、算法的運(yùn)行速度,、識別率以及系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性方面仍然有待提高，這些方面也是后續(xù)工作中需要重點(diǎn)解決的問題,。

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