基于視頻斷線檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

吳劍峰，方千山

（華僑大學(xué)機(jī)電及自動(dòng)化學(xué)院，福建廈門361021）

基于視頻斷線檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

吳劍峰，方千山

（華僑大學(xué)機(jī)電及自動(dòng)化學(xué)院，福建廈門361021）

在現(xiàn)代紡紗工業(yè)中，現(xiàn)有的紡紗斷線檢測(cè)方法存在檢測(cè)效率低、通用性差、價(jià)格昂貴等不足，針對(duì)這些問(wèn)題，本文提出了一種基于視頻來(lái)進(jìn)行斷線檢測(cè)的系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于TMS320DM642平臺(tái)，通過(guò)對(duì)采集的圖像進(jìn)行局部處理，并對(duì)局部區(qū)域的紗線總數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，最后進(jìn)行綜合判據(jù)來(lái)檢測(cè)斷線情況。經(jīng)過(guò)大量實(shí)驗(yàn)證明，文中設(shè)計(jì)的視頻斷線檢測(cè)系統(tǒng)在檢測(cè)過(guò)程中具有良好的可靠性且效率高、實(shí)時(shí)性好、通用性強(qiáng)。

斷線檢測(cè)；TMS320DM642；圖像處理

0 引言

目前，伴隨著光電技術(shù)和圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，越來(lái)越多的光電技術(shù)以及數(shù)字圖像處理技術(shù)被應(yīng)用到人們的生活當(dāng)中，在工業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用也在不斷得到推廣。圖像處理技術(shù)以其無(wú)接觸檢測(cè)方式、低成本和高可靠性等優(yōu)點(diǎn)在工業(yè)過(guò)程監(jiān)測(cè)以及產(chǎn)品殘缺檢測(cè)等方面?zhèn)涫荜P(guān)注。本文提出的視頻斷線檢測(cè)系統(tǒng)是依據(jù)紡紗企業(yè)對(duì)生產(chǎn)需求而設(shè)計(jì)出來(lái)的。

在國(guó)內(nèi)紡紗工業(yè)中，一些家庭式作坊仍然有一部分采用肉眼觀察的方式來(lái)檢測(cè)紡紗過(guò)程中的斷線情況，不僅效率低而且勞動(dòng)強(qiáng)度大，需要較多的人力。在大規(guī)模的生產(chǎn)環(huán)境下，國(guó)內(nèi)紡紗斷線檢測(cè)方法主要采用基于壓電式的檢測(cè)裝置和紅外斷線監(jiān)測(cè)器等。其中，基于壓電式的檢測(cè)裝置除了操作復(fù)雜影響效率外，檢測(cè)環(huán)境的噪聲也容易對(duì)傳感器造成影響從而形成誤判；紅外斷線監(jiān)測(cè)器原理簡(jiǎn)單，操作簡(jiǎn)便，但是生產(chǎn)過(guò)程中紗線跳線、振動(dòng)等現(xiàn)象亦對(duì)檢測(cè)帶來(lái)影響。

因此，在當(dāng)前國(guó)內(nèi)紡紗企業(yè)對(duì)生產(chǎn)環(huán)境中灰塵、溫度和濕度高要求的背景下，基于TMS320DM642視頻斷線檢測(cè)系統(tǒng)通過(guò)采集紗線的圖像，對(duì)每幀圖像不同區(qū)域進(jìn)行局部圖像處理，然后統(tǒng)計(jì)不同區(qū)域的紗線總數(shù)，最后進(jìn)行綜合判據(jù)得出檢測(cè)結(jié)果，若存在斷線則觸發(fā)蜂鳴器報(bào)警并停止機(jī)器，否則繼續(xù)正常運(yùn)行[1-4]。文中采用局部圖像處理方法有效地減少了處理數(shù)據(jù)量，有利于系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的提升，并綜合局部區(qū)域的檢測(cè)情況進(jìn)行判定，使檢測(cè)結(jié)果更加可靠。

1 視頻斷線檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

視頻斷線檢測(cè)系統(tǒng)可分為硬件部分和軟件部分，其中硬件部分主要有前端視頻采集模塊、視頻處理模塊、報(bào)警與控制模塊和視頻顯示模塊等，軟件部分則包含圖像處理模塊以及斷線判定模塊[5]。

1.1 視頻斷線檢測(cè)系統(tǒng)原理

系統(tǒng)采用高分辨率的CCD圖像傳感器對(duì)紡紗圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，采集到的圖像由A/D轉(zhuǎn)換后，傳輸?shù)絋MS320DM642處理器進(jìn)行圖像處理以及識(shí)別判定，最終向紡紗機(jī)床發(fā)送是否斷線的信號(hào)并通過(guò)D/A轉(zhuǎn)換后將視頻傳輸?shù)斤@示器進(jìn)行顯示。

1.2 硬件組成部分與設(shè)計(jì)

視頻斷線檢測(cè)系統(tǒng)的硬件部分主要由圖像采集模塊、圖像處理模塊、報(bào)警和控制模塊、圖像顯示模塊組成。系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)框架圖

1.2.1 TMS320DM 642圖像處理模塊

TMS320DM642在體系結(jié)構(gòu)上采用Veloci TI超長(zhǎng)指令結(jié)構(gòu)，可以單周期發(fā)射多條指令，實(shí)現(xiàn)指令級(jí)并行，效率很高。采用兩級(jí)緩存結(jié)構(gòu)，在無(wú)CPU參與情況下，64位的EDMA控制器可以完成映射存儲(chǔ)空間中的數(shù)據(jù)搬移，有利于提高系統(tǒng)的并行性能。同時(shí)，TMS320DM642還具有豐富的接口，例如有3個(gè)可配置的視頻端口（VP0、VP1、VP2）、64位的外部?jī)?nèi)存接口（EMIF）、多通道緩沖串行端口（McBSP）、I2C總線端口等。

該模塊的主要功能是：由EDMA將采集到的視頻圖像數(shù)據(jù)搬運(yùn)到CPU，然后CPU對(duì)數(shù)字視頻信息進(jìn)行局部的中值濾波、閾值化等預(yù)處理，然后再對(duì)局部橫坐標(biāo)上紗線數(shù)目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并對(duì)三個(gè)局部處理結(jié)果進(jìn)行綜合判定后，將處理結(jié)果傳輸?shù)捷敵瞿K，通過(guò)直觀的形式給用戶提供相關(guān)的視頻信息，同時(shí)將處理結(jié)果的數(shù)據(jù)通過(guò)GPIO口傳輸?shù)綀?bào)警模塊，從而實(shí)現(xiàn)顯示與報(bào)警的功能。

1.2.2 視頻圖像采集與輸出模塊實(shí)現(xiàn)

該系統(tǒng)視頻圖像采集模塊主要通過(guò)CCD攝像頭以及視頻解碼芯片TVP5150來(lái)實(shí)現(xiàn)，由于DM642的3個(gè)視頻接口都可以分為A和B兩個(gè)通道，故可支持6路視頻的輸入或者輸出。

本文中采用其中4路視頻信號(hào)采集通道，具體配置為：VPort0、VPort1均配置為輸入模式，VPort2則配置為輸出模式。采集到的視頻信號(hào)通過(guò)視頻解碼芯片TVP5150按照YCbCr4：2：2格式轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)。視頻圖像采集模塊的硬件連接如圖2所示。

當(dāng)系統(tǒng)開(kāi)始工作時(shí)，視頻圖像采集模塊通過(guò)解碼BT.656得到Y(jié)CbCr4：2：2格式的圖像數(shù)據(jù)，并由EDMA將數(shù)據(jù)傳輸?shù)絊DRAM中進(jìn)行存儲(chǔ)，CPU通過(guò)訪問(wèn)SDRAM中的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的圖像算法處理。其中DM642與TVP5150之間的通信主要通過(guò)I2C總線實(shí)現(xiàn)。

圖2 視頻圖像采集模塊

視頻輸出模塊采用了SAA7121視頻編碼芯片進(jìn)行視頻編碼，然后由顯示器對(duì)圖像進(jìn)行顯示。該系統(tǒng)將VPort2設(shè)置為輸出通道，當(dāng)VPort2的A通道作為8位BT.656顯示時(shí)，由DM642的VP2CTL0管腳提供行同步信號(hào)，DM642的VP2CTL1管腳提供場(chǎng)同步信號(hào)，而LLC信號(hào)則由DM642的VP2CLK0管腳提供。從DM642的VP2D（2~9）到SAA7121的MP（0~7）之間進(jìn)行視頻信號(hào)的傳輸，DM642對(duì)SAA7121的訪問(wèn)與控制也是通過(guò)I2C總線來(lái)實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)上電后，DM642通過(guò)I2C總線對(duì)SAA7121進(jìn)行初始化以及寄存器的配置，為系統(tǒng)的視頻顯示做好準(zhǔn)備。

1.2.3 報(bào)警與控制模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

在視頻斷線檢測(cè)系統(tǒng)中，要求能夠及時(shí)響應(yīng)斷線檢測(cè)的情況并控制操作臺(tái)運(yùn)轉(zhuǎn)，以便工人對(duì)斷線情況進(jìn)行處理。系統(tǒng)將由DM642實(shí)時(shí)處理完成的圖像視頻并實(shí)時(shí)輸出到顯示屏，方便工人第一時(shí)間知道斷線位置；同時(shí)將目標(biāo)數(shù)據(jù)通過(guò)GPIO口傳送到報(bào)警與控制模塊，根據(jù)報(bào)警決策來(lái)觸發(fā)蜂鳴器以及實(shí)現(xiàn)對(duì)操作臺(tái)運(yùn)轉(zhuǎn)的控制。報(bào)警與控制模塊由增強(qiáng)型89C51單片機(jī)以及蜂鳴器電路和控制電路組成，該模塊電路圖如圖3所示。

當(dāng)通過(guò)視頻檢測(cè)滿足斷線條件后，立即觸發(fā)蜂鳴器報(bào)警并控制繼電器來(lái)對(duì)操作臺(tái)的運(yùn)行情況進(jìn)行控制，從而實(shí)現(xiàn)一個(gè)工人可同時(shí)操作多臺(tái)機(jī)器的模式，提高紡紗工業(yè)的效率。

2 系統(tǒng)軟件部分設(shè)計(jì)

系統(tǒng)上電以后，DM642首先從Flash中加載運(yùn)行程序，對(duì)主要芯片、相關(guān)寄存器以及外圍設(shè)備進(jìn)行初始化，然后通過(guò)CCD攝像頭對(duì)視頻圖像進(jìn)行采集，并將圖像數(shù)據(jù)傳輸?shù)浇獯a器TVP5150中，視頻模擬信號(hào)經(jīng)過(guò)解碼器TVP5150的嵌位、抗混疊濾波A/D轉(zhuǎn)換和YUV分離后，變成BT.656格式的視頻數(shù)據(jù)流傳送到DM642視頻口，再由DM642視頻口解碼BT.656，得到Y(jié)CbCr4：2：2格式的視頻數(shù)據(jù)，通過(guò)EDMA將視頻數(shù)據(jù)搬運(yùn)到SDRAM中進(jìn)行存儲(chǔ)。而CPU則通過(guò)訪問(wèn)SDRAM中的圖像數(shù)據(jù)并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像處理以及對(duì)結(jié)果進(jìn)行判定后，將處理完的圖像數(shù)據(jù)經(jīng)SAA7121編碼后由顯示器顯示，并傳送判定信號(hào)給89C52來(lái)決定是否觸發(fā)蜂鳴器報(bào)警且停止機(jī)臺(tái)運(yùn)轉(zhuǎn)。整個(gè)系統(tǒng)軟件的流程圖如圖4所示。

圖4 軟件框架圖

考慮到系統(tǒng)在檢測(cè)過(guò)程中對(duì)實(shí)時(shí)性的要求，文中首次采用了局部圖像處理的方法來(lái)減少運(yùn)算量從而有效提升系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。在局部圖像處理中主要采取圖像灰度化、中值濾波等預(yù)處理、開(kāi)運(yùn)算等圖像處理方法，然后再綜合局部圖像因素對(duì)斷線狀態(tài)進(jìn)行判定。其中所提到的局部圖像處理則是在一幀圖像中選取縱坐標(biāo)為150、300、450作為檢測(cè)中心，以檢測(cè)中心上下取5個(gè)像素點(diǎn)的范圍為局部圖像處理區(qū)域，檢測(cè)區(qū)域如圖5所示。

圖5 檢測(cè)區(qū)域示意圖

系統(tǒng)軟件算法主要步驟如下：

（1）圖像處理部分[6-8]

文中主要對(duì)圖像進(jìn)行灰度化、中值濾波以及閾值化等預(yù)處理。通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行灰度化，以便減少算法的耗時(shí)；由于生產(chǎn)過(guò)程中，紗線存在抖動(dòng)現(xiàn)象以及環(huán)境因素干擾，采用中值濾波方法對(duì)圖像進(jìn)行處理，可以有效抑制脈沖干擾和椒鹽噪聲；為了濾除其他外界的干擾，采用OTSU法對(duì)圖像進(jìn)行閾值化處理來(lái)區(qū)分背景與紗線，從而有利于后面對(duì)紗線數(shù)目的統(tǒng)計(jì)。

在對(duì)圖像進(jìn)行以上圖像預(yù)處理后需要對(duì)二值化圖像進(jìn)行腐蝕處理，而在腐蝕處理過(guò)程中，結(jié)構(gòu)元素的選擇是圖像腐蝕效果的關(guān)鍵。考慮到二值化后圖像中通常存在一些離散的細(xì)小噪點(diǎn)，結(jié)合紗線一般呈豎直狀態(tài)，因此，選取1×3的結(jié)構(gòu)元素可以有效去除噪聲而且還可以減少計(jì)算量。圖6為二值化圖像進(jìn)行腐蝕前后的圖像。

圖6 腐蝕過(guò)程中的二值圖像

（2）斷線檢測(cè)與識(shí)別

在對(duì)視頻圖像進(jìn)行局部圖像處理后，文中通過(guò)對(duì)處理后圖像中150、300、450處的X軸方向上的紗線條數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（設(shè)分別為N1、N2、N3），并假設(shè)未斷線時(shí)紗線的總條數(shù)為N，則由式（1）可知局部區(qū)域是否存在斷線可能。

由式（1）可以看出，當(dāng)f（Ni）為1時(shí)，說(shuō)明在該局部區(qū)域內(nèi)可能存在斷線，否則相反。

（3）綜合判據(jù)[9]

根據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證情況，文中對(duì)一幀圖像在坐標(biāo)為150、300、450處進(jìn)行圖像局部處理，通過(guò)對(duì)幾處區(qū)域分別進(jìn)行紗線總數(shù)統(tǒng)計(jì)，最后得出檢測(cè)結(jié)果。系統(tǒng)檢測(cè)到局部疑似斷線次數(shù)p可由式（2）表示：

由于在紡紗過(guò)程中紗線處于繃緊狀態(tài)，因此如果存在斷線情況，局部區(qū)域的紗線總數(shù)必定不會(huì)等于N，然后設(shè)定閾值T為2，若p小于T，則表示沒(méi)有斷線，否則存在斷線情況，系統(tǒng)觸發(fā)蜂鳴器報(bào)警并停止機(jī)床運(yùn)行。

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了能夠減少環(huán)境對(duì)檢測(cè)過(guò)程的影響，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中將自制擋板固定在紗線與機(jī)臺(tái)之間，作為視頻斷線檢測(cè)圖像采集區(qū)域的背景。圖7為在自制擋板背景下采集到的圖像示意圖。系統(tǒng)以TMS320DM642作為圖像處理平臺(tái)，所采集到的圖像大小為720×480。

圖7 采集圖像示意圖

實(shí)驗(yàn)過(guò)程中分別采用局部圖像處理方法和整體圖像處理方法進(jìn)行反復(fù)實(shí)驗(yàn)，觀察兩種方法的處理結(jié)果并記錄它們各自處理一幀圖像所耗費(fèi)的時(shí)間來(lái)分析它們的性能。由圖8中兩種方法的圖像處理對(duì)比圖可以看出，采用局部圖像處理方法對(duì)處理效果影響不大，但通過(guò)表1中的數(shù)據(jù)分析可知，在同一平臺(tái)下處理相同長(zhǎng)度圖像時(shí)，基于局部圖像處理方法的算法比采用整體圖像處理算法明顯耗時(shí)少。因此，文中采用局部圖像處理的方法很大程度上減少了計(jì)算量，有助于提升系統(tǒng)實(shí)時(shí)性。

圖8 圖像局部處理與整體處理的對(duì)比圖

表1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比

在檢測(cè)過(guò)程中，將圖像處理后的結(jié)果輸出到顯示屏上，方便工人確定斷線位置，并通過(guò)軟件設(shè)置來(lái)監(jiān)測(cè)每個(gè)局部區(qū)域檢測(cè)到的紗線條數(shù)，顯示效果以及檢測(cè)結(jié)果如圖9所示。

圖9 檢測(cè)結(jié)果

由圖9可知，在三個(gè)局部區(qū)域檢測(cè)紗線總數(shù)都為46時(shí)，機(jī)床仍正常工作且蜂鳴器未出現(xiàn)報(bào)警現(xiàn)象；當(dāng)三個(gè)局部區(qū)域檢測(cè)到有兩個(gè)及以上區(qū)域紗線總數(shù)小于46時(shí)，蜂鳴器被觸發(fā)且機(jī)床停止工作；而三個(gè)局部區(qū)域若只檢測(cè)到一個(gè)區(qū)域紗線總數(shù)小于46時(shí)，考慮到紡紗過(guò)程中，紗線一旦斷線則紗線位置應(yīng)該為空白，因此此類情況可能是紗線存在顏色干擾或是受外界干擾所致，系統(tǒng)不產(chǎn)生警報(bào)。

通過(guò)與參考文獻(xiàn)[10]中提出的檢測(cè)方法對(duì)比發(fā)現(xiàn)，文中提出的視頻斷線檢測(cè)方法不僅可以及時(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)出斷線情況，而且可以更直觀地顯示斷線位置，便以提升工人的工作效率，對(duì)于不同型號(hào)的紡紗機(jī)床無(wú)需進(jìn)行專門改進(jìn)，通用性好。

4 結(jié)論

文中針對(duì)紡紗工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中傳統(tǒng)斷線檢測(cè)技術(shù)的不足提出了一種基于視頻斷線檢測(cè)的系統(tǒng)，該系統(tǒng)以TMS320DM642為圖像算法處理平臺(tái)，結(jié)合局部圖像處理算法以及對(duì)結(jié)果的綜合判據(jù)來(lái)對(duì)斷線情況進(jìn)行檢測(cè)，該系統(tǒng)具有良好的實(shí)時(shí)性并且擁有友好的人機(jī)交互界面。經(jīng)過(guò)反復(fù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該系統(tǒng)可以有效地檢測(cè)出紡紗中的斷線情況，且可靠性強(qiáng)、準(zhǔn)確率高、通用性好，無(wú)需對(duì)紡紗機(jī)床做改進(jìn)，即可適用于不同機(jī)臺(tái)類型。而對(duì)于紡紗工業(yè)中，基于視頻檢測(cè)方法對(duì)于不同材質(zhì)的紗線的缺陷檢測(cè)將是未來(lái)的一個(gè)研究重點(diǎn)。

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The design and im p lementation of spinning break detection system based on video

Wu Jianfeng，F(xiàn)ang Qianshan
（Mechanical Engineering and Automation College，Huaqiao University，Xiamen 361021，China）

Current spinning break detection methods used in modern spinning industry have the problems of low detection efficiency，poor versatility and expensive.To solve these problems，a video-based system for break detection is proposed in this paper.The system is based on TMS320DM642 platform.Part of the acquired images is processed and the total number of lines in the partial area is counted.Lastly，according to the comprehensive criterion，a decision is proposed to detect the spinning break. The experiment results show that the video-based system for break detection posed in this paper is of good reliability，high efficiency，good real-time performance and good versatility in inspection process.

spinning break detection；TMS320DM642；image processing

TP911.73

A

1674-7720（2015）13-0080-04

2015-02-02）

吳劍峰（1988-），男，碩士研究生，主要研究方向：圖像處理與智能控制。

方千山（1961-），男，教授，碩士研究生導(dǎo)師，主要研究方向：嵌入式控制與機(jī)器人控制。