基于Firefly-RK3288的紙杯污漬檢測系統(tǒng)設計研究

王宇軒，楊寧，高雅，代作曉

（1.上海電力學院，上海200090；2.太倉光電技術研究所，江蘇215400）

基于Firefly-RK3288的紙杯污漬檢測系統(tǒng)設計研究

王宇軒1，楊寧1，高雅2，代作曉2

（1.上海電力學院，上海200090；2.太倉光電技術研究所，江蘇215400）

針對在一次性紙杯的生產過程中存在不可預見性等因素而導致生產出缺陷紙杯的現象，提出一種基于Firefly-RK3288的低功耗嵌入式紙杯污漬檢測系統(tǒng)，將視覺檢測模塊直接嵌入制杯機。該系統(tǒng)基于OpenCV的邊緣檢測和形態(tài)學處理等算法實現紙杯的污漬缺陷檢測。該方法可避免傳統(tǒng)人工檢測存在的主觀性大和準確率低等缺點，有助于實現檢測系統(tǒng)的小型化，低功耗和降低檢測系統(tǒng)的成本。

0 引言

傳統(tǒng)的人工品檢方式存在漏檢、檢測效率低、主觀隨意性大、人為接觸污染等缺點。因此，越來越多的廠家開始采用機器視覺方式進行紙杯缺陷自動檢測。目前國內的一次性紙杯缺陷檢測系統(tǒng)大都采用PC作為硬件處理平臺[1-2]。雖然PC方案具有檢測速度快和靈活性高等優(yōu)點，但是PC方案體積偏大、成本高、功耗大。針對以上缺點本文提出了一種基于Firefly-RK3288的低功耗紙杯污漬檢測方法，介紹了檢測系統(tǒng)的軟硬件設計過程，給出了低速生產時的紙杯污漬自動識別結果。

1 硬件設計

1.1 系統(tǒng)組成

系統(tǒng)硬件結構如圖1所示。

首先由電源模塊為LED光源和ARM提供穩(wěn)定的電源，用戶打開檢測程序開始檢測，當CCD相機接收到觸發(fā)信號時對現場的紙杯圖像進行實時采集，主控單元將采集到的圖像信息轉存到緩存區(qū)RAM中，然后對圖像進行處理，最后開始污漬識別，將有污漬的圖片存儲到Flash閃存中，并統(tǒng)計出有缺陷的紙杯數量，最終將統(tǒng)計結果反饋到顯示屏上。

圖1 硬件結構圖

1.2 主控單元

本系統(tǒng)采用北京立薩科技有限公司的Firefly-RK3288作為主控單元。其核心芯片是瑞芯微RK3288。該芯片采用的是四核32位ARM Coretex-A17內核架構，運行主頻為1.8GHz；系統(tǒng)內存2GB,Flash閃存16GB主要用做存儲圖像信息以及處理結果[3]。

1.3 光源

光照的質量能夠直接影響采集到的圖像數據質量?？紤]到光照強度、穩(wěn)定性以及照明方式，最終本系統(tǒng)選取前向照明方式，15W的環(huán)形LED光源。

1.4 CCD傳感器

常用的工業(yè)相機分為CMOS和CCD,因為CMOS傳感器在運行時容易產生較大的噪聲干擾缺陷檢測，但是CCD傳感器在傳輸電荷的過程中其失真是很小的，所以選擇CCD作為本系統(tǒng)的圖像采集單元，其型號為 CMLN-13S2M，焦距為 4mm，外形尺寸為φ28×33.2mm，水平視場角為60.8°，接口為CS，圖像格式為1/2.5"[4]。

2 算法設計

2.1 檢測流程

算法流程圖如圖2所示。

圖2 紙杯檢測流程

首先對系統(tǒng)進行初始化；對采集到的圖進行二進制閾值操作來突出圖像與背景的灰度差，達到噪聲濾波的效果；然后使用多邊形逼近輪廓法找出外接矩形邊界，再使用中值濾波，濾除杯子黑斑。預處理完成后設置紙杯ROI區(qū)域，來提高檢測效率；再使用形態(tài)學閉運算，去掉孤立元素連接鄰近元素，使邊界平滑；然后使用Canny邊緣檢測底杯輪廓，使用Hough變換找出紙杯的接縫；最后缺陷分析并將結果反饋到顯示單元。

2.2 檢測算法

（1）圖像預處理

使用二值化來突出圖像與背景的灰度差，濾除灰度圖像中的噪聲；再使用多邊形逼近輪廓法找出外接矩形邊界，最后使用中值濾波，濾除杯子黑斑。二進制閾值法的原理是當前點值src（x，y）大于閾值T時，取最大值Maxval,否則為0。其原理圖如圖3所示。

二是建立完善企業(yè)黨建工作指導機制。繼續(xù)發(fā)揮各級黨員領導干部的作用，建立黨員領導干部企業(yè)黨建工作聯系點，定期或不定期深入企業(yè)調查研究，指導開展黨建工作。另外，完善企業(yè)黨建指導員制度，專職靠上指導企業(yè)組建黨組織和開展黨建工作。例如，山東省廣饒縣建立了縣級領導干部聯系非公有制企業(yè)抓黨建制度，34名縣級黨員領導干部每人聯系一家非公有制企業(yè)和一個鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道），指導開展企業(yè)黨建工作；同時，在沒有黨員或黨員不足3名的非公有制企業(yè)，派駐黨建指導員，幫助建立“兼合式”黨組織，在企業(yè)開展黨組織活動。

圖3 二進制閾值原理圖

（2）設置感興趣區(qū)域

根據所采集到的紙杯圖像信息和灰度分布的特點，將紙杯圖像分為內壁、內壁接縫以及杯底三個ROI區(qū)域。如圖4所示。

圖4 ROI區(qū)域效果圖

（3）形態(tài)學處理

因為對圖像進行過二進制閾值處理，所以得到的圖像邊界會有不平滑的現象，伴隨著一些孔洞，易影響后續(xù)的污漬識別，所以對圖像再進行形態(tài)學閉運算，即對圖像信息進行先膨脹再腐蝕的方法，這樣做的目的是為了消除二值化后圖像中存在的小的噪聲并填補孔洞，以此來連接臨近物體，平滑圖像邊界的效果[5]。

（4）檢測定位Canny算法

使用高斯濾波器對圖像進行卷積濾波濾除噪聲。利用Sobel算子計算局部梯度幅值M（i,j）和梯度方向θ（i，j）。對 M（i，j）進行進行非極大值抑制，若當前像素梯度幅值大于等于相鄰兩個像素的梯度幅值則認為是邊緣像素點。最后設置T1（上限閾值）和T2（下限閾值），若當前值T＞T1則認為是邊緣像素；若T＜T2拋棄；若T2＜T＜T1，只有當前像素和邊緣像素相接才保留[6-7]。

（5）Hough變換

在系統(tǒng)中通過對參數坐標系中點的采集來查找出圖像坐標系中的目標直線，原理如圖5所示。

圖5 Hough變換原理

找到符合y=mx+c的所有(x,y)的點。進行坐標系變化，將y=mx+c變成c=-xm+y。直線上每個點在mc坐標系中都表現為直線且這些直線都交于一點(m,c)。圖像中的每個點，在mc坐標系中對應著很多的直線。找到直線的交點，就找到圖像中的直線[8-9]。

（6）污漬檢測

首先設定污漬的灰度閾值為b_gray，其像素個數閾值為b_pixsum。然后對感興趣區(qū)域進行掃描，統(tǒng)計灰度值小于 b_gray的像素個數Dot。若Dot大于b_pixsum則停止掃描并計算當前污漬面積的總和Dot?sumsize和污點數目DotNum以及檢測耗時t；若小于則從頭開始掃描直到滿足條件為止[10]。最后將檢測結果反饋到顯示單元。

3 實驗結果及分析

對現場的500個紙杯進行抽樣檢測，從中隨機抽取了80個有污漬的紙杯樣品進行現場檢測，其中污漬的直徑范圍是0.1-1mm，灰度范圍是20-100%。本次實驗分別使用PC平臺和ARM平臺進行污漬檢測，通過檢測數據來驗證ARM方案是否可行。其中PC方案使用的是聯想Y470筆記本電腦其主頻達到2.3GHz。經過實驗將檢測數據記錄于表1。兩種方案實驗比較圖如圖6所示。

表1 PC方案和ARM方案對比數據

圖6 PC方案效果圖和ARM方案效果圖

經過對比試驗發(fā)現ARM平臺可識別的污漬直徑最小為0.4mm，最小灰度為20%，從開始采集圖像到識別圖像平均每1.03s檢測完一個紙杯，和PC方案對比，嵌入式方案在小型化、經濟性方面有著良好的優(yōu)勢，在識別污漬的性能方面基本能夠滿足低速紙杯機（40個/min）的設計需求。

4 結語

本文利用Firefly-RK3288強大的多線程運算能力、圖形處理能力實現了一種基于嵌入式平臺的紙杯污漬檢測系統(tǒng)并已將該系統(tǒng)投入到實際應用中。經過實驗對比表明本文設計的系統(tǒng)在保證識別算法的速率和正確率的基礎上，使得設備在小型化、經濟性方面有了很大的改進，極大地降低了紙杯在線檢測的成本，有很大的推廣價值。

[1]趙宇峰,高超,王建國.基于機器視覺的工業(yè)產品表面缺陷檢測算法研究[J].計算機應用與軟件,2012（02）:152-154.

[2]龍?zhí)觳?紙杯表面質量檢測軟件系統(tǒng)設計[D].電子科技大學，2016.

[3]趙爽.基于H.265的高清網絡視頻處理技術的研究與實現[D].中國艦船研究院，2016.

[4]陳鵬.基于單目視覺的像機位姿估計技術[D].北京科技大學，2015.

[5]龐章炯，張鷹，謝佩軍，計時鳴.機器視覺在晶振外殼缺陷檢測中的應用[J].制造技術與機床，2007（03）:87-91.

[6]徐亮,魏銳.基于Canny算子的圖像邊緣檢測優(yōu)化算法[J].科技通報，2013(07):127-131+150.

[7]呂哲，王福利，常玉清.一種改進的Canny邊緣檢測算法[J].東北大學學報(自然科學版)，2007(12)：1681-1684.

[8]段錚昱，文生平.基于機器視覺的電子產品外觀表面缺陷檢測方法研究[J].計算機測量與控制，2014(04)：1009-1011.

[9]朱院娟，郭斯羽，朱志杰，翟文娟，董紅霞.結合LTS和Hough變換的直線檢測算法[J].計算機工程，2012(14)：206-210.

[10]張中岳.基于機器視覺的紙杯質量在線檢測系統(tǒng)研發(fā)[D].電子科技大學，2011.

王宇軒（1993-），男，河南睢縣人，碩士研究生，研究方向為機器視覺與智能相機

楊寧（1976-），男，湖南湘潭人，教授，博士，研究方向為能量數據分析與管理

高雅（1990-），女，山東蘭陵人，碩士研究生，研究方向為機器視覺

代作曉（1970-），男，山東萊西人，研究員，博士，研究方向為紅外光電技術及系統(tǒng)工程

2017-07-20

2017-10-10

Firefly-RK3288;Morphological Treatment；Edge Detector

Design of Paper Cup Stain Detection System Based on Firefly-RK3288 ARM Platform

WANG Yu-xuan1，YANG Ning1，GAO Ya2，DAI Zuo-xiao2

（1.Shanghai University of Electric Power,Shanghai 200090；2.Taicang Institute of Opto-Electronic Technology,Taicang 215400）

In the process of producing disposable paper cup,there are some unpredictable factors leading to defective paper cups.To avoid this unde?sirable feature,proposes a low power embedded detection system based on cortex A17,which is part of the cup making systems.Applies some algorithms based on OpenCV including edge detector,mathematical morphology to realize the detection.Compared with the tradition?al detection method,the method proposed is more objective and accurate.Besides,it helps realize the miniaturization of the detection sys?tem and reduce the cost.

Firefly-RK3288；形態(tài)學處理；邊緣檢測

上海市地方院校能力建設專項項目（No.15160500800）

1007-1423（2017）29-0070-04

10.3969/j.issn.1007-1423.2017.29.017