基于邊緣檢測(cè)的圖像分割的超聲診斷機(jī)器人控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

王可慶

(南京信息工程大學(xué)濱江學(xué)院 自動(dòng)化學(xué)院，江蘇 無(wú)錫 214000)

0 引言

超聲診斷機(jī)器是檢測(cè)零部件的一個(gè)完整系統(tǒng), 它可以在壁面上以吸附的形式攀爬, 利用自身的探頭和其他附屬設(shè)備完成零部件的缺陷、厚度和強(qiáng)度的檢測(cè)，并且其探頭是超聲波且無(wú)損害的，該機(jī)器屬于一種典型的爬壁機(jī)器人[1]。當(dāng)今，主要有四種比較成熟的超聲診斷機(jī)器人控制系統(tǒng)，分別是：發(fā)電設(shè)備、通用管道、管道和無(wú)損檢測(cè)機(jī)器人[2]。但是以上的這些機(jī)器人都有著相同的缺點(diǎn)，就是不具備可以定位的定位感應(yīng)器，所以想要對(duì)它們進(jìn)行定位和跟蹤都只能靠人工完成，這就避免不了因?yàn)槿藶橐蛩貙?dǎo)致的不同的檢測(cè)效率和檢測(cè)質(zhì)量上的影響[3]。所以設(shè)計(jì)了一種建立在上述因素之上的主控制器，該控制器主要以STM32F103C8T6 為主，且將圖像分割技術(shù)融合到其中，通過(guò)該技術(shù)，有效提高了診斷機(jī)器人的診斷能力，因?yàn)槭褂迷摷夹g(shù)可以對(duì)圖像的邊緣特征進(jìn)行檢測(cè)，并將圖像的分割精度和準(zhǔn)確度進(jìn)行一定程度的提升。實(shí)驗(yàn)結(jié)果指出，利用上述系統(tǒng)，可以對(duì)機(jī)器人的姿態(tài)做到自動(dòng)化控制，從而達(dá)到超聲檢測(cè)的要求。

1 超聲診斷機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景分析

正如人們所知，已經(jīng)有很多的領(lǐng)域在使用超聲波測(cè)距技術(shù)，該技術(shù)已經(jīng)存在已久了。舉例說(shuō)明的話有很常見(jiàn)的自動(dòng)測(cè)距照相機(jī)、墻面測(cè)距儀(建筑中使用的，手持儀器)等[4]，都是利用了超聲波技術(shù)。而這些儀器都是由一些簡(jiǎn)單的部分組成，建立在超聲波傳感器基礎(chǔ)上的障礙物判別系統(tǒng)就是由超聲波測(cè)距傳感器和一些常見(jiàn)的電子元器件組成，傳感器一般有收、發(fā)分體式以及一體式兩種。但是因?yàn)檫@種儀器不具備強(qiáng)大的功能，現(xiàn)在基本不被采用。當(dāng)今衍生出了大量的微電子技術(shù)下的微處理器，即單片機(jī)，它們不僅體積小，而且價(jià)錢很便宜，超聲波傳感器的精度也因此變得更高，傳感器的功能也得到了提升。不單單是測(cè)量距離時(shí)的精確度因?yàn)槲⑻幚砥鞯某霈F(xiàn)變得更高，它的出現(xiàn)也使得該技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域變得更加廣闊。起初人們便根據(jù)單片機(jī)的設(shè)計(jì)原理設(shè)計(jì)出來(lái)超聲波測(cè)距系統(tǒng)，然后相似的系統(tǒng)便大量的被設(shè)計(jì)出來(lái)，許許多多的科研團(tuán)隊(duì)及工廠等都研究出了此類測(cè)距儀，而且不僅是國(guó)內(nèi)，國(guó)外也是如此。20 kHz以上的機(jī)械振動(dòng)波被稱為超聲波，它是通過(guò)計(jì)算脈沖的發(fā)射和接收的時(shí)間間隔進(jìn)行距離的推算。超聲波傳感器不僅成本低而且非常容易安裝，電磁光線等都不會(huì)對(duì)其造成影響，所以經(jīng)常被環(huán)境探測(cè)、導(dǎo)航等方面所應(yīng)用。

我國(guó)已經(jīng)制定出了基于我國(guó)機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展與要求的智能機(jī)器人發(fā)展戰(zhàn)略，為了將國(guó)家目標(biāo)更加切實(shí)突出，按照可持續(xù)發(fā)展等戰(zhàn)略，確定了三個(gè)重點(diǎn)的發(fā)展方向：特種機(jī)器人的確定、智能機(jī)器與系統(tǒng)、先進(jìn)的制造工藝和裝備。落實(shí)自動(dòng)化理論、自動(dòng)化技術(shù)和自動(dòng)化裝備的專研和開(kāi)發(fā)，將傳統(tǒng)的機(jī)器智能化和自動(dòng)化的裝備制造發(fā)展做出良好改進(jìn)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)我國(guó)在機(jī)器人技術(shù)和自動(dòng)化裝備的提升，盡可能縮小與世界先進(jìn)水平的差距。讓本身就存在一定優(yōu)勢(shì)的技術(shù)可以和國(guó)際的先進(jìn)水平相比擬，甚至完成超越，讓個(gè)別重要的技術(shù)得到實(shí)質(zhì)性的飛躍。機(jī)器人若想獲取不同環(huán)境下圖像形狀、大小都要靠超聲診斷機(jī)器人來(lái)實(shí)現(xiàn)，這也使機(jī)器人可以在不同復(fù)雜環(huán)境完成裝配工作，使其在工業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化與智能化等方面起到了重要作用。

2 硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

超聲診斷機(jī)器人控制系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)如圖1所示。

圖1 控制系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

機(jī)器人位置的采集主要由兩種傳感器完成，即陀螺儀和加速度[5]，控制命令和對(duì)機(jī)器人的狀態(tài)由通信接口接收。不僅僅是用于移動(dòng)平臺(tái)上的左右電機(jī)，擺動(dòng)裝置的電機(jī)也是步進(jìn)電機(jī)。不同電機(jī)的旋轉(zhuǎn)都是由控制器控制的，而控制器則是靠步進(jìn)電機(jī)控制。傳感器濾波模塊的作用是實(shí)現(xiàn)陀螺儀濾波加速。機(jī)器人位置的計(jì)算是依靠計(jì)算模塊完成的，主要結(jié)合濾波后傳感器發(fā)出的數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算。而機(jī)器人的糾偏控制則是依靠機(jī)器人當(dāng)前所在的位置和設(shè)定好的位置之間的偏差來(lái)計(jì)算的，并由機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制輔助模塊完成。

2.1 控制器

控制系統(tǒng)的核心部分是控制器，采用的是STM32F103C8T6單片機(jī)，該單片機(jī)的Flash 為64 kB，其工作頻率可以達(dá)到72 MHz，是由意法半導(dǎo)體公司生產(chǎn)的建立在ARM CortexM3-內(nèi)核之上的32位增強(qiáng)型單片機(jī)，不僅成本低，而且耗能也很低，但是具有很高的性能。它的外觀設(shè)計(jì)非常豐富，除了PWM輸出等，在進(jìn)行傳感器和驅(qū)動(dòng)接口電路設(shè)計(jì)上也非常方便。由于STM32F103C8T6的封裝LQFP，這種方式的封裝使得PCB 的設(shè)計(jì)和在進(jìn)行手工焊接時(shí)也變得很方便，而PCB 則是使用了兩層板的設(shè)計(jì)理念，大小僅僅是48 mm×40 mm。

控制器作為一種主令裝置，控制電機(jī)啟動(dòng)和調(diào)速[6]，當(dāng)控制器接收指令后，采取順序執(zhí)行模式改變主電路和控制電路的接線以及對(duì)電路中電阻值?？刂破鞯闹饕饔檬菍?duì)整個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)協(xié)調(diào)和指揮，它作為“決策機(jī)構(gòu)”，決定所發(fā)出的命令是否執(zhí)行。

2.2 步進(jìn)驅(qū)動(dòng)器

步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)器作為一種執(zhí)行機(jī)構(gòu)，它的主要作用是電脈沖與角位移的轉(zhuǎn)化[7]，型號(hào)選擇3MC58。每當(dāng)它接收到脈沖信號(hào)時(shí)，就會(huì)驅(qū)動(dòng)步進(jìn)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)步距角，即根據(jù)之前設(shè)定好的方向轉(zhuǎn)動(dòng)固定角度，該旋轉(zhuǎn)則是按照一個(gè)固定的角度逐步完成的。角位移量的控制是通過(guò)脈沖的個(gè)數(shù)進(jìn)行控制的，以實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的定位。為了調(diào)速以及定位，還可以與此同時(shí)進(jìn)行電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)的速度和加速度的控制，該控制主要是對(duì)脈沖頻率的控制。

3MC580數(shù)字式步進(jìn)驅(qū)動(dòng)器，采用的是最新一代的DSP技術(shù)，它更加適用于57/86三相步進(jìn)電機(jī)的驅(qū)動(dòng)。它的驅(qū)動(dòng)電壓是DC20V到DC50V 之間，驅(qū)動(dòng)電流則可以達(dá)到8A。因?yàn)樗梢栽?56之間進(jìn)行隨意的細(xì)分，而且在不超過(guò)額定電流的前提下，可以設(shè)定任何電流值，可以達(dá)到大部分中小型設(shè)備的需求。該驅(qū)動(dòng)器內(nèi)部的參數(shù)可以進(jìn)行獨(dú)自的修整與完善，可以自己根據(jù)不同的電機(jī)生成適合該電機(jī)的最佳參數(shù)，讓電機(jī)達(dá)到最適宜的工作性能，整個(gè)過(guò)程不需要人為操作。

3 軟件設(shè)計(jì)

3.1 圖像分割程序

通過(guò)圖像分割技術(shù)檢測(cè)圖像邊緣特征，從而提高圖像分割精度和準(zhǔn)確度，幫助診斷機(jī)器人提高診斷功能。

3.1.1 融合閾值分割與邊緣檢測(cè)

為了能夠?qū)δ繕?biāo)完整分割，需要結(jié)合閾值分割與邊緣檢測(cè)兩種方法[8]，再結(jié)合圖像的灰度與梯度信息來(lái)完成分割。具體的分割方法如下：

為了能夠?qū)δ繕?biāo)完整分割，需要結(jié)合閾值分割與邊緣檢測(cè)兩種方法，再結(jié)合圖像的灰度與梯度信息來(lái)完成分割。具體的分割方法如下：

1)若想實(shí)現(xiàn)初步圖像融合，那么就要把分割法Ostu分割到的圖像和檢測(cè)算法Canny檢測(cè)得到的輪廓圖像加到一起；

2)處理上個(gè)步驟得到的融合圖像，采用區(qū)域生長(zhǎng)法[9]將上述圖像進(jìn)行最大輪廓融合方法處理：以圖像的左上角為出發(fā)點(diǎn)，進(jìn)行搜索，得到的首個(gè)非零灰度值的像素點(diǎn)作為區(qū)域生長(zhǎng)的種子點(diǎn)；

3)以2)得到的種子點(diǎn)為始點(diǎn)，以從上到下，從左到右，左上到左下，右上到右下的八個(gè)方向開(kāi)始生長(zhǎng)，規(guī)則是：步長(zhǎng)為N，繼續(xù)尋找下一個(gè)非零像素點(diǎn)，找到的滿足上述條件的點(diǎn)，便把該點(diǎn)和之前的像素點(diǎn)都置為1，再把縱橫兩向已經(jīng)置為1 的像素點(diǎn)作為目標(biāo)填充上，一直到不再出現(xiàn)生產(chǎn)的生長(zhǎng)點(diǎn)為止。

4)通過(guò)對(duì)目標(biāo)空洞的填補(bǔ)，使用形態(tài)學(xué)重構(gòu)法獲取完整目標(biāo)輪廓；

5)獲得最終的目標(biāo)分割圖像，首先進(jìn)行圖像的腐蝕處理，主要利用形態(tài)學(xué)濾波，再做膨脹處理。

3.1.2 邊緣特征提取

目標(biāo)外圍輪廓的提取是由Hough的變換實(shí)現(xiàn)的，直線的 Hough變換方程為：

E=αcosθ+βsinθ

(1)

不同角度E值的計(jì)算復(fù)雜度是由θ能量化多少?zèng)Q定的。若θ經(jīng)過(guò)過(guò)度的量化，變得特別粗時(shí)，那么直線上準(zhǔn)確的E、θ值是找不到的；反之，計(jì)算量就會(huì)增多。結(jié)合直線的有效性[10]，通過(guò)對(duì)邊緣點(diǎn)累計(jì)的數(shù)量表征有效性，所以即可使用一個(gè)五元組進(jìn)行一條有效直線的表示，如下所示：

L=((x,y),(x′,y′),E,θ,N)

(2)

在上述的公式(2)中：直線的起始點(diǎn)坐標(biāo)由(x,y)表示；直線的終點(diǎn)坐標(biāo)由(x′,y′)表示；坐標(biāo)原點(diǎn)到直線的法線距離為E；法線對(duì)橫軸的角度為θ；存在于直線上的有效邊緣的數(shù)量為N。

一個(gè)有待統(tǒng)計(jì)的邊緣點(diǎn)所在直線算法為：先計(jì)算邊緣點(diǎn)的E值，計(jì)算算法為(1)式；根據(jù)E值和θ值，計(jì)算出邊緣和起始點(diǎn)之間距離；

提取完邊緣線之后，需要去除一些比較短的線段，因?yàn)檫@些線段會(huì)使算法變得更加復(fù)雜，因?yàn)槠錄](méi)有辦法作為區(qū)域分割的依據(jù)，所以需要將其去掉[11]，根據(jù)有效值選擇線段的去留，去掉小于某個(gè)閾值的線段，篩選出的略長(zhǎng)的線段就作為圖集中主要區(qū)域的輪廓線。

3.1.3 圖像分割方案

分割方案具體流程如圖2所示。

圖2 基于視覺(jué)特征圖像分割流程

顏色量作為單獨(dú)的處理過(guò)程，在該基礎(chǔ)上，提出了結(jié)合圖像塊內(nèi)顏色與紋理特征的分割方法，再按照特征融合的原理，對(duì)隱層處理，實(shí)現(xiàn)一定程度上的抗噪效果，并提取顏色特征和紋理特征，從而對(duì)全局的特性做出反映。結(jié)合子圖像塊區(qū)域的生長(zhǎng)方式，以及失真代價(jià)動(dòng)態(tài)更新的條件之下，建立了在視覺(jué)特征圖像分割方法的方法，并對(duì)不同子圖像塊分割。

3.2 功能程序

系統(tǒng)功能程序通過(guò)分布式軟件技術(shù)向客戶端開(kāi)放一組接口函數(shù)[12]，接口函數(shù)將處理與控制系統(tǒng)各子系統(tǒng)進(jìn)行交互的技術(shù)細(xì)節(jié)，將控制指令和參數(shù)發(fā)布給各子系統(tǒng)或從子系統(tǒng)獲取狀態(tài)信息。首先要啟動(dòng)客戶機(jī)啟動(dòng)，然后建立Socket，要使系統(tǒng)能接收客戶的連接請(qǐng)求，具體流程如圖3所示。

圖3 控制系統(tǒng)超聲流程

系統(tǒng)客戶端是要根據(jù)要求提供適合的操作界面。該界面的設(shè)計(jì)需要可以確保充足的信息資源，而且要方便操作，數(shù)據(jù)量的傳輸上也要做到最大程度的簡(jiǎn)化。關(guān)于界面的控制，是選擇直接控制的方法，也就是真實(shí)機(jī)器人的控制都是由操作人員直接發(fā)送的指令。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試基于邊緣檢測(cè)的圖像分割的超聲診斷機(jī)器人控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)合理性。

4.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)及數(shù)據(jù)

超聲診斷機(jī)器人可以在已經(jīng)提前設(shè)定好的軌跡上進(jìn)行自動(dòng)的超聲檢測(cè)，由該方法得到的數(shù)據(jù)具有穩(wěn)定且可靠的特點(diǎn)，與預(yù)期的目標(biāo)相吻合。采用醫(yī)療CT影像及對(duì)比標(biāo)注數(shù)據(jù)集(https://www.kaggle.com/kmader/siim-medical-image-analysis-tutorial)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所設(shè)計(jì)系統(tǒng)的有效性。

4.2 圖像分割檢測(cè)分析

選取具有模糊邊緣的超聲診斷圖像，實(shí)驗(yàn)?zāi)康氖沁M(jìn)行系統(tǒng)圖像邊緣檢測(cè)分割算法的有效性驗(yàn)證，檢測(cè)結(jié)果都比較滿意的，經(jīng)過(guò)檢測(cè)的源圖像都是256×256像素的灰度圖像。

不同的圖像在信息侵入后的數(shù)據(jù)效果都有著不同的區(qū)別，所收集圖像在嵌入信息后的峰值信噪比如表1所示。

表1 收集結(jié)果

當(dāng)信息嵌入率為0.2、0.4、0.6 bpp時(shí)，峰值信噪比均大于47 dB，而視覺(jué)質(zhì)量則沒(méi)有很明顯的改變，沒(méi)有辦法對(duì)是否失真做出察覺(jué)。當(dāng)信息嵌入率為0.8、1.0 bpp時(shí)，峰值信噪都小于47 dB。視覺(jué)質(zhì)量隨著信息嵌入率的增加逐漸出現(xiàn)了變化，同時(shí)峰值信噪比也隨之不斷下降。因此，選擇嵌入率為0.8、1.0 bpp時(shí)下的超聲診斷圖像，對(duì)圖像質(zhì)量展開(kāi)分析，如圖4所示。

圖4 不同嵌入率對(duì)圖像質(zhì)量影響

從圖4可以看出：原始圖像都是清晰而且沒(méi)有任何噪點(diǎn)的；(b)嵌入率圖像出現(xiàn)了畫質(zhì)不清晰現(xiàn)象，說(shuō)明存在少量噪點(diǎn)；(c)嵌入率圖像，可以看出有一部分已經(jīng)可以看出質(zhì)量有下降的情況，將圖片放大后可以看出大量噪點(diǎn)，整個(gè)圖像都變得十分模糊。

將原始的圖像作為參照組，分別采用傳統(tǒng)方法及所設(shè)計(jì)系統(tǒng)對(duì)0.8 bpp和1.0 bpp嵌入率下圖像進(jìn)行分割，結(jié)果如圖5所示。

圖5 兩種嵌入率下的圖像分割效果

由圖5可知：0.8 bpp嵌入率下整體分割效果大于1.0 bpp嵌入率，說(shuō)明0.8 bpp嵌入率下的圖像分割效果較好。采用傳統(tǒng)方法對(duì)0.8 bpp嵌入率圖像進(jìn)行分割處理，分割效果平均值為68%；而采用所設(shè)計(jì)系統(tǒng)對(duì)0.8 bpp嵌入率圖像進(jìn)行分割處理的分割效果平均值為89%，說(shuō)明所設(shè)計(jì)系統(tǒng)的圖像分割效果較傳統(tǒng)系統(tǒng)有較大的提升。

4.3 診斷功能實(shí)驗(yàn)分析

基于上述分割情況，分別采用傳統(tǒng)系統(tǒng)與所設(shè)計(jì)系統(tǒng)對(duì)兩種嵌入率下的控制系統(tǒng)超聲診斷功能對(duì)比分析，以圖像分割效果為基礎(chǔ)，兩種系統(tǒng)對(duì)比結(jié)果如表2所示。

表2 兩種系統(tǒng)超聲診斷功能對(duì)比結(jié)果

由表2可知：采用所設(shè)計(jì)系統(tǒng)的超聲診斷結(jié)果與圖像分割結(jié)果一致，在0.8 bpp嵌入率下超聲診斷平均值為88.6%，在1.0 bpp嵌入率下超聲診斷平均值為77.1%；而使用傳統(tǒng)系統(tǒng)與圖像分割結(jié)果相差較大，在0.8 bpp嵌入率下超聲診斷平均值為63.7%，在1.0 bpp嵌入率下超聲診斷平均值為47.9%。說(shuō)明所設(shè)計(jì)系統(tǒng)超聲診斷功能具有一定的準(zhǔn)確性。由此可知，基于邊緣檢測(cè)的圖像分割的超聲診斷機(jī)器人控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)是具有合理性的。

5 結(jié)束語(yǔ)

超聲診斷機(jī)器人控制系統(tǒng)在進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)最為重要的研究之一就是圖像分割，傳統(tǒng)的圖像分割算法效率很低，而且檢測(cè)效果也不盡人意，因此提出基于邊緣檢測(cè)的圖像分割的超聲診斷機(jī)器人控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該系統(tǒng)對(duì)超聲圖像的分割效果較好，且診斷結(jié)果較為準(zhǔn)確。該技術(shù)的應(yīng)用，使得超聲診斷機(jī)器人控制系統(tǒng)得以實(shí)現(xiàn)。但該系統(tǒng)仍存在一些不足之處，接下來(lái)的工作中還是要對(duì)下面兩個(gè)方面做出研究與努力。

1)在圖像分割算法的基礎(chǔ)上，提出了超聲診斷機(jī)器人控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，該設(shè)計(jì)是建立在邊緣檢測(cè)的圖像分割的技術(shù)上，即使系統(tǒng)的診斷功能得到了非常顯著的提高，但診斷效率因?yàn)檎液瘮?shù)被引入到隸屬度函數(shù)中而變得不是很高，所以要做出更進(jìn)一步研究，為了提高該算法計(jì)算效率，需要更加簡(jiǎn)便有效的隸屬度函數(shù)。

2)在缺陷圖像的模糊邊緣分割算法中，因?yàn)槿毕輽z測(cè)系統(tǒng)都不相同，所檢測(cè)的目標(biāo)也都不同，而圖像分割技術(shù)雖然可以將背景中的小缺陷分割出來(lái)，但是還不能精準(zhǔn)定位缺陷定位位置，且不能得到廣泛的應(yīng)用，因此需要對(duì)該算法的準(zhǔn)確性和應(yīng)用領(lǐng)域做更加深層的研究。