【正文】 操作數(shù)來源同時允許向另 側(cè)通往片外的數(shù)據(jù)通路傳輸數(shù)據(jù)。采用數(shù)據(jù)與代碼分開的哈佛總線結(jié)構(gòu)，同時取指令與數(shù)據(jù)，最佳狀況下，每時鐘周期可以執(zhí)行 8 條指令。片外搭配 128M KB DDR2 SRAM。 CPU 可直接訪問 L1，在 L1D miss情況下 stall 等待 L2 數(shù)據(jù)或代碼通過 DMA 刷新到 L1 cache，如果 L2 cache miss、則消耗更多的時間等待數(shù)據(jù)或代碼從片外 SRAM 通過 DMA 刷新到 L1 cache。 DSP/BIOS 是一個用戶可剪 裁的實時操作系統(tǒng)，主要由三部分組成：多線程實時內(nèi)核；實時分析工具；芯片支持庫。操作系統(tǒng)維護調(diào)度多線程的運行，只需將定制的數(shù)字信號算法作為一個線程嵌入系統(tǒng)即可；芯片支持庫幫助管理外設(shè)資源，復雜的外設(shè)寄存器初始化可以利用直接圖形工具配置；實時分析工具可以幫助分析算法實時運行情況。實際應用中需要的定制算法作為一個線程插入 DSP/BIOS的 調(diào)度隊列，由 DSP/BIOS 進行調(diào)度。其主要由三部分組成： 1) DSP/BIOS API：用戶設(shè)計的程序可通過 API 調(diào)用 DSP/BIOS 接口函數(shù)； 2) DSP/BIOS 配置：創(chuàng)建的配置文件定義了程序使用的靜態(tài) BIOS 對象； 3) DSP/BIOS 分析工具：集成在 CCS 上的一些 DSP/BIOS 分析工具可以對運行與目標設(shè)備上的程序進行檢測，包括 CPU 負載、時間、日志、線程執(zhí) 行狀態(tài)等。在非 WINDOWS、 LINUX 系列的操作系統(tǒng)中 ，極少有同時支持觸摸屏和鼠標，這是本軟件系統(tǒng)的一大特點。當前我們采用的是沃特克的WAT902B 型號的模擬相機，模擬的數(shù)據(jù)傳輸屏蔽線，捕捉到的圖像經(jīng)由 VGA 接口傳遞到觸摸屏上顯示出來 [16]。前者我們選用的是維郎 TZD18X，后者我們選用的是維郎 HXA90D56R1X。 圖 同軸光源 該光源有內(nèi)部的光學鏡片經(jīng)過特殊的位置設(shè)置，使得光源的發(fā)光光路可以與相機成 90176。間接的起到了棱鏡的使用效果。 圖 13 該同軸光源下的成像效果 [17]: 圖 同軸光源下的密封圈 環(huán)形 90 度水平低角度光源維郎 HXA90D56R1X 如 圖 低角度環(huán)形光源 所示的光源型號是上海維郎光源提供的 HXA90D56R1X: 圖 低角度環(huán)形光源 該光源 LED 后部基板與水平面成 90 度，因此 LED 顆粒變成水平方向，光源通常為 1排 LED 顆粒，水平照射后可以實現(xiàn)對于光滑表面的裂痕等由于凹凸造成的細微缺陷行程很好的反光效果。 圖 低角度環(huán)形光源下的密封圈 便是密封圈在該環(huán)形光源下的成像效 果 : 圖 低角度環(huán)形光源下的密封圈 相機 WAT902B 該工業(yè)相機的特點就是抗噪性良好。如果圖像傳輸?shù)倪^程中參雜了過多的噪聲因素，無疑增加了識別算法的困難程度。我們選用了該相機。 15 圖 WAT902B 工業(yè)相機 本章小結(jié) 本章主要交代了密封圈瑕疵檢測系統(tǒng)平臺的搭建，以及系統(tǒng)中所應用到的各部分硬件的名稱和作用。 圖像處理一般分為如下 圖 圖像處理流程 所示的幾個步驟 [18]： 捕 捉 源 圖 像 預 處 理 二 值 化 目 標 提 取目 標 特 征 參數(shù) 計 算 圖 圖像處理流程 捕捉源圖像 首先直接在相機里直接采集到的數(shù)組信息并不是灰度圖信息。在圖像處理中，顏色分量起不到太大的作用，我們可以將它去掉。對于大部分的模擬相機，單位像素是以 2 像素 4 個數(shù)字保存的，如 圖 相 機中圖像灰度值保存的位置 所示，表示相機捕捉到的圖像的 8 個像素，每個像素包含的信息都是用黑色的粗框圍成的，每個 2 像素包含 4 個數(shù)據(jù)，以橫向 2 像素為 1 單位，其中藍色和綠色數(shù)據(jù)表示顏色信息，每個像素的紅色數(shù)據(jù)為灰度信息。 16 圖 相 機中圖像灰度值保存的位置 圖片預處理 由于圖像在傳輸線中傳輸?shù)臅r候不可避免會出現(xiàn)干擾，所以提取出的灰度圖像要進行濾波處理以便減小干擾。這不利于對瑕疵的識別。 本系統(tǒng)用的是分角度的中值濾波法。具體算法如 圖 分角度中值濾波示意圖 所示，分別統(tǒng)計二維滑動窗口中綠色、藍色、灰色、紫色部分的灰度分布。窗口內(nèi)像素位置用 ( , )Xef 表示，則 4 個一維子窗口依次表示為： 0 { ( , )。 }9 0 { ( , )。 }m X i d j n d nm X i d j d n d nm X i j d n d nm X i d j d n d n? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? 公式 () 對于每個子窗口分別進行一維中值濾波，即對子窗口所有元素進行排序取中值，設(shè)分別 17 為 1P ， 2P ， 3P ， 4P ，則最后輸出： 1 2 3 4( , ) m in[ , , , ]Y i j P P P P? 公式 () 則 (, )Yi j 便是中心點 (, )ij 的灰度值。 圖片二值化 從 圖 密封圈 8 比特 BMP 位圖數(shù)據(jù) 中可以觀察到，密封圈表面的顏色是比周邊顏色要亮出許多的。粗略二值化時可以采用全局二值化法。如 圖 密封圈二值圖 所示。對于該系統(tǒng)，目標提取實際上就是提取密封圈的圓環(huán)的過程。但是哈弗 圓檢測 法找圓的速度很慢，我們在哈弗 圓檢測 法上進行了優(yōu)化。 圖 圖像縮小過程 本系統(tǒng)采用縮小 16 倍圖像（長寬各縮短 4 倍），再在縮小的圖像上進行哈弗 圓檢測法 找圓 ， 為 了 竟 可 能 保 留 原 圖 的 信 息 ， 縮 小 時 先 申 請 一 個 縮 小 圖 像 內(nèi) 存[ 16 ]P im ag e Su ox iao H e igh t W idth??； 遍 歷 二 值 化 圖 片 內(nèi) 存[]Pim ag e Bina ry H e igh t W idth?，構(gòu)建一個 44? 的二維活動窗 N ，當 N 窗里的灰度值為0 的個數(shù)等于或超過 8 個時，縮小圖像相對應的點的灰度值為 0，反之，縮小圖像想對應的點的灰度值為 255。 如下所示 圖 二值圖縮小 16 倍 圖 像 為二值化圖片內(nèi)存[]Pim ag e Bina ry H e igh t W idth?縮小 16 倍 后 的 圖 像[ 16 ]P im ag e Su ox iao H e igh t W idth??。遍歷 白黑黑1 53 像 素 圖 優(yōu)化哈弗 圓檢測法 設(shè)外圓上的坐標為 (,)xy ，外圓心坐標為 ( , )wPosX wPosY，外圓半徑為wMaxRadius，則根據(jù)圓方程可得： 22( ) ( )x wPosX y wPosY wM ax R adius? ? ? ? 公式 () 根據(jù)圓方程，我們可以構(gòu)建一個像素為 dr 的小棍，本系統(tǒng)中 dr 的值為 3，在遍歷時我們可以假設(shè)每個點 ( , )Fxy 都當做外圓心，則根據(jù)外圓的特點，當滿足條件： ()[ 4 ] 255()[ 4 ] 0Si n w M ax Radi us dr y iC os w M ax Radi us dr x jPimage Suo x iao i W idt h jSi n w M ax Radi us dr y iC os w M ax Radi us dr x jPimage Suo x iao i W idt h j????? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ? 公式 () ? 為 0176。每間隔 15176。 用類似的方法，也可以得到內(nèi)圓的圓心位置： 設(shè)內(nèi)圓上的坐 標為 (, )xy ，內(nèi)圓心坐標為 ( , )nPosX nPosY，內(nèi)圓半徑為 nMaxRadius ，則根據(jù)圓方程可得： 22( ) ( )x n P o sX y n P o sY n M a x R a d ius? ? ? ? 公式 () 根據(jù)圓方程，我們同樣也可以構(gòu)建一個像素值為 3 的 dr 小棍，在遍歷時我們可以 假設(shè)每個點 ( , )Fxy 都當做內(nèi)圓心，則根據(jù)內(nèi)圓的特點，當滿足條件： ()[ 4 ] 0()[ 4 ] 255Si n nM ax Radi us dr y iC os nM ax Radi us dr x jPimage Suo x iao i W idt h jSi n nM ax Radi us dr y iC os nM ax Radi us dr x jPimage Suo x iao i W idt h j????? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ? 公式 () ? 為 0176。每間隔 15176。 密封圈表面提取 在二值圖 []Pim ag e Bina ry H e igh t W idth?中確定內(nèi)圓心與外圓心的位置后便可以根據(jù) 21 學習中輸入的外半徑和內(nèi)半徑的長短，進行動態(tài)計算，取出最合適的內(nèi)半徑與外半徑的值，進行匹配。則根據(jù)圓方程可得： 22( ) ( )x wRe alPo sX y wRe alPo sY wRe alRa dius? ? ? ? 公式 () 根據(jù)學習時輸入的外半徑 wLearnRadius，我們可以構(gòu)建一個像素為 drad 的動態(tài)小棍，本系統(tǒng)中 drad 的動態(tài)取值為從 10 取到 +10，則在遍歷時我們可以得到動態(tài)外半徑wTrendRadius，其中： w T rendRa di us w L e ar nRa di us dr ad?? 公式 () 根據(jù)圖像信息，我們同樣以類似 圖 優(yōu)化哈弗 的方法，統(tǒng)計在該半徑下外圓圖像實際的匹配程度。到 360176。取值，即每個動態(tài)外半徑 wTrendRadius都要遍歷 24 個方向 上 的 點 ， 設(shè) 定 點 統(tǒng) 計 變 量 wTrendNum 當滿足()[ ] 255()[ ] 0Si n w T re ndRadi us dr w Re al PosY iC os w T re ndRadi us dr w Re al PosX jPimage Bin ary i W idt h jSi n w T re ndRadi us dr w Re al PosY iC os w T re ndRadi us dr w Re al PosX jPimage Bin ary i W idt h j????? ? ? ?? ? ? ?? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? 公式 ( 時，該動態(tài)外半徑所對應的統(tǒng)計變量 wTrendNum加 1 。 同理可求得自適應的內(nèi)半徑，方法如下： 設(shè)內(nèi)圓真正最合適的內(nèi)半徑值為 nRealRadius ，在學習時輸入的內(nèi)半徑值為nLearnRadius，從上文中可知 4nL e ar nRa di us nMaxRadi us??，設(shè)內(nèi)圓上的坐標為(, )xy ，且已求得內(nèi)圓心坐標為 ( , )nRe al PosX nRe al PosY。到 360176。取值，即每個動態(tài)內(nèi)半徑 nTrendRadius都要遍歷 24 個方向 上 的 點 ， 設(shè) 定 點 統(tǒng) 計 變 量 nTrendNum 當 滿 足()[ ] 0()[ ] 255Si n nT re ndRadi us dr nRe al PosY iC os nT re ndRadi us dr nRe al PosX jPimage Bin ary i W idt h jSi n nT re ndRadi us dr nRe al PosY iC os nT re ndRadi us dr nRe al PosX jPimage Bin ary i W idt h j????? ? ? ?? ? ? ?? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? 公式 ( 時，該動態(tài)內(nèi)半徑所對應的統(tǒng)計變量 nTrendNum加 1 。 確 定 圓 心 的 內(nèi) 外 徑 后 ， 就 可 以 提 取 出 目 標 圓 環(huán) ， 利 用 公 式 遍 歷[]Pim ag e Bina ry H e igh t W idth?圖像，將不滿足的像素 ( , )Fxy 賦值為 0，公式如下： 2 2 22 2 2( ) ( )( ) ( )x n P o s X y n P o s Y n M a x R a d iu sx w P o s X y w P o s Y w M a x R a d iu s? ? ? ?? ? ? ? 公式 () 可以得到密封圈目標圓環(huán)的二值化圖像 []Pim age Surf ac e H e ight W idt h?如 圖 密封圈目標捕捉 所示。 首 先 將 灰 度 圖 []Pim ag e H eigh t W