王铭铭，方千山，颜佳泉，王 胜

（华侨大学 机电及自动化学院，福建 厦门 361021）

图像处理技术发展日益成熟的今天，其应用已涉及到生活中的各个方面。由于图像处理技术具有无接触、成本低及可靠性好的优势，使其在工业过程监测和产品残缺检验等方面备受推崇。纺纱断线检测系统是根据实际需要应运而生的产品，目前国内尚无此类检测设备，国外大多采用基于PC的图像处理技术来进行检测，可以满足在线检测的高实时性和高可靠性的要求，但价格昂贵、产品维护麻烦等缺点给国内的客户带来诸多不便。本文采用Davinci处理芯片和图像处理技术以对纺纱过程进行断线检测和监控，设计了一套纺纱断线检测的嵌入式系统。

1 Davinci技术介绍

Davinci（达芬奇）平台是典型的基于共享式存储的嵌入式处理环境，其关键技术在于片内实现了多通道的交换中心资源。美国TI公司于2005年推出的高集成度Davinci数字视频处理芯片TMS320DM6446集成了ARM子系统、DSP子系统以及视频处理子系统（VPSS）等模块，是一个高集成度的视频处理芯片[1]。其中，ARM子系统采用ARM926EJ-S内核CPU，工作频率高达 297 MHz；DSP子系统采用TMS320C64x+内核CPU，其内核构建在VelociTI.2体系结构的基础上，并以其C64+内核的先进超长指令字（VLIW）结构，获得当前应用设备所需要的极高性能，其内核最高工作频率高达594 MHz；视频处理子系统包括用于视频捕获的视频前端（VPFE）输入接口和用于图像显示的视频后端（VPBE）输出接口，十分适合用于高速视频/图像处理方面的设计[2-3]。

2 系统原理与设计

本系统选用面阵CCD摄像头用于前端的图像采集，采用ARM和DSP双内核的处理器对采集到的图像进行实时处理并控制相关的外围设备，实现一个完整实用的小型纺纱断线检测系统。系统整体设计框图如图1所示。

图1 系统设计框图

2.1 图像采集模块设计

本设计采用MTSC制式的面阵数字CCD摄像头对纺纱图像进行采集，其输出为模拟RGB信号，输出图像大小为720×480。图像采集模块结构如图2所示。对于图像采集来说，光源是影响图像质量的关键因素之一，尤其纺纱车间中环境一般比较恶劣，光线不均匀、空气中粉尘较多等环境因素会带来很大的噪声干扰。为了减少这些干扰则需要设计一个辅助光源。考虑到LED照明光源具有体积小、重量轻、光源单色性好，发光亮度高、亮度便于集中调整等优点，本设计采用LED灯作为照明光源。无光源下的纱线图像及LED光源下的纱线图像分别如图3和图4所示。

图2 图像采集模块结构图

图3 无光源下的纱线图像

图4 LED光源下的纱线图像

2.2 图像传输设计

CCD摄像头输出720×576的模拟 RGB格式图像信息。而对于 YUV 4：2：2格式的图像来说每 4点 Y采样，只有 2点 Cb（U）和 2点 Cr（V），这种格式中，色度信号的扫描线数量和亮度信号一样多，但是每条扫描线上的色度采样点数却只有亮度信号的一半，因此图像数据量比RGB的小。此外，对于DM6446的视频处理子系统前端VPFE来讲，处理YUV格式的图像比处理RGB格式的图像更为方便和省时。因此本设计采用TVP5150编解码芯片对CCD输出的RGB图像信息进行格式转换[1]。

图像信息数据量大，传输速度一般较慢，消耗很多时间，严重制约着系统实时性的提高。如何解决高速的CPU与相对较慢的图像传输之间的矛盾成为图像处理设计的一个难题。本设计通过在编解码器和CPU之间加入FIFO缓存模块来解决这个问题。系统工作时，在DM6446的ARM核控制下，从编解码器输出的图像数据先后存入FIFO存储器中，当FIFO半满时，通知DM6446并引发一个中断，此时DM6446开始从FIFO中读取数据，并分批以DMA方式传送至DM6446的外部存储器，这样就实现了数据传输和图像处理的并行工作，大大减少CPU的中断次数，提高数据传输速度。图像采集和传输的流程图如图5所示。

图5 图像采集与传输流程图

2.3 图像处理算法设计

对于图像处理而言，算法设计是非常重要的环节。算法不仅决定图像处理的质量，还直接关系到处理的速度，进而对实时性影响较大。一般在视觉检测系统中，所应用的图像处理算法主要包括图像增强、图像平滑、边缘检测、图像分割、特征抽取和图像识别等内容[4-5]。根据本设计的特定环境和需要，需要涉及到图像平滑、二值化和图像识别等几个模块。

图像平滑的目的即是要消除原始图像的噪声。中值滤波对随机噪声有非常理想的降噪能力，它在有效抑制椒盐噪声的同时模糊效应也较低，因此本文采用中值滤波算法对图像进行平滑。滤波后的纱线图像如图6所示。二值化是把所得到的YUV格式的图像信息中的Y分量（即亮度信号）与一个阈值相比，从而使亮度值变成0或255的过程。二值化后的图像亮度就0和255两个值，因此对后续的处理和识别提供很大的便利。二值化后的纱线图像如图7所示。边缘检测是为了突出图像中的边缘信息，可以得到清晰的边缘图像。本设计采用Sobel算子的方法提取纱线的边缘。提取边缘之后需要对图像进行判断。是否断线可以通过跟所在的像素段内的灰度值大小判断，所在像素段内的灰度值小于一个适当的值则认为线已断开。边缘检测后的纱线图像如图8所示。

图6 滤波后纱线图像

图7 二值化后纱线图像

图8 边缘检测后纱线图像

2.4 显示与控制模块设计

显示部分选择320×240的LCD液晶显示器。控制模块包括控制机器的继电器和报警两部分。经过图像处理之后，如果检测到有纺纱断线，一方面需立即触发继电器，使纺纱机停止运转，另一方面控制报警电路报警，提醒工人进行处理。报警部分采用蜂鸣器和发光二极管组成的声光报警电路。报警与控制电路如图9所示。

图9 报警与控制电路示意图

本文以Davinci系列的TMS320DM6446为控制核心，利用图像处理技术来在线检测纺纱断线。系统在数据传输方面采用FIFO缓存的方式实现图像处理和数据传输的并行工作，在图像算法方面又力求算法的简洁快速，从而保证在线检测的高实时性。将嵌入式技术和图像处理应用到纺纱领域，具有实时性好、稳定性高的特性，可以缓解纺纱企业难以购买昂贵的外国设备和维修不便的难题。

[1]张起贵，张胜，张刚.最新DSP技术——“达芬奇”系统、框架和组件[M].北京：国防工业出版社，2009.

[2]徐鹏，皱浩斌.基于达芬奇技术的 TM320DM6446视频研究[J].电子产品世界，2006（2）：135-137.

[3]Texas Instruments.TVP5150PBS Ultralow-Power NTSC/PAL Video Decoder.http：//www.ti.com，2012-05-01.

[4]马美丽，马义忠，张永忠.图像处理技术在工业产品测量中的应用[J].电子设计工程，2010，3（3）：6-7.

[5]郎培.基于ARM+DSP实时图像处理系统的研究[D].天津：天津理工大学，2007.

[6]Texas Instruments.TMS320DM6446 Digital Media Systemon-Chip.http：//www.ti.com，2012-05-01.