江 琦，孙志海，张 桦

(杭州电子科技大学计算机应用技术研究所，浙江杭州310018)

0 引言

利用计算机视觉来实现齿轮的参数测量，实现对齿轮参数的非接触式测量，可以减小瞄准误差以及测量人员的主观误差，提高测量效率，且测量稳定，成本低廉。TI公司推出的 Davinci系列TMS320DM6446平台的DSP采用了VelociTITM超长指令字，通过指令间的并行来获取更高的性能，具有高速处理、强大的操作系统及低功耗等优点［1，2］，给齿轮的实时性测量带来了可能。本文基于DM6446平台，充分利用二级Cache结构、Ping－Pong双缓存、EDMA数据传输以及使用高效的库函数等技术，对基于机器视觉的齿轮测量算法进行了优化。

1 系统硬件构成

本系统采用的TMS320DM6446处理器是TI公司推出的高度集成的视频处理器，系统的功能结构图如图1所示。

图1中的TMS320DM6446处理器是ARM+DSP双核架构处理器。ARM子系统采用ARM926EJ－S内核CPU，工作频率高达297MHz，具有独立的16KB指令Cache和8KB数据Cache。而DSP子系统CPU采用TM320C64x+TMDSP内核，其时钟频率高达594MHz，使用二级Cache结构，L1程序Cache为32KB直接映射Cache，L1数据Cache为80KB的双向配置Cache，L2 Cache包含一个64KB的存储器空间［1，3，4］。此外，DM6446还包含视频处理子系统以及其它众多的外设资源。

图1 TMS320DM6446的功能结构图

2 齿轮测量算法

基于DM6446的齿轮图像参数测量算法，首先对原始齿轮RGB图像I(i，j)进行预处理，包括彩色图像灰度化得到灰度图像G(i，j)、中值滤波、二值化处理及利用形态学进行边缘定位得到齿轮的边缘轮廓图像E(i，j);然后以轴心圆轮廓所对应的前景象素点作为样本点，利用最小二乘法［5］拟合出齿轮的轴心圆。为了抑制图像噪声的影响，本算法对齿轮的轴心圆进行了二次拟合，同样采用最小二乘法拟合出齿轮的齿顶圆和齿根圆。……