党宏社 王 黎 周 强

(陕西科技大学电气与信息工程学院，陕西西安，710021)

近年来，我国造纸工业飞速发展，新上的现代化纸机幅宽多在9 m以上，车速在1800 m/min以上[1]。为确保这种现代化纸机生产的纸张质量，需对纸机生产过程中产生的纸病进行检测，并对纸机进行维护。很多纸病的尺寸都小于1 mm2，为了能在纸机高速运转时识别出这种尺寸的纸病，需要高速、高分辨率的摄像机进行图像采集，这样必然会产生大量的图像数据。因此，纸病检测系统需要有很强的数据处理能力，才能够在整幅纸张中搜索纸病图像和进行纸病分类，并确保不发生漏检和误检[2]。传统的基于机器视觉的计算机纸病检测系统成本较高，很难满足现场大量数据的实时处理要求；采用FPGA+DSP的纸病检测系统[3]能够实现对大量数据的处理，但针对不同类型和幅宽的纸机需要重新设计2种处理芯片的程序，降低了系统的通用性。因此，需要设计出一套通用的、可剪裁的系统，通过软硬件配置，快速实现整个纸病检测系统的组建，降低系统设计成本。

纸病检测分为纸病提取和纸病识别两部分：①根据纸病的显著特征，从整幅纸张图像中分离出只含有纸病部位的图像，实现纸病提取功能；②依据相关的纸病分类算法，对纸病部位图像进行识别，实现纸病识别功能[4]。本课题设计的基于FPGA的纸病提取系统主要完成纸病提取功能。该系统可以快速、有效地完成纸病部位图像提取任务，并能根据实际需求进行性能扩充，实现对幅宽更大纸机的纸病检测功能。……