[發(fā)明專利]一種基于DSP的視覺檢測系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310326601.7
• 申請日: 2013-07-31
• 公開（公告）號: CN103424409A
• 公開（公告）日: 2013-12-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李丹;張蒙;張鑫
• 申請（專利權(quán)）人: 安徽工業(yè)大學
• 主分類號: G01N21/88
• 分類號: G01N21/88;G01B11/00;G05B19/042
• 代理公司: 南京知識律師事務(wù)所 32207
• 代理人: 蔣海軍

1.一種基于DSP的視覺檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述檢測系統(tǒng)的組成模塊包括：光源模塊、集成的帶有百兆以太網(wǎng)接口的數(shù)字CCD攝像機、DSP圖像處理模塊、實時顯示模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、數(shù)據(jù)記錄、分析與處理模塊和上位機模塊，其中：

所述光源模塊照射待檢測區(qū)域，集成的帶有百兆以太網(wǎng)接口的數(shù)字CCD攝像機采集光源模塊照射區(qū)域的目標圖像，得到原始圖像數(shù)據(jù)；所述數(shù)字CCD攝像機通過其百兆以太網(wǎng)接口將原始圖像數(shù)據(jù)發(fā)送給DSP圖像處理模塊；所述DSP圖像處理模塊處理原始圖像數(shù)據(jù)，并將處理后的圖像數(shù)據(jù)輸出到實時顯示模塊，所述實時顯示模塊用于實時顯示并記錄圖像數(shù)據(jù)；所述上位機模塊與DSP圖像處理模塊相連接，該上位機模塊用于進行圖像特征提取；所述數(shù)據(jù)傳輸模塊用于接收經(jīng)DSP圖像處理模塊處理后的圖像數(shù)據(jù)，通過以太網(wǎng)傳輸方式與上位機模塊實時高速地交換數(shù)據(jù)，以便于上位機模塊對于圖像數(shù)據(jù)的后續(xù)處理及存儲；所述的數(shù)據(jù)記錄、分析與處理模塊接收數(shù)據(jù)傳輸模塊輸送的數(shù)據(jù)，并進行記錄、分析與處理；

所述DSP圖像處理模塊包括高速采集模塊、幾何校正模塊、圖像預處理模塊、圖像分割模塊、空間模型變換模塊、圖像匹配模塊和高速通信模塊，其中：

所述高速采集模塊利用TMS320DM64系列的百兆以太網(wǎng)接口對數(shù)字CCD攝像機采集的原始圖像數(shù)據(jù)進行采集和轉(zhuǎn)發(fā)；

所述幾何校正模塊用于消除或改正高速采集模塊轉(zhuǎn)發(fā)的原始圖像數(shù)據(jù)的幾何誤差，即對原始圖像進行恢復；

所述圖像預處理模塊是將經(jīng)過幾何校正后的圖像數(shù)據(jù)進行加工處理；

所述空間模型變換模塊將原色彩系統(tǒng)轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr色彩系統(tǒng)，并在YCbCr色彩系統(tǒng)中利用圖像分割模塊完成圖像分割，分割后圖像傳送到圖像匹配模塊；

所述圖像匹配模塊是在基元相似性的條件下，運用匹配準則進行最佳搜索，將具有相同影像的目標全部找到，并將搜索結(jié)果傳送到高速通信模塊；

所述高速通信模塊分別與上位機模塊、實時顯示模塊和數(shù)據(jù)傳輸模塊相連，用于將處理好的數(shù)據(jù)發(fā)送出去，完成實時通信的任務(wù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于DSP的視覺檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像預處理模塊，其預處理過程包括圖像去噪、圖像灰度級變換和圖像邊緣檢測，其中：

1）所述的圖像去噪用于減少數(shù)字圖像中的噪聲，采用改進小波閾值去噪的方法，將原有的小波去噪的閾值選取公式改為：

T=2lnMN·[(2δ)/MN]·2J-je,(j=j0,···J)]]>

其中：T為閾值，M和N分別為圖像的行和列，j為分辨率級別，J為最低分辨率級別，j₀為最高分辨率級別，δ為小波的噪聲方差，e為常數(shù)，即自然對數(shù)的底數(shù)；

2）所述的圖像灰度級變換，采用窗口函數(shù)對去噪后圖像進行變換，突出感興趣的區(qū)域，增強對比度，便于后續(xù)對圖像進行邊緣檢測；假定原圖像f(x,y)的灰度范圍為[a,d]，變換后的圖像g(x,y)的灰度范圍為[0,L-1]，其公式如下：

g(x,y)=L-1b-a[f(x,y)-a]a≤f(x,y)≤bL-1b≤f(x,y)≤cL-1d-c[-f(x,y)+d]c≤f(x,y)≤d]]>

其中：b,c均為原圖像的灰度級，并且a＜b＜c＜d；

3）所述的圖像邊緣檢測，采用的是拉普拉斯算子的改進算法，將經(jīng)過灰度級變換的圖像進行邊緣提取，以便于進行后續(xù)的圖像匹配，所述拉普拉斯算子的改進算法包含一個3×3的矩陣，對該3×3矩陣的每行每列以及兩個對角線這八個方向進行拉普拉斯運算，并對3×3矩陣中9個位置用不同的系數(shù)加權(quán)得到3×3矩陣中心處的值，權(quán)值反比于各個位置與矩陣中心點的距離；其公式如下：

G=-12-12-42-12-1*A]]>

其中，A代表原始圖像數(shù)據(jù)中對應的3×3圖形數(shù)據(jù)，G代表檢測后的圖像數(shù)據(jù)。