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1、西安科技大学 硕士学位论文 基于机器视觉的印刷品缺陷识别系统研究 姓名：刘冰清 申请学位级别：硕士 专业：模式识别与智能系统 指导教师：黄梦涛 论文题目：基于机器视觉的印刷品缺陷识别系统研究 专 业：模式识别与智能系统 硕 士 生：刘冰清 （签名） 指导教师：黄梦涛 （签名） 摘 要 机器视觉主要是用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息进行 处理并加以理解，最终用于实际检测、测量、控制和识别。随着计算机及图像处理技术 的发展和机器视觉技术在工业在线检测中的广泛应用，利用机器视觉技术来进行印刷品 缺陷的自动识别已切实可行。 本文把机器视觉、图像处理、识别等技术与印刷工业相结合，系

2、统地研究了基于机 器视觉技术的印刷品缺陷识别系统。设计并建立了一套基于机器视觉的印刷品缺陷识别 实验系统。该系统由 TMS320DM642、面阵 CCD 相机、显示器、照明光源、印刷品模 拟实验台以及采集同步控制装置（旋转编码器）等组成，为进行印刷品缺陷在线识别研 究提供了平台。针对采集到的印刷品图像，提出了图像灰度化，滤波，增强，边缘提取 及边缘差分的预处理流程。研究了缺陷识别算法，选择了 BP 神经网络算法实现缺陷的 分类。最后以 CCS2.0 为软件开发平台，以 C、C+语言为工具，开发出了一套印刷品 缺陷识别系统软件，能实现图像定位采集，图像预处理，图像识别，图像显示等功能。 本文设计

3、的印刷品缺陷识别系统基本满足了实时性要求， 系统功能较全， 使用方便。 但还有许多地方有待改善，才能满足实际应用的需要。在本文的最后，给出了一些系统 改进的想法。 关 键 词：TMS320DM642；机器视觉；缺陷识别；BP 神经网络 研究类型：应用研究 Subject ： Research of Print Defects Recognition System based on Machine Vision Specialty ：Pattern Recognition and Intelligent System Name ：L iu B ingqing (Signa tur e ) Ins

4、tructor：H uang M e ngtao (Signa tur e ) ABSTRACT Machine vision means simulating the human visual function with computers. It can extract information from image of objective things, and the information can be processed and understood. Ultimately it will be used for practical test, measurement, contr

5、ol and identification. With the development of computer, image processing and machine vision technology is probably to identify the print defects with machine vision. Combining with machine vision, image processing, recognition and other technologies in the printing industry, it was studied to print

6、 defects recognition system based on machine vision in this paper. Firstly, an experiment system of print defects recognition based on machine vision was designed and set up. The system consists of TMS320DM642, area array CCD cameras, monitors, lighting, simulated print station and the acquisition s

7、ynchronized control device (rotary encoder) etc. The system provided a platform for the research of print defects on-line identification. Secondly, the collected images were analyzed and the image pre-processing process, including graying, filtering, enhancement, edge extraction and edge difference,

8、 was put forward. Thirdly, the defect recognition algorithm was studied and was chose to the BP neural network algorithm to achieve the classification of defects. Finally, using CCS2.0 as the platform, the software of print defect identification system with C, C+ language was developed. The software

9、 can achieve the functions of image acquisition, image pre-processing, image recognition, image display and so on. The print defects recognition system basically meets the real-time requirements, and it is easy to operate. But there are many aspects to be improved in order to satisfy actual applicat

10、ion. At last, some notions of improvements have been given. Key words ：TMS320DM642 Machine Vision Defect Identification ANN Thesis ：Application Research 1 绪论 1 1 绪论 1.1 课题研究的背景及意义 在当今信息化社会，人们的日常生活和工作越来越离不开各种印刷品，例如书刊、 报纸、杂志、生活中的产品包装以及纸币等。伴随着社会生活节奏的加快，人们对印刷 品质量和印刷效率有了更高的要求。然而在印刷过程中，由于印刷工艺及机械精度等原 因，印刷品

11、常会出现这样或那样的缺陷。常见的印刷品缺陷主要有：飞墨、针孔、偏色、 漏印、黑点、刮擦、套印不准等 1 。为了使印刷品的次品率得到严格控制，需要在印刷 的时候对印刷品进行实时检测，尽量把每一件不合格产品在生产过程中剔除，并找出产 生此缺陷的原因及时采取措施。传统的视觉检测和质量控制是通过有经验的专业人员来 完成的，印刷企业是靠人工检查剔除废品的。然而人工检查除了速度慢，检测效率低、 需要占大量的人力、物力资源和场地资源外，更有下列几个缺点 2 ： (1) 容易出现漏检的情况。由于长时间的重复劳动，人眼极易出现疲劳。此时，出 现差错的概率非常大，甚至会将一些严重的次品漏检。一旦有缺陷的产品出厂，

12、将会严 重损害客户的利益，给客户带来损失，同时也影响到印刷企业的形象和声誉。 (2) 无法保证统一的质量标准。人工检查时，对于墨色深浅的情况，合格与否由检 查者主观判断，不同的人甚至同一个人在不同的状态下的判断标准都很难做到统一。 (3) 传统印刷品质量检测技术是非在线的，检测控制周期长，印刷材料浪费，生产 效率低下，不符合现代印刷市场发展趋势的要求。很难及时发现产生缺陷的原因，不能 及时对生产工艺采取措施，从而增大了次品率。 正因为采用人工目检的方法来检测印刷品质量存在许多弊端，所以迫切需要一种印 刷品在线质量检测系统来客观地对其进行检测评价，彻底解决上述人工目检中存在的问 题，推进印刷行业

13、生产力的发展。因此印刷品缺陷的自动检测及识别逐渐成为行业的趋 势。 1.2 印刷品缺陷识别的研究现状 在国外，相对来说日本、德国的技术应用都比较多。如日本的 FUTEC 以及日本株 式会社东机美(TOKIMEC)等公司有 EasyMax 系列产品和 Print-Pac 系统 3,4 ，德国的 Vision-Experts(以下简称 VE 公司)公司有 Print-Expert 4000系统 5 。此外，能提供全自动 印刷品质量检测设备的还有瑞士的 BOBST、美国的 PROIMAGE 等公司。 除了上述企业之外，国外也有一些研究机构和个人在印刷相关领域的缺陷检测方面 进行了研究。早在 1990

14、年，日本的 Katsuyuki Tanimizu 等 6 就进行了印刷质量自动检测西安科技大学硕士学位论文 2 研究，提出了一种用于印刷品表面缺陷自动检测的索引空间法（Index Space Method） ， 这种方法能够检测比较复杂的图像，但在建立索引空间时需要人工对标准图像的逐点分 析来建立各点的容忍上下阈值，算法比较复杂，应用上有很多不便。后来，很多学者都 在这方面做过研究，提出了很多算法，主要有人工神经网络、形态学处理 7 、傅立叶变 换法、阈值比较法及模板匹配法 8 ，当时这些方法都有一些局限，只能检测一定范围内 的缺陷，另外实时应用还要借助于硬件加速算法。2002 年，日本的 S

15、eiji Hata 等 9 将印 刷品缺陷归类为形状缺陷（Shape defects）和颜色缺陷（Color defects） ，将形状缺陷分 为四类，将颜色缺陷分为八类。文中提出了一种方法，提取缺陷特征，对形状缺陷分类 正确率 93%以上，对颜色缺陷分类正确率 90%以上，为以后这方面的研究作了很好的基 础。 2003年，英国的 J. Luo和 Z. Zhang 10 基于图像处理技术，对复杂彩色印刷品自动检 测方法进行了研究，提出了一种彩色印刷品质量检测算法。该方法首先进行光源校正， 然后给出图像三维直方图，进行特征提取，最后利用神经网络进行分类，判断印刷图像 是否合格。 目前国内在此领域

16、的研究相对较少，中国大恒(集团)有限公司北京图像视觉技术分 公司有相对成熟的产品面世，如 DH-CHECK-C 印刷质量在线实时检测系统，但主要是 针对人民币及票证印刷的质量检测。其他国内公司也有相关产品如洛阳圣瑞机电有限公 司 11 的鹰眼“EE8000”检测系统。总的来说，国内企业在这方面的产品还不成熟，需 要进一步完善。 国内其他研究机构及个人在此方面也有研究。 韩斌等 12 提出了基于图像处理的印刷 品缺陷计算机自动检测系统的设计，该系统能提取出小幅面印刷品缺陷图像；章毓晋等 13 提出了一种利用图像处理技术实现精细印刷品缺陷自动检测的初步方案， 并对其中主 要工作模块，即图像采集和模

17、板制作，以及图像匹配比较进行了分析研究；鲁镇恶等 14 介绍了印刷品缺陷机器视觉检测系统的构成，探讨了应用图像差分、数学形态学的原理 进行缺陷检测与识别的基本方法；李娟 15 对印刷质量的视觉在线检测方法进行了研究， 提出了逐层检测的思想；王锋 16 在此领域也进行了研究，提出了动态阈值和分层检测的 方法。但这些主要以算法的研究为主，没有成型的产品，所以印刷品缺陷在线识别系统 的研究与应用有很好的前景 17-19 。 1.3 机器视觉技术及其在印刷品缺陷识别领域中的应用 机器视觉技术为印刷品缺陷自动识别提供了良好的解决方案，与传统的采用人工方 法进行印刷品质量检测相比，检测速度快，准确率高，检

18、测结果客观，能够迅速而精确 地检测出印刷品的外观缺陷，并对缺陷参数进行综合分析，从而判断印刷品具体缺陷， 方便及时对生产工艺采取适当措施。 1 绪论 3 1.3.1 机器视觉技术 机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息进行处 理并加以理解，最终用于实际检测、测量、控制和识别。它是一项综合技术，其中包括 数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术，光学成像技术、传感器 技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。机器视觉强调实用 性，要求能够适应工业现场恶劣的环境，要有合理的性价比、通用的工业接口、较高的 容错能力和安全性，并具有较强的通用

19、性和可移植性；更强调实时性，要求高速度和高 精度。 一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像 数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械执行模块，如图 1.1 所示。 首先采用摄像机获得被测目标的图像信号，然后通过 A/D转换（图像采集与数字化）变 成数字信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，进行各种 运算来提取目标的特征（图像处理） ，然后再根据预设的判别准则输出判断结果（决策） ， 去控制驱动执行机构进行相应处理。 图 1.1 机器视觉在线检测系统结构框图 机器视觉系统实现方案大致可以分为两种。一种是基于通用 PC 机或工控

20、机和图像 采集卡的实现形式，另一种是基于嵌入式技术的实现方案。 基于通用 PC机和图像采集卡的板卡式机器视觉系统， 一般由光源、 光学镜头、 CCD 相机、图像采集卡、图像处理软件和一台 PC 机构成。当然还包括前向通道的信号采集 部分和后向通道的执行驱动机构。执行机构可以是机电系统、液压系统、气动系统中的 某一种。但无论是哪一种，除了其加工制造和装配精度要严格保证以外，其动态特性， 特别是快速性和稳定性也十分重要，必须在设计时予以足够的重视。 嵌入式机器视觉系统的实现方式多种多样。有的基于 FPGA，有的基于 DSP、有的 基于 DSP+ARM+RTOS（实时操作系统）等，具有可靠性高、集成

21、化、小型化的优点。 当然也包括前向通道的信号采集部分和后向通道的执行驱动机构。 本课题采用基于 DSP 的嵌入式机器视觉系统来实现。DSP 具体型号为 TI 公司推出的 TMS320DM642。 西安科技大学硕士学位论文 4 1.3.2 机器视觉在印刷品缺陷识别中的应用 近年来随着工业水平的增长，以及计算机、图像处理技术的进步，促使机器视觉技 术得到了迅速发展，这样就使得利用机器视觉技术来实现印刷品质量的自动化检测成为 可能。特别是在日本等发达国家，食品包装及医药品包装等行业，行业协会严格规定了 包装印刷品的质量标准， 除直接的容器以外， 更严格地规定了内包装上相关的产品名称、 使用方法、特别

22、是标签的印刷质量等，可见基于机器视觉技术进行印刷品缺陷检测的应 用较广泛。如前面提及的 EasyMax 系统、Print-Pac 系统、Print-Expert4000 系统等。虽 然它们出自不同的厂家，但基本上都包括以下几个单元：照相单元（Camera Unit） 、光 源单元（Lighting Unit） 、信号处理单元（Signal Processing Unit 或者 Main Unit） 、显示器 （Monitor） 、旋转编码器（Encoder） 、标签机（Labeler）或者喷墨打印机。其中旋转编 码器主要控制检测与纸张运动同步，标签机以及喷墨打印机主要为了在缺陷部位做上标 记。

23、这些印刷品缺陷检测系统的基本原理都是利用一个或者多个线阵 CCD 相机配合使 用，在线实时拍摄整幅印刷品图像，而后通过一些图像处理算法与已存入计算机的标准 印刷品模板图像或者前一幅印刷品图像作比较，自动给出判断结果，若出现存在缺陷的 印刷品，将发出警报或者其他提示信息，同时通过接口将命令发给 PLC 驱动机械手将 缺陷印刷品剔除。在检测系统的设计过程中 CCD 照相机的选择、镜头的选择、光源的 选择、以及照相机、光源的安装位置的选择都要周密考虑，从而达到最佳的检测效果。 图 1.2 为日本株式会社东机美公司的基于机器视觉技术的全自动印刷品缺陷检测系统结 构示意图 4 。 图 1.2 全自动印刷

24、品缺陷检测系统结构示意图 1 绪论 5 1.4 课题的主要研究内容及论文结构安排 本课题在对国内外机器视觉先进技术分析的基础上，研究印刷品缺陷自动识别系 统，重点是针对印刷品形状缺陷的自动识别研究。研究的主要目的是寻求一种有效的识 别方法，在模拟环境下，实现印刷品缺陷的在线识别，推进印刷品缺陷在线识别系统的 实用化。课题的主要内容如下： (1) 熟悉 TMS320DM642芯片及相关硬件， 建立基于 DSP的缺陷识别系统硬件平台。 (2) 针对印刷品图像在采集过程中受到的影响，提出印刷品图像的预处理方法，并 进行仿真实验。 (3) 根据已有的图像识别的经典算法结合印刷品缺陷图像的特点，提出了印

25、刷品图 像识别算法，对算法进行 MATLAB仿真，验证算法的可行性。 (4) 利用 CCS 开发环境进行编程，开发出一套印刷品缺陷识别的软件系统。 论文在结构上分为 6章，各章具体安排如下： 第 1 章 绪论，介绍课题研究的背景、意义及现状。并重点介绍了机器视觉系统的 原理和实现形式。 第 2 章 缺陷识别系统硬件平台搭建，介绍了 TDS642EVM 多路实时图像处理平台 及所应用的系统结构。阐述了同步信号发生单元的设计方案，以及摄像头、光源和显示 器的选择等。 第 3 章 印刷品图像预处理，分析采集到的图像并提出了图像灰度转化、滤波、增 强、边缘提取及边缘差分等预处理步骤，用 MATLAB

26、进行了仿真实验。 第 4章 印刷品缺陷识别算法研究，介绍了 BP 神经网络算法，对有缺陷的印刷品图 像选取特征，构建缺陷识别的 BP 神经网络，最后对网络进行试验分析。 第 5章 系统软件设计，介绍了软件开发环境 CCS、 DSP/BIOS 以及视频驱动的流程 设计。应用模块化设计思想，将整个软件系统划分为四部分进行设计：系统初始化模块， 视频捕获模块，视频处理模块和视频显示模块。 第 6章 总结了全文，并提出了几点该系统改进的想法。 西安科技大学硕士学位论文 6 2 缺陷识别系统硬件平台搭建 由于图像处理算法涉及数据量大，处理速度要求很高，本文根据实际需要，采用了 DSP 芯片 TMS320

27、DM642 作为核心处理器来进行图像处理，建立基于 TMS320DM642 的印刷品缺陷识别系统硬件平台，满足工业在线识别的要求。 2.1 印刷品缺陷识别的基本思想 印刷品缺陷识别系统一般分为三个部分，如图 2.1 所示：第一部分是图像信息的获 取，将目标图像经过摄像头 A/D转换器等设备转变为数字信号。第二部分是对数字图像 的处理，其作用就是将获得的数字图像进行加工、整理、分析，提出其中反映图像特点 的本质特征，特征的提取和特征选择对整个系统识别分类的结果有很大影响。第三部分 就是识别输出过程，这部分主要是根据对图像特征向量分析，运用各种算法得出识别结 果并输出。识别方法主要有模板匹配识别法

28、、统计模式识别、模糊模式识别、句法模式 识别法和神经网络模式识别等。 图 2.1 印刷品图像识别基本框图 2.2 硬件平台总体设计 一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学成像系统、图像捕捉系统、图像 数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械执行模块等。本课题是采用 基于 DSP 的嵌入式机器视觉系统来实现的。系统硬件平台框图如图 2.2所示： 图 2.2 印刷品识别系统硬件平台框图 DSP 技术的发展为机器视觉算法硬件实现提供了简单可行的方案。与传统的利用2 缺陷识别系统硬件平台搭建 7 PC机软件来实现算法相比，硬件实现具有更好的实时性，同时在成本上也不受 PC 机的 制约

29、。这里的实时性主要包括两个方面：一是原始图像采集的实时性，二是图像处理的 实时性，前者要求有高速的传输通道，后者要求有合理的算法理论和高效率的硬件体系 结构。本课题采用 TI 公司推出的 TMS320DM642 作为核心处理器，其中图像捕捉系统、 图像数字化模块、数字图像处理模块和智能判断决策模块均由闻亭提供的 TDS642EVM 多路实时图像处理平台来实现的，还包括前向通道的信号采集部分的光源，CCD，印刷 试验台和后向通道的执行驱动机构。 2.3 硬件平台结构介绍 TI 公司推出的 C6000 系列 DSP 的高速处理能力以及其出色的对外接口能力，使它 在图像处理领域具有非常大的应用潜力。

30、本文充分利用了 DSP 易于满足图像处理中运 算量大、数据传输率高等特点，采用了 TI 公司 TMS320DM642 为核心处理器 20 ，结合 TDS642EVM多路实时图像处理平台的大规模集成外设构造了一个通用数字图像处理系 统。 2.3.1 TDS642EVM多路实时图像处理平台 闻亭 TDS642EVM多路实时图像处理平台是基于 TI的 DM642芯片设计的评估开发 板。包括 DSP 处理模块、视频采集和处理模块、串口通信模块、PCI 总线接口模块、电 源模块等。其内部结构框图如图 2.3所示。 图 2.3 TDS642EVM 多路实时图像处理平台的内部结构 该图像处理平台带有 TI

31、高端的 DSP 芯片内核 DM642。DM642 是专用于数字媒体西安科技大学硕士学位论文 8 应用的高性能 32位定点 DSP 主频可达到 600MHz。高速同步存储器 SDRAM(32MB)， 保证了较大的存储空间和较快的存取速度，其工作时钟达 100MHz。此外，还提供了标 准的 JTAG 接口，可与 TI 的 TDS510 仿真器相连，大容量的 Flash Memory(4MB)，可以 通过主机加载程序、电源检测与控制等。 2.3.2 系统应用单元 TDS642EVM多路实时图像处理平台功能强大，可以支持多种视频信号的采集和播 放，实现模拟音频信号的采集和播放，还可以进行网络通信等。本

32、系统所应用该平台的 结构如图 2.4所示，主要包括三个单元： 图 2.4 系统应用结构框图 (1) 图像采集单元：该部分主要由摄像头、视频解码芯片(SAA7115)组成，其任务 是完成图像数据的采集功能，并提取出所需大小的数字图像存入帧存中。摄像头摄入要 进行处理的图像，SAA7115 是可编程的数字图像处理芯片，它不仅可以进行 A/D 转换 完成图像的数字化，而且可以实现行、场同步信号的自动检测和分离。由 FPGA 控制 SAA7115 采样数字图像数据的时序，并将图像采集大小写入输入帧存中，同时根据行、 场同步信号和数据同步信号，为双端口静态存储器(SRAM)提供地址信号、片选和读写 等控

33、制信号，将数字图像存于双端口 SRAM 中。具体所需提取图像的大小可由编程决 定。 (2) 图像处理单元：以 DSP 为核心，主要完成图像数据的读取、处理和输出。输出 帧存的地址信号和片选、读写控制信号仍由 FPGA来控制。由 DM642 的 CPU通过访问2 缺陷识别系统硬件平台搭建 9 同步动态存储器(SDRAM)中的图像，进行处理后送到输出缓冲区 SDRAM 中。 (3) 图像输出单元：通过线性可编程阵列的屏幕叠加显示(OSD FPGA)、视频编码芯 片 SAA7105 以及显示器完成图像输出功能。 2.3.3 系统数据运行流程 印刷品缺陷识别系统中的视频数据在该硬件平台上的流程包括以下

34、几步： (1) 视频输入：输入的视频信号为标准 PA L 制电视模拟信号，该平台可以同时输入 两路复合视频信号。系统加电后，视频解码芯片(A/D转换芯片)SAA7115 进行初始化， 设置 SAA7115 工作模式，信号经过 SAA7115 解码成数字信号 BT656 码流送 DM642 的 视频接口。 (2) 视频存储：DM642 经过复位、初始化后，视频接口解码 BT656 码流，得到图 像(4:2:2 格式)数据，自动通过 EDMA传输到同步动态存储器 SDRAM 中存储。 (3) 图像处理：数据写满后发送中断给 DM642，通知 DM642 读取数据，DM642 的 CPU 通过访问同

35、步动态存储器 SDRAM 中的图像数据，进行处理后送入输出缓冲区 (SDRAM)。 (4) 视频输出：DM642 的视频接口(输出)自动通过扩展的直接存储器访问(EDMA) 从输出缓冲区(SDRAM)中的取得数据后形成 BT656 码流送出。 (5) OSD与视频叠加：输出的视频 BT656 码流经过线性可编程阵列的屏幕叠加显示 OSD FPGA与 OSD (On Screen Display)数据叠加后产生新的视频 BT656码流送编码芯片 输出。 (6) TV输出：视频编码芯片(D/A转换芯片)SAA7105 接收输出 BT656 码流，转换成 标准高清晰度电视信号(PAL制)输出到显示器

36、。 2.3.4 EDMA数据搬移 DM642 内置了增强型 DMA(Enhanced Direct Memory Access, EDMA)控制器，之所 以称为增强型 DMA，是因为 EDMA 较之于传统 DMA 有很多功能的强化，如具有 16 个独立的传输通道、可编程的通道优先级、可以实现数据传输的链接，以及具有一维和 二维的多种传输模式等等。 利用 EDMA不但可以实现片内存储器(L2SRAM)、 片内外设， 以及外部存储空间之间的数据搬移，还可以对数据按一定格式进行重排以满足数据处理 的格式要求 21,22 。 EDMA传输由 CPU 配置，由事件触发，由 EDMA 控制器完成。事件是一

37、个同步信 号，它触发一个 EDMA 通道开始数据传输。传输参数存储在 EDMA 的参数 RAM 中， 传输开始后， 这些参数被送入硬件地址发生器， 产生对 EMIF外设读写操作需要的地址。 EDMA支持对 8bit、16bit、32bit 数据的存取，以下是 EDMA 传输的几个基本概念： 西安科技大学硕士学位论文 10 数据单元(Element Transfer)的传输单个数据单元从源地址向目的地址的传输。 如果需要，每一个数据单元都可以由同步事件触发传输。 帧(Frame)一组数据单元组成一帧，一帧中的数据单元可以是相邻连续存放的， 也可以是间隔存放的。帧传输可以受同步事件控制，也可以不受

38、同步事件控制。 一维传输(1D Transfer)一组帧组成一个一维数据块，数据块中的帧数在 1 65536之间，一帧中的数据单元数在 165535之间，一个同步事件可以触发一个数据单 元或一个完整帧的传输。 EDMA 通道的参数在一个参数表中配置，这个参数表位于片上 RAM 中。共有 16 个每个长度为 6 个字的参数集合，每个 EDMA 通道对应一个参数集合且每个参数集合 的内容相同的。EDMA通道的参数集合如图 2.5所示： 图 2.5 EDMA通道参数集合 各参数的意义如下： 选项(Options)设置传输配置选项； 源地址(SourceAddress)数据源地址； 数据单元数(Ele

39、ment Count)每一帧中的数据单元数； 帧数(Frame Count)等于一个数据块中的帧数减去 1； 目标地址(DestinationAddress)数据传输的目标地址； 数据单元索引(Element Index)帧内数据单元之间的地址偏移； 帧索引(Frame Index)数据块中帧与帧之间的地址偏移； 链接地址(LinkAddress)包含重载参数值的 PaRAM 地址； 重载数据单元数(Element Count Reload)一帧传输结束后重新加载的数据单元数 的值。 2 缺陷识别系统硬件平台搭建 11 选项参数(Options)的位映射如图 2.6所示： 图 2.6 选项参数

40、位映射图 各比特域的意义如下： PRIEDMA事件的优先级； ESIZE数据单元的大小，可以是 8-bit、16-bit、32-bit； 2DS数据源的维数，一维或二维； SUM源地址更新模式，不更新、递增、递减或根据索引修改； 2DD数据传输的目标位数，一维或二维； DUM目标地址更新模式，不更新、递增、递减或根据索引修改； TCINT传输结束中断使能位； TCC传输结束码； LINK事件参数链接使能位； FS帧同步使能位，数据单元同步或帧同步。 如上所述， EDMA通道的参数配置很直观，也很灵活，通过不同方式的参数配置可 以实现各种形式的 DMA传输。 本文图像采集是使用 Video Po

41、rt和 EDMA 组合， 其最大好处就是对一幅图像的整个 采集过程完全不需要 CPU 参与，可以直接将一幅图像采集并存放在 SDRAM 中。CPU 可以在采集当前这一幅图像的同时并行处理该图像，对系统的实时性会大大的提高。 Video Port和 EDMA 协作完成一幅图像采集的流程如图 2.7所示： 西安科技大学硕士学位论文 12 图 2.7 图像采集流程图 2.4 模拟印刷品实验台设计 本课题设计并加工了模拟印刷实验台，为以后的视觉检测系统的开发提供一个通用 的开发平台。模拟印刷实验台也就是机械装置部分。在实验系统中，机械部分尽量模拟 实际的印刷过程，采用圆盘的连续旋转来模拟印刷品的连续供

42、给机构，在圆盘上贴上待 检测的印刷品，这样在圆盘连续旋转时，相当于印刷机上印刷品的不断供给，满足了实 验要求。当然，实际中，印刷速度是可调的，本系统的设计过程中，也考虑了这方面的 要求，本系统最高速度设计为 3m/s，最低速度设计到 0.5m/s（当然可以更低） ，从而保 证系统成功实现的可能性。该系统是选用可调速开关来控制电机实现调速的。 2.5 系统辅助硬件设备 本系统的辅助设备主要有摄像机、同步信号发生装置、同步照明装置和显示器等， 而对这些辅助设备的控制是通过 TDS642EVM开发板上 DSP 的 I/O口、 外部中断及定时 器完成的。 2.5.1 CCD摄像机 目前，工业检测用相机

43、主要有 CCD和 CMOS两种。CCD相对于 CMOS器件来说， 集成度要低一些，但是行采样速度要高于 CMOS。本文设计的是高速图像采集系统，所2 缺陷识别系统硬件平台搭建 13 以选择使用 CCD图像采集设备。为 CCD 和 CMOS 器件的性能比较如表 2.1 所示 23-25 。 表 2.1 CCD和 CMOS对照表 CCD 有线阵和面阵两种，都可以用在图像检测中，像素读出速度范围在 10M/S 到 160M/S之间。在线阵 CCD中，每个像素单元，只有大约 30%的面积用来制造光电二极 管,剩余的可用面积是一个移位寄存器(Shift Register)，为了提高感光效率，在每个像素

44、单元的上面制造了一个微透镜(Microlenses)，把更多的入射光集中到光电二极管上，使 等效的感光面积达到象素面积的 70%左右。逐行扫描 CCD 不需要机械快门，用电信号 指示移位寄存器把光电二极管的输出信号保持住， 就完成了采样过程， 这就是电子快门。 在面阵 CCD 中，每个像素单元有 70%的面积用来制造光电二极管，整个像素的框内几 乎全是感光面积，不需要也没办法放置微透镜来提高它的采光量。这种结构的好处是， 可以得到尽量大的感光面积，达到更好的成像质量,同样像素的 CCD照相机，面阵 CCD 具有更好的性能。 本系统选用的是台湾敏通公司的 MTC-63K80AH面阵 CCD摄像机

45、。 CCD总像素：798(水平)548(垂直)(PAL 制式) 816(水平)495(垂直)(NTSC制式) 扫描系统：625线，50场/秒(PAL制式) 525线，60场/秒(NTSC制式) 最低照度：0.8Lux(F1.2，5600K) 水平清晰度：470/580线(数字信号强化处理) 2.5.2 同步信号发生单元设计 同步信号发生单元的主要部件是脉冲编码器，编码器如以信号原理来分，有增量型 编码器和绝对型编码器两种。两者一般都应用于速度控制或位置控制系统的检测元件。 本文采用的是增量型编码器 26 ，又叫旋转编码器。旋转编码器是用来测量转速的装置。 它分为单路输出和双路输出两种。技术参数

46、主要有每转脉冲数(几十个到几千个)，和供 电电压等。单路输出是指旋转编码器的输出是一组脉冲，而双路输出的旋转编码器输出西安科技大学硕士学位论文 14 两组相位差 90度的脉冲，通过这两组脉冲不仅可以测量转速，还可以判断旋转的方向。 下面介绍增量型编码器(旋转型)工作原理： 由一个中心有轴的光电码盘，其上有环形通、暗的刻线，有光电发射和接收器件读 取，获得四组正弦波信号组合成 A、B、C、D，每个正弦波相差 90度相位差(相对于一 个周波为 360度)，将 C、D信号反向，叠加在 A、B两相上，可增强稳定信号；另每转 输出一个 Z 相脉冲以代表零位参考位。由于 A、B 两相相差 90 度，可通过

47、比较 A 相在 前还是 B相在前，以判别编码器的正转与反转，通过零位脉冲，可获得编码器的零位参 考位。 编码器以每旋转 360度提供多少的通或暗刻线称为分辨率，也称解析分度，或直接 称多少线，一般在每转分度 510000线。信号输出有正弦波(电流或电压)，方波(TTL、 HTL)，集电极开路(PNP、NPN)，推拉式多种形式，其中 TTL为长线差分驱动(对称 A、 A-；B、B-；Z、Z-)，HTL 也称推拉式、推挽式输出，编码器的信号接收设备接口应与 编码器对应。编码器的脉冲信号一般连接计数器、PLC、计算机，PLC和计算机连接的 模块有低速模块与高速模块之分，开关频率有低有高。 如单相联接

48、，用于单方向计数，单方向测速。A、B 两相联接，用于正反向计数、 判断正反向和测速。A、B、Z 三相联接，用于带参考位修正的位置测量。A、A-，B、 B-，Z、Z-连接，由于带有对称负信号的连接，电流对于电缆贡献的电磁场为 0，衰减 最小，抗干扰最佳，可传输较远的距离。对于 TTL 的带有对称负信号输出的编码器， 信号传输距离可达 150 米。对于 HTL 的带有对称负信号输出的编码器，信号传输距离 可达 300米。 在此印刷品图像识别系统中，我们采用的旋转式编码器为每转 1000 脉冲数。编码 器引出五条线，接线对应关系如表 2.2所示。 表 2.2 编码器接线表 绿色线 黄色线 黑色线 红

49、色线 金属屏蔽色线 PGA PGZ GND VDD PE 印刷品的在线识别中，可以对不同印刷品设置不同的数值，来控制彩色摄像机的拍 摄位置。为对印刷画面某一部位进行图像采集，每幅画面拍摄时由频闪灯进行照明，频 闪灯由与印刷版辊同步旋转的编码器提供触发信号，可通过选择脉冲序列中某一脉冲作 为频闪触发信号，使待检测部位恰好运行到摄像头视野中时频闪灯进行同步频闪照明。 同理，如果欲沿纵向即画面运行方向变换监视部位，可通过选择脉冲序列中不同脉冲作 为频闪触发信号来实现。用编码器发出的脉冲来控制摄像机进行扫描和曝光，编码器每 发出一个脉冲，就控制摄像机曝光一次，曝光时间由摄像机控制界面来控制，用户可以 自己指定曝光时间，编码器转一周，摄像机同时也完成了一幅图像的扫描，即实现了图2 缺陷识别系统硬件平台搭建 15 像进给与图像扫描之间的同步，由此可见，编码器的分辨率决定了图像的纵向分辨率。 编码器在安装时一定要与印刷品模拟试验台电机主轴同轴安装，其中主动轴可以通 过齿轮或齿形带与试验电机的传动系统相连。安装时必须保证编码器与实验电机同步旋 转，