王宏松，李杰
　?。ㄉ虾３Ａ贾悄芸萍加邢薰荆虾?201108）

       摘要：針對(duì)現(xiàn)今工業(yè)薄膜生產(chǎn)過(guò)程中薄膜幅寬更大且生產(chǎn)更快的問(wèn)題，提出一種基于FPGA的快速薄膜瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)方案。系統(tǒng)首先采用相關(guān)系數(shù)法準(zhǔn)確求出薄膜灰度圖像的最小重復(fù)周期，根據(jù)最小重復(fù)周期確定兩個(gè)比對(duì)圖像塊并求出差值圖像，其次將差值圖像二值化再進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，最后經(jīng)過(guò)面積約束條件找出薄膜瑕疵所在位置。其中充分利用FPGA并行處理的優(yōu)勢(shì)，提高了圖像處理的速度。實(shí)踐結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠在300 m/min的薄膜生產(chǎn)線上成功檢測(cè)出瑕疵面積僅10個(gè)像素的瑕疵，在滿足實(shí)時(shí)薄膜瑕疵檢測(cè)的需求方面具有實(shí)際應(yīng)用效果。
　　關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺(jué)；瑕疵檢測(cè)；FPGA；相關(guān)系數(shù)；圖像匹配　　

0引言
　　現(xiàn)代薄膜被大量地用于生產(chǎn)生活。在薄膜的生產(chǎn)過(guò)程中，由于生產(chǎn)工藝及現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境等因素影響，容易造成薄膜表面出現(xiàn)墨點(diǎn)、劃傷、破洞、褶皺、蚊蟲(chóng)等瑕疵。為了在生產(chǎn)過(guò)程中及時(shí)檢出薄膜表面的各種瑕疵，控制和提高薄膜產(chǎn)品的質(zhì)量，企業(yè)從傳統(tǒng)的人工目視抽檢逐漸發(fā)展為使用基于計(jì)算機(jī)軟件的在線瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)［12］。隨著薄膜表面檢測(cè)質(zhì)量要求的日益提高，以及幅寬更寬、生產(chǎn)速度更快等更為嚴(yán)格的工藝要求出現(xiàn)，單純依靠軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)瑕疵檢測(cè)已經(jīng)不能滿足實(shí)際工程的需要［3］。
　　本文采用現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（Field-Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA）作為瑕疵檢測(cè)的核心處理單元，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種實(shí)時(shí)的瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有檢測(cè)速度快、穩(wěn)定性好并容易配置新瑕疵種類等優(yōu)點(diǎn)，可大大提高生產(chǎn)效率和降低制造成本。
1薄膜瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)
　　目前薄膜瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)大多采用工業(yè)計(jì)算機(jī)、線掃描相機(jī)、旋轉(zhuǎn)編碼器和線型光源的方案。在生產(chǎn)時(shí)，由高亮LED組成的線型聚光冷光源采用透射或反射的方式照射在薄膜表面，通過(guò)與薄膜運(yùn)行同步的旋轉(zhuǎn)編碼器觸發(fā)，使架設(shè)在生產(chǎn)線上的線掃描相機(jī)同步掃描，將相機(jī)采集到的薄膜圖像通過(guò)工業(yè)計(jì)算機(jī)上的采集卡實(shí)時(shí)傳送給圖像處理系統(tǒng)軟件進(jìn)行瑕疵識(shí)別處理。由于瑕疵圖像的灰階分布與正常圖像的灰階分布存在明顯差異，從而使系統(tǒng)能夠發(fā)現(xiàn)瑕疵，同時(shí)對(duì)瑕疵進(jìn)行有效的判定、分類及后續(xù)處理。
　　在實(shí)際生產(chǎn)中，對(duì)于幅面較寬的薄膜，可以采用多個(gè)線掃描相機(jī)并行采集圖像，同時(shí)傳送給工業(yè)計(jì)算機(jī)的方式。然而隨著幅寬增寬，生產(chǎn)運(yùn)行速度更快，單位時(shí)間內(nèi)采集得到的圖像數(shù)據(jù)量更大，目前常見(jiàn)的基于軟件的圖像處理方式越來(lái)越不能滿足實(shí)時(shí)性的要求。本文設(shè)計(jì)了一種基于FPGA的薄膜瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)，將主要的圖像瑕疵識(shí)別和處理交給以FPGA為核心的圖像處理單元，處理結(jié)果傳送給工業(yè)計(jì)算機(jī)，這樣可以更好地適應(yīng)高速、高質(zhì)量生產(chǎn)的要求。圖3FPGA及主要接口電路

2系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)
　　系統(tǒng)硬件由光源單元和圖像處理單元兩部分組成。光源單元包括LED線型光源和光源控制器，圖像處理單元?jiǎng)t由線掃描相機(jī)、FPGA圖像處理板以及旋轉(zhuǎn)編碼器組成?？傮w框圖如圖1所示。

　　2.1光源單元電路
　　光源采用高亮大功率LED組成線陣分布，由光源控制器產(chǎn)生PWM信號(hào)，通過(guò)高速雙金屬氧化物場(chǎng)效應(yīng)三極管（Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor，MOSFET）驅(qū)動(dòng)器芯片MC34151放大，驅(qū)動(dòng)線型光源發(fā)光。LED在電路結(jié)構(gòu)上采用串并式排列，每一路串聯(lián)LED電路由一路PWM信號(hào)驅(qū)動(dòng)，光源控制器可以輸出多個(gè)獨(dú)立的PWM信號(hào)，分別驅(qū)動(dòng)多路LED電路。當(dāng)需要調(diào)節(jié)線型光源不同位置的亮度時(shí)，只需獨(dú)立調(diào)整相應(yīng)位置對(duì)應(yīng)的LED串聯(lián)電路的PWM信號(hào)即可。PWM信號(hào)驅(qū)動(dòng)電路如圖2所示。
　　

　　2.2圖像處理單元電路
　　圖像處理單元的核心采用ALTERA公司的Cyclone III系列FPGA，該系列FPGA采用TSMC的65 nm低功耗（Low Power，LP）工藝，提供豐富的邏輯、存儲(chǔ)器和數(shù)字信號(hào)處理器（Digital Signal Processor，DSP）功能，含有5 K~120 K邏輯單元（Logical Element，LE），288個(gè)數(shù)字信號(hào)處理（DSP）乘法器，存儲(chǔ)器容量達(dá)到4 Mbit。Cyclone III器件針對(duì)圖像處理應(yīng)用進(jìn)行了優(yōu)化，采用專業(yè)顯示I/O接口低電壓差分信號(hào)［4］（LowVoltage Differential Signaling，LVDS），包括低擺幅差分信號(hào)和點(diǎn)對(duì)點(diǎn)差分信號(hào)，每個(gè)鎖相環(huán)（Phase Locked Loop，PLL）可動(dòng)態(tài)配置，支持可變刷新率，以增強(qiáng)提高圖像處理功能和質(zhì)量。
　　圖像處理單元的主要電路包括FPGA集成電路、圖像數(shù)據(jù)輸入電路、DDR存儲(chǔ)器控制電路、圖像輸出接口電路等，其中Cyclone III FPGA及主要I/O接口電路如圖3所示。

3瑕疵檢測(cè)算法
　　薄膜瑕疵檢測(cè)算法流程如圖4所示。首先將采集到的長(zhǎng)L寬W的原始薄膜圖像進(jìn)行預(yù)處理，其中包括彩色圖像灰度化處理和對(duì)比度拉伸處理；其次，通過(guò)相關(guān)系數(shù)法求出薄膜圖片的最小重復(fù)周期t并獲得(L-t)×W參考圖像塊和相同大小的待檢測(cè)圖像塊，求出兩個(gè)圖像塊的差值圖像。之后將差值圖像轉(zhuǎn)為二值圖像并進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理操作，獲得檢測(cè)結(jié)果圖像。最后，在檢測(cè)結(jié)果圖像中，當(dāng)其中有白色塊的面積大于所設(shè)定的閾值w時(shí)，則該白色塊為薄膜瑕疵。
　

　　3.1模塊劃分
　　根據(jù)上述檢測(cè)算法流程，F(xiàn)PGA中應(yīng)主要包含圖像預(yù)處理［5］、檢測(cè)核心算法、存儲(chǔ)控制器和主控制器等功能模塊，如表1所示。表1模塊劃分模塊名稱功能主控制器負(fù)責(zé)器件整體功能的控制圖像預(yù)處理包括圖像格式轉(zhuǎn)換、對(duì)比度拉伸檢測(cè)核心算法對(duì)圖像計(jì)算相關(guān)系數(shù)、形態(tài)學(xué)處理等存儲(chǔ)控制器對(duì)存儲(chǔ)器進(jìn)行讀寫(xiě)控制，以實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的暫存和更新其他模塊I/O接口（數(shù)據(jù)、控制信號(hào)等）、顯示輸出等

　　根據(jù)前述瑕疵檢測(cè)處理流程，整個(gè)圖像處理采用并行加流水線結(jié)構(gòu)，分為8個(gè)步驟，對(duì)應(yīng)8個(gè)子模塊，如圖5所示。其中圖像預(yù)處理包括灰度變換、對(duì)比度拉伸，分別采用并行處理結(jié)構(gòu)，以保證實(shí)時(shí)性；瑕疵檢測(cè)在圖像分塊的基礎(chǔ)上采用6級(jí)流水線，包括相關(guān)系數(shù)計(jì)算、差值處理、形態(tài)學(xué)處理、面積約束、瑕疵標(biāo)記和圖像拼接顯示，在時(shí)間上重疊復(fù)用各級(jí)流水線模塊，進(jìn)一步增加了處理的并行度，大大縮短了圖像處理的時(shí)間。
　　

　　3.2圖像預(yù)處理
　　在圖像的采集和預(yù)處理過(guò)程中，需要改善圖像的質(zhì)量，增強(qiáng)有用信息。本系統(tǒng)中用到了彩色圖像灰度化處理和對(duì)比度拉伸處理。其中，圖像灰度化處理能夠減少后續(xù)圖像處理的運(yùn)算量，減少FPGA硬件的面積，從而降低應(yīng)用成本。本系統(tǒng)采用加權(quán)平均法對(duì)圖像進(jìn)行灰度化處理［6］，其原理較為簡(jiǎn)單，不再贅述。典型數(shù)學(xué)表達(dá)式及實(shí)際應(yīng)用公式如式（1）、（2）所示：
　　　

       圖像對(duì)比度拉伸［8］是一種簡(jiǎn)單且非常有效的空域增強(qiáng)方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在原始薄膜圖像的灰度圖像上進(jìn)行恰當(dāng)?shù)膶?duì)比度拉伸是一種很好的圖像增強(qiáng)方式，可有效地增強(qiáng)薄膜瑕疵圖像，提高薄膜瑕疵檢測(cè)的精度。該方法由兩個(gè)基本步驟組成：（1）直方圖統(tǒng)計(jì)，通過(guò)設(shè)定直方圖兩端的像素個(gè)數(shù)和占整個(gè)圖像像素個(gè)數(shù)的百分比來(lái)確定兩個(gè)端點(diǎn)a1和a2，灰度值小于a1的更改為0，灰度值大于a2的更改為255，本系統(tǒng)將這里的占比設(shè)定為0.005。（2）灰度值映射，在直方圖中，兩個(gè)端點(diǎn)之前的像素灰度值根據(jù)式(3)進(jìn)行像素灰度值的映射。映射原理是將原圖的灰度函數(shù)由一個(gè)變換規(guī)則映射成新的圖像函數(shù)，即：
　　

　　其中f(x, y)為原圖的灰度函數(shù)，g(x, y)為增強(qiáng)后的灰度函數(shù)，N為變換規(guī)則，即將a1~a2之間的像素灰度值按線性關(guān)系一一映射到0~255之間。
　　3.3核心檢測(cè)算法
　　核心檢測(cè)算法流程如圖6所示。
　　

　　待檢測(cè)圖片經(jīng)預(yù)處理后獲得算法處理圖像。薄膜為固定周期的重復(fù)印刷制品。計(jì)算出薄膜的最小重復(fù)周期t。在L×W的算法處理圖像中，從首行開(kāi)始選取T×W（其中T<L）的感興趣區(qū)域作為目標(biāo)模版T(a, b)，再?gòu)牡诙虚_(kāi)始每隔一行確定一個(gè)T×W的感興趣區(qū)域作為候選模版G(x+a,y+b)，選取若干個(gè)候選模版。
　　本文采用去均值的歸一化相關(guān)函數(shù)(式(4))來(lái)判斷兩個(gè)模版的相似程度：
　　r(x,y)=
　　

　　當(dāng)目標(biāo)模版T(a,b)和候選模版G(x+a,y+b)完全一樣時(shí)，相關(guān)系數(shù)r(x,y)取最大值1。使r(x,y)取最大值的候選模版所在的行數(shù)即最小重復(fù)周期t。根據(jù)(L-t)×W參考圖像塊和相同大小的待檢測(cè)圖像塊，求出兩個(gè)圖像塊的差值圖像。
　　將差值圖像轉(zhuǎn)為二值圖像［9］并進(jìn)行形態(tài)學(xué)開(kāi)操作。為了去除生產(chǎn)中左右偏移和拉伸的干擾，將差值圖像進(jìn)行固定閾值二值化。為了有效計(jì)算單獨(dú)的白色塊面積，對(duì)二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)開(kāi)操作，即腐蝕和膨脹處理［10］。處理之后得到檢測(cè)結(jié)果圖像。
　　采用白色塊中白點(diǎn)(灰度值為255的像素)的個(gè)數(shù)等效描述白色塊的面積大小。如果白點(diǎn)的8鄰域中有其他白點(diǎn)，則兩白點(diǎn)為同一白色塊。只要有白色塊的面積滿足瑕疵閾值，即為薄膜瑕疵。
　　3.4主控制器模塊
　　主控制器模塊負(fù)責(zé)控制圖像數(shù)據(jù)的輸入輸出、圖像在DDR中的暫存、流水線控制等過(guò)程，還包括了參數(shù)的配置控制。本模塊主要由有限狀態(tài)機(jī)構(gòu)成。三段式的狀態(tài)機(jī)由組合邏輯的狀態(tài)變化、時(shí)序邏輯的狀態(tài)切換及輸出邏輯組成。
　　為了提高瑕疵檢測(cè)處理流程中各個(gè)步驟的易控制性，將每個(gè)步驟都定義成3個(gè)狀態(tài)，分別是“步驟x開(kāi)始”、“步驟x等待”、“步驟x結(jié)束”。因此，主狀態(tài)機(jī)的狀態(tài)歸納為：空閑、初始化、圖像數(shù)據(jù)輸入輸出、圖像在DDR中的暫存、圖像瑕疵檢測(cè)流水線、顯示輸出等狀態(tài)，主狀態(tài)圖如圖7所示。
　　

4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
　　為了驗(yàn)證系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性以及檢測(cè)性能，采用3組不同花色的薄膜進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，每組2 000 m，其中分別有油污、蚊子、水印以及刀絲等瑕疵，為不合格薄膜產(chǎn)品。測(cè)試結(jié)果如圖8和圖9所示。
　　

       在3組薄膜產(chǎn)品的現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)實(shí)踐中，大于檢測(cè)閾值的瑕疵都能成功被檢測(cè)到。在薄膜瑕疵都能夠成功檢測(cè)出的條件下，薄膜瑕疵檢測(cè)速度達(dá)到300 m/min。因此，本文所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)其檢測(cè)速度和檢測(cè)成功率都能夠滿足實(shí)際工業(yè)薄膜生產(chǎn)的需求。
5結(jié)論
　　本文通過(guò)分析薄膜瑕疵的圖像形態(tài)，利用FPGA特有的高集成度、高速實(shí)時(shí)處理的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種薄膜瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)。設(shè)計(jì)了并行的圖像預(yù)處理功能以適應(yīng)更大幅寬的薄膜。將瑕疵檢測(cè)核心算法優(yōu)化為6級(jí)流水線結(jié)構(gòu)，大大提高了資源利用率和并行度，在實(shí)踐中比傳統(tǒng)基于計(jì)算機(jī)的瑕疵檢測(cè)具有更低的硬件成本和更高的檢測(cè)速度，為大規(guī)模推廣提供了應(yīng)用參考。
　　參考文獻(xiàn)
　?。?］ 樊向黨，林波，沈文和. 塑料薄膜表面疵點(diǎn)檢測(cè)及識(shí)別方法研究［J］. 工業(yè)控制計(jì)算機(jī), 2011, 24(5):7475.
　　［2］ 鐘球盛，胡廣華，李靜蓉. 光學(xué)薄膜表面微細(xì)缺陷在線檢測(cè)方法研究［J］. 機(jī)械設(shè)計(jì)與制造, 2011(10):102104.
　?。?］ 胡廣華，鐘球盛. 一種基于多目機(jī)器視覺(jué)的光學(xué)薄膜瑕疵檢測(cè)系統(tǒng)［J］. 機(jī)械設(shè)計(jì)與制造, 2012(4):162164
　?。?］ 焦文喆，翟正軍，任嵐昆．基于FPGA的圖像數(shù)據(jù)采集卡及其驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì) ［J］． 國(guó)外電子測(cè)量技術(shù), 2010, 29(3):5659.
　　［5］ 李長(zhǎng)莉，基于FPGA的CCD掃描缺陷檢測(cè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的研究［D］. 哈爾濱：哈爾濱理工大學(xué), 2008.
　?。?］ 溫杰，李錦明．基于FPGA的實(shí)時(shí)圖像邊沿檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)［J］.電子技術(shù)應(yīng)用, 2015,41(10):6567.
　?。?］ 許蓓蕾，莊奕琪，湯華蓮，等.基于對(duì)象的多級(jí)圖像增強(qiáng)法［J］.計(jì)算機(jī)應(yīng)用, 2011,31(6):15561559.
　?。?］ 李杰，周浩，張晉，等．基于粒子群優(yōu)化的模版匹配跟蹤算法［J］．計(jì)算機(jī)應(yīng)用, 2015, 35(9)：26562660.
　?。?］ 陳強(qiáng)，朱立新，夏德深.結(jié)合Canny算子的圖像二值化［J］.計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào),2005, 17(6):13021306.
　?。?0］ 孫繼平，吳冰，劉曉陽(yáng).基于膨脹/腐蝕運(yùn)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像預(yù)處理方法及其應(yīng)用研究［J］.計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2005,28(6):985990.