空瓶缺陷检测系统的设计与实现

于小宁，张风平

（1.西安工业大学 陕西 西安710032；2.兰州石化公司动力厂电气二车间　甘肃 兰州730060）

空瓶缺陷检测系统的设计与实现

于小宁1，张风平2

（1.西安工业大学 陕西 西安710032；2.兰州石化公司动力厂电气二车间甘肃 兰州730060）

针对目前空瓶检测中存在的误检率高、检测速度慢等问题，设计了一种基于DSP的空瓶缺陷检测系统。该检测系统以TMS320DM642为核心,通过运用图像处理和图像识别方法来实现空瓶缺陷检测。通过对多组空瓶图像检测实验，与实际情况进行对比分析，得出了检测率达到98%以上、检测速度达到62只/分钟的结果，达到了工业现场检测要求。

缺陷检测；特征提取；空瓶；图像处理

目前国内各大食品饮料厂商主要采用的是国外产的同类型空瓶检测系统。机器价格高，使用维护不方便，工业生产过程中生产成本比较高。在日益激烈的国内饮料市场，食品饮料厂商强烈希望能够降低生产成本，为了能更好的占领市场、壮大企业规模。在空瓶的检验设备上面迫切需要全面的国产化［1］。

空瓶的缺陷识别对实时性和准确性要求很高，文中通过硬件和软件两个方面设计来提高系统的实时性和准确性，达到工业生产要求。软件方面，通过对图像识别算法的研究，简化空瓶图像处理算法的长度和难度，分别提取瓶口、瓶身和瓶底的有效特征，提高了识别率和快速性。根据图像处理的要求以及处理平台的硬件资源，搭建了基于DSP的缺陷识别系统，大大提高了硬件处理速度，满足了工业生产需求。

1　系统总体设计

1.1空瓶检测标准

空瓶缺陷检测系统主要是对空瓶的瓶口、瓶身和瓶底进行全方位的缺陷检测，文中根据啤酒生产厂家要求［2］，结合空瓶图像特点，总结出空瓶检测标准汇总如表1所示。

表1　空瓶检测标准汇总

1.2系统设计原则

根据空瓶缺陷检测系统运行的环境和空瓶图像的特点［3］，系统对实时性和准确性的要求比较高，因此，在系统设计时应遵循以下原则：

1）准确性。由于啤酒等生产行业的特殊要求，对空瓶缺陷检测的准确性要求很高，因此在系统设计和实现的全过程必须要高度重视系统的准确性。

2）快速性。生产线上要求每分钟处理空瓶的速度达到60只以上，因此系统的快速性应该考虑。

3）可维护性。系统应具有操作简单，实用性高，具有易操作、易维护的特点。并且，系统具备自检、故障诊断及故障弱化功能，在出现故障时，能得到及时、快速地进行自维护。

2　系统硬件设计

为了能够及时处理空瓶图像，文中选择了以TMS320DM642为核心处理器的硬件系统。基于TMS320DM642的实时空瓶缺陷识别系统硬件结构如图1所示。

当min{intervali}= 100τ,150τ,200τ时，若S→∞，根据式(21)计算的asp极限值分别等于0.5944,0.6072,0.6135，而图5(c)中的asp分别等于0.5946,0.6075,0.6139，误差小于0.0005，因此，图5(c)的仿真结果与定理2相吻合.

图1　实时空瓶缺陷识别系统硬件结构

工作原理是：数字CCD数字黑白摄像头将采集的数字空瓶图像送入FIFO，CPLD用于产生时序控制信号，FIFO将数字图像存入SDRAM，等待TMS320DM642处理，FLASH作为程序存储器,处理好的图像通过FIFO输出。

3　系统软件设计

首先对采集来的数字空瓶图像进行二值化、滤波和边缘检测等预处理，使得图像更加有利于识别。然后对图像进行特征提取，获得图像的关键特征。最后采用识别方法识别出不合格的瓶子。本文以瓶身图像为例来说明算法。其软件流程如图2所示。

图2　软件流程图

1）调取主程序，开始执行程序。

2）系统初始化。对DSP的各个数据进行初始化设置。

3）图像处理和缺陷检测等应用软件实现。

3.1初始化程序

DM642使用低有效RESET信号［4-5］。当RESET信号为低时，DM642就复位并被初始化为复位状态。当RESET信号被释放，即电平转换为高，处理器开始运行。DM642有3种启动模式［6］：Host boot、EMIF boot、No boot。文中采用第二种启动模式——EMIF boot。当RESET信号被释放，DM642完成自检后，按照设置的EMIF boot模式启动，通过EDMA自动将CE1空间起始1K-Bytes代码复制到起始地址0处。在这个过程中，CPU停止不运行，这个复制完成后，CPU从停止状态释放，CPU被释放后，自动运行一级boot loader，配置EMIF和EDMA，使其能够将CE1地址空间起始1K Bytes数据复制到起始地址0处。但是这1k字节大小一般是不足以存储用户的应用程序。因此，CE1地址空间起始的1K字节存储二级boot loader，由二级boot loader将用户的应用程序和数据加载到RAM中。综上所述，首先，DM642自检后运行一级 boot loader，完成加载二级boot loader的任务。接着，CPU跳转到地址0处运行二级boot loader，完成加载用户的程序和数据。然后跳转到主程序运行。

表2　地址分配

图3　DSP的引导过程

系统应用程序包括滤波，图像二值化，特征提取、缺陷识别等子程序的编写

1）滤波子程序［7］。本文通过实验对比采用中值滤波法和平均值滤波法对采集来的数字图像进行滤波，得到很好效果。

2）图像的二值化

通过对P参数法、双峰法、最大类间方差法（OTSU法）等二值化方法的实验对比［8］。采用最大类间方差法对图像进行二值化的效果最好。如图4、5所示。

图4　原图

图5　二值化后图像

3）提取特征

提取灰度低于特定阈值的像素点的数量和包含的3个像素点的灰度值均小于特定值区域的数量两个特征。图6（b）中的这两个特征值分别为87和8。

图6　瓶身缺陷识别结果

4）提取得到的两个特征来进行瓶身缺陷识别。我们经过大量实验，确定当提取灰度低于特定阈值的像素点的数量大于5和包含的3个像素点的灰度值均小于特定值区域的数量大于1时，我们认为瓶身存在缺陷。根据这一判断规则我们得出图6（a）为缺陷瓶身图像。

4　结束语

文中针对空瓶图像识别需要快速性和准确性的要求，设计了空瓶图像处理算法，根据瓶身的特点选择了提取特征，并根据特征进行了空瓶缺陷识别。同时，文中根据以上算法，设计了基于DSP的空瓶缺陷识别系统。

［1］陈若珠，于小宁，李战明.基于DSP的啤酒瓶缺陷识别系统的研究［J］.微计算机信息，2007（4-2）：189-191.

［2］Rafael C.Gonzalez，Richarda E.Woods.：数字图象处理［M］.2 版.北京：电子工业出版社，2005.

［3］张贺.基于TMS320DM6467的流水线瓶盖缺陷检测系统设计［D］.杭州:杭州电子科技大学，2012.

［4］范永法.用于表面裂纹自动检测的图像识别算法［J］.机械设计与制造,2002（4）:80-81.

［5］Code Composer Studio Getting Started Guide,Texas Instruments Incorporated,2006.

［6］李方慧.TMS320C6000系列DSP原理与应用［M］.2版.北京:电子工业出版社，2003.

［7］熊熠明.基于数字图像处理及识别的玻璃容器检验系统研究［D］.杭州:浙江大学,2003.

［8］林森，惠晓威，杨顺.基于DSP的玻璃酒瓶检测系统研究［J］.微计算机信息，2005（6）:72-73.

The implementation of the empty bottle defect detection system design and implementation

YU Xiao-ning1，ZHANG Feng-ping2
（1.Xi'an Technological University，Xi'an 710032，China；2.Petrochemical Industries Co of Lanzhou Power Plant Electric Workshop Two，Lanzhou 730060，China）

The paper designs an inspecting system based on DSP,in order to solve the problem of high false detection and low detection speed.The detection system takes TMS320DM642 as the core,and realizes the detection of empty bottle defect by using image processing and image recognition method.Through to groups of empty bottle image inspection experiment,with the actual situation carries on the contrast analysis,it is concluded that the detection rate reaches more than 98%,the rate of detection reached 62/minutes,met the requirements of the industry field testing.

defects inspect；features extracting；empty bottle；image process

TN-9

A

1674－6236（2016）13-0080-02

2015-07-02稿件编号：201507020

西安工业大学校长基金资助（605-01001336）

于小宁（1981—），男，陕西富平人，工程师。研究方向：计算机控制系统的理论与工程；嵌入式网络单片机系统研究与开发、图像处理与识别等。