文獻標識碼: A
文章編號: 0258-7998(2012)08-0020-03
聚對苯二甲酸乙二醇酯(PET)是一種環(huán)保塑膠,目前市場上幾乎所有的飲料瓶都是用PET切片注塑加工成型的。在PET飲料瓶生產(chǎn)過程中吹瓶和灌裝是影響質(zhì)量的關(guān)鍵工序。而在灌裝工序,高速旋蓋子系統(tǒng)中PET瓶會出現(xiàn)歪蓋、高蓋甚至無蓋等情況[1],在這些情況中,輕微的會導致產(chǎn)品外觀的不美觀,嚴重的會導致飲料內(nèi)部質(zhì)量發(fā)生變化,特別是茶飲料和乳類飲料。為了減少不合格品的數(shù)量,需要增加檢測工序。而傳統(tǒng)的PET瓶封蓋質(zhì)量檢測系統(tǒng)都是基于PC機實現(xiàn)的,整套設(shè)備往往體積相當龐大,而且檢測速度有限[2],并且由于PC機本身的缺陷,在較為惡劣的生產(chǎn)線環(huán)境中無法正常工作。
對此,本文設(shè)計了一套完整的基于DSP+ARM的PET瓶封蓋缺陷高速檢測系統(tǒng)。通過DSP DM642完成對圖像傳感器MT9P031(500萬像素)進行RAW(原始圖像編碼數(shù)據(jù))原始數(shù)據(jù)流采集,并對采集的PET瓶的封蓋缺陷進行檢測和處理。此外,通過基于ARM11的嵌入式系統(tǒng)對傳動系統(tǒng)進行監(jiān)控,主要包括對電機傳動的控制、傳感器中斷信號的接收、控制觸發(fā)DSP進行圖像采集以及基于觸摸屏的人際互動監(jiān)控界面的開發(fā)。
1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計
PET瓶封蓋缺陷檢測系統(tǒng)主要包括以下5個部分:圖像采集模塊、圖像核心處理模塊、圖像實時顯示模塊、控制觸發(fā)與傳動模塊和監(jiān)控模塊,如圖1所示。由基于Linux的ARM11 S3C6410處理器控制整個傳送帶的正常運作。由于本系統(tǒng)中PET瓶身的透明塑料特性,所以選取不受光線干擾的超聲波傳感器作為本系統(tǒng)的觸發(fā)傳感器[3]。在超聲波傳感器感應(yīng)到PET瓶身時,觸發(fā)DSP DM642通過I2C總線控制圖像傳感器MT9P031進行圖像的快速捕捉,圖像數(shù)據(jù)以10 bit并行數(shù)據(jù)輸入到DM642中,由DSP對圖像進行濾波、閾值化、水平投影、邊緣檢測以及PET瓶身定位后,以遍歷比較的方式完成PET瓶封蓋的缺陷檢測。然后把處理后的數(shù)據(jù)同樣以10 bit的圖像數(shù)據(jù)輸出到硬件編碼芯片,經(jīng)過CVBS轉(zhuǎn)VGA轉(zhuǎn)接器,最后完成圖像的實時顯示。此外,所有的檢測統(tǒng)計數(shù)據(jù)都將由ARM11通過無線WIFI模塊發(fā)送到遠程主機上進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和存檔。
2 圖像采集與處理系統(tǒng)設(shè)計
2.1 圖像采集系統(tǒng)的硬件設(shè)計
圖像采集部分由DM642的視頻口在PIXCLK時鐘控制下采集數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)以D[9:0]10 bit形式發(fā)送到DSP,而DSP通過I2C總線接口控制圖像傳感器的工作模式和采集模式等;在DM642處理完圖像后,通過VP0D[9:0]10位數(shù)據(jù)輸出方式輸出到視頻編碼芯片SAA7121,DSP通過I2C總線設(shè)置SAA7121的相關(guān)寄存器,并控制數(shù)據(jù)進行傳輸。視頻數(shù)據(jù)通過SAA7121編碼后,輸出的視頻格式為PAL制或者NTSC制的視頻信號(即CVBS視頻信號);最后通過CVBS轉(zhuǎn)VGA的轉(zhuǎn)接模塊,直接輸出到顯示屏上顯示。圖像采集系統(tǒng)的硬件原理圖如圖2所示。
2.2 圖像采集與處理系統(tǒng)的軟件設(shè)計分析
基于DSP DM642的圖像采集與處理系統(tǒng)的軟件設(shè)計主要分為如下兩個部分:圖像采集的流程分析和PET瓶封蓋缺陷檢測算法的實現(xiàn)。
2.2.1 圖像采集的流程分析
首先把DM642設(shè)置為RAW數(shù)據(jù)接收模式,并把接收數(shù)據(jù)寬度設(shè)置為10 bit。然后通過I2C總線選通MT9P031的硬件地址和寄存器地址,發(fā)送相應(yīng)指令設(shè)置MT9P031為單幀觸發(fā)模式,把圖像格式設(shè)置為SXGA格式(即1 280×1 024),并設(shè)置好水平消隱和垂直消隱的寬度。在完成以上設(shè)置后,DM642通過TRIGGER引腳控制傳感器捕捉一幀圖像并傳送到DM642內(nèi)部的FIFO緩存器中進行相應(yīng)的圖像識別和檢測的實現(xiàn)。圖像采集流程如圖3所示。
2.2.2 PET瓶封蓋缺陷檢測算法的實現(xiàn)
(1)本系統(tǒng)設(shè)計的檢測方法是多瓶身同時檢測,而對PET瓶身的區(qū)域定位,是通過掃描Y軸方向的像素點之和是否為非零來判斷每個瓶身的真實位置,通過對第一個非零值的gi(ni)到第一個零值的gi(ni)即可記錄一個PET瓶的大概區(qū)域位置,標記為x1、x2。用同樣的方法計算出第二個PET瓶所在的區(qū)域為x3、x4之間。
在經(jīng)過圖像預處理后,需確定瓶身與瓶頸的分割線作為后續(xù)瓶蓋定位的絕對坐標。通過圖像在Y軸上的投影分析,可以清晰地分辨出瓶身與瓶頸的分割線在Y軸的0坐標往正方向開始掃描到第一個灰度值波峰位置,并且經(jīng)過大量數(shù)據(jù)驗證,波峰的確定位置誤差在5個像素點之內(nèi)(本系統(tǒng)所采用的圖像大小為1 280×1 024,即誤差在5/1 024=0.48%以內(nèi))。
(2)本系統(tǒng)采用在基于預處理之后,進行垂直方向自上而下的掃描方法,標識掃描到的第一個非零灰度值像素點,并把該x坐標上的其他y點全部置為零灰度值,從而完成垂直方向外輪廓的快速提取[4]。
(3)由以上兩步得到瓶頸與瓶身的分割線以及瓶蓋頂部邊緣,在此基礎(chǔ)上識別出兩個瓶身所在的區(qū)域為[x1,x2]和[x3,x4],然后通過計算分割線與瓶蓋頂部邊緣的距離與標準值進行比較,若誤差超過5%,則認為不合格,即可剔除。PET瓶身封蓋缺陷檢測算法的總體流程如圖4所示。
3 基于ARM11的傳動與監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計
3.1 傳動系統(tǒng)與監(jiān)控系統(tǒng)硬件設(shè)計
本平臺的傳動系統(tǒng)所采用的主處理器為ARM11 S3C6410。由于考慮到瓶身透明和體積問題,所以在傳感器選型上選用超聲波傳感器作為瓶身的探測傳感器。超聲波傳感器輸出的電壓值范圍為0.2 V~4.5 V,然后通過以LM358運算放大器搭建的比較電路進行電壓的閾值分割,使觸發(fā)信號邊緣特性更佳。通過比較器后,超聲波傳感器的觸發(fā)信號經(jīng)過74LVC4245電平轉(zhuǎn)換信號,信號直接輸入到ARM11的外中斷口。ARM11在接收到超聲波傳感器的外中斷信號后,通過端口將信號輸出到DSP DM642的外中斷口,觸發(fā)DM642完成圖像捕捉功能。與此同時,通過超聲波的中斷觸發(fā)信號,ARM11通過端口輸出一個3.3 V的電平信號,控制24 V模塊后,輸出24 V的電壓控制信號,直接控制繼電器的通斷,從而完成控制電機的傳動工作。整個傳動系統(tǒng)的硬件框圖如圖5所示。
監(jiān)控系統(tǒng)的硬件設(shè)計主要包括圖像的VGA顯示和觸摸屏驅(qū)動部分。首先通過ARM11 S3C6410的專用LCD控制器接口輸出24 bit液晶屏數(shù)據(jù),然后經(jīng)過LCD轉(zhuǎn)換模塊進行轉(zhuǎn)換,從而可以通過編程控制LCD控制器輸出來完成VGA顯示。此外,通過ARM11的四線電阻屏控制引腳TSXM、TSYM、TSXP、TSYP來控制一個17英寸電阻觸摸屏,通過編程可以控制四線電阻屏的輸出-X、+X、-Y、+Y坐標來完成觸摸屏的硬件驅(qū)動。
3.2 軟件多線程設(shè)計
由于本文設(shè)計的傳動系統(tǒng)與監(jiān)控系統(tǒng)需要進行多任務(wù)的同時調(diào)度,所以需要設(shè)計一個基于Linux系統(tǒng)的多線程管理機制。其中從線程的作用不同可分為:控制電機傳動線程、傳感器中斷處理線程、監(jiān)控界面設(shè)置管理線程以及無線通信線程,四者相對獨立,但又在必要時進行數(shù)據(jù)交互。各個線程的相互關(guān)系如圖6所示。
4 實驗結(jié)果及分析
基于DSP DM642讀取MT9P031圖像傳感器的數(shù)據(jù),經(jīng)測試后采集的速度可達20幀/s,采集的圖像精度可根據(jù)需要調(diào)節(jié),最小精度為76 pix/inch。
此外,本系統(tǒng)采用DSP+ARM的硬件平臺取代傳統(tǒng)的PC機平臺,為工業(yè)在線檢測帶來了更可行、更科學的解決方案。系統(tǒng)具有體積小、安裝方便、抗干擾能力強和高速處理等特點,是普通PC機無法比擬的,具有廣闊的發(fā)展空間。
參考文獻
[1] Ma Huimin,Su Guangda,Wang Junyan,et al.A glass bottle defect detection system without touching[C].Proceedings of the First International Conference on Machine Learning and Cybemetics,Vol2:Beijing,4-5 November,2011:628-632.
[2] 嚴華宇.基于FPGA的玻璃缺陷圖像采集預處理系統(tǒng)設(shè)計[D].武漢:武漢理工大學,2007.
[3] 徐赤,王志平,凌永祥,等.基于智能視覺系統(tǒng)的飲料瓶缺陷檢測技術(shù)[J].自動化與儀器儀表,2011(5):163-167.
[4] 鄒振興.基于FPGA的PET瓶缺陷檢測系統(tǒng)的研究與設(shè)計[D].廣州:廣東工業(yè)大學,2009.