论文部分内容阅读
随着造纸工业的不断发展，纸机车速越来越快、纸张横幅不断加宽。在生产过程中，由于设备磨损、生产原料或环境污染等原因，会造成一些褶皱、裂口、孔洞、污点等外观纸病，从而影响纸张质量。而采用传统上人工肉眼辨别纸张外观纸病已不现实。在实际生产中，实时准确判断某一纸病的类型并反溯病源，对于纸张生产质量的监控有重要意义。基于机器视觉的检测技术因具有非接触、速度快、精度高、智能化等优点，已经成为了未来纸病检测系统的热点。针对目前大多纸病检测系统以计算机为核心进行图像的采集、处理和相应的控制，存在着实时性差、计算机负荷重、数据量大等瓶颈问题，设计了一套基于FPGA的纸病检测预处理装置。本文主要工作如下。1）确立了基于FPGA的纸病检测预处理方案。在归纳纸病类型和分析纸病成因的基础上，根据目前纸病检测的研究现状，确定了基于FPGA系统解决方案，并对系统的各个模块功能进行了详细的划分。2）由FPGA完成了图像的采集。实现了由FPGA对图像传感器MT9V031的控制，主要包括用I2C总线对摄像头寄存器进行配置（分辨率、增益、帧率等）、图像数据的采集，并将采集到的Bayer模式阵列图像转换为YUV422色彩空间的图像。论文中只针对灰度图像的纸病检测进行了讨论，因此后续的对比度增强、均值滤波、高斯滤波、中值滤波、边缘检测等算法也仅针对亮度分量（YUV422中的Y分量）进行了优化设计。3）在FPGA平台上完成了纸病图像预处理算法的硬件实现。阐述了FPGA设计的基本原则和策略，研究了图像处理的算法的内在的并行性结构，通过改进和优化算法结构，有效地挖掘出算法内在的并行性，采用流水线设计的思想优化算法，提高了算法模块的处理速度。对高速相机拍摄的纸病图像进行预处理，可以初步确定可能出现纸病区域的位置和大小，以便计算机只针对有纸病的区域进行处理。4）完成系统的设计，并进行联机验证。根据系统功能要求选择合适的芯片设计电路图，制作PCB板，并对各个模块的驱动进行设计。系统主要由五大部分组成：FPGA（EP2C5T114C8）核心控制模块、FPGA配置（EPCS4）模块、CMOS图像传感器(MT9V031)模块、SDRAM（HY57V641620FTP）图像缓存模块、VGA（ADV7123）控制显示模块。测试表明，本文设计的纸病检测预处理系统实现了对纸病的实时预处理和显示的功能。同时，该系统是以FPGA为核心，因此增强了设计的灵活性、易修改、易测试以及系统可升级性，同时具有设计成本低、开发周期短、系统实时性好等优点。