梁義濤，朱遠(yuǎn)坤，龐 蕊

（河南工業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，河南 鄭州 450001）

基于DM643的大米邊緣視頻檢測(cè)技術(shù)研究

梁義濤，朱遠(yuǎn)坤，龐 蕊

（河南工業(yè)大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，河南 鄭州 450001）

以TI公司的多媒體圖像處理器TMS320DM643為核心處理器，提出了一種大米外觀檢測(cè)視頻處理嵌入式系統(tǒng)硬件的實(shí)現(xiàn)方案.基于MATLAB平臺(tái)對(duì)大米樣品的視頻系統(tǒng)回讀圖像分別進(jìn)行了Sobel算子及其改進(jìn)算法的仿真比較研究.結(jié)果表明，改進(jìn)算法可以檢測(cè)出更為完整的大米邊緣，實(shí)現(xiàn)了大米視頻圖像的實(shí)時(shí)檢測(cè)，處理一幀圖像僅需42.7 ns.

視頻處理；大米品質(zhì)檢測(cè)；DM643；RF5框架；改進(jìn)的Sobel算子

0 引言

大米在生產(chǎn)、加工、儲(chǔ)藏、流通等不同環(huán)節(jié)中各項(xiàng)品質(zhì)均需進(jìn)行檢測(cè)，GB 1354-2009大米檢測(cè)中規(guī)定了如不完善粒、完整米粒、碎米、小碎米等具體指標(biāo)[1].目前大米很多品質(zhì)檢測(cè)還停留在靠人的感官體驗(yàn)來進(jìn)行判斷的階段.這種人為的判斷嚴(yán)重影響了大米生產(chǎn)與交易的進(jìn)程，隨著計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像技術(shù)在大米品質(zhì)檢測(cè)中的不斷應(yīng)用，大米的粒形檢測(cè)變得比較客觀準(zhǔn)確.但是這種圖像處理系統(tǒng)往往需要借助PC機(jī)作為功能核心實(shí)現(xiàn)檢測(cè)，不便于實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地的實(shí)時(shí)便攜檢測(cè)，不能完全滿足對(duì)大米品質(zhì)檢測(cè)的實(shí)際需求.視頻處理技術(shù)和嵌入式系統(tǒng)的發(fā)展為這個(gè)問題提供了解決的方法.作者主要研究基于DSP嵌入式視頻處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)大米粒形檢測(cè)中關(guān)鍵技術(shù)之一——大米邊緣視頻檢測(cè)技術(shù)，為大米粒形品質(zhì)檢測(cè)便攜設(shè)備的實(shí)現(xiàn)提供新的解決思路和方案，為大米品質(zhì)視頻檢測(cè)技術(shù)的研究提供有益的探索和參考.

1 系統(tǒng)概述

DSP設(shè)計(jì)技術(shù)綜合了數(shù)字信號(hào)處理、微電子學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)的研究成果，是當(dāng)今嵌入式視頻處理系統(tǒng)發(fā)展的主流.DSP芯片現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于驅(qū)動(dòng)器、電話、調(diào)制解調(diào)器、無線電接收機(jī)、微控制器、光盤機(jī)、數(shù)碼相機(jī)和數(shù)字?jǐn)z像機(jī)等諸多領(lǐng)域.DSP芯片最大的特點(diǎn)就是運(yùn)算速度非常快，跟普通的微型計(jì)算機(jī)相比，它要快2個(gè)數(shù)量級(jí).

筆者選用TI的多媒體DSP處理器——DM643（TMS320DM643）.TMS320C64xDSP（包括 DM643） 是在TMS320C6000DSP平臺(tái)中性能最高的定點(diǎn)DSP.C64x是C6000DSP平臺(tái)中代碼兼容的一種.DM643處理器是基于TI第2代高性能、先進(jìn)的VelociTI技術(shù)中的VLIW體系結(jié)構(gòu)發(fā)展而來的.TI公司的這款速度高、功耗低、體積小、成本低的以DM643為核心的處理器是數(shù)字媒體應(yīng)用最好的選擇之一.

1.1 系統(tǒng)硬件平臺(tái)

系統(tǒng)硬件框圖見圖1所示，平臺(tái)實(shí)物圖見圖2.

圖1 系統(tǒng)硬件框圖

系統(tǒng)主要由5個(gè)部分組成：CCD攝像頭、TVP5150解碼器、DM643視頻處理板和外圍配置、SAA7105編碼器以及LCD液晶監(jiān)視器.CCD攝像頭主要進(jìn)行大米樣品視頻信號(hào)采集；采集到的信號(hào)經(jīng)過TVP5150解碼器進(jìn)行解碼輸出；解碼器輸出的信號(hào)經(jīng)DM643視頻處理板實(shí)現(xiàn)視頻信號(hào)算法處理，完成實(shí)時(shí)大米樣品的邊緣視頻檢測(cè)；檢測(cè)結(jié)果經(jīng)過編碼器SAA7105進(jìn)行編碼輸出；編碼輸出的信號(hào)經(jīng)由液晶監(jiān)視器實(shí)時(shí)顯示.

圖2 系統(tǒng)硬件平臺(tái)實(shí)物圖

PNT—696機(jī)型CCD攝像頭采集的圖像規(guī)格：99 cm×49.5 cm；Mini型直流電源插座 +5 V電源接口；7英寸TFT液晶顯示器作為監(jiān)視器，分辨率480×234，PAL制式輸出.

DM643集成了2個(gè)專用視頻端口，最快速度達(dá)4 800 MIPS，具有很強(qiáng)的實(shí)時(shí)多任務(wù)支持功能；它使用32字節(jié)的超長指令字；多達(dá)64個(gè)32位的通用寄存器；8個(gè)高度獨(dú)立的功能單元，且支持一些加速視頻應(yīng)用的新指令.核心單元采用2級(jí)緩存（cache）結(jié)構(gòu)，1級(jí)代碼緩存（L1P）是 128 Kbit的直接映射緩存，1級(jí)數(shù)據(jù)緩存（L1D）是一個(gè) 128 Kbit的直接映射緩存，2級(jí)緩存（L2）包含一個(gè)2 Mbit存儲(chǔ)空間，這個(gè)存儲(chǔ)空間是代碼和數(shù)據(jù)空間共用的.L2存儲(chǔ)器可以看作映射存儲(chǔ)、緩存或兩者的結(jié)合.

TVP5150PBS芯片是TI公司推出的一款高性能視頻解碼芯片，其功耗低、體積小，支持 NTSC/PAL/SECAM 等格式，輸入信號(hào)按照 YCbCr 4∶2∶2 的格式轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號(hào).DM643對(duì)TVP5150PBS芯片的操作是通過I2C總線來實(shí)現(xiàn)的，連接圖如圖3所示.系統(tǒng)將VP1配置為單通道視頻輸入口，INTREQ為DM643的VP口的輸出允許信號(hào)，用來控制VP口對(duì)數(shù)據(jù)視頻流進(jìn)行采集；SCLK為DM643提供時(shí)鐘信號(hào)，用來控制DM643的視頻口對(duì)信號(hào)的采集.

圖3 TVP5150PBS與DM643硬件連接

視頻編碼器SAA7105支持PAL與NTSC格式的視頻編碼輸出；同時(shí)可提供分辨率為1 280×1 024的VGA視頻輸出，可直接驅(qū)動(dòng)PC顯示器.SAA7105的內(nèi)部編程寄存器通過DM643的I2C總線進(jìn)行配置.硬件連接見圖4.

圖4 DM643與SAA7105硬件連接

1.2 系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)

采用TI公司提出的eXpressDSP的軟件開發(fā)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行軟件開發(fā).作為一種實(shí)時(shí)DSP軟件技術(shù)，eXpressDSP是DSP編程的一種標(biāo)準(zhǔn)[2].eXpressDSP集成了 CCS（Code Composer Studio） 開發(fā)平臺(tái)、DSP/BIOS實(shí)時(shí)軟件平臺(tái)、DSP算法標(biāo)準(zhǔn)和第 3方支持4部分.用戶開發(fā)統(tǒng)一在已有的RF（Reference Framework）參考框架及TMS320DSP集成板上進(jìn)行.用戶利用CCS平臺(tái)進(jìn)行C語言代碼或匯編代碼編寫、編譯檢測(cè)、實(shí)時(shí)調(diào)試.其中，驅(qū)動(dòng)采用TI公司提供的FVID類驅(qū)動(dòng).此驅(qū)動(dòng)通過配置結(jié)構(gòu)體參數(shù)VPORT＿PortParams和 VPORTCAP＿Params實(shí)現(xiàn) DM643視頻端口的配置，通過I2C模塊配置解碼芯片.系統(tǒng)中視頻端口的相關(guān)配置如下：

RF參考框架是一種使用DSP/BIOS內(nèi)核和TMS320DSP算法標(biāo)準(zhǔn)的通用初始化代碼.RF主要實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)管理、線程模型和通道封裝這3個(gè)功能.目前應(yīng)用最廣泛的是 RF1、RF3、RF5 3類參考框架.RF1框架主要針對(duì)采用C54x和C55x實(shí)現(xiàn)的低端系統(tǒng)；RF3主要用于采用C54x和C55x實(shí)現(xiàn)的高端系統(tǒng)以及C6x的實(shí)現(xiàn)低端系統(tǒng)；RF5則主要用于由C6x實(shí)現(xiàn)的高端系統(tǒng).

針對(duì)本研究的應(yīng)用目的，選用基于RF5參考框架的視頻處理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)[3].整個(gè)DSP上的軟件系統(tǒng) 由4 個(gè) 線 程 組 成 ：tskInput、tskOutput、tskProcess 和tskControl.tsk Input線程的作用是從視頻輸入端口實(shí)時(shí)讀取大米視頻數(shù)據(jù)；tskOutput線程的作用是向視頻的輸出端口寫經(jīng)過算法處理后的大米視頻數(shù)據(jù)；tskProcess線程的作用是對(duì)視頻流中的大米視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理.這3個(gè)線程是通過SCOM消息隊(duì)列進(jìn)行同步和消息傳遞的.當(dāng)一幀大米視頻圖像采集完成時(shí)，SCOM發(fā)出命令讓tskProcess線程對(duì)這一幀數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，當(dāng)tskProcess處理完這一幀數(shù)據(jù)后，SCOM則同時(shí)發(fā)出命令給tskInput和tskOutput，通知tskInput采集下一幀圖像信息，同時(shí)觸發(fā)tskOutput線程顯示處理后視頻.tskProcess是一個(gè)數(shù)據(jù)處理通道，它包含了一個(gè)cell對(duì)象.cell對(duì)象主要作用是加載和運(yùn)行封裝的視頻處理算法.一般情況下，視頻處理的控制算法是在tskControl線程中進(jìn)行.tskControl線程和tskProcess線程之間是通過消息信箱MBX來進(jìn)行消息傳遞的.tskControl線程也可并入tskProcess線程實(shí)現(xiàn)視頻處理任務(wù).特別是當(dāng)處理算法比較簡單時(shí)，也可將tskProcess線程和tskControl線程都合并在tskOutput線程里一并編程.軟件流程見圖5.

圖5 系統(tǒng)的軟件流程

系統(tǒng)初始化包括：初始化芯片支持庫CSL以及BIOS，設(shè)置64 K的CACHE，并將其映射到EMIF的CE0及CE1空間，設(shè)置DMA優(yōu)先級(jí)序列和長度；RF5模塊初始化即初始化RF5框架中用于內(nèi)部單元傳遞消息的SCOM模塊；任務(wù)模塊初始化啟動(dòng)包括任務(wù)存儲(chǔ)空間分配及管理.大米視頻采集任務(wù)從輸入設(shè)備驅(qū)動(dòng)程序獲得實(shí)時(shí)視頻圖像，使用FVID提供的FVID＿exchange函數(shù)調(diào)用輸入設(shè)備按照4∶2∶2格式獲取一幀大米視頻圖像，然后發(fā)送采集完成消息到輸出設(shè)備，最后等待輸出任務(wù)發(fā)送輸出完成消息，進(jìn)行下一次數(shù)據(jù)采集.大米視頻輸出任務(wù)接到采集完成消息后，對(duì)采集到的大米圖像信息進(jìn)行處理，處理完成后使用FVID提供的FVID＿exchange函數(shù)調(diào)用顯示設(shè)備實(shí)現(xiàn)大米圖像顯示，最后發(fā)送輸出完成消息給大米視頻采集任務(wù)，然后等待下次的采集完成消息.

2 檢測(cè)算法及實(shí)現(xiàn)

針對(duì)實(shí)際應(yīng)用要求算法實(shí)時(shí)性高且結(jié)果穩(wěn)定、可靠的需求，選用改進(jìn)的Sobel邊緣檢測(cè)算子實(shí)現(xiàn)視頻圖像的實(shí)時(shí)邊緣檢測(cè).

經(jīng)典Sobel算子[4]根據(jù)像素點(diǎn)上下、左右鄰域的灰度加權(quán)差，在3×3鄰域內(nèi)做加權(quán)平均和差分運(yùn)算，在邊緣點(diǎn)處達(dá)到極值這一原理來檢測(cè)邊緣.試驗(yàn)表明，在邊緣灰度值過濾比較尖銳且圖像中噪聲較小時(shí)，該算法檢測(cè)效果較好，對(duì)噪聲具有平滑作用，可以提供較為精確的邊緣方向信息.但是大米外形近似于橢圓，當(dāng)大米顏色近似于外界顏色時(shí)，造成局部邊緣變化不是很明顯.為達(dá)到更好的邊緣檢測(cè)效果，此試驗(yàn)采用改進(jìn)的Sobel邊緣算子[5].

由于圖像的邊緣不僅有水平方向和垂直方向，還有很多其他方向，如與水平方向成 45°、135°、225°等方向.此算法增加了6個(gè)方向的模塊，能有效地檢測(cè)出8個(gè)方向的邊緣.8個(gè)方向模板如圖6所示.

圖6 Sobel算子的8個(gè)方向卷積模板

用給出的8個(gè)方向的算法模板，對(duì)大米圖像進(jìn)行逐點(diǎn)計(jì)算，算出的8個(gè)值中的最大值為像素點(diǎn)的新灰度值，最大值對(duì)應(yīng)的模板所表示的方向?yàn)樵撓袼攸c(diǎn)的邊緣方向.

3 結(jié)果及分析

通過CCS回讀的實(shí)際大米視頻圖像見圖7.在MATLAB平臺(tái)上，對(duì)CCS回讀圖像進(jìn)行經(jīng)典Sobel算法處理后得到的大米邊緣圖像見圖8，改進(jìn)的Sobel算法見圖9.比較圖8和圖9可知，用改進(jìn)的Sobel算子處理大米原圖像而得到的大米邊緣信息比經(jīng)典的Sobel算子得到的邊緣信息更加連續(xù)、準(zhǔn)確、清晰.由此可見，該算法切實(shí)可行且處理大米邊緣信息效果良好.本試驗(yàn)實(shí)現(xiàn)在CCS3.3開發(fā)環(huán)境下通過C編碼完成，視頻處理后顯示的大米邊緣檢測(cè)的實(shí)時(shí)視頻圖像見圖10.圖10中黑框內(nèi)的大米邊緣是經(jīng)過算法處理的，框外的是輸出的未經(jīng)過處理的大米實(shí)時(shí)圖像.經(jīng)試驗(yàn)，基于DM643平臺(tái)的視頻處理技術(shù)，經(jīng)過Sobel邊緣算子的算法處理后，大米的邊緣圖像顯示與圖像處理技術(shù)得到的大米邊緣顯示效果一樣清晰，且視頻處理技術(shù)的處理速度非?？欤_(dá)到了1 min處理1.41×109左右個(gè)程序運(yùn)行周期，即代表著從采集一幀大米圖像信息到輸出一幀處理過的大米圖像邊緣信息只需要4.27×10-8s左右.顯然這達(dá)到了實(shí)時(shí)檢測(cè)的目的，由此可知，基于DM643視頻處理平臺(tái)的大米視頻圖像處理的檢測(cè)方法是可實(shí)現(xiàn)的且效果比較令人滿意.

圖7 CCS回讀的大米原視頻圖像

系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，CPU各任務(wù)的執(zhí)行時(shí)序見圖11.每個(gè)任務(wù)執(zhí)行流程主要參考3種狀態(tài)：not ready，ready和running，圖 11中分別以白色、淡藍(lán)色和藍(lán)色表示其執(zhí)行狀態(tài).KNL-swi對(duì)象是由DSP/BIOS內(nèi)核自動(dòng)創(chuàng)建的一種軟件中斷，用來執(zhí)行任務(wù)調(diào)度程序以及對(duì)程序進(jìn)行初始化[6].在這里，KNL-swi優(yōu)先級(jí)最高，在沒發(fā)生HWI事件時(shí)必須執(zhí)行完，不允許等待.本程序設(shè)計(jì)時(shí)將視頻處理線程tskProcess并入輸出線程tskOutput中.因此，由圖11可知，程序主要包括2個(gè)線程，即輸入線程tsk Input和輸出線程tskOutput，后者優(yōu)先級(jí)較高.其他的一些線程統(tǒng)稱為Other Threads，優(yōu)先級(jí)最低.

圖8 經(jīng)典Sobel算子的Matlab實(shí)現(xiàn)

圖9 改進(jìn)的Sobel算子的Matlab實(shí)現(xiàn)

圖10 大米邊緣檢測(cè)的實(shí)時(shí)視頻圖像

圖11 CPU各任務(wù)的執(zhí)行情況

4 結(jié)論

筆者提出基于DM643的大米外觀檢測(cè)嵌入式視頻處理方案，并在此方案上給出了外觀檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)——大米邊緣視頻檢測(cè)的算法實(shí)現(xiàn)，從而驗(yàn)證了該方案具有實(shí)時(shí)性好的優(yōu)點(diǎn)，加之嵌入式系統(tǒng)本身便攜式的特點(diǎn)，很大程度上改進(jìn)了已有系統(tǒng)在時(shí)間、空間上易受約束的問題.在實(shí)際的大米生產(chǎn)、加工及大米貿(mào)易等領(lǐng)域中，均可將該方案的實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)應(yīng)用于粒型、顏色等多種大米外觀品質(zhì)參數(shù)的檢測(cè)上，具有較好的市場應(yīng)用前景.

［1］GB 1354-2009，大米國家標(biāo)準(zhǔn)［S］.

［2］Texas Instruments Inc.Reference frameworks for eXpressDSP software：API reference ［EB/OL］. （2003-04）[2011-04-17].http://www.ti.com.

［3］司群，臧英新，陶友傳，等.TMS320DSP算法標(biāo)準(zhǔn)（XDAIS）及參考構(gòu)架 RF5綜述［J］.艦船電子工程，2006（2） ：27-31.

［4］孫洪琳，廖繼旺.基于Sobel算子的圖像邊緣檢測(cè)及實(shí)現(xiàn)［J］.人工智能識(shí)別技術(shù)，2004，33（5） ：77-79.

［5］靳鵬飛.一種改進(jìn)的Sobel圖像邊緣檢測(cè)算法［J］. 應(yīng)用光學(xué)，2008，7（4） ：779-783.

［6］張海峰，龐其昌.DSP/BIOS在雙光譜數(shù)字圖像融合中的應(yīng)用［J］.化工自動(dòng)化及儀表，2006，33（4） ：40-43.

RICE VIDEO EDGE DETECTION TECHNOLOGY BASED ON DM643

LIANG Yi-tao,ZHU Yuan-kun,PANG Rui
（School of Information Science and Engineering,Henan University of Technology,Zhengzhou 450001,China）

We proposed an embedded system hardware implementation scheme for rice appearance detection video processing by using a multimedia image processor TMS320DM 643 of TI company as the kernel processor.Firstly,the read-back images of a rice sample video system were respectively simulated by using Sobel operator and the improved algorithm thereof based on the MATLAB platform.The simulation results showed that the improved algorithm could detectmore intact rice edge.Then,the improved Sobel edge detection algorithm was selected in the hardware system to achieve the real-time detection of the rice video images,wherein one frame of the image could be processed in only 42.7 ns.

video processing； rice quality detection； DM 643； RF5 framework； improved Sobel operator

TS210

B

CNKI:41-1378/N.20120208.0844.015

1673-2383（2012）01-0059-05

http://www.cnki.net/kcms/detail/41.1378.N.20120208.0844.015.html

網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間：2012-2-8 08:44:47AM

2011-07-11

國家自然科學(xué)基金（31171775）

梁義濤（1972-），男，山東肥城人，博士，副教授，研究方向?yàn)榍度胧较到y(tǒng)與視頻信息處理.