喬　陸 陳　靜

(河南職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系，河南 鄭州　450046)

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基于SOPC水果分級(jí)檢測(cè)系統(tǒng)研究

喬陸 陳靜

(河南職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系，河南 鄭州450046)

為了解決傳統(tǒng)的水果分級(jí)檢測(cè)系統(tǒng)存在的分級(jí)速度慢、系統(tǒng)龐大和成本高等問(wèn)題，提出了基于SOPC水果分級(jí)檢測(cè)系統(tǒng)，并將整個(gè)控制系統(tǒng)集成到一個(gè)FPGA芯片上，以脫離PC機(jī)平臺(tái)，從而降低成本。通過(guò)Soble算法實(shí)現(xiàn)了水果圖像的邊緣提取，通過(guò)直方圖的方法對(duì)水果的大小進(jìn)行分辨，從而可以準(zhǔn)確地對(duì)水果進(jìn)行分級(jí)處理。測(cè)試結(jié)果表明，該系統(tǒng)具有檢測(cè)速度快，開(kāi)發(fā)周期短，可在線升級(jí)的優(yōu)點(diǎn)，具有很好的應(yīng)用空間。

SOPC；Soble算法；水果檢測(cè)

隨著自動(dòng)化技術(shù)的快速發(fā)展，農(nóng)業(yè)自動(dòng)化程度也越來(lái)越高。自動(dòng)化水果無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，此技術(shù)可以在不損壞水果的前提下對(duì)水果的內(nèi)外品質(zhì)進(jìn)行精確和有效的檢測(cè)，對(duì)水果進(jìn)行分級(jí)處理[1]。目前的水果檢測(cè)技術(shù)都是基于視覺(jué)技術(shù)的，都是使用單片機(jī)作為處理器，但單片機(jī)數(shù)字信號(hào)處理能力很差，其主頻也很有限，前端需要增加分頻器，同時(shí)還需要增加與數(shù)字信號(hào)處理的相關(guān)電路，因此雖然也能對(duì)水果的形狀、大小和顏色等進(jìn)行很好的檢測(cè)，但是存在分級(jí)速度慢、系統(tǒng)龐大和成本高等問(wèn)題[2]。目前還沒(méi)有將SOPC應(yīng)用到水果分級(jí)檢測(cè)的相關(guān)研究和設(shè)計(jì)。為了解決這些問(wèn)題，本研究提出了基于SOPC(system on programmable chip)機(jī)器視覺(jué)的水果檢測(cè)分級(jí)技術(shù)[3]，所謂SOPC就是將整個(gè)控制系統(tǒng)集成到一個(gè)芯片里，具有很強(qiáng)的數(shù)字信號(hào)處理能力和運(yùn)算速度，且SOPC系統(tǒng)使用的FPGA芯片價(jià)格低、集成度高，可以大大降低成本。

1　水果分級(jí)檢測(cè)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)見(jiàn)圖1。

圖1　系統(tǒng)總體框圖

水果圖像通過(guò)高清CCD攝像頭得到，然后把圖像信號(hào)輸送到SOPC系統(tǒng)進(jìn)行處理，系統(tǒng)通過(guò)算法可以準(zhǔn)確地對(duì)水果進(jìn)行邊緣及分級(jí)檢測(cè)，處理結(jié)果通過(guò)TFT-LCD進(jìn)行顯示。

2　水果圖像的處理及邊界提取

水果分級(jí)檢測(cè)的前提是要準(zhǔn)確地提取出圖像邊界。圖像邊界提取的算法種類很多，本研究選用的是Soble 算法[4]。該算法是將檢測(cè)像素點(diǎn)作為所有像素的中心進(jìn)行處理，同時(shí)還要將3×3領(lǐng)域內(nèi)像素灰度的加權(quán)差融合進(jìn)去。整個(gè)算法過(guò)程相當(dāng)于一種梯度的幅值，選擇恰當(dāng)?shù)拈T限，最終確定是否為邊緣點(diǎn)[5]。

圖像邊界的提取是一個(gè)非常復(fù)雜的過(guò)程，之前還必須對(duì)圖像進(jìn)行有效的預(yù)處理，才能進(jìn)行圖像邊界的提取，本研究使用高斯濾波法[6]進(jìn)行預(yù)處理。高斯濾波法的實(shí)質(zhì)是構(gòu)建一個(gè)平滑濾波器，是通過(guò)二維零均值離散高斯函值實(shí)現(xiàn)的，該函數(shù)可表示成：

(1)

式中：

δ——高斯分布參數(shù)，高斯濾波器的寬度就是通過(guò)δ確定的；

i——橫向像素點(diǎn)數(shù)，個(gè)；

j——縱向像素點(diǎn)數(shù)，個(gè)；

e——以e為底的指數(shù)函數(shù)。

高斯濾波器可以通過(guò)高斯函數(shù)的形狀選擇正確的權(quán)值，從而構(gòu)建出一個(gè)線性平滑濾波器，這樣就可以很好地過(guò)濾掉服從正態(tài)分布的噪音[7]。

圖2是原始圖像，通過(guò)高斯濾波處理的結(jié)果見(jiàn)圖3。通過(guò)對(duì)比圖2、3可知此濾波器可以很好地過(guò)濾掉服從正態(tài)分布的噪音。

圖2　原始圖像

圖3　高斯濾波后的圖像

3　Sobel邊緣檢測(cè)的應(yīng)用

3.1Sobel算法原理

此算法的基本框圖見(jiàn)圖4。在使用此算法進(jìn)行圖像的邊緣檢測(cè)時(shí)，須先將水平、垂直梯度兩個(gè)參數(shù)求出，再綜合考慮此兩個(gè)參數(shù)選取的合適門限，可得到較好的水果圖像的邊緣檢測(cè)結(jié)果[8]。

水果圖像的3×3區(qū)域見(jiàn)圖5。圖5中，可以用函數(shù)分別表示x,y兩個(gè)方向的梯度。

圖4　Sobel算法邊緣基本框圖

圖5　水果圖像的3×3區(qū)域

Gx=(z7+2z8+z9)-(z1+2z2+z3)，

(2)

Gy=(z3+z6+z9)-(z1+2z4+z7)。

(3)

在具體計(jì)算的過(guò)程中，必須要把Gx，Gy和hist[k]=0 (k=0,…L-1)同時(shí)使用。

在進(jìn)行門限計(jì)算時(shí)，必須滿足：

(4)

式中：

T——門限值；

3.2Soble算法的system generator實(shí)現(xiàn)

在使用此算法進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)時(shí)，為了得到需要的數(shù)據(jù)，必須將圖像轉(zhuǎn)變?yōu)閟ystem generator[9]。

具體的轉(zhuǎn)換過(guò)程見(jiàn)圖6。

把圖像轉(zhuǎn)換為system generator之后，就可以得到x、y兩個(gè)方向梯度計(jì)算模型，見(jiàn)圖7、8。

兩個(gè)方向的梯度值求出后就可以選擇合適的門限。

3.3基于SOPC的Sobel算法調(diào)試

根據(jù)前面論述的Sobel算法過(guò)程可知，選擇的門限不同，圖像邊緣的檢測(cè)結(jié)果也不同[10]。在進(jìn)行調(diào)試時(shí)，選擇的門限值分別為4，3，2，0.8時(shí)，得到的圖像邊緣檢測(cè)結(jié)果見(jiàn)圖9。

圖6　圖像轉(zhuǎn)換過(guò)程

圖7　X Sobel 子系統(tǒng)

圖8　Y Sobel 子系統(tǒng)

圖9　不同門限值的圖像邊緣檢測(cè)結(jié)果

由圖9可知，門限值越小，邊緣越敏感；同時(shí)亮度也發(fā)生了很大的變化，這些變化的亮度被系統(tǒng)認(rèn)作邊緣，從而會(huì)出現(xiàn)邊緣毛刺的情況。

4　基于SOPC水果分級(jí)檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

通過(guò)Sobel算法可以很好地將水果邊緣的特征量提取出來(lái)，要想實(shí)現(xiàn)對(duì)水果進(jìn)行分級(jí)處理，還必須測(cè)定相應(yīng)的圖片面積。本研究使用直方圖的方法來(lái)測(cè)定圖片的面積。此方法可以把像素不同灰度值出現(xiàn)的次數(shù)準(zhǔn)確地統(tǒng)計(jì)出來(lái)，進(jìn)而能夠很好地確定水果圖像的一維信息[11]。直方圖的頻率表達(dá)式為：

(5)

式中：

N——水果圖像總像素；

nk，rk——第k級(jí)灰度的像素?cái)?shù)和灰度等級(jí)。

通過(guò)SOPC系統(tǒng)可以把直方圖的模型構(gòu)建出來(lái)，具體的見(jiàn)圖10。

為了驗(yàn)證直方圖法的正確性，對(duì)圖11進(jìn)行直方圖處理，處理的結(jié)果見(jiàn)圖12。

圖12中，橫坐標(biāo)是灰度級(jí)別，縱坐標(biāo)是頻率(像素點(diǎn)的個(gè)數(shù))，橫坐標(biāo)的數(shù)值主要表示不同的像素點(diǎn)。其中大數(shù)值和小數(shù)值分別表示白色和黑色像素點(diǎn)[12]。由此可知，將白色的像素點(diǎn)計(jì)算出來(lái)就可以確定圖像的面積，白色像素點(diǎn)數(shù)越小意味著圖像小，從而可以準(zhǔn)確地對(duì)水果進(jìn)行分級(jí)處理。

圖10　直方圖模型

圖11　邊緣提取圖像

圖12　灰度直方圖

5　結(jié)論

本研究采用Soble算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)水果圖像邊緣的提取，通過(guò)直方圖的方法對(duì)水果的大小進(jìn)行分辨，整個(gè)系統(tǒng)通過(guò)SOPC系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，可以準(zhǔn)確地對(duì)水果進(jìn)行分級(jí)處理。

本系統(tǒng)和目前其它的水果分級(jí)系統(tǒng)相比優(yōu)勢(shì)明顯，主要表現(xiàn)在檢測(cè)速度和精度大大提高，本系統(tǒng)可以不使用PC機(jī)平臺(tái)，成本大大降低，同時(shí)還可以實(shí)現(xiàn)在線升級(jí)，具有很大的市場(chǎng)空間。如果檢測(cè)的速度要進(jìn)一步的提高，可以選擇性能更好的FPGA芯片。

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Research on fruit grading detection system based on SOPC

QIAO LuCHENJing

(DepartmentofInformationEngineering,HenanPolytechnicCollege,Zhengzhou,Henan450046,China)

In order to solve traditional fruit grading detection system of graded speed slow, huge system and high cost, puts forward the detection system based on SOPC fruit grading, and the whole control system was integrated into a FPGA chip, which can be detached from the PC platform, greatly reduces the cost. Through the Soble algorithm to achieve the edge of the fruit image extraction, and the method of histogram of the size of the fruit to distinguish, the fruit could be accurately classified. Test results show that this system has the advantages of fast detection speed, short development cycle, and can be upgraded online, which has a good application space.

SOPC; soble algorithm; fruit detection

河南省教育廳科研項(xiàng)目(編號(hào)：2014SJGLX381)

喬陸(1979—)，男，河南職業(yè)技術(shù)學(xué)院講師，碩士。

E-mail:hnqiaolu@163.com

2016—04—06

10.13652/j.issn.1003-5788.2016.08.023