缺陷检测的论文

缺陷检测的论文

本文想解决是单分类问题，通过对正常样本的学习，检测出未知类型的异常，更倾向于缺陷检测。方法整体流程分为两步，首先基于自监督学习方法学习样本表征，继而通过一个单分类器对表征进行分类。通过文中提出的CutPaste实现对于正常样本的表征学习及分类。CutPaste是一种数据增强方法，从图像中裁剪出一块矩形区域粘贴到任意位置。cutpaste 的目的是产生空间上的不规则性，作为不参与训练的真实缺陷的近似值。现有的一些很受欢迎的方法将旋转和对比学习应用于单分类，但是本文实验证明，对于检测缺陷，单纯使用旋转或者对比学习不是最优的。作者猜想几何变换例如旋转和移位，在学习语义概念的表征中是有效的（如学习对象），但 较少对规律性的学习（例如，连续性、重复性）。对于缺陷检测，本文希望提出一种数据增强的方法模拟局部不规则模式。 目前单分类异常检测算法主要思路是训练一个能表征正常样本的模型，并且假设这个模型不能很好的表征异常样本。但是基于像素级的重建损失一般无法获得高级语义信息。 本文采用了一种自监督学习中pretext task的思路，在（a）自监督学习表征阶段,对正样本采用cutpaste生成图像，训练一个二分类CNN，识别正常样本，及添加cutpaste后的图像。在（b）异常检测及定位阶段，CNN用来提取特征，参数高斯概率密度估计（GDE）使用CNN提取的特征计算异常分数，图像级别的异常检测可以使用GradCAM大致定位异常区域，patch级别的异常定位，对原图分割成若干patch,分别送到CNN--GDE计算异常分数，得出更细粒度异常热力图。 (第二阶段应该是没训练，直接用输出的表征计算出来的异常分数) 发现到一个现象。 使用对比式自监督学习做异常检测的（simclr等），基本需要在第二阶段进行finetune。 使用其他自监督学习做异常检测的（体现在pretext task没用对比学习，而是识别图象旋转，是否进行增强的），一在第二阶段可以不进行finetune. 文章中使用的数据增强方法cutpaste和cutpaste（scar）试有cutout和scar启发而来，scar是添加举行细长线。实际自监督学习实验看作三分类问题，正常样本，添加cutpaste的样本，添加cutpaste（scar）的样本。 对于MVTec AD dataset，或者实际的缺陷检测任务，缺陷一般含有拉伸变形，特殊的纹理构造。作者对正常样本使用cutpaste的目的是希望在正常样本的表征学习中，能够通过cutpaste模拟异常样本,作者使用可视化技术发现，添加cutpaste后的正样本与原始正样本距离较大，但是与真实的异常样本接近度较小，说明仍需要更好的数据增强方法。 实验对比，AUC 实验对比，缺陷定位 不同数据增强方法的消融实验 （Learning and evaluating representations fordeep one-class classification.自监督学习阶段，对图像旋转不同角度当作不同类别，） 作者认为，对于不同类型的数据集，结合不同数据增强方法的pretext task影响是很大的。对于语义级的数据集，旋转更优，对于细节缺陷检测，本文cutpaste性能更优。需要根据异常的特点，针对性的设计数据增强方法，以在正样本中丰富出与正样本差异较大的样本，最好是能够表现出异常样本的特点。

煤矿机械轴类超声检测技术应用论文

1超声检测（UT）

超声检测是无损检测技术的一种，是通过超声波进入物体遇到缺陷时，一部分声波会产生反射，接收器接收反射波，并对反射波进行分析，精确地测出缺陷，并能确定缺陷位置和大小的一种检测技术。超声检测适用于探测被检物内部的面积型缺陷。超声检测的优点是穿透力强、设备轻便、检测成本低、检测效率高，能即时得到检测结果，又能实现自动化检测，在缺陷检测中对危害性较大的裂纹类缺陷特别敏感等。

2煤矿机械运行现况

煤矿采用的大部分机械设备都在粉尘、潮湿、有害气体等恶劣的环境中运行，时常会受到巨大冲击载荷，且长期处于高强度运转状态。高速运行、重载的工作环境所产生的交变载荷，非常容易使材料的内部缺陷或主轴加工过程中因加工工艺产生的缺陷扩大，形成危险性裂纹。还有司机操作不当、设计安装、主轴锻造等带来的缺陷，主轴本身在运行过程中材质强度和刚度发生变化等产生疲劳裂纹，如果这些危险性裂纹不能及时被发现，就有可能导致机械主轴突然断裂，引发重大安全事故，将给矿方带来不必要的损失。

3煤矿需要检测机械主轴

需要检测的主要主轴有：主通风机主轴、提升机滚筒主轴、天轮主轴、输送带机滚筒主轴、罐笼或箕斗提升主轴、架空乘人装置驱动轮与迂回轮主轴等。上述主轴由于受到组装在轴上的结构件约束或覆盖，这些部件所在轴上的部位正是应力集中、易产生表面或内部裂纹的区域，如采用其他无损检测方法检测，需把这些组装部件全部从主轴上分解拆卸下来，这样做不但浪费大量的人力物力财力，而且直接影响煤矿正常生产。为解决这一难题，更好地为煤矿机械设备运行提供条件，采用超声检测对主轴进行不解体检测，效果会更好些。

4机械主轴超声检测技术

准备工作

掌握被检机械主轴现实状况检测人员到达检测现场后，首先与矿方沟通，索要有关机械主轴的基本资料，根据提供的资料掌握主轴采用的材质、热处理状态、几何形状、尺寸、组装件结构及数量、受力状态，现场检测条件及环境等现实状况，为超声检测提供条件。其次，根据掌握的资料情况，与矿方制定检测计划。

超声检测部位的选择根据主轴的传动结构，受力状况，应力集中的程度选择主轴的联轴器变径部位、滚筒与主轴连接部位，主轴与电机固定端的变径部位、键槽的根部等作为重点超声检测部位。

超声检测面清理在选定的检测部位用棉纱清理污染物、用砂纸打磨锈蚀处等。

探头和标准试块选择超声检测时，根据被检主轴的材质晶粒度状态选择探头，一般超声波检测选用的探头即可。标准试块根据被检主轴的形状、长度选用CS-I、CS-2C、CSK-ⅢA、CSK-ⅡA、RB-2等型号标准试块作为超声检测灵敏度校验。

仪器灵敏度调节检测仪器灵敏度通过调节超声波探伤仪上的[增益]、[衰减器]、[发射强度]等旋钮来实现。径向检测时采用直探头检测方法，直探头灵敏度调节有工件底波调节法和对比试块法。当径向主轴长度S≤3N(近场区)时采用试块对比法，S＞3N(近场区)的主轴采用大平底底波调整法调整检测灵敏度。斜探头检测灵敏度调整是利用CSK-IIA或者RB-2试块将检测系统灵敏度调整为2或3水平。

耦合剂的选择超声波检测中常采用机油、变压器油、甘油、水、水玻璃作为耦合剂。

主轴超声检测方法

主轴超声检测采用直探头和斜探头两种探头，直探头主要检测主轴的裸露部位，斜探头主要检测主轴的联轴器变径部位、滚筒与主轴连接部位，主轴与电机固定端的变径部位、主轴与风机扇叶连接部位、键槽的根部等。

直探头扫查

1）径向扫查：让矿方用扳手打开主轴端盖，在主轴端部涂上耦合剂，将纵波直探头放置主轴端面以压力为～1kg、20～50mm/s速度做100%扫查，扫查过程中要用探头呈“W”型重叠扫查。探头扫查的同时，应随时观察仪器屏幕的波形变化并对有关显示的信息逐一判断。

2）周向扫查：在主轴裸露部位涂上耦合剂，用直探头以同样的压力和速度做100%扫查周向的全方位扫查。直探头扫查的同时，并随时观察仪器屏幕的波形变化，对有关显示的信息逐一判断。

斜探头扫查主轴的联轴器变径部位、滚筒与主轴连接部位，主轴与电机固定端的变径部位、键槽的根部等未裸露部位采用横波斜探头检测技术，以～1kg的压力、20～50mm/s的速度沿主轴径向100%扫查。

5缺陷定位、定量、评定

缺陷定位

缺陷定位就是根据探伤仪器示波屏上缺陷回波的水平刻度值与扫描速度来对缺陷进行定位。直探头纵波检测时，仪器时基线扫描线按照1︰n的比例调整好以后，从仪器水平刻度上缺陷波的位置，可以直接得到缺陷离探测面的距离。例如：时基线按声程的1︰2比例调节，主轴底波应在10格出现，当在6格处出现缺陷波时，那么该缺陷离开探测面距离为：2×60=120mm。横波斜探头检测主轴时，缺陷位置可由折射角(β)和声程x来确定（极坐标系），也可由缺陷的水平距离L和深度来确定（直角坐标系）。

缺陷的'定量

缺陷的定量是指在检测中测定的缺陷大小、数量、长短、面积等。缺陷定量的准确与否，直接关系到测试成败。只有准确确定缺陷大小才能让矿方及时采取更换或维修等措施，避免出现重大事故及时消除潜在隐患。目前主轴缺陷的定量法当量法和测长法。主轴横向疲劳裂纹深度的测定采用当量法，对裂纹长度的测定采用测长法。当量法在主轴探伤中常用当量试块比较法和底波高度(dB)相对对比法。

缺陷的评定

检测完成后，根据缺陷波长短、数量、波形特征，按照GB/T6402-2008《钢锻件超声检测方法》、JB/T1581-2014《汽轮机、汽轮发电机转子和主轴锻件超声波探伤方法》等标准要求给出缺陷准确的评定，矿方才能依据缺陷性质，决定是否需要采取措施来解决存在的缺陷，也可以决定在使用过程中密切关注的缺陷发展程度。总之，超声检测技术可以在不破坏构件的条件下，检测机械主轴结构件的内部缺陷，不但可以进行定性评价，还可以对缺陷的大小和位置等进行定量，并给出评价结果，为煤矿机械设备的正常运行提供可靠的保证，也为煤矿企业的安全生产提供了可靠的保障。

缺陷的检测论文

【写作指导】：1、“缺陷”的含义：缺陷指身体、心理或能力上的不足.缺陷可分两类：一类是可弥补型缺陷,如学识、技能方面的不足,往往可以通过努力去改善、提高；另一类是不可弥补型缺陷,如人身体或生理上不够完备的地方.面对前者,要自强不息,努力进取,从而实现人生的飞跃；面对后者,要正视自己的弱点和不足,勇于放弃,将时间投入可塑造的自我中去.注意,“缺陷”不同于“缺点”、“错误”,“缺陷”侧重指身体或生理上不够完备的地方,往往是后天难以改变的自身不足；而“缺点”侧重指那些可以改正的不足；“错误”与“正确”相对,是行为或思想上的过失,它们与“缺陷”都有着明显的语义差别.2、话题“直面缺陷”：题意的重点在“直面”,即要勇敢面对和正视缺陷.此作文命题者的意图很明显,即启发学生进行辩证思维,认识到“人无完人”,从而正视自己身上的不足,挖掘自身的长处,在发展自己的时候扬长避短,或利用缺陷,使所短变所长等等.3、为什么要直面缺陷?为什么要直面缺陷→因为缺陷也是一种美丽,缺陷是完美的前奏,有缺陷才有成功（重心落在缺陷上）→所以要直面缺陷.这是不正确的.首先,缺陷就是缺陷,根本谈不上美.我们有时说缺陷是种美是进行了合理界定的,表达上也是有分寸的：缺陷可激发我们改变现状的愿望、斗志,从而不懈追求,获得某种可喜的成功,从这种意义上来说,缺陷何尝不是一种美?断臂的维纳斯是美的,美在提供给人们想象的空间.其次,话题的重点是“直面”,是强调人在自身缺陷面前的态度,话题要挖掘的“直面缺陷”的积极意义,而不是缺陷的意义.那么,为什么要直面缺陷呢?（1）优劣、好坏是相对的,因此任何一个人不可能没有缺陷,缺陷是无法避免的,有缺陷的我才是真实的我,所以要直面缺陷.（2）只有勇敢地直面缺陷,才可能弥补、战胜它,从而改善生命的质量,提升人生的价值.（3）直面缺陷是一种智慧.面对缺陷,当我们认识到它是可以通过自身的努力弥补时,我们可以在不满足现状、不满于自身的基础上,把缺陷当压力,让压力变动力,从而激起我们奋斗追求的雄心壮志,尽可能去弥补自己的缺陷；而当我们清醒地发现这个缺陷是无法弥补时,我们可以分析自身其他的优势,从而扬长避短,乐观地去追求,充分地展现自我.（4）直面缺陷,才能避免产生心灵的阴影,不自卑,不仇视他人,坦然面对他人的冷嘲热讽.在生活中,在追求路上,不退缩,不回避,鼓起自信的风帆,划动奋斗的双桨,你一定会发现一个生气勃勃的你,一个潇洒自如的你,一个成功的你!4、怎样直面缺陷?（1）挑战缺陷,用加倍的努力去克服缺陷,变所短为所长.普通话不标准的可以练,写作水平不高的可以学.（梅兰芳、邓亚萍、德摩斯梯尼）但人体的缺陷,包括生理的、病理的、肢体的、性情的,多数是无法克服的,因此就有了下面的态度.（2）缺陷就像弹簧一样,你越用力去挤压它,它给你的反冲力也越大.所以一定要坦然面对身体的缺陷,待人以真诚,自己有信心,不为缺陷所困扰,不因缺陷而自卑,避其所缺,扬其所长,以所长之光辉遮蔽缺陷之阴晦,活出真实的自我,活出个性的自我,活出超越的自我.没有蓝天的深邃,可以有白云的飘逸；没有大地的壮阔,可以有小溪的幽雅；没有原野的芬芳,可以有小草的翠绿……当然,这里的“避”不是躲避,而是避开,是视而不见,是视而不睬.（如拿破仑、张海迪、侏儒、聋哑人）缺陷生命如梦,五彩斑斓；生命如歌,击越高昂；生命如涛,意境深远.世上没有绝对完美的东西,看上去完美的皎月,表面却是坑坑洼洼；看上支光润无瑕的美玉,里面却夹杂着瑕丝.昙花冰肌玉骨,艳溢香融,它留给人昙花一现的遗憾,玫瑰雍容华贵,惊世骇俗,它的刺让人惊而又加,有情芍药,无力蔷薇,傲雪梅花,天山雪莲,他们本身并不完美,但它们极尽自身价值,组成了色彩斑斓,生机盎然的自然.昙花虽美,却只绽放一夜；牡丹虽美,却华而不实；维纳斯虽美,却没有双臂.似乎世间美好的事物都不是十全十美的,似乎所有的事物都或多或少有些缺陷.但有的缺陷不一定就是件坏事,重要的是你如何看待它. 缺陷似乎被施了魔法,你越是盯着它,越是不能容忍它,它就越是变大,甚至掩盖了它的原本；你坦然面对它,将它视为理所当然的一部分,它反而会变成一个美丽的装饰.茉莉花花蕾微小,清香宜人.有的人看到它会说：“它的花朵太不起眼了,香有什么用!”有的人看见它却会说：“它不仅有沁人心脾的清香,还有小巧精致的花瓣呢!”一块白纸上染了一滴黑墨,有人说：“真是的,怎么脏了?扔了吧!”有人却高兴地说：“刚好可以用来作画!”缺陷的存在自然有着它的合理性,当你坦然面对时,它或许就会衍生出美丽. 有时候,残缺才是一种美.维纳斯,世间一切美丽的化身,可她却有一双断臂.曾有无数的艺术家尝试过在维纳斯美丽的双肩上接上姿态各异的手臂,结果他们却都不得不否定了自己的设计.所有的人都感叹：只有那个无臂的维纳斯才是最完美的啊! 万物都逃不过缺陷,你也许已经发现了自身的缺陷,那么坦然地面对它,以平和的心境直面它.巴黎圣母院的敲钟人卡西莫多是有缺陷的,他有着几何形状的脸、四角形的鼻子、马蹄形的嘴、杂草似的浓密红眉毛下小小的左眼、完全被肉瘤遮住的右眼,他似乎已成了丑陋的代名词.但他却是美丽的,他或许自卑过,但他以诚实善良的心灵,宽广的胸怀直面命运所给予的残酷捉弄,他让自己的存在意义超过了那些外表完好却内心丑陋的人们.他是美丽的,甚至美丽得让我们赞叹! 直面缺陷,你需要有足够的勇气和积极的心态.简爱,一个贫穷、矮小、不美的姑娘,对于那些贵族小姐们来说,她是有缺陷的.但她接受了这些,并表现出了超乎寻常的坚强、勇敢、善良和执著,她从不曾放弃生活,在我们心中留下了一个永远值得喜爱的少女形象.对于贝多芬来说,双耳失聪已不只是一个小小的缺陷,那简直就是世界末日.但他凭借着对音乐艺术的执着追求和对美好生活的热切向往,以顽强的意志克服了重重困难,用心创作出了一曲曲旷世佳作.贝多芬用他的勇气和坚毅告诉自己也告诉世人：直面缺陷,拥有执着和勇气,就能创造奇迹.华盛顿面对自己跛足的缺陷没有自暴自弃,顽强努力,终成开国元勋,美国之父…… 我们都有一双隐形的翅膀,或许它曾经受伤变得残缺,但我们知道：直面缺陷,你就能扇动它,如果飞得高,就会飞到闪电之上. “为草当作兰,为木当作松,兰幽香风定,松寒不改容.”人生不必抱憾缺陷,更不必讳莫如深,既然,“立根原在破岩中”又何惧“东西南北风”.人生如潺潺流水,只有遇到礁石险滩,才会激起浪花,绽放生命的五彩花朵.

本文想解决是单分类问题，通过对正常样本的学习，检测出未知类型的异常，更倾向于缺陷检测。方法整体流程分为两步，首先基于自监督学习方法学习样本表征，继而通过一个单分类器对表征进行分类。通过文中提出的CutPaste实现对于正常样本的表征学习及分类。CutPaste是一种数据增强方法，从图像中裁剪出一块矩形区域粘贴到任意位置。cutpaste 的目的是产生空间上的不规则性，作为不参与训练的真实缺陷的近似值。现有的一些很受欢迎的方法将旋转和对比学习应用于单分类，但是本文实验证明，对于检测缺陷，单纯使用旋转或者对比学习不是最优的。作者猜想几何变换例如旋转和移位，在学习语义概念的表征中是有效的（如学习对象），但 较少对规律性的学习（例如，连续性、重复性）。对于缺陷检测，本文希望提出一种数据增强的方法模拟局部不规则模式。 目前单分类异常检测算法主要思路是训练一个能表征正常样本的模型，并且假设这个模型不能很好的表征异常样本。但是基于像素级的重建损失一般无法获得高级语义信息。 本文采用了一种自监督学习中pretext task的思路，在（a）自监督学习表征阶段,对正样本采用cutpaste生成图像，训练一个二分类CNN，识别正常样本，及添加cutpaste后的图像。在（b）异常检测及定位阶段，CNN用来提取特征，参数高斯概率密度估计（GDE）使用CNN提取的特征计算异常分数，图像级别的异常检测可以使用GradCAM大致定位异常区域，patch级别的异常定位，对原图分割成若干patch,分别送到CNN--GDE计算异常分数，得出更细粒度异常热力图。 (第二阶段应该是没训练，直接用输出的表征计算出来的异常分数) 发现到一个现象。 使用对比式自监督学习做异常检测的（simclr等），基本需要在第二阶段进行finetune。 使用其他自监督学习做异常检测的（体现在pretext task没用对比学习，而是识别图象旋转，是否进行增强的），一在第二阶段可以不进行finetune. 文章中使用的数据增强方法cutpaste和cutpaste（scar）试有cutout和scar启发而来，scar是添加举行细长线。实际自监督学习实验看作三分类问题，正常样本，添加cutpaste的样本，添加cutpaste（scar）的样本。 对于MVTec AD dataset，或者实际的缺陷检测任务，缺陷一般含有拉伸变形，特殊的纹理构造。作者对正常样本使用cutpaste的目的是希望在正常样本的表征学习中，能够通过cutpaste模拟异常样本,作者使用可视化技术发现，添加cutpaste后的正样本与原始正样本距离较大，但是与真实的异常样本接近度较小，说明仍需要更好的数据增强方法。 实验对比，AUC 实验对比，缺陷定位 不同数据增强方法的消融实验 （Learning and evaluating representations fordeep one-class classification.自监督学习阶段，对图像旋转不同角度当作不同类别，） 作者认为，对于不同类型的数据集，结合不同数据增强方法的pretext task影响是很大的。对于语义级的数据集，旋转更优，对于细节缺陷检测，本文cutpaste性能更优。需要根据异常的特点，针对性的设计数据增强方法，以在正样本中丰富出与正样本差异较大的样本，最好是能够表现出异常样本的特点。

图像缺陷检测论文

图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计

Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network 论文笔记 论文：Automatic Pixel-Level Crack Detection on Dam Surface Using Deep Convolutional Network Received: 大多数坝面裂缝检测只能实现裂缝分类及粗略的定位。像素级语义分割检测可以提供更加精确直观的检测结果。作者提出一种基于深度卷积网络的坝面裂缝检测算法。首先使用无人机进行数据采集，然后对采集到的图像进行预处理（包括裁剪、手动标注），最后对设计好的CDDS 网络结构进行训练、验证和测试。 与ResNet152-based SegNet U-Net FCN 进行了比较。  大坝是水电站的重要水利建筑物。大坝的安全运行对于水电站有着重要的意义。由于结构变形、地震、水流引起的裂缝对大坝坝体产生严重的影响并威胁到水电站的安全运行。因此，对大坝结构的定期健康评估，特别是对大坝裂缝的检测任务变得尤为重要。 根据大坝裂缝的结构特征以及裂缝强度，人们可以对大坝的结构健康进行评估和监测。传统的大坝裂缝的巡检任务通常基于人工进行检测，但是效率低下、耗时费力，浪费了大量的人工成本，因此对裂缝的自动高效检测是非常必要的。 基于计算机视觉的裂缝检测算法得到了广泛的研究。这些方法大多采用传统的图像处理技术和机器学习方法，以识别出一些简单的结构损伤。这些方法利用手工提取的特征从图像中提取特征，然后评估提取的特征是否表示缺陷。然而，上述方法的结果不可避免地受到主观因素的影响 卷积神经网络（CNN）在图像分类和识别领域取得很大的进步，基于CNN的裂缝检测算法也展示出更优异的表现。大坝裂缝的特点： 修补痕迹、噪声大、背景纹理复杂、非结构化的、分布不均匀、裂缝位置随机、背景模糊等缺点 提出了一种像素级的大坝表面裂缝检测方法，利用深卷积网络进行特征提取。利用浅卷积层的定位特征和深卷积层的抽象特征，进行 多尺度卷积级联融合和多维损失值计算 ，实现裂纹缺陷像素级分割，并以高精度、高效率等优点解决了坝面明显裂缝检测问题，消除了可能存在的安全隐患，确保了坝面安全。实验结果表明，该方法对大坝表面像素级裂缝的检测是最优的。 语义分割 PSPNet [42],ICNet [43], Deeplabv3[44],UNet [45] and SegNet [46] 语义分割网络通常分为编码网络和解码网络。 编码网络： 卷积层：用于提取输入图像的特征 池化层：减小feature map的规模，减轻计算负担。 解码网络： 反卷积层（反褶积层）：上采样还原feature map大小与输入图像相同，并输出预测结果。 编解码网络结构高度对称：同时利用稀疏feature map和稠密feature map。 为了融合sparse 和 dense feature ，采用跳跃模块以连接编解码网络。编码网络：     15 卷积层：3*3  步长1     4 池化层： 2*2 步长2 解码网络：     15 反卷积层 1*1     4池化层     采用dropout和BN防止过拟合。     Skip branch     4个，1*1卷积和反卷积     每个branch计算 branch loss，4个branch loss级联为总损失的一部分。     Skip branch 的输入输出图像大小不变。卷积核的通道数必须等于输入张量的通道数。降采样 取矩阵最大值 卷积核大小 2*2 步长为2。反褶积也叫做转置卷积 通过上采样还原feature map与输入图像大小相同。 上采样方法：反褶积法、 插值法 反褶积法：对张量进行zero-padding填充最外层，再用反褶积核进行反褶积，修剪第一行和最后一行。1000副5472*3648图像使用LEAR软件手动标记。 得到504张数据集，404用于训练，50用于验证，50用于测试。 在Linux系统上使用TensorFlow构建的 在配置了8 GB GPU的HP工作站上执行培训、验证和测试 利用Anaconda建立了CDDS网络的虚拟python环境评价指标： Precision精度表示在所有预测破裂的样本中，样本的基本真实性也被破解的概率。 Recall召回表明在所有标记为开裂的样本中，样本被预测为开裂的概率。当正负样本数量存在较大差距时，仅使用精确性或召回率来评估性能是不合理的。TPR表示所有标记为裂纹的样本中被正确预测为裂纹的概率。TNR代表以标签为背景的所有样本中被正确预测为背景的概率.F-measure考虑到查全率和查准率的综合影响，F-测度是一个综合指标。IoU是目标检测领域中常用的评价定位精度的方法。IoU表示预测结果与地面真实值的交集与联合的交集的比率。大坝表面裂缝图像分为背景和裂缝两类。背景像素的数目远大于裂纹像素的数目。通常情况下，我们会同时计算背景arrears和裂缝arrears，然后以两张arrears的平均数作为最终arrears。IoU值是由背景像素决定的，不能准确表达裂纹的定位精度。使用三种学习速率10^4,10^5,10^6 使用softmax函数计算概率 使用Dice loss计算网络损失。 裂缝骨架提取：快速细化算法 调用OpenCV库，进行计算。 计算裂缝面积及长度宽度。使用其他裂缝数据集进行补充验证 ，在测试数据集上，提出的CDDS网络的裂纹IOU和F测度分别达到和 略。

（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行:第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。希望可以帮到你，有什么不懂的可以问我

halcon缺陷检测应用论文

1、什么是机器视觉？机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 cmos 和ccd 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。2、机器视觉可以用来做什么？机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。机器视觉工业检测系统就其检测性质和应用范围而言，分为定量和定性检测两大类，每类又分为不同的子类。机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃，如：印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉系统可以有效地实现。机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平。

作为机器视觉系统的重要组成部分，图像处理软件主要通过对图像的分析、处理和识别，实现对特定目标特征的检测。由于机器视觉系统在现代工业领域的广泛应用，使应用于机器视觉系统的机器视觉软件技术得到了高速发展，国内这方面比较出色的机器视觉软件例如湖南科天健光电技术有限公司自己研发的AcutEye软件应用比较广泛。 目前，机器视觉软件的竞争，已从过去单纯追求软件多功能的竞争，转向对检测算法的准确性、高效性的竞争。常规的机器视觉软件均可提供搜索、光学字符识别、边缘、blob分析、卡尺工具等多种检测功能，但由于算法设计的不同，其检测效果却存在较大的差异。优秀的机器视觉软件可对图像中的目标特征进行快速而准确的检测，并最大限度的减少对硬件系统的依赖性。面对不同公司的机器视觉软件，客户在挑选时应该考虑哪些因素呢?1.定位对象或特征的精确定位是一个检测系统或由视觉引导的运动系统的重要功能。2.光学装置与照明适当的光学装置和照明对视觉应用的成功至关重要。3.完整的工具集对绑在一起的多个工具机器视觉软件主要以两种典型的形式出售，一种是完整的视觉工具集，另一种是用于特定任务的工具的应用，最终用户的应用将决定是使用一套完整的视觉工具集还是使用众多的特定的工具。4.编程和操作方便 简洁、直观的图形界面是容易使用和设置的关键机器视觉产品主要区别在于他们的图形接口，接口应该从“设置”和“操作”两方面来评价。5.亚象素精度机器视觉算法具有亚象素的能力，即这些算法能够测量或得出比一个象素更小的单位。6.将来的升级机器视觉系统可应用在各种场合，当选择一个系统时应考虑系统将来的升级。7.图象预处理图象预处理算法能把图象的特征点放大，以使视觉工具能更好的检测它们。8.视觉引导的运动如果你的应用需要一个视觉系统来引导机器人，那么必须知道视觉系统与运动系统是如何集成的。9.系统集成10.工厂层连接通用的接口象串口(RS-232)、RS-485、并口、Ethernet、Devicenet、数字I/O、IEEE-1394和USB等，更新的接口如cameralink、Coaxpress也得到了广泛的应用，当评估视觉系统时，要考虑工厂层的可连接性希望我的回答对你有帮助！

机器视觉系统主要具有三大应用功能：第一是定位功能，能够自动判断感兴趣的物体、产品在什么位置，并将位置信息通过一定的通讯协议输出，此功能多用于全自动装配和生产，如自动组装、自动焊接、自动包装、自动灌装、自动喷涂，多配合自动执行机构（机械手、焊枪、喷嘴等）。第二是测量功能，也就是能够自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积测量等。第三是缺陷检测功能，这是视觉系统用的最多的一项功能，它可以检测产品表面的相关信息，如：包装正误，包装是否正确、印刷有无错误、表面有无刮伤或颗粒、破损、有无油污、灰尘、塑料件有无穿孔、雨雾注塑不良等。

视觉检测是指基于人类视觉系统的特点和机理，通过计算机图像处理技术和人工智能算法，对图像或视频进行分析和识别，从而实现对物体、场景、动作等目标的检测和识别的系统。它被广泛应用于安防监控、自动驾驶、智能家居、医疗诊断等领域。

视觉缺陷检测技术可以广泛应用于各种行业和领域，其中一些主要的行业包括：

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图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。学术堂在这里为大家整理了一些图像处理本科毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计

随着社会的发展,企业对物体质量要求越来越高,基于图像处理的标签质量检测系统越来越被人们所看重。然而,标签在生产过程中,由于受到生产机器精度等因素的影响,生产出来的标签有很多质量问题,比如：少印。因此标签缺陷检测越来越重要。本论文主要针对对标签视觉检测系统的软件算法设计,使检测图像与标准图像进行相减,从而提取出缺陷部分,解决标签少印的问题。整个少印缺陷的检测过程不需要人工进行费力的对比,此过程由软件自行处理,人们只需要对检测出的标签进行确认,实现人工与智能化的完美结合,保证标签质量的目的。

之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价

摘 要 针对基于PC实现的图像边缘检测普遍存在的执行速度慢、不能满足实时应用需求等缺点，本文借助于TI公司的TMS320DM642图像处理芯片作为数字图像处理硬件平台，DSP/BIOS为实时操作系统，利用CCS开发环境来构建应用程序；并通过摄像头提取视频序列，实现对边缘检测Sobel算子改进[1]。 关键词 DM642；Sobel算子；程序优化；图像边缘检测 1 引言 边缘是图像中重要的特征之一，是计算机视觉、模式识别等研究领域的重要基础。图像的大部分主要信息都存在于图像的边缘中，主要表现为图像局部特征的不连续性，是图像中灰度变化比较强烈的地方，也即通常所说的信号发生奇异变化的地方。经典的边缘检测算法是利用边缘处的一阶导数取极值、二阶导数在阶梯状边缘处呈零交叉或在屋顶状边缘处取极值的微分算法。图像边缘检测一直是图像处理中的热点和难点。 近年来，随着数学和人工智能技术的发展，各种类型的边缘检测算法不断涌现，如神经网络、遗传算法、数学形态学等理论运用到图像的边缘检测中。但由于边缘检测存在着检测精度、边缘定位精度和抗噪声等方面的矛盾及对于不同的算法边缘检测结果的精度却没有统一的衡量标准，所以至今都还不能取得令人满意的效果。另外随着网络和多媒体技术的发展，图像库逐渐变得非常庞大；而又由于实时图像的目标和背景间的变化都不尽相同，如何实现实时图像边缘的精确定位和提取成为人们必须面对的问题。随着DSP芯片处理技术的发展，尤其是在图像处理方面的提高如TMS320C6000系列，为实现高效的、实时的边缘检测提供了可能性[5]。在经典的边缘检测算法中，Sobel边缘检测算法因其计算量小、实现简单、处理速度快，并且所得的边缘光滑、连续等优点而得到广泛的应用。本文针对Sobel算法的性能，并借助于TMS320DM642处理芯片[3]，对该边缘检测算法进行了改进和对程序的优化，满足实时性需求。2 Sobel边缘检测算法的改进 经典的Sobel图像边缘检测算法，是在图像空间利用两个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的，这两个方向模板一个是检测垂直边缘，一个是检测水平边缘。算法的基本原理：由于图像边缘附近的亮度变化较大，所以可以把那些在邻域内，灰度变化超过某个适当阈值TH的像素点当作边缘点。Sobel算法的优点是计算简单，速度快。但由于只采用了两个方向模板，只能检测水平方向和垂直方向的边缘，因此，这种算法对于纹理较复杂的图像，其边缘检测效果欠佳；同时，经典Sobel算法认为，凡灰度新值大于或等于阈值的像素点都是边缘点。这种判定依据是欠合理的，会造成边缘点的误判，因为多噪声点的灰度新值也很大。 图像加权中值滤波 由于图像中的边缘和噪声在频域中均表现为高频成分，所以在边缘检测之前有必要先对图像进行一次滤波处理，减少噪声对边缘检测的影响。中值滤波是一种非线性信号的处理方法[2]，在图像处理中，常用来保护边缘信息；保证滤波的效果。加权中值滤波，首先对每个窗口进行排序，取适当的比例，进行曲线拟合，拟合后的曲线斜率表征了此窗口的图像特征，再根据图像各部分特性适当的选择权重进行加权。 增加方向模板 除了水平和垂直两方向外，图像的边缘还有其它的方向，如135o和45o等，为了增加算子在某一像素点检测边缘的精度，可将方向模板由2个增加为8个即再在经典的方向模板的基础上增加6个方向模板，如图1所示。 边缘的定位及噪声的去除 通常物体的边缘是连续而光滑的，且边缘具有方向和幅度两个特征，而噪声是随机的。沿任一边缘点走向总能找到另一个边缘点，且这两个边缘点之间的灰度差和方向差相近。而噪声却不同，在一般情况下，沿任一噪声点很难找到与其灰度值和方差相似的噪声点[4]。基于这一思想，可以将噪声点和边缘点区分开来。对于一幅数字图像f(x，y)，利用上述的8个方向模板Sobel算子对图像中的每个像素计算，取得其中的最大值作为该点的新值，而该最大值对应的模板所表示的方向为该像素点的方向。若｜f(x，y)－f(x+i，y+j)｜＞TH2，对于任意i=0，1，-1；j=0，1，-1均成立，则可判断点(x，y)为噪声点。图2给出了图像边缘检测系统改进算法的软件流程图。图1 边缘检测8个方向模板图2 系统结构图3 基于TMS320DM642的图像处理的设计及算法优化 TMS320DM642功能模块及图像处理系统的硬件结构 DSP以高速数字信号处理为目标进行芯片设计，采用改进的哈佛结构(程序总线和数据总线分开)、内部具有硬件乘法器、应用流水线技术、具有良好的并行性和专门用于数字信号处理的指令及超长指令字结构(VLIW)等特点；能完成运算量大的实时数字图像处理工作。 TMS320DM642是TI公式最近推出的功能比较强大的TMS320C6x系列之一，是目前定点DSP领域里性能较高的一款[6]。其主频是600MHz，8个并行运算单元、专用硬件逻辑、片内存储器和片内外设电路等硬件，处理能力可达4800MIPS。DM642基于C64x内核，并在其基础上增加了很多外围设备和接口，因而在实际工程中的应用更为广泛和简便。本系统使用50 MHz晶体震荡器作为DSP的外部时钟输入，经过内部锁相环12倍频后产生600 MHz的工作频率。DM642采用了2级缓存结构(L1和L2)，大幅度提高了程序的运行性能。片内64位的EMIF(External Memory Interface)接口可以与SDRAM、Flash等存储器件无缝连接，极大地方便了大量数据的搬移。更重要的是，作为一款专用视频处理芯片，DM642包括了3个专用的视频端口(VP0～VP2)，用于接收和处理视频，提高了整个系统的性能。此外，DM642自带的EMAC口以及从EMIF 口扩展出来的ATA口，还为处理完成后产生的海量数据提供了存储通道。本系统是采用瑞泰公司开发的基于TI TMS320DM642 DSP芯片的评估开发板——ICETEK DM642 PCI。在ICETEK DM642 PCI评估板中将硬件平台分为五个部分，分别是视频采集、数据存储、图像处理、结果显示和电源管理。视频采集部分采用模拟PAL制摄像头，配合高精度视频A/D转换器得到数字图像。基于DSP的视频采集要求对视频信号具备采集，实时显示、对图像的处理和分析能力。视频A/D采样电路—SAA7115与视频端口0或1相连，实现视频的实时采集功能。视频D/A电路—SAA7105与视频口2相连，视频输出信号支持RGB、HD合成视频、PAL/NTSC复合视频和S端子视频信号。通过I2C总线对SAA7105的内部寄存器编程实现不同输出。 整个系统过程由三个部分组成：图像采集—边缘处理—输出显示，如图2所示。摄像头采集的视频信号经视频编码器SAA7115数字化，DM642通过I2C总线对SAA7115进行参数配置。在SAA7115内部进行一系列的处理和变换后形成的数字视频数据流，输入到核心处理单元DM642。经过DSP处理后的数字视频再经过SAA7105视频编码器进行D/A转换后在显示器上显示最终处理结果。 图像处理的软件设计和算法优化的实现 由于在改进Sobel边缘检测算子性能的同时，也相对增加了计算量，尤其是方向模板的增加，每个像素点均由原来的2次卷积运算增加为8次卷积运算，其实时性大大减弱。为了改进上述的不足，在深入研究处理系统和算法后，针对TMS320DM642的硬件结构特点，研究适合在TMS320DM642中高效运行的Sobel改进算法，满足实时处理的要求。整个程序的编写和调试按照C6000软件开发流程进行，流程分为：产生C代码、优化C代码和编写线性汇编程序3个阶段。使用的工具是TI的集成开发环境CCS。在CCS下，可对软件进行编辑、编译、调试、代码性能测试等工作。在使用C6000编译器开发和优化C代码时[7-8]，对C代码中低效率和需要反复调用的函数需用线性汇编重新编写，再用汇编优化器优化。整个系统的控制以及数字图像处理是用C程序实现，大部分软件设计采用C程序实现，这无疑提高了程序的可读性和可移植性，而汇编程序主要是实现DM642的各部分初始化。其边缘检测优化算法在DM642中的实现步骤具体如下： S1：根据DM642的硬件结构要求和控制寄存器设置，初始化系统并编写实现边缘检测算法的C程序。 S2：借助CCS开发环境的优化工具如Profiler等产生.OUT文件。 S3：根据产生的附件文件如.MAP文件，分析优化结果及源程序结构，进一步改进源程序和优化方法。 S4：使用CCS中调试、链接、运行等工具，再生成.OUT可执行文件。 S5：运行程序，如果满足要求则停止；否则重复步骤S2～S4直至满足使用要求。4 实验结果 本文以Lena图像为例根据上述的硬件环境和算法实现的原理和方法，图4～图6分别给出了在该系统下采集的视频Lena图像及使用边缘检测算子和改进后处理的结果。由实验结果可以看出，在该系统下能实时完成视频图像的处理，并且给出的边缘检测算子能较好的消除噪声的影响，边缘轮廓清晰。该算法不仅能抑制图像中大部分噪声和虚假边缘，还保证了较高的边缘点位精度。图4 Lena原始图像 图5 传统Sobel算子 图6 改进Sobel算子5 总结 本文实现了在TMS320DM642评估板上用改进的Sobel算子对实时图像进行边缘检测，无延迟地得到边缘图像。边缘检测效果较好，既提高了图像检测的精度又满足了实时性的要求。从检测结果看，利用该改进后的算子在边缘精确定位、边缘提取都达到了很好的效果，且抗噪声能力强，并为目标跟踪、无接触式检测、自动驾驶、视频监控等领域的应用提供了坚实的基础。参考文献[1] 王磊等. 基于Sobel理论的边缘提取改善方法[J]．中国图像图形学报，[2] 陈宏席. 基于保持平滑滤波的Sobel算子边缘检测.兰州交通大学学报，2006，25(1)：86—90[3] 熊伟. 基于TMS320DM642的多路视频采集处理板卡硬件设计与实现[ M]. 国外电子元器件，2006[4] 朱立.一种具有抗噪声干扰的图像边缘提取算法的研究[J]．电子技术应用.2004，25(1)[5] 刘松涛，周晓东.基于TMS320C6201的实时图像处理系统[J].计算机工程，2005(7)：17—23[6] TI TMS320DM642 video/imaging fixed-point digital signal processor data manual，2003[7] TMS320C6x Optimizing C Compiler User’s Guide’ TEXAS INSTRUMENTS”，2002[8] TMS320C32x Optimizing C/C++ Compiler User's Guide，Texas Instruments Incorporated，2001