摘 要:啤酒瓶在灌装前必须进行多种指标检验，针对实际生产的需要，设计了一套以采用DSP数字信号处理为核心的空瓶图像检测系统。系统采用了分布式高速、高精度的多通道模拟及视频信号实时采集与处理方法，很好地解决了实时性与准确性要求的矛盾。实验与测试结果表明，异物面积小于3.5mm2时，正确识别率可98满足实际生产要求。

关键词:自动控制技术数字信号处理器图像检测图像处理空瓶检测

0 引 言

灌装是啤酒三大生产工序之一。目前，在啤酒工业中大多采用玻璃瓶包装，而绝大多数啤酒厂均重复使用回收的啤酒瓶。旧瓶在回收以后，都必须经过洗瓶及验瓶这两道工序，以确保其符合生产标准后才进行灌装。我国所采用的洗瓶程序大致分为3种:人工洗瓶、人工洗瓶后再经洗瓶机清洗和直接用洗瓶机清洗。验瓶方面则采用人工灯光验瓶或采用传感器技术的空瓶验瓶机和摄像技术的全方位空瓶验瓶机。由于现今灌装速度每小时达20000瓶以上的灌装机在我国已相当普遍，若单靠人眼在如此高速下进行检测，已不能百分之百保证洗瓶后空瓶的清洁度。因此，空瓶验瓶机便逐渐为啤酒厂接受。然而，我国啤酒瓶的质量尚未完全过关，也没有统一的标准规定，如瓶高、瓶底和瓶壁的厚度，以及瓶子的垂直度等等都有较大的差异，使用进口空瓶验瓶机效果不理想。因此，设计出符合我国国情的验瓶机对我国啤酒生产的装备国产化具有重要的社会效益和经济效益。

本文结合当前电子技术和图像处理技术的最新发展，设计了一套以采用DSP数字信号处理器为核心的空瓶图像检测系统，系统采用了分布式高速、高精度的多通道模拟及视频信号实时采集与处理方法，很好地完成了空瓶的各个检测项目。

1 系统的硬件设计

空瓶检测系统硬件包括CCD摄像头、多个图像检测单元和一个中心处理单元(见图1)。具有精密镜头的高速固态CCD摄像器用来捕捉空瓶的图像信号，利用摄像头的“电子快门”将运动中的空瓶图像“冻结”。先进的具有高分辨率的CCD摄像技术可大大提高检测精度和降低因误判被拒绝使用的空瓶数量。

在该系统中，啤酒灌装线检测速度可高达70瓶/min，一个瓶子又有多种检测项目(如瓶底、瓶口、瓶壁、瓶口螺纹线、瓶内残液等)。为了提高检测速度，每个检测项目分别由一个检测单元完成，并通过总线与中心处理单元相连。中心处理单元通过接口向各个图像检测单元发送检测启动命令及各种检测参数指标，同时检测单元将图像检测处理结果送还给中心处理单元来统计、显示或剔除。中心处理单元与各个图像检测单元的通讯采用PCI总线或USB接口(可选)。检测单元可根据实际需要增减。这样，各个图像检测单元就可以做成一个嵌入式的应用系统。不但大大提高数据的处理速度，同时为以后的系统扩展提供方便。

1.1 中心处理单元

中心处理单元结构见图2中虚线部分，主要以单片机和EPLD为核心，完成各种状态检测与指示、参数输入、显示以及实现对各个检测单元的控制、数据传输和统计等。伺服驱动为各种伺服机构提供控制信号。串行通讯满足RS-485协议，可保证在工业现场的条件下与上位机进行长距离的数据交换。

1.2 图象检测单元

DSP也称数字信号处理器，是一种特别适合于进行数字信号处理运算的微处理器。DSP芯片的内部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，广泛采用流水线操作，提供特殊的DSP指令，可以用来快速地实现各种数字信号处理算法。近年来DSP技术向更小、更快、更便宜的方向发展。与普通微机相比，基于DSP的处理系统更适于工业上的推广。在本系统设计中，图像检测单元的任务主要通过TMS320C6201来完成。其功能结构见图3。

两路高速A/D(40M，12Bit)可同时采集，采样频率可变；输入信号的范围为+0.5V。板上配置了高速同步存储器SBSRAM(128*32Bit)和SDRAM(4M*32Bit)；双口RAM(4K*32Bit)缓存A/D采样或相关处理结果，同时实现采样数据与DSP之间的数据交换。

由于VLSI技术和电子设计自动化(EDA)的不断发展，专用集成电路(ASIC)技术的日新月异，电子系统正向单片化、集成化方向发展。现场可编程门阵列(FPGA)具有设计制造快、风险小、使用灵活、能反复修改和在线测试等优点，现场可编程的FPGA芯片在工业图像检测系统中显示出很大的应用优越性。本文利用一片FPGA完成了电路的地址译码，行列地址发生、偏移，行场同步控制，多路地址、数据选择以及时序控制的功能，从而使整个检测单元的体积得以大大减小。电源模块可为TMS320C6201的I/O、存储器、EPLD及接口芯片提供3V电压，同时为TMS320C6201提供1.8V的内核电压。EPLD用来完成PCI接口的设计，接口满足PCILocalBusRevision2.1协议；USB接口遵守USB2.0协议，可提供高速传输。

2 系统的软件设计

中心处理单元的单片机程序主要完成空瓶的位置判断、被测部位的快速锁定并向各个图像处理单元发送采样命令；将各个图像处理单元的处理结果进行统计、显示等等。图像检测单元的程序主要完成空瓶各部位的图像采集，并通过各种算法对图像进行数字处理、识别以及最终判断等等。

灌装线速度可高达700瓶/min，而各个图像处理单元是并行处理，这就意味着任何检测单元的处理时间不能高于85ms/瓶，所以是否能选用快速、有效的算法是该系统设计成败的关键。空瓶不同部位的图像处理算法各不相同，由于篇幅有限，本文只以瓶底图像的检测为例来介绍。

2.1 软件编程思路

由于采用由瓶子底部照明、顶部摄取图像的方法，不透明污物、裂纹等在瓶底图像中出现明显可见的暗区域，其灰度值与临近背景灰度值有较明显的差别(见图4)。但由于回收的瓶子规格不一致，其底部的厚度、透明度、色度等有较大差异，因而其图像灰度分布有较大差异。显然，对不同种类的瓶底图像不能采用同一固定特征门限。此外，每个瓶底自身结构不均匀等因素，使得同一瓶底的不同区域灰度分布有较大差异，因此，对同一瓶底的不同区域需采用不同的自适应特征门限，程序流程如图5。

(1)确定瓶子的种类:由中心处理单元可预先设置瓶子的种类，不同瓶子的特征门限不同；
(2)确定图像区域:先选中瓶底中心区域，并屏蔽其他区域(见图6)；
(3)灰度变换:目的是突出瓶底异物与背景灰度的对比度；
(4)图像分割:根据自适应特征门限，将图像二值化；
(5)形态学变换:通过变换，可有效地去除干扰信号，同时突出有用图像；
(6)反转二值化图像:背景置0，目标置1；
(7)颗粒分析:判定瓶底异物的准则是异物面积大于一定的尺寸，但是由于按上述方法所提取的异物中可能包括由瓶子本身结构形成的伪异物(例如，瓶口遮影、瓶底花纹图案等)，因此必须附加一些准则以区分出伪异物。

由以上步骤判断出瓶底中心区域的异物后，再确定瓶底边缘区域(见图7)，重复步骤(3)~(7)，即可完成瓶底图像的检测，并将检测结果送回中心处理单元。

2.2 测试结果

图8为瓶底中心区域的数字图像处理结果，图9为瓶底边缘区域的数字图像处理结果。整个瓶底的处理过程耗时约80ms，其中形态学变换耗时最长(见图5)，可见形态学算法研究是一个主要问题。通过大量测试实验，瓶底异物面积小于3.5mm2时，正确识别率可达98，满足实际生产要求。

3 结束语

本系统具有以下特点:
(1)图像检测单元采用DSP作为信号处理器，可实现高速高精度实时效据采集及处理；
(2)图像检测单元是一个嵌入式系统，可根据现场需要接入不同的检测单元；
(3)在某些现场，可将检测单元直接插入工控机或PC机，节约费用；
(4)对不同的应用场合，只需适当修改相应程序。