基于圖像多分辨率與運動控制卡的線陣相機快速定位算法?

陳大偉 閔改

（1.平頂山教育學院計算機系平頂山467000）（2.平頂山學院信息工程學院平頂山467000）

基于圖像多分辨率與運動控制卡的線陣相機快速定位算法?

陳大偉1閔改2

（1.平頂山教育學院計算機系平頂山467000）（2.平頂山學院信息工程學院平頂山467000）

為了解決當前線陣相機寬幅面采集圖像時，存在圖像數據過大影響系統處理速度與精度的問題，論文提出了基于圖像多分辨率與運動控制卡的線陣相機快速定位算法。首先，采用高斯金字塔結構對圖像進行多分辨率處理，對較高層的低分辨率圖像進行surf角點匹配，完成對目標區域的快速定位。然后，基于凌華運動控制卡開發包函數，對Dalsa線陣相機與圖像采集卡SDK進行二次開發，完成圖像數據深度采集，實現線陣相機快速定位。實驗測試結果顯示：與當前圖像采集定位技術相比，在面對大數據圖像時，論文算法擁有更高的處理效率與準確度。

線陣相機定位；多分辨率；高斯金字塔結構；二次開發；運動控制卡

Class NumberTP391

1 引言

隨著電子制造檢查要求不斷提高，先對大面積產品目標進行全局圖像采集和局部圖像深化采集，然后再進行各種視覺檢查與測量，這一過程已成發展趨勢［1～2］。但是由于全局圖像數據量過大，這對快速準確地定位圖像目標區域提出了新的挑戰，尤其是隨著線陣相機的推廣使用，這一需求亟待技術上實現［3～4］。由于線陣相機的成像原理，對寬幅面的目標采集，具有得天獨厚的優勢，即在水平方向可以無限采集，而且成像均勻清晰。但是，采集的圖像數據非常大，一般可以達到100M每幀圖像。為了解決這個問題，達到對線陣圖像目標區域的快速定位，本文提出了基于運動控制卡與圖像金字塔結構多分辨率處理的線陣相機圖像目標快速定位系統。

專門對線陣圖像進行快速定位研究很少，但是在普通相機目標快速定位識別方面，國內研究人員已經將圖像處理與計算機視覺技術引入到該領域中，對其展開研究，其圖像處理原理與前者相同，如趙振杰［5］提出了基于篩選機制的快速概率占據圖目標定位系統，能夠快速準確地計算出進入場景中運動物體的位置。具體而言，首先設計了一種高效的篩選機制，可以根據運動檢測的結果，粗略估計出運動目標在三維空間中的位置，然后建立合適的似然模型，利用貝葉斯方法計算出目標出現在備選區域內各個位置上的概率，從而找到目標物體；最后，通過閾值化概率圖的方法得到目標的位置信息，并采用粒子濾波器對定位結果進行校正，以進一步提高定位的準確度，達到了圖像目標快速定位目的。但是，此技術依靠預先設定貝葉斯復雜模型，在圖像數據量大時，其模型構建往往缺乏準確性，導致定位錯位和速度過慢。

如張娟［6］提出了視頻監測區的特定視覺特征快速定位系統，通過混合高斯背景模型構建視頻監測區多態散布模型，對監測區域的視頻圖像進行去噪處理，并提取視頻圖像顏色特征，利用顏色直方圖Euler距離實現特定圖像特征的跟蹤匹配，實現對視覺檢測區域的特定視覺特征快速識別定位，達到了圖像目標快速定位目的。但是，此技術依靠圖像簡單的像素數據結構，推理出顏色灰度規律，在圖像數據量復雜時，其推理往往缺乏適用性，導致定位錯位和速度過慢。

對此，為了提高目標快速定位系統的實用性，本文提出了基于圖像多分辨率處理與運動控制卡的快速定位技術，給出了軟硬件的解決方案，最后，測試了本文算法的準確性。

2 本文線陣相機快速定位算法

本文算法的架構流程見圖1。該算法首先初始化線陣相機采集全局圖像、建立圖像金字塔結構，完成多分辨率處理，對上層低分辨率圖像進行Surf角點匹配，得到目標區域坐標。同時初始化運動控制卡，初始化運動參數，連接相機控制伺服與上位機軟件，運動控制系統處于待命狀態。最后將圖像處理結果（目標區域坐標）與控制卡系統融合，控制相機運動到目標區域上方，再做深度圖像采集，完成整個線陣圖像快速定位的軟硬件實現方案。待定位的材料全局圖像如圖2所示，可見圖像范圍大，實際達到120M，對目標快速定位帶來一定的難度和障礙；而且實際感興趣區域為下部的條碼，即快速定位目標。本文后續將展開系統研究，并實驗驗證。

圖1本文機制架構

圖2待處理的全局圖像

2.1 基于高斯金字塔多分辨率處理的快速區域定位

由于線陣相機采集的圖像很大，一般達到100M/幀，如果對整張圖像進行全局處理，不僅影響速度和精度，而且處理了不必要的冗余數據。因此，本文提出，先構建高斯金字塔圖像結構，對高層圖像進行快速定位，得到目標大致區域后，再返回低層圖像，再對先前得到的區域做Surf角點匹配，過程見圖3。

圖3快速定位過程

圖像金字塔結構是金字塔形狀排列的分辨率逐步降低的圖像集合，底部是高分辨率圖像，頂部是近分辨率近似的低分辨率圖像［7～8］。因此，金字塔向上移動時，尺寸和分辨率降低，快速定位區域正是基于這些圖像。圖像金字塔中各級圖像尺寸如下式所示：

式中f(x，y)為金字塔結構中圖像，j代表金字塔層數，j最大值為J，如式（2）所示，N代表圖像最大分辨率大小，經分析，圖像金字塔結構中所有像素和計算公式［9］如下：

其中Sum為圖像金字塔結構中所有像素和，j代表金字塔層數，N代表圖像最大分辨率大小。經過多分辨率處理，按上述結構，本文選取縮小16倍的層圖，得到尺寸成比例縮小的子圖像，進行快速處理，子圖僅6M，處理速度為原來的1/16。通過Sruf角點匹配，得到目標區域的大致坐標，再以16倍換算到原圖引導線陣相機到感興趣區域，進行二次圖像采集，即深度圖像采集，做進一步視覺分析檢查。

最后，再對定位的區域完成Surf角點匹配［10］，其過程為：1）計算積分圖像，即對像素左右進行加減。2）計算Hessian矩陣。3）提取興趣點，即像素梯度值與方向達到局部最大的點。4）計算Surf描述子，并釋放積分圖像。

Surf角點匹配過程較簡單，非本文分析重點，這里不展開說明，匹配結果如圖4所示，對縮小16倍圖像的角點匹配結果，以綠色圓圈標注感興趣區域角點。

圖4角點匹配結果

2.2 基于運動控制卡的線陣深度采集

得到了準確的目標區域坐標后，需要通過運動控制卡控制線陣相機伺服運動到目標區域正上方，進行深度圖像采集，見圖5。目前運動控制分為兩種方式［11～12］：基于PC的PCI總線運動控制卡、基于PLC可編程邏輯控制器。由于運動控制卡借助PC強大功能，相較于PLC控制，運動控制卡具有更強的功能。PLC控制主要對開關量進行觸發，應用簡單，但是涉及直線插補軌跡控制等較復雜運算時，功能不如運動控制卡。而且運動控制卡帶有完整的開發函數，可支持在PC端獨立開發完成，達到與上位機客戶端功能軟件的對接，綜合考慮，本系統采用運動控制卡，完成控制相機運動的功能。

圖5控制卡工作過程

基于PC、DSP、FPGA的運動控制卡，具有同步性、柔性、開放性的優勢，本系統采用凌華運動控制卡［13～15］，配有穩定的開發函數，經過研究分析，在此基礎上二次開發：ADLink_Open（）為控制卡打開；ADLink_Reset（）為控制卡重啟；ADLink_SetSmplTm（）為控制脈沖頻率；ADLink_LmtSns（）為限位頻率；ADLink_Closelp（）為關閉控制卡，如圖6所示，為本文上位機控制模塊。除了常規的控制卡開啟、關閉、原點復位功能外，還開發了以相對和絕對方式的速度與方向控制，達到了柔性控制運動機構的目的，可以對相機伺服進行同步隨機相應控制。而其硬件架構如圖7所示，視覺部分為線陣相機、鏡頭、光源，運動部分為滑動平臺與相機伺服，兩者融合構成硬件圖像采集與控制系統。結合上節計算出的感興趣區域坐標，通過運動控制卡，把相機控制運動到指定位置進行深度采集。

圖6運動控制UI

圖7硬件架構

3 實驗與討論

為了體現本文算法的優勢，將快速定位性能較好的技術-文獻［5］、文獻［6］設為對照組，算法實驗參數：金字塔層數為11（本文選4層，即縮小16倍）、控制卡轉速為3000脈沖每秒。圖8為本文算法的運行界面，其中開發了“實時采集”、“快速抓拍”、相機參數設置等功能，還有待處理的原全局圖像在正中，感興趣區域為下部的條碼。

圖8本文算法運行界面

本文先采集全局圖像、建立圖像金字塔結構，完成多分辨率處理，對上層低分辨率圖像進行Surf角點匹配（如圖9所示），得到目標區域坐標。最后將圖像處理結果（目標區域坐標）與控制卡系統融合，完成整個線陣圖像快速定位的軟硬件實現方案。如圖10所示，可見本文準確地定位到感興趣區域。

而利用對照組文獻［5］技術處理圖8時，由于單純依靠預先設定貝葉斯復雜模型，在圖像數據量大時，其模型構建往往缺乏準確性，導致定位錯位，如圖11所示，出現了過多的感興趣區域，定位結果不夠準確。

圖9本文匹配結果

圖10本文快速定位結果

圖11文獻［5］的定位結果

利用對照組文獻［6］技術處理圖8時，由于依靠圖像簡單的像素數據結構，推理出顏色灰度規律，在圖像數據量復雜時，其推理往往缺乏適用性，導致定位錯位，如圖12所示，出現了過少的感興趣區域，定位結果不夠準確。

圖12文獻［6］的定位結果

另外，本文測試了三種算法的效率，統計了它們處理同一幀圖像所用的時間，由于本文先對低分辨率圖像做定位，再針對原圖坐標控制相機伺服，而對照組均直接對大容量的原圖處理，耗費時間過多。如圖13所示，本文系統所用為對照組的1/ 16。綜上所示，本文方法在效率上，相較于傳統方法，具有明顯的優勢，同時以軟硬件的方式實現了系統，本文方法具有更強的實用性。

圖13定位時間對比

4 結語

為了解決線陣相機圖像數據過大情況下，影響圖像處理時間和定位精度的問題，本文設計了基于圖像多分辨率與運動控制卡的線陣圖像快速定位系統，實現對線陣圖像的全局采集、金字塔結構構建、Surf角點匹配、運動控制、快速定位。實驗結果表明：與當前快速定位技術相比，在面線陣相機圖像數據過大的情況下，本文方法具有更好的定位精度和速度，本文在硬軟件上做了集成，為實際應用做好了系統的技術準備。

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Rapid Positioning of Linear Array Camera System Based on Multi-resolution Image and Motion Control Card

CHEN Dawei1MIN Gai2
（1.Department of Computer，Pingdingshan College of Education，Pingdingshan467000）（2.College of Information Engineering，Pingdingshan University，Pingdingshan467000）

In order to solve the linear array camera wide format image acquisition，image data of system processing speed and accuracy，this paper presents line array camera fast positioning system based on multi-resolution image and motion control card. Firstly，the image is processed by Gauss Pyramid structure，and the surf corner matching is performed to the lower resolution image of the upper level.Then，the Dalsa linear array camera and image acquisition card SDK are studied，and the data is collected for two times.Finally，based on the development of the motion control card，the development of the linear array camera control system，and coupling and fast positioning algorithm，rapid acquisition and positioning system of linear array camera are achieved.Experi?mental results show that compared with the current image acquisition and positioning system，in the face of large data images，the al?gorithm has a higher processing speed and accuracy.

line array camera positioning，multi resolution，gauss pyramid structure，two development，motion control card

TP391

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.07.036

2017年1月11日，

2017年2月25日

陳大偉，男，講師，研究方向：圖像處理、計算機應用。閔改，女，碩士，講師，研究方向：圖像處理、計算機應用。