基于頻閃成像的紙病檢測系統光源優化技術

湯 偉 成爽爽，* 馮 波，2 曲蘊慧 王孟效

（1.陜西科技大學電氣與控制工程學院，陜西西安，710021；2.陜西科技大學鎬京學院，陜西西安，712046；3.陜西西微測控工程有限公司，陜西咸陽，712000）

在紙張生產過程中，由于設備損壞、紙漿遭到周圍環境污染等多種原因而使成品紙張產生不同的外觀缺陷，這些缺陷統稱為紙病[1]。

基于機器視覺的紙病檢測系統是一種新興的紙張表面缺陷檢測技術，與傳統紙病檢測技術相比，具有非接觸、高精度、高效率的特點[2]。但是隨著紙機車速的提高和幅寬的加大，線陣CCD相機采集到的紙張圖像質量變差，導致紙病檢測速度和精度降低，影響紙病類型的識別。

如今紙機的最大幅寬達12 m，運行車速最高可達2800 m/min，紙病檢測精度要求達到0.01 mm2，線陣CCD相機的行頻需要達到500 kHz才能滿足系統在線實時檢測的要求。所以，對紙病檢測系統中光源系統的穩定性提出了相應的要求[3]，因為很小的亮度波動也會導致圖像像素灰度值不準確，本課題組的紙病檢測系統采集到的圖像存在如圖1(a)所示規律的橫向波紋現象，圖像灰度均勻度值低，導致紙病檢測和識別的結果不準確，降低紙病檢測系統的檢測效率。因此在紙病檢測系統中拍攝到高速運動中紙張清晰和背景均勻的圖像，是進行紙病檢測和識別的重要前提[4-5]。

本課題通過對香農采樣定理和頻閃成像原理的分析，設計了一種紙病檢測系統中紙機車速、線陣CCD相機掃描頻率和LED頻閃照明頻率相匹配的優化控制技術，設計了相應的頻閃同步控制程序。實驗結果表明，本課題的優化控制技術可以有效地提高采集到的紙張圖像成像質量，為后期的紙病檢測與識別奠定了堅實基礎。

1 原 理

1.1 香農采樣定理

香農采樣定理是通信與信號處理學科中的一個重要基本結論，是將連續信號離散化的主要依據。香農采樣定理指出：為了不失真地恢復被采集信號的波形，采集系統的采樣頻率應該至少大于被采集信號最高頻率的2倍，采集系統的采樣頻率越高，恢復出的波形就越接近被采集信號。

在紙病檢測系統中，線陣CCD相機實時快速拍攝生產線上高速運動的紙張，并將紙張表面的光學特性轉換為數字圖像信號[1]，而采集到的紙張圖像中出現規律性的波紋，表明在圖像采集過程中采集到了外界環境中規律性變化的信號。為了確定信號的類別，本課題對可能影響采集效果的紙張和光源2個因素進行了分析，在去掉紙張后采集到如圖1(b)所示的光源圖像，與圖1(a)在波紋的頻率上有較高的相似度。為了能更好地對二者進行對比，本課題對二者相同列坐標位置的圖像像素灰度值進行了分析，結果如圖2所示。

圖1 縱向灰度不均勻圖像Fig.1 Longitudinal gray uneven image

由于受紙張密度不均勻的影響，圖2(a)灰度變化規律不是很明顯，去掉紙張后的圖2(b)光源曲線圖更加平滑，變化規律也更明顯。光源的頻率計算見式（1）。

式中，fl為光源頻率；N為周期信號的總次數；t為發生周期信號的總時間。

由圖2可知，在231個像素的距離上經歷了大約8.5個周期，當前的采集頻率2700 Hz，可知231個像素所經歷的時間t=8.5/2700≈0.0315 s，代入式（1）可得光源的頻率約為0.0035 Hz。光源頻率遠小于采集頻率，符合香農采樣定理。由此可以得出，采集到的紙張圖像中出現的規律橫向波紋是由于系統的采集頻率高于光源頻率所造成的。

圖2 紙張和光源的縱向像素曲線圖Fig.2 Vertical pixel curve graph of paper and light source

1.2 頻閃成像原理

頻閃是指光源發出的光通量大小隨著時間變化而呈現出一定規律性、周期性變化的現象。頻閃成像原理則指在高速圖像采集過程中為了采集到清晰的圖像，通過調整采集頻率和光源頻率的方法克服頻閃現象，使連續采集圖像時每幀圖像獲取到的光通量都相同的一種圖像采集方法[6-8]。可根據被采集對象是否有頻率變化而分成以下兩種主要形式。

（1）被采集對象無頻率變化（研究對象為運動中的紙張），影響采集圖像灰度均勻度的主要因素為光源的頻率變化[9]，為保證高速采集紙張圖像的灰度均勻度，相機掃描頻率與光源頻率應滿足式(2)。

式中，fc為相機掃描頻率；fl為光源頻率，需要滿足相機的掃描頻率小于光源頻閃頻率，且光源的頻閃頻率是相機掃描頻率的整數倍[10]，即相機每次采集圖像時都能受到相同次數的光源照射，進而保證相機每次采集圖像的光通量是相同的。

（2）被采集對象頻率變化時，此時相機的掃描頻率是固定值，一般情況下相機的掃描頻率小于被采集對象的頻率[11]。影響圖像采集效果的主要是被采集對象的頻率與光源頻率之間的比例關系。為了獲得被采集對象某一相位的清晰圖像，要求光源在采集過程中多次照射到被采集對象不同周期的同一相位上[12]，光源的照射周期與被采集需周期滿足式（3）。

式中，ΔtW為光源1個周期內的照明時間；ΔtB為光源1個周期內的黑暗時間；N為被采集對象的周期數；f0為被采集對象的頻率。根據周期與頻率的關系，光源頻率fl計算見式（4）。

在紙病檢測系統中，被采集的對象是高速運動的紙張，由于紙張呈勻速運動的狀態，所以符合第一種情況。

2 系統設計與實現

紙病檢測系統的圖像采集控制系統由控制模塊、LED驅動電路、速度傳感器和A/D轉換電路等模塊組成[13]，其中采用AT89C51單片機芯片作為控制器。其原理是通過速度傳感器獲取紙機車速，通過A/D轉換器轉換為脈沖輸出，控制相機的掃描頻率[14]。同時根據CCD相機的掃描頻率計算出LED陣列的閃光頻率，以保證采集到的紙張的成像質量。系統結構設計框圖如圖3所示。

圖3 紙病檢測系統原理框圖Fig.3 Principle block diagramof the paper defect detection system

2.1 硬件設計與實現

2.1.1 A/D轉換電路設計

本課題中使用霍爾光電傳感器對紙機車速進行測量，將采集到的模擬信號經過A/D轉換，輸出相應的數字信號，通過控制系統轉換為脈沖輸出，完成對CCD相機掃描頻率的控制，使其能夠完成頻閃成像[15]。采用TLC2543芯片為A/D轉換器，該系統的硬件轉換電路設計如圖4所示。

圖4 A/D轉換電路Fig.4 A/Dconversion circuit

2.1.2 LED驅動電路的設計

LED頻閃光源是為了紙機在車速較高時保證采集到的紙張成像的質量，因此對LED光源的發光頻率和閃光的持續時間有較高要求[16-17]，本課題采取100×3的矩形排列方式，采取串聯電路并聯的混合連接形式，每個串聯電路上會有1個限流電阻，驅動電路采用高速光電耦合器和大功率的三極管來完成LED陣列的驅動，驅動電路如圖5所示。

圖5 LED控制電路Fig.5 LEDcontrol circuit

LED陣列光源有常亮和定時閃光2種工作模式。當工作在常亮模式時，開關SW2連接到1端，SW1連接到R1，此時光電耦合器的1端始終有電壓輸出，光源一直發光。當工作在定時閃光模式時，開關SW2連到2端，S1連到R2，閃光時間可以設置，定時觸發接口光電耦合器1端輸出高電平光源發光，閃光時間為控制器設定好的時間。

2.2 實驗平臺軟件介紹

在紙病檢測系統中，采集模塊能否獲得背景均勻且清晰的圖像是后期進行圖像檢測和識別的關鍵，通過原理分析可以發現，橫向波紋形成的主要原因是LED光源的閃光頻率與CCD相機掃描頻率不同步[18]，在數字存儲設備上主要表現為圖像在縱向上灰度值的周期性變化，本課題的目的是消除周期性變化的縱向灰度值，提高紙張圖像的灰度均勻度。

本程序的軟件部分在Windows 10企業版操作系統上使用集成環境VisualStudio 2015開發，主要包括頻率同步、圖像采集、圖像存儲和圖像分析模塊。

（1）頻率同步：該模塊是軟件部分的核心內容，主要分3個步驟，一是測量紙機運行速度和檢測精度2個參數，根據以上2個參數確定線性CCD相機的掃描頻率見式（5）。

式中，fc為相機的掃描頻率，Hz；v為紙張運行的速度，m/s；s為期望的檢測精度，mm2。

通過式(5)計算所得到的掃描頻率，可以保證CCD相機每次采集到的像素的長度和寬度相等，進而保證采集到的圖像不會變形失真；二是根據頻閃成像原理，依據式(2)，將n的初始值設為1，可以得到光源的頻率fl，進而求出LED光源的頻閃周期，并將所求的值發送給AT89C51，單片機控制LED驅動電路使光源頻閃；三是在紙機車速變化后，重新計算光源頻閃頻率。

（2）圖像采集：本模塊的功能是采用線陣CCD相機將運動的紙張圖像數據轉換為數字圖像，然后將采集到的圖像傳給上位機，圖像采集裝置使用Tele?dyne DALSA的Saprea LTSDK 8.3。

（3）圖像存儲：本模塊的作用是將圖像采集模塊獲取到的數字圖像無損并且實時地存儲到本地硬盤上，為后期圖像數據的分析提供數據。為了保持圖像不失真，圖像存儲時應該使用無損的灰度BMP格式，該格式在進行存儲時不進行任何壓縮，能夠做到圖像信息的完整性保存，同時灰度BMP格式在存儲時僅使用1個通道來表示數據信息，相較于使用3個通道的RGB格式，BMP圖像格式可以有效節約存儲空間，提高數據處理速度。

（4）圖像分析：本模塊原有的功能是分析紙張是否存在紙病以及對紙病類型進行識別，本課題為了對優化的結果進行驗證，將功能更改為對圖像像素的灰度均值和圖像的灰度均勻度2個參數進行分析。

圖像的像素灰度均值是指將所有的像素值累加后除像素的總個數，如式(6)所示。

式中，Pave表示圖像中所有像素的平均值，Pi為第i個像素的灰度值，N為圖像中像素的總個數。灰度均值高說明圖像亮度高，灰度均值低則說明圖像亮度低，圖像亮度過高或過低都會影響系統對紙病類型的識別，一般要求圖像灰度均值的范圍在100~160之間，這樣和人們肉眼觀看到的效果最為接近，有利于提高紙病的檢測和識別效果。

圖像的灰度均勻度主要反映一幅圖像灰度的均勻性和統一性，常用標準差進行表示，標準差可以較好地反映圖像灰度值的離散程度[19]。本課題研究內容是圖像縱向灰度的不均勻性，而且紙張密度不均勻也容易造成圖像灰度值偏離問題，因此標準差不適用于本課題優化設計的分析。

綜合考慮波紋在縱向上規律性變化情況，結合灰度均勻度的計算方法，將灰度均勻度的計算過程分成以下2個步驟。

首先以圖像中行為單位，求出每行像素灰度的平均值，如式(7)所示。

式中，Pm為第m行像素的平均值；Pmn是第m行n列像素的像素值；N是第m行像素點的總個數。

然后找出所有行平均值的最小值和最大值，用最小行平均值除以最大行平均值，得到灰度均勻度，見式（8）。

式中，Grate表示灰度均勻度；PM表示行平均值的集合；PMmin表示行平均值的最小值；PMmax表示行平均值的最大值。式中所求的Grate值越大，灰度均勻度效果越好，理想狀態下做到圖像灰度均勻后，求到的結果應該為1，在紙病檢測中，由于圖像的灰度還受紙張密度的影響，紙張圖像的灰度均勻度只會接近1而不會等于1。

紙病圖像檢測軟件部分流程如圖6所示。

圖6 流程圖Fig.6 Flow chart

3 應用效果

本課題針對紙病檢測系統中采集到的紙張圖像存在橫向波紋的現象進行了分析，提出了一種基于頻閃成像的紙病檢測系統同步控制技術，設計了一種紙機車速、線陣CCD相機掃描頻率和LED頻閃照明頻率相匹配的優化控制系統，使用該系統采集了紙機車速分別為80 m/min、120 m/min時的紙張圖像（如圖7所示），結果表明該紙病檢測控制系統可以在紙機車速提高時，采集到紙張圖像的清晰度變高，可為紙病的檢測和識別提供重要的保障。

圖7 不同車速時采集到的紙張圖像Fig.7 Paper images collected at different speeds

4 結論

高頻圖像采集的成像效果主要受光圈、頻率和焦距3方面的影響，本課題主要研究內容是紙機車速、相機掃描頻率和LED頻閃照明頻率相適應的紙病檢測控制系統的設計，以保證采集到的紙張圖像的清晰度。為了更好地驗證優化效果，實驗設計中采用了定光圈和定焦距的方式，實驗主要通過速度傳感器獲取紙機車速，通過A/D轉換電路轉換為脈沖輸出，控制線陣CCD相機的掃描頻率，保證相機采集圖像的掃描行距之和在紙張行進方向上與實際紙張走過的距離相同。LED燈驅動電源的頻閃頻率與相機的掃描頻率成整數倍的正比關系。實驗過程主要通過不同的倍率設置來提高運動中紙張的成像質量，同時也滿足紙張圖像像素灰度平均值在要求的范圍之內。