基于FPGA的轉轍機表示缺口檢測模塊設計

葉 斌，楊云國

轉轍機是道岔轉換的驅動設備，轉轍機鎖閉柱落入鎖閉桿后缺口的間隙（寬度）過大或者過小，都會影響轉轍機的正常鎖閉，從而導致道岔無法轉換到位，影響運輸安全。因此必須對轉轍機表示缺口的變化進行全程的在線檢測。

目前已經上道使用的轉轍機表示缺口檢測系統大多是在轉轍機內安裝圖像傳感器，將采集到的圖像壓縮后，通過電力載波傳輸至機械室內的上位機，采用智能圖像處理、數據分析、多特征模板匹配等算法和技術，檢測轉轍機的表示缺口［1］。這種方式是將所有傳感器采集到的圖像都傳輸到機械室的監測站機進行集中統一計算，對現場通道帶寬和監測站機的計算能力要求較高。由于現場通道資源緊張，在轉轍機較多且轉換頻繁的大站，往往會發生數據丟失情況；而站機要完成全部轉轍機缺口的圖像識別和實時視頻的存儲、展示，也會造成系統的實時性降低。為此，具備分布式計算能力就成為今后缺口監測技術發展的一個重要方向。

現場可編輯邏輯門陣列（Field Programmable Gate Array，FPGA）具有block RAM，支持實現流水線運算，可以直接與圖像傳感器芯片連接，將圖像傳感器采集到的圖像數據流送入內部的block RAM進行緩存。由于block RAM是完全可控的，可實現各種靈活的運算，包括對圖像進行實時處理，可以一邊流入數據，一邊處理數據，無需送入DDR緩存處理［2］，極大地壓縮了從采集到處理的延遲。因此，本文給出了基于FPGA的轉轍機表示缺口檢測模塊設計［3］，采用中值濾波技術和Sobel邊緣檢測算子等，實現對轉轍機表示缺口圖像的快速采集和實時圖像處理，具有速度快、精度高的特點，且支持實現分布式計算。

1 模塊結構

基于FPGA的轉轍機缺口檢測模塊由缺口采集單元、缺口圖像處理單元、顯示單元及通信單元等組成，結構框圖見圖1。缺口采集單元實時采集轉轍機表示缺口的圖像，先經過缺口圖像處理單元對采集到的圖像數據進行處理，包括圖像裁剪、圖像轉換、圖像濾波、邊緣檢測等，識別出鎖閉柱及鎖閉桿缺口邊緣；再計算邊緣之間像素差，即可得到缺口間隙大小；最后將處理后的表示缺口間隙值和原始圖像數據經通信單元上傳給上位機，同時在顯示單元顯示實時的缺口值。根據轉轍機的型號采用不同的安裝方式，可在轉轍機內獲得拍攝到缺口的合適位置。

圖1 檢測模塊結構

1.1 缺口采集單元

缺口采集單元負責采集轉轍機表示缺口處的圖像。圖像傳感器選用OV5640芯片，其最大感光陣列高達2 592×1 944（約500萬）像素，能實現VGA分辨率90 fps的圖像采集。同時傳感器集成了自動曝光控制、自動白平衡等功能，支持LED補光、MIPI接口和DVP接口方式。Artix-7系列FPGA支持OV5640芯片的驅動，根據現場需求，可支持VGA、XGA及SXGA等分辨率的配置。圖像采集單元具備2顆高亮度LED，在圖像拍攝時，既可對圖像傳感器進行補光，也可在人工巡檢轉轍機時提供照明。

1.2 缺口圖像處理單元

缺口圖像處理單元基于Artix-7系列FPGA開發，在Vivado平臺上開發軟件程序，通過Verilog HDL語言進行邏輯編碼與算法實現，經硬件平臺與軟件算法的處理后，最終實現對缺口間隙的檢測。作為檢測模塊的核心，該處理單元主要負責驅動控制圖像傳感器，對采集的圖像/錄像等數據進行存儲、識別分析、數據上傳、驅動顯示等。具體包括驅動模塊、數據處理模塊、DDR3存儲器及網絡通信模塊。

1.2.1 驅動模塊

驅動模塊負責驅動CMOS傳感器，配置OV5640攝像頭的采集圖像分辨率，控制完成傳感器的初始化，并對采集圖像進行裁剪；將采集到的數據寫入DDR3控制器，完成數據的采集與緩存。驅動模塊的結構框圖見圖2。

為便于人工查詢缺口位置，圖片分辨率配置為720×576；實際需要檢測的區域為鎖閉柱邊緣及鎖閉桿缺口位置，顯然拍攝的圖像中包含了大量背景元素。為了快速檢測缺口間隙及提高圖像識別精度，將原始圖像中像素點（150，50）和（400，300）范圍外的部分剪除，裁剪后的圖像數據僅占原始圖像的1/3［4］。將裁剪后圖像和原始圖像一并寫入緩存中，前者用于圖像識別，后者提供人工查看。

1.2.2 數據處理模塊

數據處理模塊選用XC7A35T-2FGG484I主控芯片，其內部的邏輯單元達到33 280個，1.8 Mbit BRAM；支持從500 Mb/s到最大速率6.25 Gb/s的收發速度，同時采用流水線結構和并行計算的方法，滿足快速實時處理的要求［5］。主要功能包括對采集的圖像進行缺口間隙大小識別，處理上位機發送的控制命令，將識別出的缺口間隙值和采集到的圖像及視頻數據發送給網絡通信模塊等。數據處理模塊處理邏輯見圖3。

圖3 數據處理模塊處理邏輯

基于缺口圖像的特征，本設計采用邊緣檢測算法［6］進行圖像識別。圖像在邊界處一般有明顯的灰度變化，不同的圖像灰度變化不同，邊緣檢測即檢測出圖像灰度級或者結構發生突變的像素區域。為滿足邊緣檢測的識別，需要對原始圖像進行轉換，主要包括以下幾步。

Step 1圖像格式轉換。由于原始采集的圖像為RGB格式，不便于對圖像邊緣進行提取，需將RGB的三原色色彩空間轉換為YCbCr格式。YCbCr是對YUV信號的發展和校正，主要應用在數字視頻中的一種編碼方法［7］，表示亮度與色度的色彩空間模型。其中Y表示圖像的灰階值，Cb、Cr分別為藍色、紅色色度分量，為便于識別轉化后的圖像數據，只保留圖像的Y數據。

Step 2圖像濾波。轉轍機在扳動過程中，表示桿缺口內可能會沾染油污斑點，這會影響圖像的識別。因此在圖像格式轉化后，需要對圖像進行濾波處理。采用中值濾波［8］處理改善圖像質量，去除圖像中的高頻噪音點干擾，讓圖像更平滑，像素值更接近真實值。中值濾波采用非線性平滑計算方式，先將每一個像素點及該像素點的鄰域作為一個濾波模塊，計算出模板中所有像素點灰度值的中值，再用它代替模塊中心像素點的值。

Step 3邊緣檢測。表示缺口圖像經過圖像轉化、濾波后，只剩下圖像的灰度數據。采用Sobel算子邊緣檢測技術［9］，通過計算圖像的梯度值來檢測圖像的邊緣。具體實現方式為：通過參數配置，設定每一臺轉轍機的識別閾值參數，將經過處理后的灰度圖像理解為一個二維函數，圖像的一階導數可以用梯度表示，表示某一函數在某一點處的方向導數沿著該方向取得最大值。計算梯度的大小時，首先要計算梯度關于x、y方向的分量Gy和Gx，計算梯度偏導數采用Sobel算子，Sobel算子垂直方向和水平方向的模板選用最小的奇數3×3模板，見圖4。像素3×3區域的第3行與第1行的差近似為x方向的偏導數，第3列與第1列的差近似為y方向的偏導數。使用Sobel算子計算梯度分量的算術表達式為

圖4 Sobel算子

式中：Gx、Gy分別為經橫向和縱向邊緣檢測的圖像灰度值；G為該像表的圖像灰度值。將G與參數配置中的閾值進行比較，大于閾值則表示該像表點的邊緣，將計算出的所有邊緣點坐標數據放入緩存。

Step 4間隙計算。對圖像邊緣檢測處理后，從所得到的邊緣點數據中提取鎖閉塊的下邊沿和表示桿缺口邊沿的像素坐標，這二者的像素坐標相減的絕對值，即為缺口間隙大小的像素值。該像素值乘以每一個像素點代表的實際尺寸，就得出表示缺口間隙的實際大小。在實際處理中，邊緣的像素點可能是2個以上。經過實際測量，對于鎖閉塊的下邊沿和表示桿缺口邊沿僅取第2排的像素點作為計算的像素邊緣。

1.3 顯示單元

顯示單元負責實時顯示識別后的缺口間隙、模塊配置參數及模塊狀態等信息，缺口間隙可顯示到小數點后2位。顯示單元自帶選擇按鈕，可在顯示信息、手動測量以及修改模塊配置等功能間循環切換。顯示單元采用4位8段數碼管，基于FPGA運算速度高的特點，采用動態驅動的方式，每隔1～2 ms驅動點亮每位數碼管。

1.4 通信單元

通信單元包括PLC通信模塊和電源模塊，負責將接收到的圖像/視頻等數據，以電力載波通信（PLC）方式上傳至室內站機，同時將PLC通信模塊接收的命令信息下發給缺口圖像處理單元。電源模塊為整個檢測模塊提供電源，負責將AC220 V轉換為各單元使用的DC12 V。PLC通信模塊利用2芯備用芯線作為電力線，通過載波方式實現供電和數據傳輸功能［10］。采用OFDM技術，可在既有信號電纜上傳輸信息，傳輸距離不大于1 km，既可解決現場備用芯線不足的情況，同時通信速率高達2 Mbit/s，完全可以滿足視頻/圖像等數據的傳輸，提高了產品在現場的可用性。

2 試驗驗證

灰度變化明顯是邊緣點的特征。通過邊緣點的檢測，能有效檢測出圖像中對象的邊緣，而只保留邊界信息在很大程度上能減少待處理的數據量，可有效簡化圖像的分析。圖5展示了設計的缺口檢測模塊安裝在ZYJ7型轉轍機內，對表示桿缺口進行實時采集檢測的過程。圖5（a）為圖像采集單元采集到的原始圖片，圖5（b）為經圖像處理單元裁剪后的缺口特征部位圖片，圖5（c）為將裁剪后的圖片進行轉換和濾波后得到的圖。再通過邊緣檢測得到上邊緣（綠線）、下邊緣（藍線）；綠線和藍線之間的像素值乘以每一個像素點代表的實際距離，即為缺口間隙的實際大小數值，即2.1 mm。

圖5 圖片處理結果對比

3 結論

基于FPGA的轉轍機缺口檢測模塊已在昆明局馬龍站得到了試用。全站合計安裝了63臺ZYJ7型轉轍機表示缺口檢測模塊。

1）維護人員在本地的顯示單元就能看到當前缺口大小，實現了根據數值調整表示桿，交互性好，大大提高了現場維護效率。

2）可根據需要只傳檢測結果到缺口監測站機（在通道有限、帶寬受限時），降低了對現場通道帶寬的要求。

3）當有多個轉轍機同時轉動時，每個檢測模塊可同步采集和處理數據，減少了對站機計算能力的依賴，實現了分布式計算，提高了全站缺口監測站機系統的可靠性和可用性。