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基于嵌入式ARMS3C2440的裂紋實(shí)時測量系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

發(fā)布時間:2015-11-3 14:39    發(fā)布者:designapp
關(guān)鍵詞: ARMS3C2440 , Sobel
  引 言
  在建筑業(yè)中,評價墻體裂紋,地面裂紋是評價房屋質(zhì)量的一項(xiàng)重要指標(biāo)。一個嵌入式系統(tǒng)裝置一般都由嵌入式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和執(zhí)行裝置組成,嵌入式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)是整個嵌入式系統(tǒng)的核心,由硬件層、中間層、系統(tǒng)軟件層和應(yīng)用軟件層組成。執(zhí)行裝置也稱為被控對象,它可以接受嵌入式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)發(fā)出的控制命令,執(zhí)行所規(guī)定的操作或任務(wù)。執(zhí)行裝置可以很簡單,如手機(jī)上的一個微小型的電機(jī),當(dāng)手機(jī)處于震動接收狀態(tài)時打開;也可以很復(fù)雜,如SONY 智能機(jī)器狗,上面集成了多個微小型控制電機(jī)和多種傳感器,從而可以執(zhí)行各種復(fù)雜的動作和感受各種狀態(tài)信息。嵌入式系統(tǒng)硬件層的核心是嵌入式微處理器,嵌入式微處理器與通用CPU最大的不同在于嵌入式微處理器大多工作在為特定用戶群所專用設(shè)計(jì)的系統(tǒng)中,它將通用CPU許多由板卡完成的任務(wù)集成在芯片內(nèi)部,從而有利于嵌入式系統(tǒng)在設(shè)計(jì)時趨于小型化,同時還具有很高的效率和可靠性。
  本研究將問題劃分為以下兩個部分:
  (1)裂紋寬度測量算法;
  (2)將以上所開發(fā)軟件移植到ARM開發(fā)板,并優(yōu)化算法提高軟件運(yùn)行速度。
  1 裂紋寬度測量算法
  計(jì)算裂縫寬度關(guān)鍵是要利用圖像分割技術(shù)得到裂縫的真正邊緣。雖然已有文獻(xiàn)介紹了多種分割方法,但是未見有針對裂縫測試儀采集到的裂縫圖像進(jìn)行處理的方法。
  1.1 圖像獲取
  圖像獲取過程如圖1所示:被檢測的裂縫通過光學(xué)系統(tǒng)在CMOS圖像傳感器上成像,然后通過USB接口將裂縫圖像輸出到ARM上進(jìn)行處理。ARM(Advanced RISC Machines)是微處理器行業(yè)的一家知名企業(yè),設(shè)計(jì)了大量高性能、廉價、耗能低的RISC處理器、相關(guān)技術(shù)及軟件。技術(shù)具有性能高、成本低和能耗省的特點(diǎn)。適用于多種領(lǐng)域,比如嵌入控制、消費(fèi)/教育類多媒體、DSP和移動式應(yīng)用等。
  


  圖像獲取
  裂縫圖像如圖2所示。裂縫寬度分布范圍較廣,自幾十至幾百像素不等,但遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于圖像的寬度值。裂縫周圍有部分噪聲,有的圖像含有大量污染區(qū)域,這成為裂縫位置鎖定的難點(diǎn)。
  


  裂縫圖像
  


  OTSU圖像分割結(jié)果
  1.2 OTSU圖像分割
  通過與已有圖像分割方法如:直方圖法、OTSU法、區(qū)域分割法等進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),OTSU在最后的效果上占有明顯的優(yōu)勢。
  圖像分割的結(jié)果如圖3所示。觀察結(jié)果,很容易發(fā)現(xiàn)圖像的邊緣很大區(qū)域被錯分為與裂縫一樣。于是直接計(jì)算裂縫寬度時會導(dǎo)致將錯分的區(qū)域計(jì)算成裂縫。因此除了計(jì)算裂縫寬度外,對候選裂縫集合進(jìn)行有效剔除是另一個重要任務(wù)。
  


  Sobel邊緣檢測算子
  分割完圖像后,計(jì)算所有可能成為裂縫的區(qū)域的寬度。采用從圖像給定行的起始位置開始計(jì)算裂縫寬度,當(dāng)發(fā)現(xiàn)像素灰度由0變?yōu)?55,記為一個裂縫的左邊緣起始位置;當(dāng)查找到像素灰度由255變?yōu)?,記為一個裂縫的右邊緣結(jié)束位置。通過這種方法可以獲取給定行的所有可能的裂縫寬度。但是在具體試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),計(jì)算對單行的裂縫進(jìn)行寬度測量還是存在比較大的誤差。于是采用求取給定行上下5行共10行的平均值的方法。
                  1.3 Sobel邊緣檢測
  以上小節(jié)得出了裂縫的候選集合,但是事實(shí)上這個候選集合含有大量的非裂縫區(qū)域。這一節(jié)中的主要內(nèi)容是設(shè)計(jì)算法剔除這些干擾裂縫,獲取更小的裂縫候選集合。在試驗(yàn)中,由于裂縫具有明顯的邊緣,而干擾圖像區(qū)域有比較模糊的邊緣或者僅有一個邊緣等,通過分析,提出采用Sobel邊緣檢測的方法進(jìn)行裂縫位置的鎖定。Sobel算子由兩個卷積核組成,如圖4所示。
  通過對原始圖像采用Sobel邊緣檢測得到如圖5所示結(jié)果。
  


  Sobel邊緣檢測結(jié)果圖像
  


  OTSU分割后的結(jié)果
  但是,這個結(jié)果很明顯存在很多微小的干擾,這些干擾必須予以剔除,否則將對鎖定裂縫邊緣沒有任何效果。通過對邊緣檢測結(jié)果圖像仔細(xì)分析發(fā)現(xiàn),雖然存在微小干擾,但是他們的灰度值普遍偏小,針對這一發(fā)現(xiàn),對緣檢測結(jié)果圖像做與上一節(jié)中一樣的圖像分割,這會將微小的干擾有效地剔除。如圖6所示。
  同過對分割后的邊緣圖像進(jìn)行觀察,圖像仍然存在一些微小的干擾,但這些干擾相對于未處理的緣檢測結(jié)果圖像已經(jīng)很少,將在后續(xù)的處理中對圖像裂縫添加附加約束,從而取出這些干擾的影響。
  1.4 基于裂縫特征的附加約束
  通過對大量的裂縫圖像進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)圖像裂縫有如下特點(diǎn):
  (1)裂縫灰度值低于墻體的灰度值。
  (2)裂縫的寬度相對于整個圖像不超過圖像寬度的1/3。
  (3)污染的墻體區(qū)域一般呈大的塊狀出現(xiàn),且很多僅含有一個邊界,另一邊界延伸至圖像外面。
  (4)墻體的一些微小的干擾呈小塊狀出現(xiàn)。
  (5)裂縫一般為帶狀。
  使用ARM處理器處理圖像,由于其速度慢且有實(shí)時性要求,故不能處理整張的圖像,換句話說,必須處理局部圖像。這就很明顯增加了剔除候選裂縫的難度。該系統(tǒng)顯然是無法使用特點(diǎn)(4)、特點(diǎn)(5)的。
  通過添加以上約束,實(shí)驗(yàn)效果有了明顯的提高。
  圖7是PC機(jī)的結(jié)果,由于同時使用了5個約束效果比較好。圖8是ARM系統(tǒng)運(yùn)行的截圖,由于在ARM上不方便分步計(jì)算出每一個步驟,故直接給出了帶有測量結(jié)果的截圖。
  


  PC機(jī)計(jì)算結(jié)果
                  


  ARM運(yùn)行測量結(jié)果截圖
  2 基于Linux的QT界面設(shè)計(jì)算法
  前文討論的是主要的算法部分,完整的裂紋測量系統(tǒng)還包括用戶接口部分,即圖形界面接口。在ARM上采用QT進(jìn)行界面設(shè)計(jì)已經(jīng)比較成熟,它具有以下主要特點(diǎn):
  (1)入門容易、學(xué)習(xí)成本低。了解基本概念后就可以邊查文檔邊寫程序。
  (2)跨平臺效果好。本來是Linux下的工具庫,Linux是一類Unix計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)的統(tǒng)稱。Linux操作系統(tǒng)的內(nèi)核的名字也是“Linux”。Linux操作系統(tǒng)也是自由軟件和開放源代碼發(fā)展中最著名的例子。嚴(yán)格來講,Linux這個詞本身只表示Linux內(nèi)核,但在實(shí)際上人們已經(jīng)習(xí)慣了用Linux來形容整個基于Linux內(nèi)核,并且使用GNU 工程各種工具和數(shù)據(jù)庫的操作系統(tǒng)。Linux得名于計(jì)算機(jī)業(yè)余愛好者Linus Torvalds。
  3 軟件移植與程序優(yōu)化
  由于最終的程序是運(yùn)行在ARM系統(tǒng)上,而由于ARM處理圖像時的速度慢與裂縫測量儀器的實(shí)時性要求,必須對程序進(jìn)行優(yōu)化,并將算法移植到ARM系統(tǒng)上,使之可以正確運(yùn)行。
  程序的優(yōu)化是一個問題,雖然現(xiàn)在的ARM速度已經(jīng)提高了很多,但是在處理圖像時還是很吃力,加上算法中需要對原圖像兩次獨(dú)立處理,相當(dāng)于加倍了ARM的負(fù)擔(dān)。通過對大量裂縫圖像的分析,針對前文中提出的裂縫特點(diǎn)以及結(jié)合ARM本身的運(yùn)算速度條件,提出剔除處理全部圖像的算法。采用了只處理給定行位置上下10行的區(qū)域。通過只處理這20行圖像,極大地提高了程序的運(yùn)行速度。以上方法并行,還采用多線程編程方法,通過將圖像采樣與圖像的處理分為兩個進(jìn)程完成,有效地提高了程序的運(yùn)行速度。
  4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
  該程序分別在PC機(jī)和ARM開發(fā)板上運(yùn)行,效果如圖7,圖8所示。
  通過大量的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)該算法能較好地檢測出裂縫的分布和寬度。在算法中采用了結(jié)合OTSU圖像分割與Sobel邊緣檢測的混合算法進(jìn)行裂紋檢測與寬度測量。這種算法能分別有效利用邊緣檢測與圖像分割兩種方法各自的優(yōu)點(diǎn)。
  5 結(jié) 語
  針對墻體裂紋測量,設(shè)計(jì)出了一套適用于裂縫寬度檢測的算法。該算法能較好地檢測出裂縫的分布和寬度。采用邊緣檢測與圖像分割混合的方法并通過對大量圖像進(jìn)行分析,對算法添加了一系列符合圖像裂縫特征的約束條件,極大地提高了算法的準(zhǔn)確性與健壯性。分別將程序運(yùn)行于PC機(jī)系統(tǒng)與ARM系統(tǒng),并針對ARM系統(tǒng)的特點(diǎn)對算法進(jìn)行了一系列優(yōu)化,引入了并行處理技術(shù),在提高ARM運(yùn)行速度的同時,使得ARM系統(tǒng)檢測出的結(jié)果達(dá)到與PC機(jī)系統(tǒng)幾乎同等的效果。
               
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