劉建林戴瑜興沈 雁

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邊緣檢測方法在線陣CCD大壩位移計中的應(yīng)用

劉建林1,2, 戴瑜興2, 沈 雁2

(1. 湖南機電職業(yè)技術(shù)學(xué)院 電氣工程系, 湖南 長沙, 410151; 2. 湖南大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院, 湖南 長沙, 410082)

根據(jù)大壩變形監(jiān)測的實際需求, 采用先進的CCD以及FPGA技術(shù), 設(shè)計了用于大壩水平位移監(jiān)測的高精度位移計. 根據(jù)線陣CCD的特性, 論述了利用平行光源進行測量的結(jié)構(gòu)及原理. 通過對CCD圖像進行數(shù)字化, 采用數(shù)字的高斯濾波及邊緣檢測算法對CCD圖像進行像元級的邊緣定位. 在實驗中運行了FPGA作為處理部件, 采用Verilog HDL對處理算法進行邏輯設(shè)計, 通過論證, 系統(tǒng)具有很高的測量精度以及集成度.

大壩變形監(jiān)測; CCD; 邊緣檢測

大壩為開發(fā)水利資源發(fā)揮巨大作用, 給人類帶來極大便利. 但由于其建造歷史、環(huán)境、材料與工藝的不同, 在面對今天復(fù)雜多變的氣候變化和自然災(zāi)害時存在一定的隱患. 因此, 大壩的安全監(jiān)測十分重要. 第1時間掌握大壩工作狀態(tài), 可為大壩日常運行的狀況提供評價依據(jù), 有助于制定合理的控制計劃、維護修理措施和發(fā)布險情警報[1], 可大大提高資源利用率, 減少對環(huán)境的不良影響.

大壩安全監(jiān)測中的一項重要內(nèi)容——大壩變形監(jiān)測, 國家有確定的實際要求[2]. 考慮大壩變形監(jiān)測的發(fā)展趨勢[3], 本文結(jié)合利用FPGA作為單片式控制處理核心、東芝公司的線陣CCD芯片TCDl703C作為測量傳感器以及光電式位移計用于大壩水平位移監(jiān)測. 與位移計的測量精度0.1 mm的指標相比, 光電式位移計的測量精度提高了4倍, 達到了0.02 mm, 有效測量范圍也達到了0～50 mm, 充分滿足了對大壩測量位移數(shù)據(jù)的高精度要求.

1 線陣CCD位移計

1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

線陣CCD大壩位移計的硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)見圖1. 主要的構(gòu)成部件包括了線陣CCD器件TCD1703C、AD轉(zhuǎn)換器、FPGA以及一些外圍部件. FPGA是最核心的處理部件, 其中運行有Nios II軟核作為嵌入式處理器、檢測算法的邏輯電路和驅(qū)動線陣CCD器件的邏輯電路. 在FPGA的驅(qū)動下, TCD1703C按時鐘依次將感光元素線陣的電壓信號輸出到AD轉(zhuǎn)換器. AD轉(zhuǎn)換器將模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號送入FPGA進行處理. 在FPGA中經(jīng)過高斯濾波、差分運算產(chǎn)生線陣CCD的梯度圖像, 同時提取邊緣點左右相鄰各2個像元的位置以及梯度數(shù)據(jù), 可以精確地將圖像邊緣定位在一個像元上. 至此便將CCD原始信號變成了與鋼絲位置相關(guān)的邊緣數(shù)據(jù)序列, 再通過Nios II軟核的處理最終計算出鋼絲當前所處的位置.

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

1.2 測量原理

在線陣CCD大壩位移計中, 被測物體為一根0.8～1.2 mm的細鋼絲線. 為CCD提供光源的是一個點光源, 通過光學(xué)系統(tǒng)將其轉(zhuǎn)化成一束平行光照射到線陣CCD器件上, CCD的微光敏元素列受到光強的影響便會形成離散的分布電荷, 進而在驅(qū)動電路的作用下, 依時鐘轉(zhuǎn)化為電壓信號輸出. 其原理示意圖見圖2[4]. 當將細鋼絲線放置在光源與線陣CCD之間時, 由于細鋼絲線的遮蔽, 其在線陣CCD上形成一個暗帶, 而CCD兩邊未被遮蔽部分則表現(xiàn)為亮帶. 細鋼絲線的粗細決定了暗帶的寬度, 為了提高精確度, 應(yīng)盡量使用較細的鋼絲線. 通過對CCD上暗帶的定位, 便可以計算出鋼絲的位移.

圖2 測量原理圖

2 邊緣檢測算法的應(yīng)用

2.1 高斯濾波

引入高斯濾波器的原因在于線陣CCD經(jīng)光線感應(yīng)后生成的圖像含有噪聲, 而圖像的差分運算對噪聲非常敏感, 通過高斯濾波器對圖像進行去噪便可極大提高邊緣檢測器的性能. 高斯濾波器根據(jù)高斯函數(shù)的形狀來確定濾波模板的權(quán)值. 高斯函數(shù)的傅里葉變換也是高斯函數(shù), 使得高斯濾波器在平滑濾波器中得到了廣泛的應(yīng)用. 將連接的高斯函數(shù)離散化便可用于高斯濾波器, 對于較小尺寸的一維高斯濾波器可以使用帕斯卡三角形來逼近. 5個點的高斯濾波器對應(yīng)于帕斯卡三角形的第5行[5](見圖3).

圖3 高斯濾波模板

2.2 邊緣檢測

在經(jīng)過梯度算子獲得梯度圖像之后, 為了確定邊緣的位置, 構(gòu)造一個包含5個像素的窗口來完成對邊緣的提取工作. 具體步驟如下:

第1步: 對()求梯度,() =(+ 1)-().

第2步: 窗口邊緣檢測.

當() ≥(+ 1)＞(+ 2)且() ≥(-1)＞(-2)時() =(). (1)

當() ≤(+ 1)＜(+ 2)且() ≤(-1)＜(-2)時() =(). (2)其它情況下() = 0.

滿足式(1)或式(2)的點則為邊緣點. 在第2步中實際上是取得梯度圖像中邊緣的2個峰值點. 在實現(xiàn)中, 可以先對梯度圖像取絕對值, 僅用式(1)即可. 這樣減少了不必要的邏輯單元使用量.

圖4 邊緣及一階導(dǎo)數(shù)關(guān)系圖

3 功能實現(xiàn)

3.1 高斯濾波器的設(shè)計

由2.1節(jié)可知, 高斯函數(shù)離散化后的值便是高斯濾波器模板的各處的權(quán)重, 所以可看作是線性濾波器. 在使用邏輯電路實現(xiàn)高斯濾波器時, 分節(jié)延遲線是其中的基本結(jié)構(gòu)單元, 輸入數(shù)據(jù)依次延遲并通過抽頭進行加權(quán)求和輸出結(jié)果. 其結(jié)構(gòu)見圖5.

圖5 高斯濾波器實現(xiàn)結(jié)構(gòu)

高斯濾波器由3個層次構(gòu)成(圖6). 首先串行的數(shù)據(jù)依次進入延遲線, 從而由串行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為并行數(shù)據(jù); 然后對并行數(shù)據(jù)進行抽頭并加權(quán); 最后對各加權(quán)的抽頭數(shù)據(jù)進行累加輸出得到濾波后的數(shù)據(jù).

圖6 高斯濾波器層次結(jié)構(gòu)

3.2 邊緣檢測算法實現(xiàn)

找出局部梯度值最大的像元位置, 即圖像灰度變化是邊緣檢測的主要目的. 數(shù)據(jù)的并行處理, 由4個比較器完成(見圖7), 有利于提高系統(tǒng)的處理速度. Quartus II軟件的LPM庫中提供了本文需要的比較器, 可直接調(diào)用. 移位寄存器, 由5個D觸發(fā)器組成, 依據(jù)給定的時鐘信號, 串行數(shù)據(jù)依次移位輸入轉(zhuǎn)換成并行輸出. 在圖7中, 數(shù)據(jù)從data_in端輸入, 由時鐘控制5個D觸發(fā)器完成串轉(zhuǎn)并功能, 然后輸出5組數(shù)據(jù)分別進行比較. 只有當這幾組數(shù)據(jù)同時滿足式(1)或式(2)時, 輸出結(jié)果才為真, 即表示判斷到了圖像的邊緣. 進一步便可以得出細鋼絲線投影到CCD上的準確位置.

圖7 邊緣檢測邏輯電路

3.3 位移計算處理

通過邊緣檢測運算之后, 得到的便是邊緣檢測結(jié)果序列:(1)、(2)、(3) …(). 它們記錄了各邊緣點所在的位置以及梯度幅值. 可能發(fā)生的情況是, 在整個序列中分布著許多比較小的梯度幅值, 這是因為高斯濾波器只是盡可能的使得序列變得平滑, 但一定會存在許多斜率很小的波紋. 因為需要通過閥值將它們忽略掉. 鋼絲位置的計算流程見圖8. 圖8中0和H分別表示2點之間寬度的閥值以及梯度幅值(斜率)的閥值.

圖8 位移計算流程

4 總結(jié)

本文以線陣CCD的原理為出發(fā)點, 討論了利用平行光源及細鋼絲線進行位移測量的大壩移位計的結(jié)構(gòu)及硬件組成. 并根據(jù)數(shù)字圖像處理的特點, 提出了通過高斯濾波抑制噪聲, 通過差分運算進行邊緣檢測的定位方法, 使得定位的檢測精度保持在像素級, 從而精確地計算出鋼絲在量程范圍內(nèi)的位移位置. 在實驗中, 采用FPGA作為處理器件, 將CCD驅(qū)動、檢測算法及其它控制處理集成到單片F(xiàn)PGA上. 通過軟硬件的結(jié)合, 減小了位移計的尺寸, 并提高了位移計的處理速度及測量精度.

[1] Mueuler S. Instrumentation and control system for Guangzhou[J]. International Journal on Hydropower & Dams, 1998, 5(2): 99-101．

[2] 中華人民共和國能源部和水利部. 混凝土大壩安全監(jiān)測技術(shù)規(guī)范[M]. 北京: 水利電力出版社, 1990.

[3] 李宗春, 李廣云. 我國大壩變形監(jiān)測技術(shù)現(xiàn)狀與進展[J]. 測繪通報, 2002(10): 19-21．

[4] 柴世杰, 戴瑜興, 溫?zé)铈? 基于C8051F410的光電式引張線儀設(shè)計[J]. 電子技術(shù)應(yīng)用, 2011(5) : 41-44.

[5] 賈云得. 機器視覺[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2002: 71-76.

[6] 吳曉波. 圖像邊緣特征分析[J]. 光學(xué)精密工程, 1999, 7(1): 59-63.

Linear array CCD dam displacement meter based on edge detect method

LIU Jian-lin1,2, DAI Yu-xing2, SHEN Yan2

(1. Department of Electrical Engineering, Hunan Mechanical & Electrical Polytechnic, Changsha 410151, China; 2. Department of Eectrical and Information Engineering, Hunan Uiversity, Changsha 410082, China)

According to the deformation monitoring of dam’s actual needs, based on advanced CCD and FPGA technology, a displacement meter was designed with high precision and automatic measurement for dam use. On the basis of edge gradient step characteristic of a gray image, Gaussian filter and edge detection algorithm was used to find the pixel level boundary of a CCD image. Taking FPGA as the system processing core and the digital circuit hardware carrier, Verilog HDL language was used to design the system which is all included in a single FPGA. Simulation and test show that the sopc system had high precision, high processing speed, high integration density and high reliability.

dam deformation monitoring; CCD; edge detection

TP 391.41

1672-6146(2012)04-0049-04

10.3969/j.issn.1672-6146.2012.04.010

2012-10-16

湖南省科技計劃 (2012FJ3042)

劉建林(1978-), 男, 講師, 碩士研究生, 研究方向為建筑智能工程. E-mail: tikolin@126.com

(責(zé)任編校:劉剛毅)