基于ARM11的墻地磚色差檢測裝置研究

王永強，李慶利

（唐山學院a.計算機科學與技術系；b.機電工程系，河北唐山063000）

基于ARM11的墻地磚色差檢測裝置研究

王永強a，李慶利b

（唐山學院a.計算機科學與技術系；b.機電工程系，河北唐山063000）

研究了一種基于ARM11處理器、采用塔形聚類算法和歐式距離公式進行色差測量的墻地磚色差檢測裝置，它采用CMOS攝像頭進行圖像采集，軟件用的是Linux操作系統。實驗結果表明，該裝置能滿足墻地磚色差的非接觸式檢測。

墻地磚；色差檢測；ARM11

進入21世紀，隨著工業自動化水平的不斷提高，產品質量檢測市場蓬勃發展，尤其對陶瓷墻地磚色差檢測裝置需求更為迫切。目前，墻地磚色差主要由有經驗的工人用肉眼進行分析識別，存在受人為因素影響、效率較低的缺點。如何提高檢測效率、提高檢測質量，是墻地磚檢測面臨的難題。開發低成本、小型化、處理能力強、存儲容量大、容易擴展的墻地磚質量檢測裝置具有重要意義。因此本研究設計了一種采用ARM11作為系統處理器的墻地磚檢測裝置，能很好地滿足上述條件，具有較強的實用性。

1 檢測裝置組成

本檢測裝置主要由ARM11處理器、CMOS攝像頭、圖像采集卡、LCD顯示屏和外設組成。使用ARM11處理器對采樣于CMOS攝像頭的墻地磚圖像進行預處理及色差檢測，將檢測結果提供給具有人機接口的LCD顯示屏［1］，實現了脫離PC機的非接觸式檢測。本檢測裝置組成如圖1所示。

圖1 檢測裝置組成框圖

2 硬件與軟件的選擇

本檢測裝置選擇ARM11處理器，并且使用三星公司的S3C6410芯片。因為S3C6410芯片是基于16/32bitRISC的內核，采用64/32bit內部總線結構，集成了多個功能強大的硬件加速器，能夠對圖像進行快速處理，并且是一種低成本、低功耗、高性能的解決方案。鑒于S3C6410的以上特點，本裝置選擇它為處理器的主芯片。

采用基于CMOS的USB接口攝像頭進行圖像采集。目前CMOS攝像頭分辨率和CCD攝像頭分辨率相差無幾，而且成本低，圖像采集效果能夠滿足檢測要求。攝像頭采用中星微30IP－L芯片，這款芯片的特點是內含數字攝像IC接口、DRAM接口、實時圖像壓縮引擎、USB接口、FIFO等條件與功能，分辨率高達130萬像素，動態視頻分辨率最高為640＊480像素，輸出幀速度最高為30幀/s。

選擇Linux操作系統，以OpenCV/embeded為開發工具，進行檢測系統軟件的設計。Linux以其獨特的特性，在圖像檢測領域己經有了一段時間的應用，它可以針對不同硬件設備進行圖像提取與處理。OpenCV是一個開源性的計算機視覺函數庫，最開始由Intel開發出來，現在已經發展為一個跨平臺的函數庫，支持OpenCV的平臺包括Windows，Linux，MacOSX以及一些嵌入式操作系統。OpenCV/embeded是面向嵌入式系統的，故本裝置使用它為開發工具實現色差檢測。

3 墻地磚色差參數及算法實現

3.1 色差測量過程

將采集到的原始圖像進行邊緣檢測，通過對幾種邊緣檢測算子的實驗，比較最后效果及執行速度。本系統采用candy邊緣檢測算子，根據人類視覺心理特征，每條邊向內20像素進行裁切，提取墻地磚的顏色特征值，并依據相應公式將待測墻地磚和標準庫進行色差計算，并將色差計算結果輸出。色差檢測算法流程如圖2所示。

圖2 色差檢測算法流程

在對兩幅圖像進行色差度量時，常把圖像由RGB顏色空間轉換到La＊b＊空間［2］，然后利用歐式距離公式（1）進行色差測量，其中ΔE表示色差，ΔL表示兩像素點L的差，Δa表示兩像素點a分量的差，Δb表示兩像素點b分量的差。但由于像素點數目眾多，計算數據量大，執行時間長，因此需要提取圖像特征來進行描述。本文引入了塔形FCM聚類（PFCM）算法。

3.2 塔形FCM算法原理

FCM算法應用很廣，常用于圖像分割。其基本思想是把n個樣本向量xi（i＝1，2，…，n）分成c個模糊簇，并求得每個簇的聚類中心，使目標函數達到最小，FCM的目標函數定義為

為使Jm（U，P）達到最小，隸屬度μik和聚類中心vi按公式（4）和（5）進行更新。在更新μik時，按dik是否有0值分兩種情況定義Ik和珔Ik。Ik＝｛i｜1≤i≤c，dik＝0｝，I珔k＝｛i｜1，2，3，…，c｝－Ik，使得μik值為

對一幅墻地磚圖像來講，假定本層有M×N個像素點，則高一層圖像大小為（M/2）×（N/2）。在構造高一層圖像時，首先將本層圖像分為（M/2）×（N/2）個單元，然后，將每個單元內的4個像素的顏色平均值作為高一層圖像對應位置的顏色值，逐層構建塔型結構。使用塔型FCM聚類算法流程［3］為：

步驟1：為原圖像構造塔型結構，設總層數為N；

步驟2：用合適的初始化方法對最頂層（N層）圖像的聚類中心初始化，令K＝N；

步驟3：對第K層圖像進行FCM聚類；

步驟4：若K＝1，轉步驟7，否則轉步驟5；

步驟5：用第K層聚類中心作為第K－1層圖像的初始化聚類中心；

步驟6：令K＝K－1，轉步驟3；

步驟7：輸出聚類結果，結束。

3.3 特征色差測量

將塔形FCM聚類得到兩幅圖像的關聯度，由RGB空間轉換到La＊b＊空間，并利用公式（1）進行色差計算。目前各國通用的顏色檢測方式是CIE（國際照明委員會）的顏色標準。人的視覺色差與分光光度計檢測的數字色差（ΔE）存在以下的關系，見表1。

表1 CIE（國際照明委員會）的顏色標準

2006年9月1日新版《陶瓷磚試驗方法》國家標準正式實施，相對于1999年出版的老國標，色差、起拱等瓷磚容易發生的質量糾紛在新國標中都有了詳細的參照指標，如對色差的規定為：距離墻地磚3m處目測不明顯［4］。但這是一個比較模糊的概念，無定量指標和測定方法，且也沒有給出示例。新國標中指出，單色釉面磚常規的色差值為0.75，數值越大則代表色差越大。但由于人類視覺特點，把色差控制在1.5以下，人眼基本感覺不到色差存在。

4 實驗結果

抽取600mm×600mm的正方形彩色墻地磚9塊，編號從001－009，如圖3所示，以004作為標準樣本，使用本裝置進行色差分級。結果如表2所示。

圖3 獲取的彩色墻地磚圖像

表2 色差測量結果

由表2可知，編號為004的墻地磚與編號為001，005，009的墻地磚的色差值都小于1.5，根據人類視覺心理特點，可以認定色差相同。并且，讓熟練工人進行目測分選，和裝置測量結果一樣。大量實驗表明，應用本裝置進行色差檢測與人眼視覺效果吻合度良好。檢測速度可以達到2塊/s，在保證測量準確度的前提下，也大大提高了檢測效率。

5 結論

本文研究了基于ARM11的墻地磚色差檢測裝置，分析了該裝置的整體結構、工作原理，提出了一種基于塔形FCM聚類分析和色差公式進行色差檢測的算法。實驗結果表明：該裝置具有穩定性好、分類結果準確、運行速度快、便攜性高的特點，可以用于實現彩色墻地磚非接觸色差檢測。

［1］ 莊志紅，伍峰.基于ARM微控器LPC2132嵌入式球機控制系統設計［J］.制造業自動化，2010，10（下）：92－93.

［2］ 劉浩學.CIE均勻顏色空間與色差公式的應用［J］.北京印刷學院學報，2003，11（3）：4－8.

［3］ 劉尊洋，王自榮.塔型FCM和CIEDE2000的仿造迷彩主色提取方法［J］.紅外與激光工程，2010（4）：68－69.

［4］ 國家標準局.陶瓷磚試驗方法（GB/T3810.2－2006）［S］.北京：中國標準出版社，2006.

（責任編校：李秀榮）

Ceramic Tile Chromatism Detecting Device Based on ARM11

WANG Yong－qianga；LI Qing－lib

（a.Department of Computer Science and Technology；b.Department of Electromechanical Engineering，Tangshan College，Tangshan 063000，China）

The ceramic tiles chromatism detecting device based on ARM11processors has been researched.By the way of the telescoping clustering method and the euclidean distance method，the device can detect chromatism.The CMOS cameras are selected to capture the images.This software operates in the Linux environment.The results show that the device can meet the non－contact chromatism detect.

ceramic tiles；chromatism detect；ARM11

book=40,ebook=40

TP391.77；TQ174.76

A

1672－349X（2012）03－0087－03

2011－12－20

河北省科學技術研究與發展計劃項目（11215640）；唐山市科學技術研究與發展計劃項目（11110210B－6－6）

王永強（1980－），男，河北唐山人，講師，碩士，主要從事圖像處理及色差檢測研究。