[发明专利]基于DaVinci架构和嵌入式图像检测技术的在线型号识别仪

说明书

技术领域

本发明属于自动化检测领域，涉及嵌入式图像特征提取的检测领域，具体涉及一种基于DaVinci架构和图像检测技术的嵌入式在线型号识别仪。

背景技术

现如今，利用图像识别完成检测功能的产品或技术已很普遍。其中，一部分图像识别系统，例如车牌识别，对图像的清晰度、分辨率和图像畸变度等质量要求很高，并且要求图像采集速度快，图像需压缩并保存，其前端一般使用高速数字摄像机，处理终端一般使用高性能计算机，可以看出此类系统对设备性能要求较高，但实际工作环境一般较恶劣，不易做到高识别率、低成本和集成化；另一部分图像识别系统，例如设备图像探伤，一般用嵌入式系统实现，但普通的嵌入式设备受工作主频限制，数据处理速度较低，虽可实现集成化和小型化，但系统的实时性难以保证。因此传统的图像检测系统都存在缺乏灵活性、集成性，成本较高，资源浪费，或者缺乏实时性，数据吞吐量较小的问题。

一旦系统任务既对图像质量、数据吞吐量和系统实时性提出较高要求，同时也要求系统具有灵活性和集成性，传统的图像检测系统则不能满足需求。基于DaVinci架构的ARM+DSP双核协处理器具有工作主频高，数据处理速度快等优势，成为解决此问题的首选硬件。DaVinci架构主要用于解决ARM(Advanced RISC Machines)与DSP(Digital Signal Processor，数字信号处理器)或协处理器之间的通讯、内存管理及任务调度等问题。在DaVinci结构体系下，ARM处理器负责图像采集、内存管理等，DSP负责图像识别算法的集成。

工业生产过程中伴随着各种生产线工艺，对于某些产品来说，特定生产线只能生产特定型号的产品，因此，产品型号必须经过严格的检查，方可进入生产线。目前生产线上的型号检测工作大多由人工目测完成的，在大量重复的劳动下出现判断失误在所难免，因此，利用集成化的高质量图像检测系统代替人工快速、准确的进行产品型号的检测，对控制产品质量有重大意义。目前，针对此类问题的图像检测系统涉及到的技术主要包括基于单核处理器的嵌入式技术、图像采集技术及图像处理技术。其中，图像处理技术中包括图像识别算法，成熟的图像识别算法有很多，如模板匹配、神经网络、支持向量机等，但优秀算法计算量普遍较大，不适用于嵌入式等低速设备，因此嵌入式图像检测系统一般都根据系统任务的不同自主开发算法，以适应任务的需要。

发明内容

本发明为解决生产线上产品型号在线识别问题，提出一种基于DaVinci架构和嵌入式图像检测技术的在线型号识别仪，集成了用户操作接口、自适应光源、图像采集、视频触发、图像识别、双目数据融合、日志记录及声光报警等功能。

本发明的基于DaVinci架构和嵌入式图像检测技术的在线型号识别仪，包括双目识别结构的主设备和从设备、图像采集设备、自适应光源、声光报警器及用户操作设备，主设备和从设备各连接有一个图像采集设备，主设备还连接有自适应光源和声光报警器，从设备还连接有用户操作设备；图像采集设备用于采集当前生产线上待识别物体的图像，生成复合视频信号，两个图像采集设备采集图像的角度不同。

主设备和从设备都包含有一个底板和一个OMAP3530核心板，OMAP3530核心板通过B2B接口安装在对应的底板上；主设备和从设备的底板都包括视频解码电路和视频数据总线，主设备的底板还包括声光报警驱动电路和自适应光源控制器，从设备的底板还包括用于连接用户操作设备的接口电路；主设备和从设备的OMAP3530核心板上所加载的功能模块相同，都包括：ARM端图像采集驱动程序模块、ARM端应用程序模块、双核通讯服务器模块和DSP端图像识别模块。

主设备和从设备对各自所连接的图像采集设备所采集的复合视频信号进行图像识别的过程相同，具体是：视频解码电路中的专用视频解码器通过BNC接口接收所连接的图像采集设备发送来的复合视频信号，经A/D转换后获得数字图像，ARM端图像采集驱动程序模块通过视频数据总线采集所获得的数字图像并传送给ARM端应用程序模块，ARM端应用程序模块将数字图像和设置的系统参数封装成符合DaVinci结构的标准接口，通过双核通讯服务器交给DSP核加载的DSP端图像识别模块进行图像识别；所述的系统参数，包括当前生产线上的产品型号及DSP端图像识别模块中的图像识别算法的光学参数，由用户通过用户操作设备设置。