1. 引言

玻璃缺陷檢測是玻璃生產過程中一個相當重要課題，玻璃缺陷（氣泡、結石、錫點等）妨礙了其在重大技術領域中的應用，不但影響了產品的外觀，同時由于它的不平整度及屈光度的影響，使得人透過玻璃觀察實物時受到障礙。目前國內外在本領域的研究成果大致為分別利用線、面陣CCD 獲取表面圖像，由后續(xù)軟件對圖像加以分析的方法來實現(xiàn)對表面質量的檢測處理。本課題正是基于這樣一種指導思想下，設計了一種基于FPGA 的玻璃缺陷在線檢測系統(tǒng)方案，利用FPGA 實時、高速、可重構的特點，并對玻璃缺陷圖像進行的預處理（卷積運算），從而大大降低了后期數(shù)據(jù)處理的壓力，使得圖像處理系統(tǒng)運算速度快，具有很好的適應性。

2. 圖像采集處理系統(tǒng)硬件平臺

在圖像信號處理過程中為保證實時性，首先要求實時圖像處理系統(tǒng)具有處理大數(shù)據(jù)的能力；其次對系統(tǒng)的體積大小、功能、穩(wěn)定性等也有嚴格的要求。實時圖像處理算法中經常要用到對圖像的求和、求差運算、二維梯度運算、圖像分割等不同層次、不同種類的運算［1］?；谏鲜鲆蛩兀紤]到FPGA 和DSP 的優(yōu)異性能，我們在玻璃缺陷檢測系統(tǒng)中采用了如圖1 所示的硬件平臺。

系統(tǒng)內各模塊功能簡要描述如下：（1）視頻采集異步FIFO 模塊（內嵌于FPGA 中）接收從視頻A/D 芯片SAA7113 送來的數(shù)字視頻流，解決系統(tǒng)數(shù)據(jù)緩沖和異步時鐘的問題，因為：SAA7113 送過來的LLC 頻率為27MHz，而FPGA 系統(tǒng)時鐘頻率為48MHz. （2）視頻解碼模塊用來對得到的數(shù)字視頻流進行解碼，識別出行、場同步信號，并且根據(jù)需要選擇采集圖像的大小。（3） I2C 配置接口模塊（通過EP2C35 進行模擬配置）通過I2C 總線對SAA7113進行初始化配置，選擇產生的數(shù)字視頻格式等。（4）圖像幀存控制模塊用來讀寫系統(tǒng)兩片幀存儲器并且可以在它們之間進行讀寫切換操作。（5）圖像低級處理模塊從幀存中讀取一幀圖像數(shù)據(jù)，對其進行底層大量運算的圖像預處理，如噪聲消除、邊緣檢測等，最后將處理完的圖像數(shù)據(jù)經通信模塊送至后端DSP 處理器做進一步操作。此外由于采用基于SDRAM 工藝的FPGA 芯片，所以還需要配置電路在上電時對FPGA 進行配置。

系統(tǒng)上電時，F(xiàn)PGA 首先從外部配置芯片中讀取配置數(shù)據(jù)，通過AS 主動串行方式完成自身的程序加載，進入工作模式狀態(tài)。隨后I2C 配置接口模塊完成對SAA7113 的初始化，初始化結束后，F(xiàn)PGA 等待采集圖像的命令。FPGA 收到采集命令后，啟動采集視頻數(shù)據(jù)模塊、異步FIFO 模塊和視頻解碼模塊進行解碼，將數(shù)據(jù)輪換寫到兩個幀存中，供圖像低級處理模塊處理、經DSP 對圖像做了進一步處理后由通信模塊送往工控PC。

3. 系統(tǒng)中內存管理和圖像低級處理技術

3.1 SDRAM 控制實現(xiàn)及仿真

視頻轉換芯片輸出的視頻圖像數(shù)據(jù)通過 8 位總線VPO 傳輸給FPGA，F(xiàn)PGA 需要將數(shù)據(jù)保存到SDRAM 中，SDRAM 在讀寫上有嚴格的時序要求。SDRAM 的命令由RAS_n、CAS_n、WE_n 和LOAD_mode 構成，分別表示行選擇、列選擇、讀寫控制和寄存器配置控制［2］。在本系統(tǒng)中，我們設計了SDRAM（基于FPGA）接口模塊，該模塊控制SDRAM 的命令與時序。模塊內設計了初始化機制和系統(tǒng)指令分析機制。初始化機制不僅要完成對SDRAM 的初始化配置，還要完成對控制器的初始化配置，從而使控制器與外部SDRAM 的工作模式一致。為了實現(xiàn)高效的SDRAM 存取，提高SDRAM 總線的利用率，SDRAM 接口模塊CLK 采用133MHz 的高速時鐘，當?shù)玫綌?shù)據(jù)存取模塊的讀FIFO 要求后，向SDRAM連續(xù)寫入16 個字。當?shù)玫絇C 接口模塊的讀SDRAM 請求后讀出1 個字，其他時間保證SDRAM 進行刷新工作，以免數(shù)據(jù)丟失。從我們的硬件設計平臺可以看出，系統(tǒng)中的SDRAM分別由PFGA 和DSP 控制。當DSP 和FPGA 完成對相應SDRAM 的操作后，需要進行總線切換?？偩€切換后，DSP 和FPGA 開始對另一塊SDRAM 進行相應操作。其主要代碼如下：

//控制信號tg =1 ，dsp 的EMIF 接口連接到sdram1，dsp 從sdram1 中讀取數(shù)據(jù)

//控制信號tg=0，切換到sdram2

assign ed_sdram=tg？sdram_1_in_ed:sdram_2_in_ed;

assign sdram_1_o_ed = tg ？ 8‘hzz ： ld;

assign sdram_1_oen = tg ？ 1’b0 ：1‘b1;

assign sdram_1_ea= tg ？ ea_sdram ： l a;

assign sdram_1_ce=tg？ ce_sdram： sdram_ce;

assign sdram_1_oe= tg ？oe_sdram ：sdram_oe;

assign sdram_1_we= tg ？ we_sdram： sdram_we;

//控制信號tg =1 ，fpga 連接到sdram2，fpga 寫數(shù)據(jù)到sdram2

//控制信號tg=0，切換到SDRAM1

assign sdram_2_o_ed = tg ？ ld:8’hzz;

assign sdram_2_oen = tg ？ 1‘b1:1’b0;

assign sdram_2_ea = tg？la:ea_sdram;

assign sdram _2_ce= tg？sdram_ec:ce_sdram ;

assign sdram_2_oe= tg？sdram_oe： oe_sdram;

assign sdram_2_we= tg？sdram_we： we_sdram ;

3.2 圖像低級處理的FPGA 實現(xiàn)

圖像處理系統(tǒng)中，底層的圖像預處理（濾波、銳化）的數(shù)據(jù)量很大，要求運算速度很快，但運算結構相對比較簡單，適應于FPGA 通過硬件實現(xiàn)。而在數(shù)字信號處理中，卷積器經常被用于圖像濾波、邊緣檢測、圖像銳化［3］，我們在玻璃缺陷檢測系統(tǒng)中，對采集的圖像進行濾波去噪處理，以降低后續(xù)處理運算的壓力。設對于兩個長度分別為 m 和 n 的序列f （i）和g（ j） ，我們可以給出一個長度為N = m + n -1 的輸出序列：

VHDL 程序頂層文件代碼如下：［4］

entity muladd is

port （

ain： in std_logic_vector（7 downto 0）;

bin： in std_logic_vector（15 downto 0）;

c： in std_logic;

dout： out std_logic_vector（15 downto 0）

）;

end muladd;

architecture muladd_arch of muladd is

component adder16b is

port （

a： in std_logic _vector（15 downto 0）;

b： in std_logic _vector（15 downto 0）;

cin： in std_logic;

cout： out std_logic;

s： out std_logic _vector（15 downto 0）

）;

end component;

component multi8 is

port（a:in std_logic_vector（7 downto 0）;

c:in std_logic;

prod:out std_logic_vector（15 downto 0）

）;

end component;

component fd16ce is

port（d:in std_logic_vector（15 downto 0）;

ce，c，clr:in std_logic;

q:out std_logic_vector（15 downto 0）

）;

end component;

signal pro，do:std_logic_vector（15 downto 0）;

signal gndint ，vccint:std_logic;

begin

gndint《=‘0’;vccint《=’1’;

u1:multi8 port map（a=》ain（7 downto 0），c=》c，prod=》pro（15 downto 0））;

u2:adder8b port map（a=》pro（15 downto 8），b=》bin（15 downto 8），

cin=》gndint，cout=》gndint，s=》do）;

u3:fd16ce

portmap（d=》do，c=》c，ce=》vccint，clr=》gndint，q=》dout）;

end muladd_arch;

假設模板為{1，1，1}，其仿真波形如圖3 所示，在實際操作中，模板的值預置于每個單元中，很容易修改，可以方便的完成各種“窗口”的卷積運算。在卷積實現(xiàn)的基礎上，只要采用不同系數(shù)的模板就可以完成各種運算，而且如果將卷積中的乘法和加法運算，分別換成比較運算和布爾運算中的“與”運算，那么卷積問題就換成了圖像匹配問題了。如果將乘法運算改為加減法，將累加運算改為取最大最小值，就可以完成灰度圖像的膨脹和腐蝕運算，這對于我們進行玻璃缺陷檢測是有著極大幫助的。

4. 結束語

本文闡述了一種基于 FPGA 的玻璃缺陷圖像采集處理系統(tǒng)方案，給出了具體的應用和設計框圖，它體積小、系統(tǒng)集成度高，能有效的對圖像進行高速采集處理。系統(tǒng)中采用的圖像數(shù)據(jù)卷積算法，大大減輕DSP 后期數(shù)據(jù)處理的壓力，在研究過程中表明，采用FPGA 實現(xiàn)圖像低層次算法，設計者必須非常了解FPGA 器件內部的資源，同時系統(tǒng)中涉及到時鐘信號、RAM、PCI 接口等各種器件，大量復用的數(shù)據(jù)、地址線要求設計者必須精心考慮邏輯結構和功能時序才能充分發(fā)揮出FPGA 的功能，取得理想的應用效果。