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中图分类号婴至2 三 U D C 6 2 1 硕士学位论文 学校代码 Q 5 3 3 密级公珏 基于F P G A ．D S P 的浮选图像系统 多通道采集装置研制 D e v e l o p m e n to f m u l t i - c h a n n e la c q u i s i t i o nd e v i c ef o r f l o t a t i o ni m a g es y s t e mb a s e do nF P G A D S P 作者姓名 学科专业 研究方向 学院 系、所 指导教师 王为 控制科学与工程 浮选图像采集装置 信息科学与工程学院 李勇刚教授 答辩委员会主席 玺龌 中南大学 二零一四年五月 万方数据 学位论文原创性声明删 本人郑重声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研 究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致 谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也 不包含为获得中南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材 料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均己在论文中作了明确 的说明。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 作者签名弘 日期迎年』月丘日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者和指导教师完全了解中南大学有关保留、使用学 位论文的规定即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论 文的复印件和电子版；本人允许本学位论文被查阅和借阅；学校可以 将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用 复印、缩印或其它手段保存和汇编本学位论文。 保密论文待解密后适应本声明。 作者签名姐导师签名蝴 日期迎年』月上貊 万方数据 基于F P G A ．D S P 的浮选图像系统多通道采集装置研制 摘要泡沫图像特征是泡沫浮选过程中评价浮选效果的重要依据。随 着机器视觉的发展，一些选矿企业开发了泡沫浮选图像监控系统，通 过相机采集浮选泡沫表面图像，经光纤将图像数据传输到工控机，实 现生产过程的监控。由于图像数据采集、处理、显示均由P C 机完成， 往往使P C 机不堪重负，导致运行效率较低；同时由于每个相机都需 要配备一条传输光缆，增加了系统成本，也使后期的安装、维护、扩 展变得复杂。 为此，本文分析了浮选泡沫图像系统功能需求，利用嵌入式开发 技术，研制了一种基于F P G A D S P 的浮选泡沫图像系统多通道采集 装置。论文的主要工作如下 1 在数据处理方面，采用F P G A D S P 双核结构，兼有F P G A 大数 据简单处理的能力，和处理复杂算法的能力，满足同时实现图 像采集和处理的性能要求，解决了F P G A 与D S P 之间异步协 同处理的技术问题。 2 在数据传输方面，采用于兆以太网为传输介质，使装置完全能 够满足高清图像传输速度的要求，克服了局域网多节点数据通 信难点，实现了多通道采集；利用专门针对高清图像传输的 G i g E 传输接口协议，该协议采用大数据包传输全D M A 采集模 式，既提高了数据传输效率，又减小了图像采集过程中C P U 的占用率。 3 在开发过程中，针对工业现场的干扰问题，充分考虑到工业现 场有诸多干扰因素的环境，因此在设计原理图和印制电路板 时，专门做了抗干扰设计，在完成印制电路板设计后对时钟、 高速数据总线等关键高速数字信号做了信号完整性仿真分析， 验证了设计，达到了预期目标。 4 为了测试系统功能，搭建了浮选图像多通道采集装置测试平 台，全面测试了装置的各个功能和工作性能，测试结果表明该 装置能够满足浮选生产过程监控的功能要求且能适应浮选车 间生产现场的环境。图4 4 幅、表5 个、参考文献6 1 篇。 关键词泡沫浮选；图像采集图像处理；嵌入式系统；F P G A ．D S P ； G i g E 传输接口；多通道 分类号T P 2 7 3 I I 万方数据 D e v e l o p m e n to fM u l t i c h a n n e la c q u i s i t i o nd e v i c ef o r f l o t a t i o ni m a g es y s t e mb a s e do nF P G A D S P A b s t r a c t T h ec h a r a c t e r i s t i co ff o a mi m a g ei Sa ni m p o r t a n tb a s i sf o rt h e e v a l u a t i o no ft h ee f f e c to ff l o t a t i o nf o a mf l o t a t i o np r o c e s s ．W i t ht h e d e v e l o p m e n to fm a c h i n ev i s i o n ，s o m ep r o c e s s i n ge n t e r p r i s e sd e v e l o p e d f l o t a t i o nf o a mi m a g em o n i t o r i n gs y s t e m ，t h r o u g ht h ec a m e r aa c q u i s i t i o n f l o t a t i o nf o a ms u r f a c ei m a g e s ，t h eo p t i cf i b e ri m a g ei st r a n s m i t t e dt ot h e c o m p u t e r ，r e a l i z et h em o n i t o r i n go fp r o d u c t i o np r o c e s s ．B e c a u s et h e i m a g ed a t aa c q u i s i t i o n ，p r o c e s s i n g ，d i s p l a yb yt h eP Cm a c h i n et o c o m p l e t e ，o f t e nm a k et h eP Co v e r w h e l m e d ，r e s u l t i n gi nl o we f f i c i e n c y ；a t t h es a m et i m ea se a c hc a m e r ai se q u i p p e dw i t hat r a n s m i s s i o nc a b l e ，w i l l i n c r e a s et h es y s t e mc o s t ，t h ei n s t a l l a t i o n ，m a i n t e n a n c e ，e x p a n s i o nb e c o m e m o r ec o m p l e xl a t e r ． T h e r e f o r e ，t h i sp a p e ra n a l y z e st h ef l o t a t i o nf o a mi m a g es y s t e m f u n c t i o n a lr e q u i r e m e n t s ，t h eu s eo fe m b e d d e dd e v e l o p m e n tt e c h n o l o g y ， d e v e l o p e dak i n do ff l o t a t i o nf o a mi m a g es y s t e mo fm u l t ic h a n n e l a c q u i s i t i o nd e v i c eb a s e do nF P G A D S P ．T h em a i nw o r ki sa sf o l l o w s 1 I nt h ea s p e c to fd a t ap r o c e s s i n g ，u s i n gF P G A - D S Ps t r u c t u r e ， F P G Ad a t ap r o c e s s i n g a b i l i t y o fb o t hs i m p l ea n dc o m p l e x a l g o r i t h m s ，p r o c e s s i n ga b i l i t y ， m e e tt h e p e r f o r m a n c e r e q u i r e m e n t sa n di m p l e m e n t a t i o n o fi m a g e a c q u i s i t i o n a n d p r o c e s s i n g ，s o l v e st h et e c h n i c a lp r o b l e mb e t w e e nF P G A a n dD S P a s y n c h r o n o u sc o l l a b o r a t i v ep r o c e s s i n g ． 2 I nt h ea s p e c to fd a t at r a n s m i s s i o n ，u s i n gG i g a b i tE t h e m e ta st h e t r a n s m i s s i o nm e d i u m ，t h ed e v i c eC a nc o m p l e t e l ym e e tt h es p e e d li Di m a g et r a n s m i s s i o nr e q u i r e m e n t s ，o v e r c o m e sL A Nm u l t i n o d ed a t ac o m m u n i c a t i o nd i f f i c u l t i e s ，r e a l i z e st h em u l t ic h a n n e l s d a t a a c q u i s i t i o n ；u s i n gs p e c i a lG i g E t r a n s m i s s i o nf o r h i 曲 d e f i n i t i o ni m a g et r a n s m i s s i o ni n t e r f a c e p r o t o c o l ，t h i sp r o t o c o l a d o p t sl a r g ed a t ap a c k e t st h eD M Aa c q u i s i t i o nm o d e ，n o to n l y i m p r o v e st h ee f f i c i e n c yo fd a t at r a n s m i s s i o n ，b u ta l s or e d u c e st h e o c c u p i e dd u r i n gi m a g ea c q u i s i t i o nr a t eo f C P U ． 3 I nt h ed e v e l o p m e n tp r o c e s s ，a c c o r d i n gt ot h ei n t e r f e r e n c ep r o b l e m i ni n d u s t r yf i e l d ．g i v ef u l lc o n s i d e r a t i o nt ot h ei n d u s t r i a ls c e n eh a s 1 1 1 万方数据 m a n yd i s t u r b a n c ef a c t o r so ft h ee n v i r o n m e n t ，S Oi nt h ed e s i g no f s c h e m a t i ca n dp r i n t e dc i r c u i tb o a r d ，s p e c i a la n t i - i n t e r f e r e n c e d e s i g n ，c o m p l e t e d i n p r i n t e d c i r c u i tb o a r d d e s i g n o ft h e h i g h - s p e e dd i g i t a ls i g n a l c l o c kk e y ，h i 曲s p e e dd a t ab u sa r e a n a l y z e d ．S i g n a lI n t e g r i t ys i m u l a t i o n ，v e r i f yt h ed e s i g n ，t o a c h i e v et h ee x p e c t e dg o a l ． 4 I n o r d e rt ot e s tt h e f u n c t i o n a l i t y o ft h e s y s t e m ，s e tu p m u l t i - c h a n n e lf l o t a t i o ni m a g ea c q u i s i t i o nd e v i c et e s tp l a t f o r m ， d e v i c ef u n c t i o n a la n dp e r f o r m a n c eo ft h ec o m p r e h e n s i v et e s t ，t h e t e s tr e s u l t ss h o wt h a tt h ed e v i c ec a ns a t i s f yt h ep r o d u c t i o np r o c e s s m o n i t o r i n gf u n c t i o n s a n dC a na d a p tt ot h ef l o t a t i o nw o r k s h o p e n v i r o n m e n t ．4 4f i g u r e s ，5t a b l e s ，61r e f e r e n c e sa r ep r e s e n t e d ． K e y w o r d s f o a mf l o t a t i o n ；i m a g e e m b e d d e d s y s t e m s ； F P G A - D S P ； m u l t i ．c h a n n e l C l a s s i f i g a t i o n T P 2 7 3 I V a c q u i s i t i o n ；i m a g ep r o c e s s i n g ； G i g E t r a n s m i s s i o n i n t e r f a c e ； 万方数据 目录 学位论文原刨性声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯I 摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯I I 目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．I I I 1 绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 1 ．1 论文研究背景与意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1 1 ．2 图像采集系统在浮选生产中的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2 1 ．2 ．1 图像采集系统的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．2 1 ．2 ．2 泡沫浮选图像采集系统研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．3 1 ．2 ．3F P G A ．D S P 构架在图像领域的研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 1 ．3 论文研究内容与章节设置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．6 1 ．3 ．1 论文的研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一6 1 ．3 ．2 论文的章节设置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一7 2 多通道图像采集装置的总体设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯8 2 ．1 浮选工艺介绍与需求分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．8 2 ．1 。1 浮选生产流程分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一8 2 ．1 ．2 现场浮选图像采集系统介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一9 2 ．1 ．3 监控装置的需求分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 l 2 ．2 多通道采集装置总体设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 1 2 ．2 ．1 多通道装置的图像系统的设计思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 l 2 ．2 ．2 多通道装置的图像系统的组成⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 2 2 ．2 ．3 多通道图像采集装置的总体设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 4 2 ．3 多通道图像采集装置详细设计流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 5 2 ．4 本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 6 3 多通道采集装置的数据传输技术研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1 7 3 ．1 装置数据传输方案研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 7 3 ．1 ．1 核心处理器结构研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯17 3 ．1 ．2 多通道高清图像传输方案分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1 9 3 ．2 装置数据传输技术研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 l 3 ．2 ．1 双核大数据异步传输⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 1 3 ．2 ．2 千兆以太网高频差分传输线研究与设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 4 3 ．2 ．3 多相机并行采集结构的网络承载能力研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 6 3 ．3 本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2 9 4 装置的硬件与软件设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．3 0 V 万方数据 4 ．1 图像采集装置硬件总体框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 0 4 ．1 ．I 硬件系统框图设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 0 4 ．1 ．2 硬件模块功能⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 1 4 ．2 多通道图像采集装置硬件电路设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 2 4 ．2 ．1 图像采集硬件设计与实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 2 4 ．2 ．2 电源电路设计与实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3 3 4 ．3 装置硬件的抗干扰设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 4 4 ．3 ．1 抗干扰设计分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 4 4 ．3 ．2 装置的抗干扰设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 5 4 ．3 ．3 关键线路信号完整性仿真⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 7 4 ．4 多通道图像采集软件设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 9 4 ．4 ．1 装置的软件总体设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3 9 4 ．4 ．2 千兆以太网驱动程序设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 0 4 ．4 ．3G i g E 传输接E l 解析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 3 4 ．4 ．4 图像去噪预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 5 4 ．5 本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 6 5 浮选图像采集测试系统设计与装置测试⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．4 7 5 。1 浮选现场设备运行环境⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 7 5 ．2 浮选图像测试系统设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 8 5 ．2 ．1 测试系统的组成⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 8 5 ．2 ．2 测试系统总体设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 8 5 ．3 装置的测试⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 9 5 ．3 ．1 主要测试内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4 9 5 - 3 ．2 装置功能测试⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5 0 5 ．3 ．3 装置性能测试⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5 2 5 ．4 本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5 4 6 总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一5 5 6 ．1 总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．5 5 6 ．2 展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5 5 参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．5 7 攻读学位期间主要的研究成果目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．6 2 致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．6 3 V I 万方数据 硕士学位论文 绪论 1 绪论 1 ．1 论文研究背景与意义 泡沫浮选是最为重要的选矿方法之一，2 0 世纪初以来，该方法在众多选矿 厂尤其是在有色金属选矿领域得到广泛应用。泡沫浮选是根据矿粒表面的物理 化学性质不同，矿粒在水中表现出与水的亲和程度不同从而达到分开矿粒和杂 质的方法。但在自然情况下，矿粒与杂质之间本身的性质差异不足以使两者顺 利分离，需要加入专用药剂改善矿粒的可浮性，并且通入空气改善浮选的效果。 在上述过程中，药剂的加入量与矿粒可浮性直接相关，也关系到浮选的效率。 药剂的加入量一般由泡沫的形态决定，因此识别泡沫的形态对于整个浮选过程 至关重要。 目前，大型选矿企业都有完备的泡沫浮选生产线【1 1 。由经验丰富的工人定 期观察浮选槽中泡沫的形态特征，并根据经验给出药剂的加入量，行成一套闭 环的药剂添加量控制系统，对提高泡沫浮选的效率起到了一定的作用【2 J 。但在 多年的浮选生产过程中，这种人工识别的方式暴露出了多个重大缺点。首先就 是需要工人定期都到浮选车间查看泡沫的形态，但是由于浮选工艺的特殊性， 浮选车间噪声大、空气中含有相当浓度的酸雾，给经常出入浮选车间工人的身 体造成危害；其次，观察浮选泡沫的经验因人而异，使浮选药剂的投入控制没 有统一的标准，控制过程随意性大；再次，经验往往难以言传，需要靠一定时 间的学习和体会才能逐渐熟悉，使得该方法不易推广和传承。 以计算机技术为基础，结合图像处理技术，基于机器视觉的泡沫浮选图像 系统应运而生[ 3 1 。工业相机采集浮选车间浮选槽泡沫表面的图像，图像数据经 光纤传输到监控机房，接着工控机处理图像，计算出图像的特征数据，查阅和 分析特征数据达到指导浮选过程控制的目的[ 4 1 。基于机器视觉的浮选泡沫图像 系统的出现，避免了工人因去现场而造成身体伤害；也使泡沫的形态特征有了 量化的标准，避免了人工评价的随意性。但是，P C 机泡沫图像系统存在两个方 面的不足。第一P C 机既要采集多路图像数据，又要运行复杂的图像处理算法， 还要存储和显示处理结果，使的C P U 使用率达到9 5 ％以上，导致系统运行缓 慢‘5 1 ；第二在实际生产中，每个车间都会有多个数据采集点，因此每个采集 点都需要单独布置一条光纤到工控机，这既增加了系统的设备成本，也增加了 系统的安装和维护难度，还不利于扩展新的采集点。因此，开发一套嵌入式多 通道泡沫浮选图像采集系统，具有重要的实用意义和推广价值。该系统能分担 P C 机的运行负担，提高系统运行速度；减少系统成本，降低系统安装维护方面 万方数据 硕士学位论文 绪论 的难度，也便于系统扩展新的采集点。 本文受国家自然科学基金重点项目项目名称基于机器视觉的矿物浮选过 程建模与优化控制项目编号6 1 1 3 4 0 0 6 的资助。论文以泡沫浮选生产对泡沫 图像采集的需求为背景，研制了基于F P G A ．D S P 的浮选图像系统多通道采集装 置。装置采用F P G A ．D S P 双核结构，兼顾了装置的图像采集能力和处理能力； 以千兆以太网为传输介质，是装置完全能够满足高清图像传输的速度要求；利 用专门针对高清图像传输的G i g E 传输接口协议，保证了图像的传输效率，实 现了多通道采集的功能，使系统的安装、维护、扩展、推广更加方便和廉价。 1 ．2 图像采集系统在浮选生产中的研究现状 1 ．2 ．1 图像采集系统的研究现状 上世纪9 0 年代以前，由于计算机的处理能力和总线带宽有限，无法满足图 像采集的数据存储速度要求，一般都是采用连续大量的胶片曝光的方式记录连 续图像，然后冲洗胶片获得连环画式的图像集。这种方法满足了图像采集存储 的需求，但是需要投入多种设备，成本高，而且采集过程耗时长，效率低下。 这种方法已经基本淘汰。 待计算机发展到能满足图像实时采集和存储后，图像的采集和存储进入了 计算机时代。首先应用的是输出模拟信号的图像传感器，并随之制订了多个模 拟摄像头接口和标准，模拟摄像头以其技术简单和廉价的特点广泛引用，并逐 步取代了胶片式的图像采集设备。随着电子技术的进一步发展，以及对设备抗 干扰性能的追求，数字电子技术应运而生。而且主要相机的生产厂家都将相机 和数字电路封装在一起，直接输出标准接口的数字信号，也使得数字相机有模 拟相机一样使用简单的优点，而且有更高的采集传输效率，抗干扰性能更好。 数字化是未来图像采集系统的研究方向，也有着更加广泛的应用前景。目前， 常用的数字图像采集系统有如下几类 第一类是P C I 图像采集卡．计算机结构。P C I 图像采集卡一般是专门开发的 针对某一种数据接口的图像采集装备，该卡直接插接在计算机主板的P C I 插槽 上。数据传输的流向是相机．图像采集卡一计算机。这种图像采集卡的特点是一 经开发可作为一个标准设备批量生产，通用性好，而且价格适中，运行稳定， 可作为一个标准配置使用在民用图像采集系统中，而且计算机能够完成采集、 存储和数据处理任务。但是，图像采集卡必须依附于计算机才能发挥其作用， 而且一般不能做二次开发，无法满足特异性的需求，不便针对特殊的应用需求 做出修改。例如，无法在野外作业中使用，不便于应用于经常移动的任务；一 万方数据 硕士学位论文绪论 般不能适应一些工业工况环境应用。北京航空航天大学韩慧等人开发了一款基 于P C I 总线的图像采集卡开发的图像处理系统，用于实时监测和处理激光光斑 ∞J 。浙江师范大学吕振洪等人开发了基于P C I 总线的高速视频图像采集卡，用 于高速视频图像的采集和传输任务[ 。7 1 。 第二类是一种嵌入式的图像采集和处理系统，并借助计算机显示和存储数 据。系统完成图像采集，并且在系统硬件上选用必要的控制芯片和专用的图像 处理芯片，使系统具备图像处理的能力，不但可以固化专用的图像处理程序， 也可以开放接口给用户，使用户根据自身需求做二次开发。目前这类型的系统 应用比较广泛，主要弥补了第一类系统的不足之处，提高了图像采集系统的适 应性，加强了系统的图像处理能力。这类系统主要使用高性能的处理器芯片为 核心，增加其他的外设芯片，组成系统硬件，然后结合应用需求对处理器编程， 以达到图像的采集和处理功能。天津大学王云新等人研制了嵌入式人体手背静 脉图像采集系统，使用相机采集人体手背图片，经嵌入式设各处理后，将静脉 血管的图像上传到P C 机显示【s J 。 第三类是一种可以完全脱离计算机的嵌入式图像系统，系统集成了图像采 集、处理、存储、显示以及相关控制等整个流程的功能。系统主要应用于模式 识别领域，该领域不需要显示图像、不必须要连接电脑，仅需要记录图像处理 的结果和少量特征图像的。该系统是在第二类系统的基础上添加了存储器设备、 数据显示设备和控制设备，系统的体积和重量小，方便携带，环境适应能力强， 适合户外应用或者大型生产车间使用。中国兵工器集团第2 0 7 研究所朱梅香等 人研究了嵌入式图像采集系统在军事侦察车中的应用情况【9 】，大连民族学院李 绍民开发了嵌入式图像采集及自主足球机器人视觉系统【1 0 1 ，都是在嵌入式设 备中完成图像的采集、处理、控制、存储等一系列任务。 目前在泡沫浮选生产中，已经有基于第一类系统的泡沫浮选图像系统，系 统的工作方式为在目标浮选槽正上方一定的位置安装一个1 3 9 4 接口的高清工 业相机，采集浮选槽中泡沫表层图像；1 3 9 4 接口线连接到一个光端机上转换为 光信号，光纤将数据传输到监控室再连接一个光端机转换为1 3 9 4 格式的电信 号；在工控机上安装一个图像采集板卡，上述1 3 9 4 线接到图像采集板卡上，板 卡通过P C I 接口将数据上传到P C 机【1 1 | 。 本文所述的系统是第二类图像系统，既能在图像采集系统上进行图像预处 理，也能存储少量图像数据。 1 ．2 ．2 泡沫浮选图像采集系统研究现状 在实际浮选生产时，一般会根据浮选流程的矿浆入口、中间环节、出口的 万方数据 硕士学位论文 绪论 浮选槽表层泡沫的视觉特征评价浮选生产的工况，根据泡沫的特征控制调节浮 选药剂添加量。在浮选车间中，由于浮选生产工艺流程长，浮选槽数量大，分 布范围广，使获取整个浮选流程中的泡沫表层特征难度很大。近段时间，众多 的国内外的学者研究了泡沫特征值的提取算法和泡沫浮选处理系统。 由于标称泡沫的大小、颜色、形状等视觉特征各异，而且在运动过程中， 容易产生相互挤压、兼并、破裂等情况，导致采用常规静态的图像处理方法无 法有效地提取到泡沫的特征。因此研究表层视觉参数的方法引起了大量的关注， 其中泡沫的颜色、形态等特征是关键的数据。近年来，大量的国内外学者针对 泡沫特征的提取算法做了大量的研究工作。南非研究人员M o o l m a n 等研究了铜 浮选泡沫特征，提取了铜浮选泡沫特征值【1 2 ‘15 1 。学者0 e s t r e i e h 采用小波变换的 方法研究了泡沫颜色特征，初步辨识了矿浆成分[ 1 每1 8 】。B o m f a z i 等以R G B 、H I S 和H S V 三种颜色坐标系，统计了泡沫灰度值特征数据【1 9 。2 2 】。V e n t u r a - M e d i n a 等 对泡沫的特征进行了量化研究，并且以实验验证了泡沫颜色与品味之间的相关 性【2 3 之6 1 。 近年来，计算机技术技术日益成熟，在浮选强大需求的推动下，国内外众 多科研机构投入到泡沫浮选图像系统的研究中。早在2 1 世纪初，欧盟就在赫尔 辛基工业大学、瑞典皇家工学院、奥托昆普公司等科研机构投入了大量科研经 费研制浮选图像系统项目。南非、智利等科研机构将浮选图像系统应用于石墨、 金属铜等浮选流程中[ 2 7 删。在国内，矿山企业和矿业背景高校在浮选图像方面 投入了大量的精力[ 3 1 。3 2 1 。中南大学与国内多个知名有色冶炼企业合作，研究了 泡沫浮选图像的相关技术和设备【3 3 】，在该领域取得了一定的成果。中南大学控 制工程研究所研制出了基于P C 机的浮选泡沫图像采集系统，系统由相机、图 像采集卡和P C 机组成。该系统已在国内多个选矿厂应用，有较好的应用效果。 同时，为了克服P C 机图像系统在成本和维护方面的不足，本所开展了嵌入式 浮选泡沫图像系统的研究工作，初步开发出了应用于单个观察点的嵌入式图像 采集系统。 1 ．2 ．3F P G A ．D S P 构架在图像领域的研究现状 近十年来，在监控和模式识别领域巨大的市场需求的驱动下，嵌入式图像 采集系统己成为嵌入式系统研究的一个重要分支。早期，一般选用模拟信号 C C D 图像传感器，在C P U 进行相应处理之前先经专用A D 器件转换为数字信 号【3 4 1 。随着C M O S 面世，在低功耗和成像速度上优势明显，出现了基于C M O S 传感器的相机，相机中封装好了图像传感器、数据转换、格式封装等模块，直 接输出按一定格式封装好的图像数据包【3 5 】。这大大减少了用户二次开发的难度 万方数据 硕士学位论文 和成本。 相应地，出现了图像采集和处理系统，满足视频监控和模式识别领域对图 像的需要。得益于P C 机的发展，先出现了以P C 机为核心的图像采集和处理系 统，系统由相机、传输线路、图像采集板卡和P C 机组成。这类系统的优点是 设备组成固定，只需要按照标准的配置搭建图像采集系统即可。不足之处在于 不适合工业环境应用，且系统的功能和组成比较固定，灵活性差。于是，出现 了基于嵌入式系统的图像采集处理系统。充分利用了嵌入式系统轻便、功能和 结构可裁剪、成本相对低廉等优点，特别适合不同的工况需要定制不同的图像 采集和处理系统【3 6 1 。 在目前的嵌入式图像采集处理系统中，按照系统中的核心处理器组成分类 主要有下面四种A R M 处理器、F P G A 处理器、A R M ．D S P 双核处理器、 F P G A ．D S P 双核处理器，这四种方案各有优缺点，一般根据设计需要选择核心 处理器的组成方案。 在A R M 处理器的方案中，由于A R M 本身偏重于控制能力，其数据处理能 力较弱，一般应用在图像采集处理任务简单而有外设控制需要的场合，这种方 案的优点是结构简单、成本低、控制能力强，弱点是数据处理能力弱，不适合 大规模图像处理和复杂图像处理算法的需要【”] 。西安建筑科技大学张玉洁等人 使用A R M 9 开发了手势图像采集系统，用于识别手势动作，利用A R M 低成本、 灵活组网的优点将数据封装为P 包上传到计算机分析【3 剐。A R M ．D S P 双核结构 是在A R M 方案中添加一个D S P 核，D S P 是数字信号处理器，长于复杂图像处 理算法，尤其是近年来兴起的多媒体数字信号处理器更加适合图像数据处理。 因此，这种方案同时包括了A R M 在控制方面的长处和D S P 在数据处理上的长 处，弥补了A R M 单核处理器在数据处理能力上的不足，但也增加了系统的设 计难度和设计成本。武汉大学郑顺义等人使用A R M D S P 构架设计了一种机载 影像实时拼接方法，由A R M 负责数据接收和结果的保存与显示，D S P 负责数 据处理过程，充分利用了A R M 和D S P 各自的特点【3 9 1 。吉首大学侯冬晴等人设 计了基于A R M D S P 双核的电视信号采集系统，其中D S P 完成电视信号的采 集与压缩，A R M 将压缩的数据传送到视频服务器1 4 0 1 。A R M 结构和A R M ．D S P 结构方案有一个共同的特点，在完成系统的硬件电路后无法对硬件做较明显的 修改，除非重新设计硬件。而随着F P G A 器件生产技术和片上可编程系统设计 技术的不断发展，F P G A 能够做到内嵌软核处理器和基本的图像函数，因此出 现了基于F P G A 的片上可编程系统用于图像领域。充分利用F P G A 硬件可编程 和资源丰富的特点，嵌入软核处理器和使用图像函数，使图像系统的集成
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