2.1軟件總體設計

　　系統配置完成后，攝像頭獲取圖像，送人SDRAM存儲器，每幀圖像經轉換生成圖像數據進入預處理模塊進行灰度變化、閾值分割、二值化和邊緣跟蹤，使用硬件語言進行處理和結合NIOSⅡ處理器進行圖像的先后續處理和控制，處理后的圖像經數模轉換在監視器上實時顯示。系統軟件總流程圖如圖7所示。

　　2.2圖像后處理算法的設計

　　2.2.1NIOS中使用C++實現圖像檢測判斷準則

　　(1)求取瓶蓋上邊緣到基準線的最大距離，先與標準瓶蓋的上邊緣到基準線的標準距離比較，判斷瓶蓋旋封是否合格，大于標準距離，認為瓶子不合格，剔除瓶子。

　　(2)通過左邊緣直線、右邊緣直線分別和基準線、上邊緣的直線之間的夾角來判斷瓶蓋旋封是否合格，如果4個夾角都在(90°-δ)內(δ為一個允許的誤差，取一個很小的角度)，認為瓶子合格，否則瓶子不合格，剔除。

　　2.2.2設計步驟

　　(1)采集經過適當預處理的圖像數據后，首先找出瓶蓋和瓶身的分割線，該分割線位于瓶頸區域，通過分割線，確定瓶蓋所在區域，縮小了后面圖像的識別范圍，如圖8所示。

?

　　(2)在PET瓶的瓶頸和瓶蓋部分有一個天然的分隔區域，在該分區區域內能找出一條距離最長的線段，規定該線段作為基準線，并求出該基準線與水平方向的夾角，如圖8中所示。

　　(3)求取瓶蓋上邊緣上的點到基準線的距離，找出上邊緣到基準線距離最大的點，并求出該最大距離d，然后根據第一條判斷準則進行判斷。

　　(4)分別提取出瓶蓋左邊緣、右邊緣和上邊緣上的點，接著采用Hough直線變換去除干擾點;然后用最小二乘法線性擬合出3條，并求出其與水平方向的夾角。

　　(5)利用已求出的4條直線與水平方向的夾角，可以求出左邊緣確定的直線(右邊緣確定的直線)與基準線之間的夾角;左邊緣確定的直線(右邊緣確定的直線)與上邊緣確定的直線之間的夾角一共有4個角，然后根據第二條判斷準則判斷瓶子是否合格，流程圖如圖9所示。

?

　　3結果

　　由系統檢測在VGA上顯示的背光光源效果、邊緣跟蹤效果圖分別如圖10和圖11所示。

?

　　圖12和圖13為歪蓋情況經二值化后的效果圖與以第一準則識別的功能圖。

?

　　由PC機處理的PET瓶缺陷檢測，在灌裝線上實現檢測的，一般情況約為2～3瓶/s。經采用基于FPGA芯片的SOPC方法處理實現檢測速度可達約90ms處理完一瓶的圖像，且檢測準確率達99%以上。不僅滿足了系統的設計要求，也達到生產線速度性能指標。

　　4結語

　　介紹系統各模塊的功能和設計，依據設計的邏輯需求自制相應的IP，如攝像頭驅動CCD_Controller，SDRAMController，VGAcontroller，以及對外連接的PIO組件，如按鍵Key_pio和sw_pio等組成系統硬件的構建，再由計算機生成硬件系統。在構建的硬件系統上建立軟件設計，并針對元器件在NIOSⅡ中的圖像處理程序設計，闡述基于SOPC在圖像處理方面的設計方法。實際應用證明了FPGA在圖像處理的可行性及在處理速度上的優勢。