CN1958934A - 嵌入式摄像整纬智能控制方法及其控制装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及嵌入式摄像整纬智能控制方法，包括：采用ARM嵌入式控制芯片及DSP控制芯片分别作为主、从控制器；利用CCD摄像机作为纬斜信号传感器，并采用图像处理方法进行纬斜计算分析；采用具备学习、记忆和自适应能力的免疫模糊智能控制方法。还涉及采用上述方法的控制装置，包括硬件、软件部分；包括图像处理模块、输入信号预处理模块、控制算法模块、输出接口及通讯接口，嵌入式智能控制器采用32位ARM芯片为主控制器配合多个基于DSP的从控制器实现多CCD传感器阵列的控制；利用CCD摄像机采集当前织物的纬斜参数，采用基于免疫模糊控制算法的嵌入式控制器对布料的纬斜程度及时做出纠正，可满足多品种织物染整工艺的需求。

Description

嵌入式摄像整纬智能控制方法及其控制装置

                        技术领域

本发明涉及图像处理和自动控制技术领域，具体指一种嵌入式摄像整纬智能控制方法及其控制装置。

                        背景技术

织物染整工艺过程中，由于机械及操作上的原因，会使纬纱发生歪斜，弯曲现象，必须依靠整纬设备来纠正织物在运转过程中出现的纬斜、纬弯及“S”型纬弯等纬纱位移现象，以提产品质量。其主要作用机理在于，在布料纬线的两端施加两个持续的拉力，并保持两个力相互独立，与布料的行走方向成直角，就能矫正布料的各种纬斜，这是因为布料被施予一定张力后，纬线为达到最短距离，必将拉直所有纬斜，因此也就实现了整纬的目的。因此说，整纬是纺织品后整理工艺过程中极为重要的一道工序。

整纬仪的控制精度受到检测精度、执行机构动作精度、控制算法等多种因素的影响。用于整纬仪的控制器的设计是最为关键，也是最难处理的环节之一。因为织物的品种、编织方法、湿度都会直接影响到织物的张力，无法建立明确的数学模型，就会使得控制效果产生不确定性。

基于Tagagi和Sugeno的确定性模糊模型，提出的一种参数自适应模糊PID控制器，其参数调整采用确定性模糊调整规则，从而使控制器的设计简单、容易。在纺织等领域工程上，PID控制至今仍然是应用最广泛的控制规律，这是因为PID控制器结构简单，能满足大量工业过程的控制要求，特别是PID控制的强鲁棒性使之能较好地适应过程工况的大范围变动。然而，实践表明，采用PID控制方法的传统整纬仪，仅适用于某一特定种类的织物，所能控制的织物种类单一，例如张力大小、面料湿度等参数相近的织物，而无法适应处理多品种织物的需求。

                        发明内容

本发明的目的在于提供一种嵌入式摄像整纬智能控制方法及其控制装置，利用CCD摄像机采集当前织物的纬斜参数，采用基于免疫模糊控制算法的嵌入式控制器对布料的纬斜程度及时做出纠正，从而使织物染整工艺过程的质量得到有效地控制。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

嵌入式摄像整纬智能控制方法，其实质性特点在于，它包括：

1)采用ARM嵌入式控制芯片及DSP控制芯片分别作为主、从控制器；

2)利用CCD摄像机作为纬斜信号传感器，并采用图像处理方法进行纬斜计算分析；

3)采用具备学习、记忆和自适应能力的免疫模糊智能控制方法。

上述的嵌入式摄像整纬智能控制方法，其中，所述嵌入式控制器的工作步骤为：

1)采用分辨率大于或等于512×512黑白/彩色CCD传感器，保证达到0.15度的理论纬斜检测精度；

2)每个CCD传感器采用单独的DSP控制器进行并行纬斜计算，在整机车速为0～120米/分钟时具有足够高的检测速度；

3)各DSP控制器单独对纬斜信号进行初步分析，采用32位ARM控制器为主控制芯片，进行数据融合以及同步控制；

4)多种控制模式选择，可进行静态、动态、离线状态下的纬斜检测，减少进布浪费；

5)双并行免疫模糊智能整纬控制器，具有自学习，推理能力；

6)工业以太网接口，实现多整机的数据同步，远程参数设定功能；

7)使用WinCE操作系统，并采用触摸屏实现图形化用户控制界面。

上述的嵌入式摄像整纬智能控制方法，其中，所述图像处理方法的纬斜检测步骤为：

1)采用红外光源作为CCD传感器光源，减少织物纹理产生的噪声信号；

2)进行二维快速傅立叶变换(FFT)，得到功率谱灰度图像；

3)将所得的功率谱灰度图像转换为功率谱二值图像；

4)对功率谱二值图像建立坐标关系，运用统计方法得到图像纹理的方向系数。

上述的嵌入式摄像整纬智能控制方法，其中，所述免疫模糊智能控制方法的步骤为：

1)采用一种参数可调节的增量式数字PID控制器，其形式为：

Δu(k)＝K_p[(E(k)-E(k-1)]+K_iE(k)+K_d[ΔE(k)-ΔE(k-1)]

式中K_p，K_i，K_d分别表示比例、积分、微分作用参数；

2)免疫模糊推理系统

a)根据免疫机理，将第k代B细胞浓度表示为：

                    B(k)＝T_H(k)-T_S(k)

其中，T_H(k)＝k₁ε(k)    T_S(k)＝k₂f[ΔB(k-d)]·ε(k)

式中，ε(k)为第k代抗原浓度；ΔB(k)为B细胞的浓度变化；f(·)为一非线性函数，可将上式看作：

u(k)＝k₁e(k)-k₂f[Δu(k)]·e(k)＝k₁{1-μ·f[Δu(k)]}e(k)

式中，k₁{1-μ·f{Δu(k)]}可看作可变比例增益系数

b)设定模糊推理机的输入变量为E和ΔE的论域范围，将PID参数归一化为[0，1]之间的参数K′_p，K′_i，K′_d，并设定输出量K′_p，K′_i，K′_d的模糊子集；

则PID控制器实际参数可看作：

$K_p=\stackrel{\‾}{K_p}\·K_p^{\′},K_i=\stackrel{\‾}{K_p}\·K_i^{\′}\·T_i,K_d=\stackrel{\‾}{K_p}\·K_d^{\′}/T_d;$

隶属度函数均采用三角形函数，并采用不规则划分，在零点位置有较高的精度；

将本模糊控制器设计为采用单变量的二维形式，控制规则使用条件语句形式可表示为：

if E＝A_i and ΔE＝B_i then  K＝C_i，i＝1，2，3，…，n

其中，A_i，B_i，C_i是E，ΔE，PID控制参数在各自论域上的模糊集；模糊PID控制器采用Mamdani模糊推理算法，采用取小运算规则定义模糊关系，解模糊采用重心解模糊器进行求解。

采用上述的嵌入式摄像整纬智能控制方法的控制装置，其构成包括硬件部分、软件部分；

所述的硬件部分包括主机、从机、外围接口；其中，

主机的CPU采用32位，主频70MHZ，ARM7系列芯片；

采用SDRAM和FLASH闪存分别作为计算机内存储器和存储操作系统、应用软件及控制记忆体库文件；采用外界提供电源方式；

从机的CPU采用16位，主频300MHZ，DSP处理器；

采用面阵CCD传感器作为主要数据源；采用外部提供电源方式；

外围接口包括：

数据通讯接口：提供标准的USB、VGA、RJ45、RS232、RS485及电源接口；

模拟信号接口：提供4～20mA电流输入/输出、1～5V DC电压输入/输出；

所述的硬件部分还包括：图像处理模块、输入信号预处理模块、控制算法模块、输出接口及通讯接口；其中，

所述的图像处理模块包括CCD传感器(组)和图像识别传输处理器(组)；

所述的控制算法模块包括辅助PID算法和免疫模糊控制算法。

所述的软件部分包括操作系统、通讯软件、WEB远程访问软件及输入/输出接口软件；其中，

操作系统，采用具有与Windows应用程序兼容的嵌入式操作系统一Win CE；

通讯软件，采用提供TCP/IP协议、RS232或485协议的支持软件；

WEB远程访问软件，用于完成远程访问、通讯、操作功能；

输入/输出接口软件，用于完成模拟信号或数字信号的输入/输出。

由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：

由于本发明采用一种嵌入式摄像整纬智能控制方法以及包含了硬件、软件部分的控制装置，利用CCD摄像机取代传统光电式整纬机的光电探头得到织物的纬斜参数，基于免疫模糊智能推理原理设计的具备学习、记忆和自适应能力、控制参数在线自适应调节和支持远程访问等特点的新型嵌入式智能控制器(EIC)，它包括图像处理模块、输入信号预处理模块、控制算法模块、输出接口及通讯接口等，其中，嵌入式智能控制器采用32位ARM芯片为主控制器配合多个基于DSP的从控制器实现多CCD传感器阵列的控制；CCD摄像头取代传统光电式整纬，有更好的布种适应性，更高的检测精度，并能够实现停机纬线检测，大大减少浪费；控制算法模块由参数可调的PID控制器和免疫模糊推理系统组成。当控制偏差第一次出现时，EIC根据控制偏差的特征进行学习推理，并存储相应的控制记忆体及其参数；当控制偏差再次出现时，其根据已有控制记忆体及当前控制偏差的特性，进行再次推理；实现控制偏差在线整定。如此循往复环实现智能控制。

利用CCD摄像机采集当前织物的纬斜参数，采用基于免疫模糊控制算法的嵌入式控制器对布料的纬斜程度及时做出纠正，与采用PID控制方法的传统整纬仪相比，可满足多品种织物染整工艺的需求。从而使织物染整工艺过程的质量得到有效地控制。

                       附图说明

通过以下实施例并结合其附图的描述，可以进一步理解本发明的目的、具体结构特征和优点。附图中，

图1为本发明嵌入式摄像整纬智能控制方法的工作流程图；

图2为免疫模糊智能控制原理图；

图3为本发明的免疫模糊智能控制系统框图；

图4为本发明控制系统的原理框图；

图5、6为本发明控制装置的硬件原理框图；

图7为本发明仿真效果图(免疫模糊控制器与传统PID控制器的比较图)；其中，

a.为在符合织物参数时的控制效果比较图；

b.为在织物参数变化后的控制效果比较图。

图中：

1.图像处理模块；2.输入信号预处理模块；3.辅助PID算法；4.控制算法模块；5.免疫模糊控制算法；6.输出接口；7.CCD传感器(组)；8.图像识别传输处理器(组)；9.通讯接口；10.CPU；11.SDRAM存储器；12.FLASH闪存。

                    具体实施方式

参见图1，配合参见图3，本发明嵌入式摄像整纬智能控制方法，主要包括：

1)采用ARM嵌入式控制芯片及DSP控制芯片分别作为主、从控制器；

2)利用CCD摄像机作为纬斜信号传感器，并采用图像处理方法进行纬斜计算分析；

3)采用具备学习、记忆和自适应能力的免疫模糊智能控制方法。

上述嵌入式控制器的工作步骤为：

1)采用分辨率大于或等于512×512黑白/彩色CCD传感器，保证达到0.15度的理论纬斜检测精度；

2)每个CCD传感器采用单独的DSP控制器进行并行纬斜计算，在整机车速为0～120米/分钟时具有足够高的检测速度；

3)各DSP控制器单独对纬斜信号进行初步分析，采用32位ARM控制器为主控制芯片，进行数据融合以及同步控制；

4)多种控制模式选择，可进行静态、动态、离线状态下的纬斜检测，减少进布浪费；

5)双并行免疫模糊智能整纬控制器，具有自学习，推理能力；

6)工业以太网接口，实现多整机的数据同步，远程参数设定功能；

7)使用WinCE操作系统，并采用触摸屏实现图形化用户控制界面。

本发明基于图像处理的纬斜检测的工作原理如下：

在此，将未发生纬斜的织物定义为零纬斜织物，其纬斜特征值定义为标准特征值，作为进一步计算织物纬斜量的基准值。每幅织物图像都有其纬斜特征值，与同类织物的标准特征值比较可得到其纬斜参数，作为整纬器自动控制的参数，以便对布料的纬斜程度及时做出纠正。据此，本发明提供一种基于CCD摄像检测的智能整纬控制方法及其控制装置。

同时，本发明基于以下认识：

傅氏变换功率谱二值图像仍满足傅氏变换幅度谱的自配准性质，原织物图像的纹理方向特征仍在功率谱二值图像的中心垂直于原线条方向的位置叠加。以该中心为原点建立极坐标系，将每个角度上的像素点的灰度值叠加，可以反映原织物在该角度的垂直方向的纹理特性。

综上所述，本发明的面向摄像整纬器的织物纹理图像识别方法，包括下列步骤：

1.计算当前织物图像的方向特征值：

a.采用CCD摄像头采集移动中织物的图像，进行快速傅立叶变换(FFT)，得到功率谱灰度图像，其进程包括：

1)取像素为2^X×2^X的正方形图像转换成为灰度图像，其中X＝1，2，3，L；

2)对上述灰度图像进行二维FFT变换；

3)对二维FFT变换结果进行模运算，得到功率谱灰度图像。

b.将功率谱灰度图像转换成为功率谱二值图像，系对：取得的功率谱灰度图像中最亮的N个点，设其值为1，其它点的值均设为0。其中， $N=\frac{2\×2}{2^{x+2}},$

c.在功率谱二值图像中建立坐标系，运用统计方法得到图像纹理的方向系数，其进程包括：

1)以功率谱二值图像中心点为圆点，分别建立直角坐标系和极坐标系；

2)设图像中位置为(x，y)的点对应的极坐标为(lcosθ，lsinθ)，则该点到原点的绝对距离为l(x，y)，其灰度值为G(x，y)；

3)设直线k(θ)为过原点与x轴正轴逆时针成θ角，定义L(θ)为图像上所有在直线k(θ)上的点的绝对距离二值和，如附图2(d)，则

$L\left(\mathrm{\θ}\right)=\underset{(x_i,y_i)\∈k\left(\mathrm{\θ}\right)}{\mathrm{\Σ}}{l}_i(x_i,y_i)\×G_i(x_i,y_i)$

4)在 $\mathrm{\θ}\∈({\mathrm{\θ}}_0-\frac{\mathrm{\π}}{2},{\mathrm{\θ}}_0+\frac{\mathrm{\π}}{2}]$ 的范围内搜索L(θ)在π周期内的双峰的极大值L_p，对应的θ值为织物图像的方向特征值，记为θ_p，这里，θ₀为未旋转织物图像的方向特征值，在双峰中任取。

L(θ)在π周期内的双峰问题：织物图像的傅氏变换功率谱图像关于原点对称，故绝对距离二值和L(θ)的周期为π。由于傅氏功率谱的峰值存在于图像中纹理所在方向的垂直方向上，织物图像的径向纹理与纬向纹理在功率谱π周期内都可能出现峰值，这就是绝对距离二值和L(θ)在π周期内的双峰问题。一般情况下，两个峰值相差90°。显然，径向和纬向任何一个峰值都可以作为织物纹理识别的特征参数，这里选取 $\mathrm{\θ}\∈({\mathrm{\θ}}_0-\frac{\mathrm{\π}}{2},{\mathrm{\θ}}_0+\frac{\mathrm{\π}}{2}]$ 范围内的峰值，并确定方向特征值。

本发明免疫模糊智能控制器的工作原理如下：

本发明采用模糊控制将人的控制经验总结成模糊规则，无需对控制模型进行精确的描述，能较好地解决非线性、大时滞、变参数对象的控制问题，因此被广泛应用于各种控制系统。同时采用免疫控制器，其借鉴生物系统的免疫机理而设计出的一种非线性P控制器。在免疫系统中，由于抗原的入侵，B细胞一方面受到T_H细胞的活化作用，另一方面也接受T_S细胞的抑制作用。遵循以上机理，免疫控制器能依赖系统当前的偏差及其变化率动态地改变系统增益，其原理如附图2所示。

同时，本发明基于以下认识：

当控制偏差第一次出现时，EIC根据控制偏差的特征进行学习推理，并产生相应的PID控制参数，同时产生相应的控制记忆体并存储之；当控制偏差再次出现时，其根据已有控制记忆体及当前控制偏差的特性，进行再次推理；修正控制记忆体，同时产生新的PID控制参数；PID控制器结合免疫模糊推理机，实现控制偏差在线整定。

本发明的嵌入式免疫模糊智能控制器，主要包括：

a.双并行智能整纬控制器：

整纬控制器由两个独立的并行免疫模糊PID控制器组成，每个免疫模糊PID控制器由参数可调的PID控制器和免疫模糊推理系统组成。模糊推理系统是一个二维的模糊推理机，选用被控对象的偏差E和偏差变化率ΔE作为输入变量，采用模糊推理方法计算PID的比例增益K_p、积分增益K_i和微分增益K_d，以实现对PID参数自调节的要求，参见如图3所示的系统框图。

b.参数可调的增量式PID控制器：

系统采用一种参数可调节的增量式数字PID控制器，其形式为：

Δu(k)＝K_p[(E(k)-E(k-1)]+K_iE(k)+K_d[ΔE(k)-ΔE(k-1)]

式中K_p，K_i，K_d分别表示比例、积分、微分作用参数。

c.织物图像纬斜处理器：

1)使用CCD摄像头采集移动中织物的图像，进行快速傅立叶变换(FFT)，并对二维FFT变换结果进行模运算，得到功率谱灰度图像。

2)将功率谱灰度图像转换成为功率谱二值图像，取得的功率谱灰度图像中最亮的N个点，设其值为1，其它点的值均设为0。

3)以功率谱二值图像中心点为圆点，分别建立直角坐标系和极坐标系，运用统计方法得到图像纹理的方向系数。

本发明的免疫模糊智能控制方法的步骤为：

1)采用一种参数可调节的增量式数字PID控制器，其形式为：

Δu(k)＝K_p[(E(k)-E(k-1)]+K_iE(k)+K_d[ΔE(k)-ΔE(k-1)]

式中K_p，K_i，K_d分别表示比例、积分、微分作用参数；

2)采用免疫模糊推理系统

a)根据免疫机理，将第k代B细胞浓度表示为：

B(k)＝T_H(k)-T_S(k)

其中.T_H(k)＝k₁ε(k)    T_S(k)＝k₂f[ΔB(k-d)]·ε(k)

式中，ε(k)为第k代抗原浓度；ΔB(k)为B细胞的浓度变化；f(·)为一非线性函数，可将上式看作：

u(k)＝k₁e(k)-k₂f[Δu(k)]·e(k)＝k₁{1-μ·f[Δu(k)]}e(k)式中，k₁{1-μ·f[Δu(k)]}可看作可变比例增益系数

b)设定模糊推理机的输入变量为E和ΔE的论域范围，将PID参数归一化为[0，1]之间的参数K′_p，K′_i，K′_d，并设定输出量K′_p，K′_i，K′_d的模糊子集；

则PID控制器实际参数可看作：

$K_p=\stackrel{\‾}{K_p}\·K_p^{\′},K_i=\stackrel{\‾}{K_p}\·K_i^{\′}\·T_i,K_d=\stackrel{\‾}{K_p}\·K_d^{\′}/T_d;$

隶属度函数均采用三角形函数，并采用不规则划分，在零点位置有较高的精度；

将本模糊控制器设计为采用单变量的二维形式，控制规则使用条件语句形式可表示为：

if E＝A_i and ΔE＝B_i then K＝C_i，i＝1，2，3，…，n

其中，A_i，B_i，C_i是E，ΔE，PID控制参数在各自论域上的模糊集；模糊PID控制器采用Mamdani模糊推理算法，采用取小运算规则定义模糊关系，解模糊采用重心解模糊器进行求解。

本实施例中，其免疫模糊推理系统

1)根据免疫机理，将第k代B细胞浓度表示为：

B(k)＝T_H(k)-T_S(k)

其中：T_H(k)＝k₁ε(k)    T_S(k)＝k₂f[ΔB(k-d)]·ε(k)

式中，ε(k)为第k代抗原浓度；ΔB(k)为B细胞的浓度变化；f(·)为一非线性函数，与B细胞的浓度变化有关，表示在第k代时，B细胞分泌的抗体与抗原相互作用后的免疫效果。将B细胞浓度看作控制器输出，抗原浓度看作系统误差，可将上式看作：

u(k)＝k₁e(k)-k₂f[Δu(k)]·e(k)＝K₁{1-μ·f[Δu(k)]}e(k)

式中，k₁{1-μ·f[Δu(k)]}可看作可变比例增益系数

2)设定模糊推理机的输入变量为E和ΔE的论域范围为{-15，15}度，其模糊子集均为{负大，负小，零负，零，零正，E小，正大}，并标记为{NB，NS，NZ，Z，PZ，PS，PB}。为了方便起见，将PID参数归一化为[0，1]之间的参数K′_p，K′_i，K′_d，并设定输出量K′_p，K′_i，K′_d的模糊子集为{Z，S，M，B}。

PID控制器实际参数可看作：

$K_p=\stackrel{\‾}{K_p}\·K_p^{\′},K_i=\stackrel{\‾}{K_p}\·K_i^{\′}\·T_i,K_d=\stackrel{\‾}{K_p}\·K_d^{\′}/T_d$

隶属度函数均采用三角形函数。为了保证系统达到较高的控制精度，偏差E的模糊子集采用不规则划分，在零点位置有较高的精度。

将本模糊控制器设计为采用单变量的二维形式，控制规则使用条件语句形式可表示为：

if E＝A_i and ΔE＝B_i then K＝C_i，i＝1，2，3，…，n

其中，A_i，B_i，C_i是E，ΔE，PID控制参数在各自论域上的模糊集。模糊PID控制器采用Mamdani模糊推理算法，采用取小运算规则定义模糊关系，解模糊采用重心解模糊器进行求解。

综合上述步骤，本发明的整体流程如附图4所示。

如图1、3、5、6所示，本发明的嵌入式摄像整纬智能控制装置的构成包括硬件部分、软件部分；

硬件部分包括主机、从机、外围接口；其中，

主机的CPU10采用32位，主频70MHZ，ARM7系列芯片；

采用SDRAM存储器11和FLASH闪存12分别作为计算机内存储器和存储操作系统、应用软件及控制记忆体库文件；采用外界提供电源方式；

从机的CPU采用16位，主频300MHZ，DSP处理器；

采用面阵CCD传感器作为主要数据源；采用外部提供电源方式；

外围接口包括：

数据通讯接口：提供标准的USB、VGA、RJ45、RS232、RS485及电源接口；

模拟信号接口：提供4～20mA电流输入/输出、1～5V DC电压输入/输出；

此外，本发明的硬件部分还包括：图像处理模块1、输入信号预处理模块2、控制算法模块4、输出接口6及通讯接口9；其中，

图像处理模块1包括CCD传感器(组)7和图像识别传输处理器(组)8；

控制算法模块4包括辅助PID算法3和免疫模糊控制算法5。

软件部分包括操作系统、通讯软件、WEB远程访问软件及输入/输出接口软件；其中，

操作系统，采用具有与Windows应用程序兼容的嵌入式操作系统—WinCE；

通讯软件，采用提供TCP/IP协议、RS232或485协议的支持软件；

WEB远程访问软件，用于完成远程访问、通讯、操作功能；

输入/输出接口软件，用于完成模拟信号或数字信号的输入/输出。

为了验证以上整纬控制系统的可行性，我们建立一个由4个传感器组成的整纬机系统模型。将织物纬线模拟成1000个离散点组成的曲线段，每个点代表该位置到水平线的距离。已知织物的纬斜由前道工序产生，即在整机进布点上模拟产生一个存在纬斜、纬弯的纬纱。通过矫正辊的角度，计算当前位置产生的车程差，并在出布时生成相应的纬线。

模拟传感器均匀地分布在整机的出布点上，由当前位置的平均斜率作为纬斜量。4个传感器的纬斜量作为控制器的输入量。由于在矫正点到出布点存在一定的行车距离，所以整纬机是一个带滞后环节的对象。为此，我们在出布点和进布点之间加入一个滞后环节，滞后常数根据不同整纬设备而略有不同，一般为4～6米的进布时间。

在设计模糊控制器时，先用参数调整方法，如Ziegler-Nichols方法，在线设计PID控制器的控制参数。然后根据PID控制器参数对模糊推理机参数进行设计。为了比较免疫模糊PID和常规PID的控制性能，我们按照某种特定张力属性的织物设计相应的免疫模糊PID和常规PID控制器。以纬斜控制为例，在参数适合的情况下，两种控制器均能较好地对织物进行整纬，如图7a所示。然后，我们改变织物的张力属性，在控制器参数相同的情况下，传统PID控制器出现明显的震荡。采用免疫模糊PID控制比常规的PID控制器系统超调量明显减少，调节时间明显改善，也不存在震荡现象，如图7b所示。

Claims (5)

1.一种嵌入式摄像整纬智能控制方法，其特征在于，它包括：

1)采用ARM嵌入式控制芯片及DSP控制芯片分别作为主、从控制器；

2)利用CCD摄像机作为纬斜信号传感器，并采用图像处理方法进行纬斜计算分析；

3)采用具备学习、记忆和自适应能力的免疫模糊智能控制方法。

2.根据权利要求1所述的嵌入式摄像整纬智能控制方法，其特征在于，所述嵌入式控制器的工作步骤为：

1)采用分辨率大于或等于512×512黑白/彩色CCD传感器，保证达到0.15度的理论纬斜检测精度；

2)每个CCD传感器采用单独的DSP控制器进行并行纬斜计算，在整机车速为0～120米/分钟时具有足够高的检测速度；

3)各DSP控制器单独对纬斜信号进行初步分析，采用32位ARM控制器为主控制芯片，进行数据融合以及同步控制；

4)多种控制模式选择，可进行静态、动态、离线状态下的纬斜检测，减少进布浪费；

5)双并行免疫模糊智能整纬控制器，具有自学习，推理能力；

6)工业以太网接口，实现多整机的数据同步，远程参数设定功能；

7)使用WinCE操作系统，并采用触摸屏实现图形化用户控制界面。

3.根据权利要求1所述的嵌入式摄像整纬智能控制方法，其特征在于，所述图像处理方法的纬斜检测步骤为：

1)采用红外光源作为CCD传感器光源，减少织物纹理产生的噪声信号；

2)进行二维快速傅立叶变换(FFT)，得到功率谱灰度图像；

3)将所得的功率谱灰度图像转换为功率谱二值图像；

4)对功率谱二值图像建立坐标关系，运用统计方法得到图像纹理的方向系数。

4.根据权利要求1所述的嵌入式摄像整纬智能控制方法，其特征在于，所述免疫模糊智能控制方法的步骤为：

1)采用一种参数可调节的增量式数字PID控制器，其形式为：

Δu(k)＝K_p[(E(k)-E(k-1)]+K_iE(k)+K_d[ΔE(k)-ΔE(k-1)]

式中K_p，K_i，K_d分别表示比例、积分、微分作用参数；

2)免疫模糊推理系统

a)根据免疫机理，将第k代B细胞浓度表示为：

B(k)＝T_H(k)-T_S(k)

其中，T_H(k)＝k₁ε(k)    T_S(k)＝k₂f[ΔB(k-d)]ε(k)

式中，ε(k)为第k代抗原浓度；ΔB(k)为B细胞的浓度变化；f(·)为一非线性函数，可将上式看作：

u(k)＝k₁e(k)-k₂f[Δu(k)]·e(k)＝k₁{1-μ·f[Δu(k)]}e(k)

式中，k₁{1-μ·f[Δu(k)]}可看作可变比例增益系数

b)设定模糊推理机的输入变量为E和ΔE的论域范围，将PID参数归一化为[0，1]之间的参数K_p′，K_i′，K_d′，并设定输出量K_p′，K_i′，K_d′的模糊子集；

则PID控制器实际参数可看作：

$K_p=\stackrel{\‾}{K_p}\·K_p^{\′},$ $K_i=\stackrel{\‾}{K_p}\·K_i^{\′}\·T_i,$ $K_d=\stackrel{\‾}{K_p}\·K_d^{\′}/T_d;$

隶属度函数均采用三角形函数，并采用不规则划分，在零点位置有较高的精度；

将本模糊控制器设计为采用单变量的二维形式，控制规则使用条件语句形式可表示为：

if E＝A_i and ΔE＝B_i then K＝C_i，i＝1，2，3，…，n

其中，A_i，B_i，C_i是E，ΔE，PID控制参数在各自论域上的模糊集；模糊PID控制器采用Mamdani模糊推理算法，采用取小运算规则定义模糊关系，解模糊采用重心解模糊器进行求解。

5.采用如权利要求1所述的嵌入式摄像整纬智能控制方法的控制装置，其特征在于，其构成包括硬件部分、软件部分；

所述的硬件部分包括主机、从机、外围接口；其中，

主机的CPU采用32位，主频70MHZ，ARM7系列芯片；

采用SDRAM和FLASH闪存分别作为计算机内存储器和存储操作系统、应用软件及控制记忆体库文件；采用外界提供电源方式；

从机的CPU采用16位，主频300MHZ，DSP处理器；

采用面阵CCD传感器作为主要数据源；采用外部提供电源方式；

外围接口包括：

数据通讯接口：提供标准的USB、VGA、RJ45、RS232、RS485及电源接口；

模拟信号接口：提供4～20mA电流输入/输出、1～5V DC电压输入/输出；

所述的硬件部分还包括：图像处理模块、输入信号预处理模块、控制算法模块、输出接口及通讯接口；其中，

所述的图像处理模块包括CCD传感器(组)和图像识别传输处理器(组)；

所述的控制算法模块包括辅助PID算法和免疫模糊控制算法。

所述的软件部分包括操作系统、通讯软件、WEB远程访问软件及输入/输出接口软件；其中，

操作系统，采用具有与Windows应用程序兼容的嵌入式操作系统-WinCE；

通讯软件，采用提供TCP/IP协议、RS232或485协议的支持软件；

WEB远程访问软件，用于完成远程访问、通讯、操作功能；

输入/输出接口软件，用于完成模拟信号或数字信号的输入/输出。

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