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引 言
在建筑業(yè)中，評價墻體裂紋，地面裂紋是評價房屋質(zhì)量的一項重要指標(biāo)。一個嵌入式系統(tǒng)裝置一般都由嵌入式計算機(jī)系統(tǒng)和執(zhí)行裝置組成，嵌入式計算機(jī)系統(tǒng)是整個嵌入式系統(tǒng)的核心，由硬件層、中間層、系統(tǒng)軟件層和應(yīng)用軟件層組成。執(zhí)行裝置也稱為被控對象，它可以接受嵌入式計算機(jī)系統(tǒng)發(fā)出的控制命令，執(zhí)行所規(guī)定的操作或任務(wù)。執(zhí)行裝置可以很簡單，如手機(jī)上的一個微小型的電機(jī)，當(dāng)手機(jī)處于震動接收狀態(tài)時打開;也可以很復(fù)雜，如SONY 智能機(jī)器狗，上面集成了多個微小型控制電機(jī)和多種傳感器，從而可以執(zhí)行各種復(fù)雜的動作和感受各種狀態(tài)信息。嵌入式系統(tǒng)硬件層的核心是嵌入式微處理器，嵌入式微處理器與通用CPU最大的不同在于嵌入式微處理器大多工作在為特定用戶群所專用設(shè)計的系統(tǒng)中，它將通用CPU許多由板卡完成的任務(wù)集成在芯片內(nèi)部，從而有利于嵌入式系統(tǒng)在設(shè)計時趨于小型化，同時還具有很高的效率和可靠性。
本研究將問題劃分為以下兩個部分：
（1）裂紋寬度測量算法;
（2）將以上所開發(fā)軟件移植到ARM開發(fā)板，并優(yōu)化算法提高軟件運行速度。
1 裂紋寬度測量算法
計算裂縫寬度關(guān)鍵是要利用圖像分割技術(shù)得到裂縫的真正邊緣。雖然已有文獻(xiàn)介紹了多種分割方法，但是未見有針對裂縫測試儀采集到的裂縫圖像進(jìn)行處理的方法。
1.1 圖像獲取
圖像獲取過程如圖1所示：被檢測的裂縫通過光學(xué)系統(tǒng)在CMOS圖像傳感器上成像，然后通過USB接口將裂縫圖像輸出到ARM上進(jìn)行處理。ARM（Advanced RISC Machines）是微處理器行業(yè)的一家知名企業(yè)，設(shè)計了大量高性能、廉價、耗能低的RISC處理器、相關(guān)技術(shù)及軟件。技術(shù)具有性能高、成本低和能耗省的特點。適用于多種領(lǐng)域，比如嵌入控制、消費/教育類多媒體、DSP和移動式應(yīng)用等。
圖像獲取
裂縫圖像如圖2所示。裂縫寬度分布范圍較廣，自幾十至幾百像素不等，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于圖像的寬度值。裂縫周圍有部分噪聲，有的圖像含有大量污染區(qū)域，這成為裂縫位置鎖定的難點。
裂縫圖像
OTSU圖像分割結(jié)果
1.2 OTSU圖像分割
通過與已有圖像分割方法如：直方圖法、OTSU法、區(qū)域分割法等進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，OTSU在最后的效果上占有明顯的優(yōu)勢。
圖像分割的結(jié)果如圖3所示。觀察結(jié)果，很容易發(fā)現(xiàn)圖像的邊緣很大區(qū)域被錯分為與裂縫一樣。于是直接計算裂縫寬度時會導(dǎo)致將錯分的區(qū)域計算成裂縫。因此除了計算裂縫寬度外，對候選裂縫集合進(jìn)行有效剔除是另一個重要任務(wù)。
Sobel邊緣檢測算子
分割完圖像后，計算所有可能成為裂縫的區(qū)域的寬度。采用從圖像給定行的起始位置開始計算裂縫寬度，當(dāng)發(fā)現(xiàn)像素灰度由0變?yōu)?55，記為一個裂縫的左邊緣起始位置;當(dāng)查找到像素灰度由255變?yōu)?，記為一個裂縫的右邊緣結(jié)束位置。通過這種方法可以獲取給定行的所有可能的裂縫寬度。但是在具體試驗中發(fā)現(xiàn)，計算對單行的裂縫進(jìn)行寬度測量還是存在比較大的誤差。于是采用求取給定行上下5行共10行的平均值的方法。
1.3 Sobel邊緣檢測
以上小節(jié)得出了裂縫的候選集合，但是事實上這個候選集合含有大量的非裂縫區(qū)域。這一節(jié)中的主要內(nèi)容是設(shè)計算法剔除這些干擾裂縫，獲取更小的裂縫候選集合。在試驗中，由于裂縫具有明顯的邊緣，而干擾圖像區(qū)域有比較模糊的邊緣或者僅有一個邊緣等，通過分析，提出采用Sobel邊緣檢測的方法進(jìn)行裂縫位置的鎖定。Sobel算子由兩個卷積核組成，如圖4所示。
通過對原始圖像采用Sobel邊緣檢測得到如圖5所示結(jié)果。
Sobel邊緣檢測結(jié)果圖像
OTSU分割后的結(jié)果
但是，這個結(jié)果很明顯存在很多微小的干擾，這些干擾必須予以剔除，否則將對鎖定裂縫邊緣沒有任何效果。通過對邊緣檢測結(jié)果圖像仔細(xì)分析發(fā)現(xiàn)，雖然存在微小干擾，但是他們的灰度值普遍偏小，針對這一發(fā)現(xiàn)，對緣檢測結(jié)果圖像做與上一節(jié)中一樣的圖像分割，這會將微小的干擾有效地剔除。如圖6所示。
同過對分割后的邊緣圖像進(jìn)行觀察，圖像仍然存在一些微小的干擾，但這些干擾相對于未處理的緣檢測結(jié)果圖像已經(jīng)很少，將在后續(xù)的處理中對圖像裂縫添加附加約束，從而取出這些干擾的影響。
1.4 基于裂縫特征的附加約束
通過對大量的裂縫圖像進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)圖像裂縫有如下特點：
（1）裂縫灰度值低于墻體的灰度值。
（2）裂縫的寬度相對于整個圖像不超過圖像寬度的1/3。
（3）污染的墻體區(qū)域一般呈大的塊狀出現(xiàn)，且很多僅含有一個邊界，另一邊界延伸至圖像外面。
（4）墻體的一些微小的干擾呈小塊狀出現(xiàn)。
（5）裂縫一般為帶狀。
使用ARM處理器處理圖像，由于其速度慢且有實時性要求，故不能處理整張的圖像，換句話說，必須處理局部圖像。這就很明顯增加了剔除候選裂縫的難度。該系統(tǒng)顯然是無法使用特點（4）、特點（5）的。
通過添加以上約束，實驗效果有了明顯的提高。
圖7是PC機(jī)的結(jié)果，由于同時使用了5個約束效果比較好。圖8是ARM系統(tǒng)運行的截圖，由于在ARM上不方便分步計算出每一個步驟，故直接給出了帶有測量結(jié)果的截圖。
PC機(jī)計算結(jié)果
ARM運行測量結(jié)果截圖
2 、基于Linux的QT界面設(shè)計算法
前文討論的是主要的算法部分，完整的裂紋測量系統(tǒng)還包括用戶接口部分，即圖形界面接口。在ARM上采用QT進(jìn)行界面設(shè)計已經(jīng)比較成熟，它具有以下主要特點：
（1）入門容易、學(xué)習(xí)成本低。了解基本概念后就可以邊查文檔邊寫程序。
（2）跨平臺效果好。本來是Linux下的工具庫，Linux是一類Unix計算機(jī)操作系統(tǒng)的統(tǒng)稱。Linux操作系統(tǒng)的內(nèi)核的名字也是“Linux”。Linux操作系統(tǒng)也是自由軟件和開放源代碼發(fā)展中最著名的例子。嚴(yán)格來講，Linux這個詞本身只表示Linux內(nèi)核，但在實際上人們已經(jīng)習(xí)慣了用Linux來形容整個基于Linux內(nèi)核，并且使用GNU 工程各種工具和數(shù)據(jù)庫的操作系統(tǒng)。Linux得名于計算機(jī)業(yè)余愛好者Linus Torvalds。
3、 軟件移植與程序優(yōu)化
由于最終的程序是運行在ARM系統(tǒng)上，而由于ARM處理圖像時的速度慢與裂縫測量儀器的實時性要求，必須對程序進(jìn)行優(yōu)化，并將算法移植到ARM系統(tǒng)上，使之可以正確運行。
程序的優(yōu)化是一個問題，雖然現(xiàn)在的ARM速度已經(jīng)提高了很多，但是在處理圖像時還是很吃力，加上算法中需要對原圖像兩次獨立處理，相當(dāng)于加倍了ARM的負(fù)擔(dān)。通過對大量裂縫圖像的分析，針對前文中提出的裂縫特點以及結(jié)合ARM本身的運算速度條件，提出剔除處理全部圖像的算法。采用了只處理給定行位置上下10行的區(qū)域。通過只處理這20行圖像，極大地提高了程序的運行速度。以上方法并行，還采用多線程編程方法，通過將圖像采樣與圖像的處理分為兩個進(jìn)程完成，有效地提高了程序的運行速度。
4 、實驗結(jié)果分析
該程序分別在PC機(jī)和ARM開發(fā)板上運行，效果如圖7，圖8所示。
通過大量的實驗發(fā)現(xiàn)該算法能較好地檢測出裂縫的分布和寬度。在算法中采用了結(jié)合OTSU圖像分割與Sobel邊緣檢測的混合算法進(jìn)行裂紋檢測與寬度測量。這種算法能分別有效利用邊緣檢測與圖像分割兩種方法各自的優(yōu)點。
5 、結(jié) 語
針對墻體裂紋測量，設(shè)計出了一套適用于裂縫寬度檢測的算法。該算法能較好地檢測出裂縫的分布和寬度。采用邊緣檢測與圖像分割混合的方法并通過對大量圖像進(jìn)行分析，對算法添加了一系列符合圖像裂縫特征的約束條件，極大地提高了算法的準(zhǔn)確性與健壯性。分別將程序運行于PC機(jī)系統(tǒng)與ARM系統(tǒng)，并針對ARM系統(tǒng)的特點對算法進(jìn)行了一系列優(yōu)化，引入了并行處理技術(shù)，在提高ARM運行速度的同時，使得ARM系統(tǒng)檢測出的結(jié)果達(dá)到與PC機(jī)系統(tǒng)幾乎同等的效果。
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