应用场景

硬件选型

• 双远心镜头：通过光路设计限制轴上成像光束边缘光线倾角，使物体侧和成像侧主光线平行于光轴，具备低畸变（<0.06%）、大景深、放大倍率恒定的特点，可保证不同位置油泥成像的一致性，为后续图像分析提供准确基础。

• CCD 相机：采用高分辨率黑白 CCD 相机，搭配千兆以太网接口，可实现图像实时、稳定传输，减少数据中断处理，确保图像信息完整高效地传输至处理单元。

• 平行背光源：发光均匀性好、方向一致性高，能有效减少油泥图像中的阴影和反光，提升图像对比度，便于后续目标区域提取。

• 嵌入式计算机：具备高性能数据处理能力，可快速运行 LabVIEW 图像处理程序，完成图像预处理、特征提取等复杂计算。

• 导轨支架：保证相机、镜头、光源相对位置固定，减少检测过程中的机械误差，提升系统稳定性。

软件架构

1. 图像采集：通过 CCD 相机获取油泥图像，经千兆以太网传输至嵌入式计算机。

2. 图像预处理：采用滤波算法去除图像噪声，通过图像增强提升油泥与背景的对比度，为后续处理奠定基础。

3. 图像分割：分离油泥目标区域与背景，精准定位油泥在图像中的位置。

4. 特征提取：核心采用 Canny 边缘检测算子，先通过高斯滤波平滑图像去噪，再计算梯度幅值和方向，经非极大值抑制和双阈值处理提取油泥边缘特征，确保边缘定位准确。

5. 特征计算：结合相机标定得到的像素当量，将油泥图像的投影面积、高度、宽度等像素参数转换为实际物理参数，再对照样本数据库计算油泥含量。

6. 结果输出：通过人机交互界面显示检测结果（油泥含量、图像等），并支持结果保存。

架构优点

1. 集成性强：LabVIEW 平台集成 IMAQ Vision 工具包，无需额外搭建图像处理底层框架，可直接调用成熟函数，缩短开发周期。

2. 可视化开发：图形化编程方式使程序流程直观，工程师可通过框图清晰梳理数据流向，便于调试和功能迭代。

3. 人机交互友好：前面板设计简洁，可实时显示图像、检测结果等信息，支持参数设置，操作便捷，符合工程实际需求。

4. 扩展性好：模块化设计使系统可根据需求添加新功能（如多样本批量检测、数据联网上传），适应性强。

架构特点

• 效率更高：传统方法需数天出结果，该系统通过图像处理技术实现分钟级检测，大幅提升时效性。

• 开发门槛低：相较于 C/C++ 等文本编程，LabVIEW 图形化编程更易上手，工程师可快速掌握，降低开发难度。

• 软硬件协同优：LabVIEW 与硬件设备（相机、镜头等）兼容性强，可直接通过驱动实现设备控制与数据交互，减少软硬件适配成本。

• 准确性可控：通过算法优化（如 Canny 算子）和样本数据库迭代，可持续提升检测精度，而传统方法受人工操作影响，误差波动更大。

开发问题

1. 图像噪声干扰：油泥图像易受光源波动、镜头反光影响，导致噪声较多，影响边缘检测准确性。

2. 边缘提取偏差：油泥形态不规则，部分区域边缘模糊，传统边缘检测算子（如 Roberts、Sobel）难以精准提取。

3. 系统误差存在：硬件安装定位偏差、样本数据库数量不足等因素，导致检测结果存在误差。

解决方法

1. 图像去噪优化：采用多轮滤波预处理（如高斯滤波结合中值滤波），有效降低噪声干扰，提升图像质量。

2. 算子选型改进：选用 Canny 边缘检测算子，其通过高斯平滑去噪、梯度计算、非极大值抑制及双阈值处理，显著提升边缘提取的准确性和完整性。

3. 误差控制措施：优化硬件安装定位（通过导轨支架固定位置），扩充样本数据库数量，减少系统误差，提升检测重复性（测量重复性最低达 4.4%）。