《電子技術應用》
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基于背景差分法的尾氣煙度檢測系統設計
2019年電子技術應用第5期
薛 夢,鄖建平,梁赫西,艾 勇,周凌林,裘兆炳
武漢大學 電子信息學院,湖北 武漢 430072
摘要: 隨著機動車尾氣的大量排放,為減少大氣污染,對尾氣進行相關的檢測也越來越重要。為自動檢測機動車尾氣黑度,設計并實現了一種對尾氣圖片使用圖像處理的方法進行林格曼級數檢測的系統。通過對汽車尾氣進行拍照處理,獲得機動車尾氣黑度的林格曼級數。同時可以將檢測結果通過4G網發送給手機APP,手機端也能控制檢測系統進行拍照,獲取分析結果,打印報告。該研究為機動車尾氣黑度檢測提供了一種可行的方案,具有一定的現實意義。
中圖分類號: TP391.41
文獻標識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.182836
中文引用格式: 薛夢,鄖建平,梁赫西,等. 基于背景差分法的尾氣煙度檢測系統設計[J].電子技術應用,2019,45(5):85-88.
英文引用格式: Xue Meng,Yun Jianping,Liang Hexi,et al. Design of automobile exhaust detection system based on background difference[J]. Application of Electronic Technique,2019,45(5):85-88.
Design of automobile exhaust detection system based on background difference
Xue Meng,Yun Jianping,Liang Hexi,Ai Yong,Zhou Linglin,Qiu Zhaobing
School of Electronic Information,Wuhan University,Wuhan 430072,China
Abstract: With the large-scale emission of automobile exhaust, in order to prevent pollution of the atmosphere, it is more and more important to detect the exhaust gas. In order to automatically detect the blackness of automobile exhaust, this paper designs and implements a system for detecting Ringelmann number using image processing method for automobile exhaust. The Ringelmann number of automobile exhaust is obtained by photographing the automobile exhaust. At the same time, the detection result can be sent to the mobile phone APP through the 4G network, and the mobile terminal can also control the detection system to take photos, get analysis results and print the report. This research provides a feasible solution for vehicle exhaust blackness detection, which has certain practical significance.
Key words : automobile gas measurement;Ringelmann number;mobile APP;background difference method

0 引言

    國內對機動車尾氣的煙氣黑度檢測的方法大部分是檢測人員使用模擬檢測設備進行測量[1]。在實際檢測操作中,檢測人員的熟練程度會對檢測結果產生一定的影響,同時對檢測人員進行專業的訓練也需要一定的成本?;檔難潭燃觳庵饕腥址絞?,分別是對照法、測煙望遠鏡和基于光電的測煙法。對照法要求在檢測時,煙氣圖至檢測人員眼睛的距離在2 m以內,實際操作中一般采取1.5 m左右,被檢測機動車的尾氣黑度等級值依據檢測人員的主觀判斷;使用測煙望遠鏡會因為林格曼黑度圖被安裝在望遠鏡的鏡筒內而影響檢測人員的判斷?;詮獾緄牟庋譚ǘ蘊炱囊覽黨潭冉細?,常用于天氣較為晴朗的情況下,而陰霾、多云天氣會對檢測結果有較大程度的影響。對機動車尾氣黑度檢測采用自動化處理,可以使得檢測更為便捷與準確[2]。對機動車的檢測結果亦可以進行報告打印,同時進行電子存儲。

    本文設計并實現了基于背景差分法的機動車尾氣檢測系統。通過對尾氣進行拍攝、處理、分析得到尾氣的林格曼黑度值,克服了現有技術的缺陷。為方便操作,檢測也可以通過手機來實現遠程控制。該設計為檢測車輛尾氣黑度提供了一種簡便可行的方案[3-6]。

1 系統整體設計

    基于可見光的尾氣檢測系統結構如圖1所示,由三部分組成:手機控制APP、檢測系統(控制板和攝像頭)、打印與通信系統。手機控制APP部分主要功能為:對煙度檢測設備進行相關設置與顯示;通信系統實現手機端與煙度檢測控制端進行通信,手機端可以將設置信息發送到檢測端,也可以控制拍攝圖拍的數量;控制端可以向手機端發送圖片拍攝成功標記,也可以發送尾氣檢測結果。

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    尾氣煙度檢測控制端主控芯片使用的是ARM架構的RK3399,該芯片由CortexA72和CortexA53組成大小核,主頻可達2 GHz,性能上可完成對尾氣的實時拍攝。為了更好地支持圖像處理,該芯片還搭載了Mali T860的GPU(Graphics Processing Unit)。芯片集成H.265(高達2 Mb/s的傳輸速度傳送720P普通高清音視頻傳送)的解碼方式和H.264的編碼方式,使得檢測系統能夠采集連續且清晰的尾氣圖像。尾氣檢測終端運行嵌入式Linux操作系統來完成對硬件資源管理[7-8]。打印機通過串口接入煙度檢測設備,對檢測的結果進行打印。手機APP與煙度檢測系統的通信通過電信網絡,使得檢測人員可以進行遠距離操控。

2 系統核心部分設計

2.1 使用背景差分法檢測尾氣區域

    為檢測車輛的尾氣黑度,需要對采集的圖像進行處理,提取圖像中的尾氣煙霧區域,獲得林格曼黑度等級[9-12]。為解決這個問題,本系統采用背景差分法來確定尾氣煙霧區域[13]。該算法具有實現簡單、計算速度快的特點,因而響應速度快,是常用的區域檢測技術。同時該算法不易受光線影響,有益于對尾氣的檢測。因為系統檢測對象是尾氣區域,是非動態對象模型,故對算法中的背景固定為檢測前未排放尾氣時圖片,無需對背景模型不停地更新,提高了系統的響應速度。檢測區域為:

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式中,(x,y)為圖像像素點的坐標,該坐標系以圖片長為X軸,圖片寬為Y軸建立。G(x,y,t)為采集的圖片,B(x,y,t)為背景圖片。對連續拍攝的兩張圖片差分,也肯定存在干擾。為了濾除干擾,可以通過分析差分圖像的直方圖得到閾值T。

    利用圖像采集部分采集圖片,然后利用改進了的背景差分法識別圖中尾氣區域,算法處理前后的圖像效果如圖2所示,可見背景差分法能較好地對尾氣進行提取。

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2.2 控制檢測設計

    檢測控制端程序基于Qt框架進行開發,主要包括通信、相機控制和圖像處理。在系統啟動后,通過添加一個腳本完成對尾氣檢測程序的啟動[14]。程序的啟動過程如圖3所示。程序啟動后進行相機設備枚舉,并進行初始化,開啟圖片采集的線程。相機相關屬性設置從本地配置文件中獲取或者設置為默認值,其他信息從本地讀取上一次操作的備份。信息備份文件在填寫或接收到手機端發送的被檢測車輛信息時生成,并在初始化顯示屏后讀取并顯示。

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    4G??榻郵盞腳惱漲肭蠛?,進行車輛尾氣圖片的采集。采集成功則給手機端返回信息,并將該圖片編號。當圖片數量達到設置值后,再接收到拍照請求將返回圖片采集已完成的信息。尾氣圖片采集完成后調用圖像處理函數,進行尾氣區域的提取,并與標準林格曼圖進行比較,獲得林格曼黑度值。處理完畢后,生成檢測報告。手機端可以通過獲取分析來獲得被檢測車輛的尾氣檢測結果。打印機可以將檢測報告進行打印。

2.3 攔截短信和彩信

    為了讓手機APP實時收發短信和彩信,需要對Android系統短信和彩信進行攔截與讀取[15]。為管理短信服務(Short Message Service)和彩信服務(Multimessage Service),Android系統在MMSSMS數據庫中維護了13張表。每張表為不同的功能服務,如inbox用于存儲接收到的短信內容,outbox用于存儲發送短信的內容等。接收短信彩信的解析路徑為“content://sms/inbox”和“content://mms/part”,獲取短信彩信內容后,判定是不是尾氣檢測終端發送過來的內容。短信彩信的接收通知問題,解決方案有輪循和注冊廣播接收器。第一種方案,以一定的時間間隔去MMSMS數據庫中查找相應的字段來獲取通知。這種方案存在效率低下的問題,通過使用觀察者模式監視收件箱來對這一缺陷進行改進。第二種方案,在Android系統中注冊一個廣播接收器,在接收到短信或者彩信時進行廣播,APP去遍歷廣播接收器。這種方案存在一個權限問題,對于系統的安全性管理,手機廠商并沒有一個統一的規范,故其在定制Android系統時,可能僅給預裝軟件發送廣播事件。綜合比較兩種方案,選擇改進后的輪詢方式,因為注冊廣播接收器這個功能對系統具有強依賴性。

3 系統測試

    對手機和檢測終端之間的通信進行測試。打開手機APP,設置檢測信息,圖4所示為相應的設置信息。點擊發送設置按鈕,將設置信息發送到檢測端。檢測端接收到數據后,先進行編碼轉換,然后利用正則匹配來提取各項信息。提取完后將信息備份到本地,然后顯示在檢測端的顯示屏上,如圖5所示。

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    測試完通信功能后,對系統進行整體性測試。圖6所示為使用手機APP設置相應的信息并采集完圖片。也可以直接通過尾氣檢測端設置,圖片的采集通過界面上的相機按鈕來進入操作界面。圖7為最后的檢測結果圖,可以將結果發送到手機端。

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4 結束語

    本文設計并實現了基于背景差分法的尾氣檢測系統,通過對尾氣的成像以及圖像處理,能有效地對機動車尾氣的黑度進行自動化檢測。該檢測系統具有簡單易操作、快捷、成本低的特點,可在機動車尾氣黑度檢測場景下使用。在實際使用過程中,可從報告的存儲和尾氣區域的檢測部分進行改進。由于檢測報告存儲在本地,需要定期取出,后期可以使用數據庫來存儲?;褂芯褪怯嘔財蚣觳饉惴?,使其可以適應更為復雜的環境。

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作者信息:

薛  夢,鄖建平,梁赫西,艾  勇,周凌林,裘兆炳

(武漢大學 電子信息學院,湖北 武漢 430072)