摘 要：針對復合材料圖像傳輸網絡擁塞情況，本研究基于圖像傳輸任務，提出一套傳輸帶寬分配算方法。首先，根據圖像信號對傳輸帶寬進行控制，并設置了基于任務的權重函數，建立了圖像傳輸帶寬分配模型。然后采用多目標優化的方法，在總傳輸量沒有超過最大傳輸帶寬條件下，根據權重函數進行帶寬分配。最后，通過修改采集到的圖像分辨率和幀率實現了對傳輸帶寬的控制，避免了因傳輸網絡擁塞圖像失幀的問題。通過將設計的算法運用到實際圖像采集中，驗證了算法的可行性和實用性。
關鍵詞：復合材料;圖像采集;傳輸帶寬;帶寬分配算法
現代制造業中，隨著科學技術的快速發展，對材料性能的要求越來越高，相較于單一的材料，復合材料具有高強度、輕質量、耐腐蝕、耐高溫等特點，因此在航空航天、汽車工業、醫學、建筑等各個領域應用廣泛。由于復合材料的組成結構對一定程度上決定了其整體性能，因此通過觀察采集到的復合材料組成結構，可以有效檢測到復合材料缺陷。目前，關于復合材料的圖像采集技術主要集中在材料表面缺陷檢測和識別，而對于圖像的傳輸擁塞問題研究較少。針對該問題，考慮到網絡傳輸帶寬限制條件下圖像傳輸的失幀，提出一套針對復合材料圖像傳輸的帶寬分配算方法，以解決在復合材料圖像缺陷檢測圖像傳輸中存在的帶寬問題。
1 基于任務的帶寬分配模型
圖像傳輸中，傳輸帶寬受到圖像信號的數據量的影響，而圖像的信號數據量又與圖像的分辨率和幀率有很大的關系。即傳輸帶寬與分辨率、幀率的關系可用公式(1)表示。
式(1)中，R、F分別表示圖像信號的分辨率和幀率;a表示編碼協議或圖像的復雜度，β表示傳輸網絡的系數。
在對復合材料的缺陷進行檢測過程中，由于多個攝像機同時執行多個不同的任務，因此圖像傳感器的預期傳輸權重較高。當預期權重大于實際權重時，則會導致圖像傳輸信號超過限定傳輸帶寬，進而引發網絡擁堵，無法實現高質量的圖像信號傳輸。為解決這一問題，需要對圖像傳感器的預期傳輸權重進行調整，使其在傳輸帶寬的最高限度中進行傳輸，避免網絡擁堵。為使每一個圖像傳感器采集到的圖像既滿足圖像傳輸質量的要求，同時又滿足最高傳輸帶寬限制，設x表示圖像采集攝像機的狀態向量，δ(x)表示圖像采集攝像機的任務向量，δi(x)表示攝像機執行任務i的程度，v表示攝像機的移動速度，ROIi表示圖像面積組成的攝像機狀態向量。那么則有：
同時任務達成指標為：
上式表示任務i的完成情況，其值越大，表示圖像傳輸信號所需的實際傳輸帶寬就越大。式中，Ri、Fi分別表示采集到的復合材料圖像分辨率和幀率，表示預期傳輸權重函數。由此可得：式中，均表示為系數。取值為[0，1]。當發生變化，預期權重與實際傳輸權重的閾值相等，且滿足：
另外，由于傳輸帶寬會根據圖像傳感器的任務完成指標分配帶寬，因此往往出現帶寬分配不公平的情況，無法保證所有圖像傳感器的最基本圖像信號傳輸，故設計傳輸帶寬的公平性指標：
式(6)表示攝像機所有傳感器占用傳輸帶寬的公平程度，其值越大，表示分配越公平。
實際圖像信號傳輸中，圖像傳感器任務達成度越高、傳輸帶寬分配公平性越高，那么在有限帶寬條件下，既可以完成圖像采集任務，同時又可以保證圖像的傳輸質量。因此，定義系統的帶寬分配目標函數：
式(7)(8)為分配模型的目標函數;式(9)(11)分別表示采集到的圖像分辨率和幀率調節范圍;式(11)表示傳輸帶寬最大限制。由于傳輸帶寬的最大限制，使得圖像傳感器任務達成度越高和傳輸帶寬分配公平性這兩個指標不能同時達到最優，故需要優化該方案。
2 優化帶寬分配目標函數求解
常用的多目標優化算法包括多目標粒子群算法、多目標進化算法等，這類算法雖然能對多個目標進行優化，但優化過程復雜。鑒于本研究進針對圖像傳感器任務達成度和傳輸帶寬分配公平性兩個目標進行優化，故選用最大值最小值的方法簡化多目標優化分配問題，即使所有圖像傳感器的最小優化函數值最大。通過最大值最小值方法優化函數可得：
由式(12)和(1)可得：
為在高傳輸權重的時候保持高采集幀率，令
當所有圖像傳感器的實際的傳輸權重在理論傳輸權重范圍內時，傳輸帶寬分配的公平性可用經過歸一化處理的傳輸任務達成度指標函數進行表示，原優化模型也簡化為：
當時，它的公平性指標函數被歸一化到同一區間，有利于優化算法的比較。
3 算法驗證
3.1 預期權重與運行參數設置
根據攝像機的圖像采集任務，本研究首先設計了攝像機的預期權重和運行參數的關系。具體參數設置如表1所示。
根據以上述參數，設計圖像傳感器的傳輸權重函數：在此基礎上，攝像機可實現根據當前圖像采集任務合理分配傳輸帶寬。假設機器人使用高清攝像機進行圖像采集，后標清攝像機以最低標準運行，且機器人整體向前移動，即不變，則可計算出傳輸帶寬剩余量為9Mbit。應用帶寬分配算法對高清攝像機和后標清攝像機傳輸帶寬進行分配，得到攝像機的總傳輸帶寬在8.1～8.4Mbit之間，小于9Mbit，說明該傳輸帶寬在最大傳輸帶寬限制之內。
本研究在CPU3.2GHz、內存512M的硬件環境，VC++6.0的軟件環境下，采用灰度為256級的BMP位圖格式圖像進行試驗。
3.2 采集圖像
通過攝像機采集到的復合材料紋理特征如圖1所示。
3.3 帶寬分配實驗
3.3.1 傳輸權重系數變化曲線
應用帶寬分配算法進行帶寬實驗。實驗中，假設攝像機正常采集儀表圖像，并成功傳送到了監控終端。此時，監控終端可根據圖像信號，調節高清攝像機和前標清攝像機的傳輸權重，得到如圖2所示的攝像機傳輸權重系數隨時間變化曲線。
3.3.2 實際帶寬時間變化
系統在不同帶寬限制條件下執行相同任務時，實際傳輸帶寬隨時間變化如圖3所示。由圖3可知，在任意帶寬限制條件下，帶寬分配算法均滿足實際傳輸帶寬在限定的最大傳輸帶寬之內，同時也保證的對傳輸帶寬的最大利用率。
3.3.3 帶寬分配效果
通過對比高清攝像機采用傳輸帶寬分配算法和未采用傳輸帶寬分配算法的丟幀率，可得到如圖4所示的丟幀率對比圖。由圖可知，在t=60～80s和t=140～180s兩個時間段，未采用傳輸帶寬分配算法的高清攝像機丟幀率在60%以上，說明攝像機采集到的圖像信號因網絡阻塞原因幾乎已經無法進行傳輸。而采用傳輸帶寬分配算法后，高清攝像機的丟幀率維持在30%以下，說明該算法有效避免了網絡阻塞。
4 結語
本研究通過對復合材料圖像傳輸網絡擁塞情況分析，提出一套傳輸帶寬分配算方法以解決該問題。首先，根據圖像信號對傳輸帶寬進行控制，并設置了基于任務的權重函數，建立了圖像傳輸帶寬分配模型。然后采用多目標優化的方法，在總傳輸量沒有超過最大傳輸帶寬條件下，根據權重函數進行帶寬分配。最后，通過修改采集到的圖像分辨率和幀率實現了對傳輸帶寬的控制，避免了因傳輸網絡擁塞圖像失幀的問題。通過將設計的算法運用到實際圖像采集中，驗證了算法的可行性和實用性。
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