带宽受限下的复合材料缺陷检测及传输网络拥塞问题研究

史磊 姜有奇 娄勇

摘 要：针对复合材料图像传输网络拥塞情况，本研究基于图像传输任务，提出一套传输带宽分配算方法。首先，根据图像信号对传输带宽进行控制，并设置了基于任务的权重函数，建立了图像传输带宽分配模型。然后采用多目标优化的方法，在总传输量没有超过最大传输带宽条件下，根据权重函数进行带宽分配。最后，通过修改采集到的图像分辨率和帧率实现了对传输带宽的控制，避免了因传输网络拥塞图像失帧的问题。通过将设计的算法运用到实际图像采集中，验证了算法的可行性和实用性。

關键词：复合材料;图像采集;传输带宽;带宽分配算法

中图分类号：TQ050.4+3 文献标识码：A 文章编号：1001-5922（2021）05-0054-04

Research on Composite Material Defect Detection and Transmission Network Congestion Problem with Limited Bandwidth

Shi Lei， Jiang Youqi，Lou Yong

（School of Electronics and Information， Shaanxi Institute of Mechatronic Technology， Baoji 721001， China）

Abstract：Aiming at the congestion of composite image transmission network， this paper proposes a set of transmission bandwidth allocation algorithm based on image transmission task. Firstly， the transmission bandwidth is controlled according to the image signal， and the weight function based on the task is set up， and the image transmission bandwidth allocation model is established. Then， the multi-objective optimization method is used to allocate the bandwidth according to the weight function under the condition that the total transmission volume does not exceed the maximum transmission bandwidth. Finally， by modifying the image resolution and frame rate， the transmission bandwidth is controlled， and the problem of image frame loss due to transmission network congestion is avoided. Through the application of the designed algorithm to the actual image acquisition， the feasibility and practicability of the algorithm are verified.

Key words：composite materials; image acquisition; transmission bandwidth; bandwidth allocation algorithm

现代制造业中，随着科学技术的快速发展，对材料性能的要求越来越高，相较于单一的材料，复合材料具有高强度、轻质量、耐腐蚀、耐高温等特点，因此在航空航天、汽车工业、医学、建筑等各个领域应用广泛。由于复合材料的组成结构对一定程度上决定了其整体性能，因此通过观察采集到的复合材料组成结构，可以有效检测到复合材料缺陷。目前，关于复合材料的图像采集技术主要集中在材料表面缺陷检测和识别，而对于图像的传输拥塞问题研究较少。针对该问题，考虑到网络传输带宽限制条件下图像传输的失帧，提出一套针对复合材料图像传输的带宽分配算方法，以解决在复合材料图像缺陷检测图像传输中存在的带宽问题。

1 基于任务的带宽分配模型

图像传输中，传输带宽受到图像信号的数据量的影响，而图像的信号数据量又与图像的分辨率和帧率有很大的关系。即传输带宽与分辨率、帧率的关系可用公式（1）表示。

式（1）中，R、F分别表示图像信号的分辨率和帧率;a表示编码协议或图像的复杂度，β表示传输网络的系数。

在对复合材料的缺陷进行检测过程中，由于多个摄像机同时执行多个不同的任务，因此图像传感器的预期传输权重较高。当预期权重大于实际权重时，则会导致图像传输信号超过限定传输带宽，进而引发网络拥堵，无法实现高质量的图像信号传输。为解决这一问题，需要对图像传感器的预期传输权重进行调整，使其在传输带宽的最高限度中进行传输，避免网络拥堵。为使每一个图像传感器采集到的图像既满足图像传输质量的要求，同时又满足最高传输带宽限制，设x表示图像采集摄像机的状态向量，δ（x）表示图像采集摄像机的任务向量，δi（x）表示摄像机执行任务i的程度，v表示摄像机的移动速度，ROIi表示图像面积组成的摄像机状态向量。那么则有：

同时任务达成指标为：

上式表示任务i的完成情况，其值越大，表示图像传输信号所需的实际传输带宽就越大。式中，Ri、Fi分别表示采集到的复合材料图像分辨率和帧率，表示预期传输权重函数。由此可得：

式中，均表示为系数。取值为[0，1]。当发生变化，预期权重与实际传输权重的阈值相等，且满足：

另外，由于传输带宽会根据图像传感器的任务完成指标分配带宽，因此往往出现带宽分配不公平的情况，无法保证所有图像传感器的最基本图像信号传输，故设计传输带宽的公平性指标：

式（6）表示摄像机所有传感器占用传输带宽的公平程度，其值越大，表示分配越公平。

实际图像信号传输中，图像传感器任务达成度越高、传输带宽分配公平性越高，那么在有限带宽条件下，既可以完成图像采集任务，同时又可以保证图像的传输质量。因此，定义系统的带宽分配目标函数：

式（7）（8）为分配模型的目标函数;式（9）（11）分别表示采集到的图像分辨率和帧率调节范围;式（11）表示传输带宽最大限制。由于传输带宽的最大限制，使得图像传感器任务达成度越高和传输带宽分配公平性这两个指标不能同时达到最优，故需要优化该方案。

2 优化带宽分配目标函数求解

常用的多目标优化算法包括多目标粒子群算法、多目标进化算法等，这类算法虽然能对多个目标进行优化，但优化过程复杂。鉴于本研究进针对图像传感器任务达成度和传输带宽分配公平性两个目标进行优化，故选用最大值最小值的方法简化多目标优化分配问题，即使所有图像传感器的最小优化函数值最大。通过最大值最小值方法优化函数可得：

由式（12）和（1）可得：

为在高传输权重的时候保持高采集帧率，令

当所有图像传感器的实际的传输权重在理论传输权重范围内时，传输带宽分配的公平性可用经过归一化处理的传输任务达成度指标函数进行表示，原优化模型也简化为：

当时，它的公平性指标函数被归一化到同一区间，有利于优化算法的比较。

3 算法验证

3.1 预期权重与运行参数设置

根据摄像机的图像采集任务，本研究首先设计了摄像机的预期权重和运行参数的关系。具体参数设置如表1所示。

根据以上述参数，设计图像传感器的传输权重函数：在此基础上，摄像机可实现根据当前图像采集任务合理分配传输带宽。假设机器人使用高清摄像机进行图像采集，后标清摄像机以最低标准运行，且机器人整体向前移动，即不变，则可计算出传输带宽剩余量为9Mbit。应用带宽分配算法对高清摄像机和后标清摄像机传输带宽进行分配，得到摄像机的总传输带宽在8.1～8.4Mbit之间，小于9Mbit，说明该传输带宽在最大传输带宽限制之内。

本研究在CPU3.2GHz、内存512M的硬件环境，VC++6.0的软件环境下，采用灰度为256级的BMP位图格式图像进行试验。

3.2 采集图像

通过摄像机采集到的复合材料纹理特征如图1所示。

3.3 带宽分配实验

3.3.1 傳输权重系数变化曲线

应用带宽分配算法进行带宽实验。实验中，假设摄像机正常采集仪表图像，并成功传送到了监控终端。此时，监控终端可根据图像信号，调节高清摄像机和前标清摄像机的传输权重，得到如图2所示的摄像机传输权重系数随时间变化曲线。

3.3.2 实际带宽时间变化

系统在不同带宽限制条件下执行相同任务时，实际传输带宽随时间变化如图3所示。由图3可知，在任意带宽限制条件下，带宽分配算法均满足实际传输带宽在限定的最大传输带宽之内，同时也保证的对传输带宽的最大利用率。

3.3.3 带宽分配效果

通过对比高清摄像机采用传输带宽分配算法和未采用传输带宽分配算法的丢帧率，可得到如图4所示的丢帧率对比图。由图可知，在t=60～80s和t=140～180s两个时间段，未采用传输带宽分配算法的高清摄像机丢帧率在60%以上，说明摄像机采集到的图像信号因网络阻塞原因几乎已经无法进行传输。而采用传输带宽分配算法后，高清摄像机的丢帧率维持在30%以下，说明该算法有效避免了网络阻塞。

4 结语

本研究通过对复合材料图像传输网络拥塞情况分析，提出一套传输带宽分配算方法以解决该问题。首先，根据图像信号对传输带宽进行控制，并设置了基于任务的权重函数，建立了图像传输带宽分配模型。然后采用多目标优化的方法，在总传输量没有超过最大传输带宽条件下，根据权重函数进行带宽分配。最后，通过修改采集到的图像分辨率和帧率实现了对传输带宽的控制，避免了因传输网络拥塞图像失帧的问题。通过将设计的算法运用到实际图像采集中，验证了算法的可行性和实用性。

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