摘 要：針對復(fù)合材料圖像傳輸網(wǎng)絡(luò)擁塞情況，本研究基于圖像傳輸任務(wù)，提出一套傳輸帶寬分配算方法。首先，根據(jù)圖像信號對傳輸帶寬進行控制，并設(shè)置了基于任務(wù)的權(quán)重函數(shù)，建立了圖像傳輸帶寬分配模型。然后采用多目標(biāo)優(yōu)化的方法，在總傳輸量沒有超過最大傳輸帶寬條件下，根據(jù)權(quán)重函數(shù)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(xiàn)了對傳輸帶寬的控制，避免了因傳輸網(wǎng)絡(luò)擁塞圖像失幀的問題。通過將設(shè)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(guān)鍵詞：復(fù)合材料;圖像采集;傳輸帶寬;帶寬分配算法

　　現(xiàn)代制造業(yè)中，隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，對材料性能的要求越來越高，相較于單一的材料，復(fù)合材料具有高強度、輕質(zhì)量、耐腐蝕、耐高溫等特點，因此在航空航天、汽車工業(yè)、醫(yī)學(xué)、建筑等各個領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。由于復(fù)合材料的組成結(jié)構(gòu)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(fù)合材料組成結(jié)構(gòu)，可以有效檢測到復(fù)合材料缺陷。目前，關(guān)于復(fù)合材料的圖像采集技術(shù)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(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬限制條件下圖像傳輸?shù)氖岢鲆惶揍槍?fù)合材料圖像傳輸?shù)膸挿峙渌惴椒ǎ越鉀Q在復(fù)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(wù)的帶寬分配模型

　　圖像傳輸中，傳輸帶寬受到圖像信號的數(shù)據(jù)量的影響，而圖像的信號數(shù)據(jù)量又與圖像的分辨率和幀率有很大的關(guān)系。即傳輸帶寬與分辨率、幀率的關(guān)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(xié)議或圖像的復(fù)雜度，β表示傳輸網(wǎng)絡(luò)的系數(shù)。

　　在對復(fù)合材料的缺陷進行檢測過程中，由于多個攝像機同時執(zhí)行多個不同的任務(wù)，因此圖像傳感器的預(yù)期傳輸權(quán)重較高。當(dāng)預(yù)期權(quán)重大于實際權(quán)重時，則會導(dǎo)致圖像傳輸信號超過限定傳輸帶寬，進而引發(fā)網(wǎng)絡(luò)擁堵，無法實現(xiàn)高質(zhì)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(yù)期傳輸權(quán)重進行調(diào)整，使其在傳輸帶寬的最高限度中進行傳輸，避免網(wǎng)絡(luò)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(zhì)量的要求，同時又滿足最高傳輸帶寬限制，設(shè)x表示圖像采集攝像機的狀態(tài)向量，δ(x)表示圖像采集攝像機的任務(wù)向量，δi(x)表示攝像機執(zhí)行任務(wù)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(tài)向量。那么則有：

　　同時任務(wù)達成指標(biāo)為：

　　上式表示任務(wù)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(fù)合材料圖像分辨率和幀率，表示預(yù)期傳輸權(quán)重函數(shù)。由此可得：式中，均表示為系數(shù)。取值為[0，1]。當(dāng)發(fā)生變化，預(yù)期權(quán)重與實際傳輸權(quán)重的閾值相等，且滿足：

　　另外，由于傳輸帶寬會根據(jù)圖像傳感器的任務(wù)完成指標(biāo)分配帶寬，因此往往出現(xiàn)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(shè)計傳輸帶寬的公平性指標(biāo)：

　　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(wù)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(wù)，同時又可以保證圖像的傳輸質(zhì)量。因此，定義系統(tǒng)的帶寬分配目標(biāo)函數(shù)：

　　式(7)(8)為分配模型的目標(biāo)函數(shù);式(9)(11)分別表示采集到的圖像分辨率和幀率調(diào)節(jié)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(wù)達成度越高和傳輸帶寬分配公平性這兩個指標(biāo)不能同時達到最優(yōu)，故需要優(yōu)化該方案。

　　2 優(yōu)化帶寬分配目標(biāo)函數(shù)求解

　　常用的多目標(biāo)優(yōu)化算法包括多目標(biāo)粒子群算法、多目標(biāo)進化算法等，這類算法雖然能對多個目標(biāo)進行優(yōu)化，但優(yōu)化過程復(fù)雜。鑒于本研究進針對圖像傳感器任務(wù)達成度和傳輸帶寬分配公平性兩個目標(biāo)進行優(yōu)化，故選用最大值最小值的方法簡化多目標(biāo)優(yōu)化分配問題，即使所有圖像傳感器的最小優(yōu)化函數(shù)值最大。通過最大值最小值方法優(yōu)化函數(shù)可得：

　　由式(12)和(1)可得：

　　為在高傳輸權(quán)重的時候保持高采集幀率，令

　　當(dāng)所有圖像傳感器的實際的傳輸權(quán)重在理論傳輸權(quán)重范圍內(nèi)時，傳輸帶寬分配的公平性可用經(jīng)過歸一化處理的傳輸任務(wù)達成度指標(biāo)函數(shù)進行表示，原優(yōu)化模型也簡化為：

　　當(dāng)時，它的公平性指標(biāo)函數(shù)被歸一化到同一區(qū)間，有利于優(yōu)化算法的比較。

　　3 算法驗證

　　3.1 預(yù)期權(quán)重與運行參數(shù)設(shè)置

　　根據(jù)攝像機的圖像采集任務(wù)，本研究首先設(shè)計了攝像機的預(yù)期權(quán)重和運行參數(shù)的關(guān)系。具體參數(shù)設(shè)置如表1所示。

　　根據(jù)以上述參數(shù)，設(shè)計圖像傳感器的傳輸權(quán)重函數(shù)：在此基礎(chǔ)上，攝像機可實現(xiàn)根據(jù)當(dāng)前圖像采集任務(wù)合理分配傳輸帶寬。假設(shè)機器人使用高清攝像機進行圖像采集，后標(biāo)清攝像機以最低標(biāo)準(zhǔn)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(yīng)用帶寬分配算法對高清攝像機和后標(biāo)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(nèi)。

　　本研究在CPU3.2GHz、內(nèi)存512M的硬件環(huán)境，VC++6.0的軟件環(huán)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(fù)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(quán)重系數(shù)變化曲線

　　應(yīng)用帶寬分配算法進行帶寬實驗。實驗中，假設(shè)攝像機正常采集儀表圖像，并成功傳送到了監(jiān)控終端。此時，監(jiān)控終端可根據(jù)圖像信號，調(diào)節(jié)高清攝像機和前標(biāo)清攝像機的傳輸權(quán)重，得到如圖2所示的攝像機傳輸權(quán)重系數(shù)隨時間變化曲線。

　　3.3.2 實際帶寬時間變化

　　系統(tǒng)在不同帶寬限制條件下執(zhí)行相同任務(wù)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(nèi)，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(wǎng)絡(luò)阻塞原因幾乎已經(jīng)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(wǎng)絡(luò)阻塞。

　　4 結(jié)語

　　本研究通過對復(fù)合材料圖像傳輸網(wǎng)絡(luò)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(jù)圖像信號對傳輸帶寬進行控制，并設(shè)置了基于任務(wù)的權(quán)重函數(shù)，建立了圖像傳輸帶寬分配模型。然后采用多目標(biāo)優(yōu)化的方法，在總傳輸量沒有超過最大傳輸帶寬條件下，根據(jù)權(quán)重函數(shù)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(xiàn)了對傳輸帶寬的控制，避免了因傳輸網(wǎng)絡(luò)擁塞圖像失幀的問題。通過將設(shè)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。

　　參考文獻

　　[1]唐倫，肖嬌，魏延南，等.基于云霧混合計算的車聯(lián)網(wǎng)聯(lián)合資源分配算法[J].電子與信息學(xué)報，2020，42(08)：1926-1933.

　　[2]張曉紅.光譜技術(shù)在美術(shù)繪畫中用膠結(jié)材料的研究進展[J].合成材料老化與應(yīng)用，2020，49(04)：153-155+113.

　　[3]劉明月，涂崎，汪洋，等.智能電網(wǎng)中網(wǎng)絡(luò)切片的資源分配算法研究[J].電力信息與通信技術(shù)，2020，18(08)：20-29.

　　[4]黃桂明，莫字瑛.基于三維虛擬現(xiàn)實技術(shù)的圖像重建方法研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2020，43(17)：64-68.

　　[5]王琦，蔣秋梅，楊旭鋒，等.三維機織復(fù)合材料殘余應(yīng)力/應(yīng)變多尺度分析及工藝參數(shù)優(yōu)化[J/OL].復(fù)合材料學(xué)報：1-10[2020-09-15].

　　[6]黃銳勇，戴美勝，鄭躍斌，等.基于CenterNet和結(jié)構(gòu)化定位的電力設(shè)備紅外圖像缺陷檢測[J/OL].中國電力：1-10[2020-09-15].

　　[7]劉逸凡，王淑青，慶毅輝，等.基于EfficientDet和雙目攝像頭的絕緣子缺陷檢測[J/OL].中國電力2020(09)：1-11

　　[8]賈琦，王奎.甚低頻窄帶網(wǎng)絡(luò)下的高速信號傳輸方法研究[J].艦船電子工程，2020，40(01)：60-62+66.

　　[9]陳廣豪，梁智洪，張芝芳.纖維增強復(fù)合材料轉(zhuǎn)向架的研發(fā)現(xiàn)狀[J].復(fù)合材料科學(xué)與工程，2020(03)：120-130.

　　[10]江黃能，陳鋒，張潔，等.異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)下實時視頻傳輸碼率控制策略[J].計算機工程與設(shè)計，2019，40(12)：3407-3412.

　　推薦閱讀：超導(dǎo)材料領(lǐng)域正規(guī)期刊目錄