一種非接觸式測量簡單物體形態的裝置

張萌，谷櫟娜，張通

（石家莊工程職業學院，河北石家莊，050061）

0 引言

隨著計算機信息技術的快速發展，人工智能、大數據、云計算和物聯網的未來發展，圖像識別作為AI技術的支撐，被廣泛應用于眾多的領域。例如：導航、地圖與地形配準、自然資源分析、天氣預報、環境監測等。在人們日常生活、工作中也離不開圖像識別技術。圖像識別是計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。

本文所研究的非接觸物體尺寸形態測量就是利用STM32單片機對OV7725攝像頭采集的圖像進行預處理、分割、特征提取和判斷匹配，最后獲得物體的形狀、大小以及該物體的距離。

1 總體方案部分

1.1 系統設計原理

本文設計的非接觸式物體形態測量裝置，包括兩部分：形態識別部分，測距部分。系統總體設計框圖如圖1所示。

圖1 系統總體設計框圖

形態識別部分利用OV7725攝像頭模塊采集目標物的圖像信息，并傳到STM32F429單片機，由單片機對采集到的圖像信息進行灰度、二值化處理，并獲得二值圖像數據。

測距部分利用超聲波測距設備測量目標物和攝像頭之間的距離，并將測量的數據顯示到TFT-LCD顯示器上。

再結合二值圖像數據和目標物與攝像頭之間的距離，利用像素分析算法進行分析處理，獲得目標物的尺寸、面積、形狀信息，最后傳輸給TFT-LCD顯示屏進行顯示。

1.2 方案論證

1.2.1 主控芯片選擇

根據系統性能要求，單片機主要進行系統控制、圖像處理和識別算法運算，需選用運行速度快、功能強大的控制器。因此采用STM32F429單片機作為主控單片機，其容量大，處理速度快，最高主頻達到180MHz。除此之外，芯片內嵌資源豐富，8個串口、16個定時器，3個ADC共24通道，2個DAC，DCMI攝像接口百兆以太網，全速USB OTG、高速USB OTG。

1.2.2 測距傳感器選擇

為了精確的測量物體的距離，本設計采用超聲波傳感器。它是將超聲波信號轉換成其他能量信號（通常是電信號）的傳感器。超聲波具有指向性強、能量消耗緩慢、傳播距離相對較遠等特點，因此常被用于非接觸測距。超聲波測距對環境有較好的適應能力，此外超聲波測量在實時、精度、價格也能得到很好的折衷。

1.2.3 圖像采集方案的選擇

根據系統功能要求，關于圖像采集采用的是ATK-OV7725攝像頭模塊。

ATK-OV7725攝像頭模塊具有8位數據接口，SCCB控制接口，輸出格式有RGB、RawRGB，接口簡單，使用方便，支持各種尺寸輸出，支持圖像縮放、平移和窗口設置等優點。通過攝像頭對目標物進行圖像識別，速度快、方便一次成型但對軟件控制能力要求較高。

1.2.4 顯示裝置的選擇

為了更好地觀察測量的數據，顯示裝置采用的是TFTLCD顯示屏模塊。

TFT-LCD顯示屏模塊800480是一款4.3寸高清全視角彩色TFT液晶屏，分辨率高達800×400，顯示方向為橫屏顯示的TFT液晶屏。上下左右四個方向均可達到80度可視角度。產品接口為24bit RGB接口，自帶升壓電路，驅動電壓為3.3V。高端人機界面用TFT液晶屏。

2 理論分析與計算

2.1 目標物面積計算

非接觸式物體形態測量裝置選用480mm×800mm的TFTLCD顯示屏，采集的目標物圖像尺寸為320mm×240mm，為了減小誤差，截取中心部分120mm×120mm區域為分析對象。

首先，采集背景板1m×1m的圖像，經過計算分析，當背景板和攝像頭之間的距離為l1時，獲得其像素點總個數，記為n1；

其次，采集目標物的圖像，經過灰度、二值化處理后，統計目標物像素個數，記為n2；由超聲波測距部分測得目標物和攝像頭之間的距離為l2時，則通過分析計算，求得目標物體積S為：

需要經過多次測量，對目標物像素點個數進行校正，以保證對目標物面積計算的準確性。

2.2 目標物形態分析

根據目標物的形態特征，結合對目標物像素點的個數分析，從而判斷目標物的形態。

將像素點看成矩陣，進行分析。

首先取目標物中心位置的像素點個數，記為num-mid；

從中心位置往上n行，取像素點個數，記為num-highn；

從中心位置往下n行，取像素點個數，記為num-lown；

如果num-mid=num-highn=num-lown，則符合正方形的形態特征（允許誤差在5個像素點以內）；

如 果 num-mid>num-highn，nummid>num-lown，則符合圓的形態特征（允許誤差在5個像素點以內）；

如果num-lown>num-mid>num-highn，則符合三角形的形態特征（允許誤差在5個像素點以內）；

經多次取值，對目標物形態特征進行多次驗證，從而準確判斷出目標物形態。

2.3 目標物邊長計算

已知目標物面積和形態，則可以理論推導出目標物的尺寸（邊長或直徑）。

2.4 中心點對正調試

由攝像頭獲取目標物圖像，根據目標物圖像像素點在顯示屏120mm×120mm區域內的總數進行分析調整，通過行列掃描，判斷出目標物的偏移位置，從而獲取目標物中心點的位置，由云臺驅動激光點進行中心點對正調整。

3 系統軟件設計

非接觸式物體形態測量裝置是由STM32F429單片機作為主控芯片，將ATK-OV7725攝像頭模塊對目標物進行圖像采集，并將采集的信息傳輸給單片機進行數據處理和分析。同時，STM32F429單片機控制測距模塊，獲得目標物與測量頭的距離，距離結合目標圖像數據，獲取目標圖像像素點的面積，進而利用相關算法推算出目標形狀、尺寸。

非接觸式物體形態測量裝置原理圖，如圖2所示。

圖2 非接觸式物體形態測量裝置原理圖

4 測試方案與測試結果

4.1 測試方案

系統測試需要分別對硬件、軟件以及整個系統進行測試。硬件測試包括對云臺的測試、整個系統上電后的運行測試為主。軟件測試主要對寫好的程序進行仿真運行。軟硬件的測試做好以后，進行整機調試。整機調試非常關鍵，要進行不斷調試，讓軟件和硬件完美結合，這樣才能達到預期的效果。

4.2 測試結果

非接觸式物體形態測量裝置能夠準確的識別一些簡單物體的形狀，同時也能精確地計算該物體的大小。在整個測試過程中，該裝置不夠穩定，略微有些晃動，但不影響最終的測試結果。

5 總結

本系統使用了STM32芯片搭建了擁有高速處理能力、低成本的非接觸式物體形態測量的硬件平臺。

非接觸式物體形態測量裝置已制作完成，目前能夠測試一些簡單形狀的物體。在實際運行中可能還會出現許多未曾考慮到的問題，有待于進一步完善。下一步的具體工作主要有：優化軟件流程，加快執行速度，對于不同形狀的物體識別方面更優化、更準確；優化硬件結構，使云臺運動更自如，選取更合適的攝像頭增強其環境適用性，最大限度降低環境影響采集數據的準確性。