嵌入式機器視覺信息采集系統設計研究

鄒平吉

（蘭州職業技術學院 甘肅 蘭州 730070）

0 引言

視覺是一種對外部環境的感知的高等智能行為。視覺圖像中含有豐富的信息，在人類看來，視覺信息是最有效。機器視覺是從工業化進程中產生的，在工業生產中的每個環節中都可以應用到機械視覺，從而使整個系統更加的智能化、自動化。機器視覺的主要手段是利用電腦來模仿或重現人的視覺，可以從圖像中抽取有用信息，并對其進行加工、理解，將其輸出到探測或控制信號，因此機器視覺被廣泛應用于諸多領域。機器視覺能夠從圖像中提取出對用戶有意義的信息，并對其進行控制。嵌入式系統以應用為核心，基于計算機技術，軟件和硬件都可以進行裁剪，滿足功能、可靠性和成本要求，體積和功耗有嚴格要求。嵌入式機器視覺系統是一種利用嵌入式計算機對圖像進行處理，從而達到對目標進行探測和識別的一種設備，如數碼相機、手持二維碼識別設備、人體感應游戲等。隨著計算機視覺技術的快速發展，在工業檢測、智能交通、安防等領域得到廣泛應用。因此，本文提出了一種方便攜帶、價格低廉的嵌入式機器視覺信息采集系統，利用嵌入式機器視覺技術采集與處理信息，具有廣闊的應用前景。

1 嵌入式機器視覺信息采集系統硬件平臺

1.1 硬件系統框架

本文研制的以ARM9 為核心的嵌入式計算機視覺系統的硬件架構，具體如圖1所示，包含了移動電話開發模塊、電池模塊、顯示模塊、數據存儲模塊、攝像頭、角度控制模塊、距離控制模塊。其中，電池、顯示、數據存儲、攝像頭等部分均是手機自帶部分，它能夠完成數據的采集和數據的處理，電池為系統提供3 V 的電壓。角度控制模塊和手機開發模塊采用RS232 接口，以實現可視化平面與被攝體平面的夾角控制；同時，通過I2C 接口與手機開發模塊相結合，可以實時地將目標距離信息反饋到手機開發模塊，以達到遠程控制的目的。

圖1 硬件系統框架圖

1.2 主控部分

本系統的主要控制部件為手機開發模塊，主要使用華為C2440，400 MHz 的ARM920T 核心，內存133 MHz mSDRAM，支持4 GB TF 卡、GPRS、通話、短信、彩信等多種功能；同時內置WiFi 和130 萬像素、焦距固定的CMOS攝像頭；電流大概60 mA，模塊中直接包含電池。模塊運行環境是經過修飾的Linux2.6.20 系統，并且經過JVM 移植，可以通過開發人員的硬件界面控件來讀取和寫入擴展硬件。考慮到以上的功能，這個模型很適合作為本文的主要控制部分。

1.3 距離測量

本文利用新工機械工業有限公司KS103 超聲波測距模塊，通過對測距的實時補償，對溫度進行快速、高精度的檢測，響應時間為83 ms，對周圍環境的準確感應；具有高精度的檢測精度，在1～1 000 cm 之間，檢測頻率為500 Hz；LMS 快速光強檢測，能根據I2C 指令自動響應，3.0～5.5 V 的工作電壓范圍內，工作電流1.6～2.7 mA@5 V。根據以上特性，本文所設計的超聲模組能夠滿足所提出的測距要求。由于本模塊工作電壓為5 V，而手機開發模塊的擴展端口為2.8 V，所以在使用手機模塊與距離測試模塊進行通信時，必須要有一個附加電路來實現電平變換。圖2該為模塊的控制流程。

圖2 超聲波距離測量模塊操作流程

從0×01 到0×2 f 的探測指令，隨著數據增加，信號的增益也會隨之增大；在檢測光強情況下，隨著光線強度的增加，其測量時間大約為1 ms；按照DS18B20 格式，在-40～+125 ℃之間探測時間大約為610 ms。當探測命令發出后，該模塊會根據探測命令進行相應檢測，而主機則需要一段時間才能通過I2C 進行查詢。

1.4 電源升壓

從以上分析可以看出，無論是超聲測距模組還是傾角測量模塊，均需直流5 V 電源，而本研究的主控模組為2.8 V，故必須將2.8 V 的電壓提升至5 V，以供雙測模組及傾角測量模塊使用。升壓DCDC 轉換器為PT1301，其起動電壓可以小于1 V，能夠滿足單節的干電池使用，具有自適應的電流型PWM 控制回路，內置有誤差放大器、斜波發生器和比較器。本系統采用電源轉換器及驅動裝置，可在大負荷電流下工作，無外接補償電路。其優異的性能使其在MP3、PDA、電子詞典等領域得到了廣泛的應用。電源升壓和電平轉換原理圖如圖3所示。

圖3 電源升壓和電平轉換原理圖

1.5 嵌入式機器視覺采集裝置

在模型中，超聲波探測模塊平面與照相機平面間有1.6 mm 厚度的玻璃纖維板，在軟件設計時必須考慮到這一點；在同一電路板上設置傾斜傳感器和增壓回路，該電路板與1.6 mm 厚的玻璃纖維板緊密相連，在與水平面平行的情況下，X 軸的傾角和Y 軸的傾角分別為0°和90°；電平變換部件安裝在厚度為1.6 mm 的玻璃纖維板上；通過插針完成電源、傾斜模塊、距離測量模機開發模塊的連接和固定。在圖像獲取過程中，實時顯示被測量對象平面和嵌入式機器視覺系統平面的距離，以及X 軸和 Y 軸的角度獲取的圖像信息。

2 嵌入式機器視覺信息采集系統軟件平臺

2.1 Linux 驅動

Linux 系統由上而下，可以劃分為應用、庫、操作系統、內核以及驅動程序。就讀串行數據來說，圖4顯示了軟件層次之間的合作關系。在程序執行期間：

圖4 軟件系統的層次關系示意圖

（1）應用程序利用程式庫所提供的開啟功能開啟設備文件；

（2）庫執行“swi”指令，以輸入到open功能中的參數，導致 CPU 出現異常并進入內核；

（3）當應用程序獲得文件句柄后，會利用庫所提供的文字或ioctl 功能來執行控制指令；

（4）庫運行“swi”指令，以響應write 或ioctl 功能輸入的參數，并運行到內核；

（5）庫執行“swi”指令，按照讀取功能輸入的參數，并運行到內核；

（6）內核的異常處理功能調用驅動的相關函數，向對應的串口裝置文件發出讀取指令，然后返回一個文件句柄，再將其傳回到應用程序。

手機開發模塊采用了ARM920 嵌入式 CPU 的底層是Linux 2.6.20，因為傾斜和測距都是通過擴展槽來實現，也就是說，不是手機設備自帶；為了將這兩個模塊應用到移動設備開發模塊中，必須將其驅動程序添加到 Linux 2.6.20 的手機應用程序中。Linux 的外部設備主要有三種：字符設備、塊設備、網絡界面。字符裝置是一種可以象字節流那樣存取的裝置，也就是說，它的讀取和寫入都是以字節為單位，本文所討論的串口在傳輸和接收數據時都是按字節來完成，屬于字符裝置。在文字裝置的驅動程式中，可以執行開啟、關閉、讀取，例如 write、open、read 等，應用程序可以通過設備文件存取字符設備。

2.2 數據庫SQLite

本文利用SQLite 免費開放源代碼，實現對嵌入式機器視覺系統的數據存儲與管理。SQLite 是一個具有關聯數據庫管理系統，遵循ACID 關聯式。ACID 關聯式是四種基本元素的簡稱，它能正確地完成數據庫事務，具有原子性、一致性、隔離性以及持久特點，使數據庫系統能夠正確地處理數據。SQLite 可以在 Windows/Linux/Unix 等多種操作系統中運行，并且可以與 PHP、Python、Java 等不同的編程語言進行集成，支持SQL92，并且只需要250 KB 左右的內存；SQLite 與兩個知名的開放源碼數據庫Mysq1、PostgreSQL 相比，消耗的資源更少，處理起來也更迅速。

2.3 Linux 應用程序開發平臺

隨著科學技術的進步，硬件設備的互聯，遠程管理模塊的實現，Java 的跨平臺應用，可以將大型應用軟件的各個功能模塊單獨地在不同的工作站上進行集成并進行測試。這個優勢使得軟件工程師可以在硬件模型尚未成型之前，對各個功能模塊進行設計，在硬件樣機完成后，由技術人員將各個功能模塊與共用的硬件設備相連接，進行調試和運行。

3 數字圖像處理技術

本文提出了一種基于圖像分割方法，該方法不僅能夠對數據進行大規模的壓縮，而且還具有較強的計算能力。該方法不僅可以減少存儲量，還可以簡化后期的數據分析、數據處理，為后續的分類、識別和檢索提供依據。從圖像分割技術出現至今，盡管在算法上有了較大的改進和創新，但是依然是圖像處理中最困難的問題。圖像閾值分割是通過對目標和背景在顏色、幾何形狀和空間紋理等方面的差別進行分類，然后將其劃分為不同的區域，從而判斷出圖像中的每個象素點是否屬于對象或背景。該方法將目標與背景圖像進行分離，并在必要時，生成對應的二值化圖像，并對其進行分析。簡單來說，就是將被檢測的對象從背景中分離，從而為以后的圖像處理提供方便。

由于圖像分割后，會出現許多小的區域，或邊緣不完全封閉，所以要通過特殊的后處理算法來對其進行改進。此外，分割是一種基于圖像的底層處理技術，由于是一種中介過程，所以必須輸出到更高層次的圖象處理系統，以實現具體的應用。在輸出前，要先標注出被劃分的區域，然后利用特殊的方法來表示和描述。在一些系統中，還需要對特定的區域進行操作和抽取，而這就要求后處理技術來實現。最后，將圖像的分割和描述保存下來，并將其保存到局部或遠端的內存中。在此，預處理、核心算法和后處理之間，必須對后處理和核心算法進行定義。在預處理和后處理中，我們可以修改任何功能模塊，但必須確保界面不變。在圖論分割算法的基礎上，本文提出了一種以圖形表示的方法，并將所得到的數據用區域信息表示出來，從而確保了界面的簡潔和穩定。結構用圖描述如圖5所示。

圖5 圖像分割系統的結構示意圖

本文將嵌入式機器視覺的特點、研究對象的特性以及實驗中的圖像采集技術，采用人工觸點筆來確定色彩特征參數，再通過適當的操作（R-G）、（2R-G-B）、R/G/B 等作為特征量進行圖像的代數，將3D 數據轉換成一維數據，從而提高了系統的運行速度。通過對圖像分割，可以實現從RGB 向HIS 的過渡。因此，本文選擇了常用的RGB 模式作為色彩特征參數的選擇。

4 結語

嵌入式系統得到了飛速的發展，隨著技術不斷革新，嵌入式技術也得到了極大的發展。本文利用嵌入式機器視覺技術和圖像處理技術，解決了目前嵌入式機器視覺系統中的數據收集和處理問題，著重從平臺搭建、圖像處理算法、平臺應用等幾個方面進行了深入探討。主要闡述了基于ARM9 的嵌入式計算機視覺系統的硬件結構，并在此基礎上建立了Linux 應用程序開發平臺，實現了軟硬件的集成化。提高了機器視覺監測設備的靈活性、實用性和推廣性。