張萌，谷櫟娜，張通

（石家莊工程職業(yè)學(xué)院，河北石家莊，050061）

0 引言

隨著計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展，圖像識別作為AI技術(shù)的支撐，被廣泛應(yīng)用于眾多的領(lǐng)域。例如：導(dǎo)航、地圖與地形配準(zhǔn)、自然資源分析、天氣預(yù)報(bào)、環(huán)境監(jiān)測等。在人們?nèi)粘Ｉ?、工作中也離不開圖像識別技術(shù)。圖像識別是計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對像的技術(shù)。

本文所研究的非接觸物體尺寸形態(tài)測量就是利用STM32單片機(jī)對OV7725攝像頭采集的圖像進(jìn)行預(yù)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(tǒng)設(shè)計(jì)原理

本文設(shè)計(jì)的非接觸式物體形態(tài)測量裝置，包括兩部分：形態(tài)識別部分，測距部分。系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框圖

形態(tài)識別部分利用OV7725攝像頭模塊采集目標(biāo)物的圖像信息，并傳到STM32F429單片機(jī)，由單片機(jī)對采集到的圖像信息進(jìn)行灰度、二值化處理，并獲得二值圖像數(shù)據(jù)。

測距部分利用超聲波測距設(shè)備測量目標(biāo)物和攝像頭之間的距離，并將測量的數(shù)據(jù)顯示到TFT-LCD顯示器上。

再結(jié)合二值圖像數(shù)據(jù)和目標(biāo)物與攝像頭之間的距離，利用像素分析算法進(jìn)行分析處理，獲得目標(biāo)物的尺寸、面積、形狀信息，最后傳輸給TFT-LCD顯示屏進(jìn)行顯示。

1.2 方案論證

1.2.1 主控芯片選擇

根據(jù)系統(tǒng)性能要求，單片機(jī)主要進(jìn)行系統(tǒng)控制、圖像處理和識別算法運(yùn)算，需選用運(yùn)行速度快、功能強(qiáng)大的控制器。因此采用STM32F429單片機(jī)作為主控單片機(jī)，其容量大，處理速度快，最高主頻達(dá)到180MHz。除此之外，芯片內(nèi)嵌資源豐富，8個(gè)串口、16個(gè)定時(shí)器，3個(gè)ADC共24通道，2個(gè)DAC，DCMI攝像接口百兆以太網(wǎng)，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(shè)計(jì)采用超聲波傳感器。它是將超聲波信號轉(zhuǎn)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(qiáng)、能量消耗緩慢、傳播距離相對較遠(yuǎn)等特點(diǎn)，因此常被用于非接觸測距。超聲波測距對環(huán)境有較好的適應(yīng)能力，此外超聲波測量在實(shí)時(shí)、精度、價(jià)格也能得到很好的折衷。

1.2.3 圖像采集方案的選擇

根據(jù)系統(tǒng)功能要求，關(guān)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(shù)據(jù)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(shè)置等優(yōu)點(diǎn)。通過攝像頭對目標(biāo)物進(jìn)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(shù)據(jù)，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(dá)800×400，顯示方向?yàn)闄M屏顯示的TFT液晶屏。上下左右四個(gè)方向均可達(dá)到80度可視角度。產(chǎn)品接口為24bit RGB接口，自帶升壓電路，驅(qū)動電壓為3.3V。高端人機(jī)界面用TFT液晶屏。

2 理論分析與計(jì)算

2.1 目標(biāo)物面積計(jì)算

非接觸式物體形態(tài)測量裝置選用480mm×800mm的TFTLCD顯示屏，采集的目標(biāo)物圖像尺寸為320mm×240mm，為了減小誤差，截取中心部分120mm×120mm區(qū)域?yàn)榉治鰧ο蟆?/p>

首先，采集背景板1m×1m的圖像，經(jīng)過計(jì)算分析，當(dāng)背景板和攝像頭之間的距離為l1時(shí)，獲得其像素點(diǎn)總個(gè)數(shù)，記為n1；

其次，采集目標(biāo)物的圖像，經(jīng)過灰度、二值化處理后，統(tǒng)計(jì)目標(biāo)物像素個(gè)數(shù)，記為n2；由超聲波測距部分測得目標(biāo)物和攝像頭之間的距離為l2時(shí)，則通過分析計(jì)算，求得目標(biāo)物體積S為：

需要經(jīng)過多次測量，對目標(biāo)物像素點(diǎn)個(gè)數(shù)進(jìn)行校正，以保證對目標(biāo)物面積計(jì)算的準(zhǔn)確性。

2.2 目標(biāo)物形態(tài)分析

根據(jù)目標(biāo)物的形態(tài)特征，結(jié)合對目標(biāo)物像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)分析，從而判斷目標(biāo)物的形態(tài)。

將像素點(diǎn)看成矩陣，進(jìn)行分析。

首先取目標(biāo)物中心位置的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，記為num-mid；

從中心位置往上n行，取像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，記為num-highn；

從中心位置往下n行，取像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，記為num-lown；

如果num-mid=num-highn=num-lown，則符合正方形的形態(tài)特征（允許誤差在5個(gè)像素點(diǎn)以內(nèi)）；

如 果 num-mid>num-highn，nummid>num-lown，則符合圓的形態(tài)特征（允許誤差在5個(gè)像素點(diǎn)以內(nèi)）；

如果num-lown>num-mid>num-highn，則符合三角形的形態(tài)特征（允許誤差在5個(gè)像素點(diǎn)以內(nèi)）；

經(jīng)多次取值，對目標(biāo)物形態(tài)特征進(jìn)行多次驗(yàn)證，從而準(zhǔn)確判斷出目標(biāo)物形態(tài)。

2.3 目標(biāo)物邊長計(jì)算

已知目標(biāo)物面積和形態(tài)，則可以理論推導(dǎo)出目標(biāo)物的尺寸（邊長或直徑）。

2.4 中心點(diǎn)對正調(diào)試

由攝像頭獲取目標(biāo)物圖像，根據(jù)目標(biāo)物圖像像素點(diǎn)在顯示屏120mm×120mm區(qū)域內(nèi)的總數(shù)進(jìn)行分析調(diào)整，通過行列掃描，判斷出目標(biāo)物的偏移位置，從而獲取目標(biāo)物中心點(diǎn)的位置，由云臺驅(qū)動激光點(diǎn)進(jìn)行中心點(diǎn)對正調(diào)整。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

非接觸式物體形態(tài)測量裝置是由STM32F429單片機(jī)作為主控芯片，將ATK-OV7725攝像頭模塊對目標(biāo)物進(jìn)行圖像采集，并將采集的信息傳輸給單片機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。同時(shí)，STM32F429單片機(jī)控制測距模塊，獲得目標(biāo)物與測量頭的距離，距離結(jié)合目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)，獲取目標(biāo)圖像像素點(diǎn)的面積，進(jìn)而利用相關(guān)算法推算出目標(biāo)形狀、尺寸。

非接觸式物體形態(tài)測量裝置原理圖，如圖2所示。

圖2 非接觸式物體形態(tài)測量裝置原理圖

4 測試方案與測試結(jié)果

4.1 測試方案

系統(tǒng)測試需要分別對硬件、軟件以及整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行測試。硬件測試包括對云臺的測試、整個(gè)系統(tǒng)上電后的運(yùn)行測試為主。軟件測試主要對寫好的程序進(jìn)行仿真運(yùn)行。軟硬件的測試做好以后，進(jìn)行整機(jī)調(diào)試。整機(jī)調(diào)試非常關(guān)鍵，要進(jìn)行不斷調(diào)試，讓軟件和硬件完美結(jié)合，這樣才能達(dá)到預(yù)期的效果。

4.2 測試結(jié)果

非接觸式物體形態(tài)測量裝置能夠準(zhǔn)確的識別一些簡單物體的形狀，同時(shí)也能精確地計(jì)算該物體的大小。在整個(gè)測試過程中，該裝置不夠穩(wěn)定，略微有些晃動，但不影響最終的測試結(jié)果。

5 總結(jié)

本系統(tǒng)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(tài)測量的硬件平臺。

非接觸式物體形態(tài)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(shí)際運(yùn)行中可能還會出現(xiàn)許多未曾考慮到的問題，有待于進(jìn)一步完善。下一步的具體工作主要有：優(yōu)化軟件流程，加快執(zhí)行速度，對于不同形狀的物體識別方面更優(yōu)化、更準(zhǔn)確；優(yōu)化硬件結(jié)構(gòu)，使云臺運(yùn)動更自如，選取更合適的攝像頭增強(qiáng)其環(huán)境適用性，最大限度降低環(huán)境影響采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。