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1、CCD图像检测 二二、黑白图像检测的硬件设计 2.1电源提供。2014/8/4 KshineTPS-12VCC 12ENVCCREFFBSSOUTCOMP GNDTPS 67 34C4IHO.OOluV12图6： CC的D12V电源电压源因为小车的电池电压为7.2V，而CCD摄像头的工作电压为12V,故需要利用芯片搭建升压电路，如图6所示。22视频信号行场同步信号分离。VCCPT0PT5视频信号每场是是不同的行组成，如图5所示，场与场之间，行与行之间都存在同步信号，单片机通过对这些同步信号的捕捉， 来控制图像采集的时序，保证图像采集的正确性。视频信号分离芯片LM1881能将视频信号中的行同步脉
2、冲、消隐脉冲和场同步脉冲 提取出来，并将它们转换成数字信号交给单片机的I/O 口。视频信号分离电路如图7所示。23行视频信号数字化。由于模拟摄像头采集的图像信号为模拟信号，而计算机系统为离散的数字系统，故需要转换为数字信号才能交付MCU处理。大赛 组委会所推荐的芯片XS系列片内集成了 8路AD 口，同时还具有丰富的IO接口资源，而且大赛中小车赛道色彩构成的简单性，使 得视频信号数字化方案变得多样化。小车以模拟CCD摄像头为传感器，模拟式的采集先将一路视频信号引用图2电路，通过其可以 将摄像头输出的复合视频信号进行分离，得到独立的同步信号和视频模拟量信号，然后通过逐行采样来完成整幅图像的采集。下
3、面主 要介绍三种对行信号的数字化的方法。231片内AD模块。由于XS128本身就含有8路AD，故只需引入一路视频信号至任意一个AD 口，然后软件上，先对AD 口进行相应的初始化，再 在行同步中断函数中执行以下代码即可完成数字化：for (i = 0;icolumn;i +)while(ATD0STAT0_SCF! = 1);/AD 转换等待*g_video-=ATDODROL; 寄存器读取此方法的优点在于，不需要进行额外的外围电路设计，直接引入视频信号，利用XS128的片内资源进行AD转换即可得到图片灰 度数据。XS128在超频到64M的情况下，能每行采集96个点，如果对图片横向精度要求不高，
4、选择此方法最为简单。但如果CCD 看得比较远，由于图像的几何畸变，会造成远方的黑线最后AD结果只有一个黑点，这样在黑线提取时造成了较高的误判率，此时此 方法就不再适用。2.3.2基于TLC5510的8位并行AD。为了每行信号得到更高的采样精度，在XS128还有多余的10 口前提下，我们可以考虑用片外A/D法。TCL5510为一款8位并 行高速AD转换芯片，如果采用独立时钟其AD速度能达到20MSPS，然后将数字信号通过8位数据总线并行输出，直接引入到XS128 的一组IO 口上，在软件设计上只需对此IO 口进行读取即可获得数字信号。相应AD转换电路如图8。vntE匸:K74LDXJLVn I3
5、 Fli111匚* 911 10*JL&NL139-A3I-L7a13Jtvnn hi ii二inilDf1h111131JLC-N 口DiVRtDIBEl! #D3VREVUETD3D4C LKDJOEDSAWDDB7AWDD丸口13 口AVE 3AVE JDUDDDVLIDDVS3DVS J1no(口 13a1口】ni107vnn 3图8：片外AD转换电路芯片对端口进行读取时，为了防止读取到AD转换的跳变沿，故需要进行时钟同步，XS128含有8路PWM输出，通过对一路PWM 进行翻转输出一定频率的脉冲，即可模拟一个同步时钟信号至片外AD模块，较方便地解决了时钟同步问题。在实际情况下，XS1
6、28 超频到80M时每行能采集240个点，从而远方黑线消失的现象能得到很好的解决。除了采样精度高，更重要的是此方法保存的是灰度信息，能极大程度上防止了图像信息丢失，但是外围电路比较复杂，而且占用了 较多的IO 口资源（需要XS128额外提供一组8位的IO 口进行数字信号读取）。如果采集的点比较多，对RAM资源不丰富的XS128来说是个灾难。233基于电压比较器的硬件二值。以上两种方法最后得到的都是图像的灰度数据，能够比较逼真地反应CCD所见情景。但是由于大赛中，赛道仅由黑白两色组成（如 图9）,所以即使是灰度数据，我们最后处理时也一般要在软件上进行二值化将图像分割成黑白二色图片。所以，我们可以
7、考虑直接 用硬件进行图像二值化，将视频信号转换为一组方波信号，然后直接输入到一位I/O 口中，对这一位的端口进行读取，高电平表示1， 低电平表示0。2331硬件二值电路在软件上对灰度图片进行黑白分割时，有两种方法：固定阈值法，即高于此阈值电压，即认为是1否则是0然后再通过软件进行黑线边缘检测。直接通过边沿跳变法来检测黑线边缘，即两个相邻点之间灰度值相差一定时，表示到了黑线边缘。以上两种方法都能通过电压比较器电路实现。分别如图10和图11。Cl VCCHH13470510FF电位器1DK7.7S6Kedge_out104m2图9：智能车赛道色彩构成1.6K.373.673图10：固定参考电压二值
8、电路图11:边沿检测的二值电路采用固定参考电压的二值电路设计起来比较简单，对参考阈值电压调结也比较方便一只需调结一个电位器阻值即可（为系统增加一个 LCD,可直接在调结电位器后采集到的图像），故具有一定的场地适应性。但在实际使用过程中，我们发现采用固定参考电压的二值 电路在CCD视野比较远时，仍然会出现图像无法分割的现象，此时该方法不再适用，故可以考虑采用边沿检测的二值电路。边沿检 测二值电路中，将原始视频信号和滞后处理的视频信号输入到电压比较器两端，在视频信号跳变边沿会在两路输入产生幅度差（如图 12）,然后当幅度相差到一定程度（由滞回电路控制）时，电压比较器输出端便发生电平翻转，最后以方波
9、形式输出视频信号（如图 13,注：第一个低电平区为行同步区，第二个为黑线区）。图12.原始视频信号（绿色）和滞后处理的视频信号（黄色）图13.原始视频信号（绿色）和输出方波信号（黄色）2332电路中元件参数的整定。首先我们对一般的RC电路的时间常数进行了解，如下面所陈述:(4 0)电阻电压： f wR - Ri U/ m芝=RC V时同常数图14：普通的RC电路电容两端的输出电压和电源电压的关系如下:(R=6.4k)T(/RC)12345u/uC S0.6320.8650.950.980.993电压上升幅度和上升时间（滞后时间）对应关系如下:图15：赛道中央黑线产生的视频信号图17：电路在不同
10、滞后电阻下的输出波形那么我们计算出一个大致R2的参考值。我们要求在黑线区，滞后信号时间刚好为一个黑线视频信号的时间，也就是大概34ps，在保证在下一次上升沿到来前已经达低 谷，以保证上升沿的电压差。如表一，大概t=35倍RC,我们就可以认为电压已经到了最值。那么，要求滞后视频信号能在T0 = 35个RC内能够达到最 值，而T034ps.大致算一下：3*10-6 = 4*R *510*10-122得到R2=1.47K能在3ps时间后，电压达到原始跳变点的0.98得到R2=1.96K能在4ps （刚好是一个近处的黑线视频信号的宽度）时间后，电压达到原始跳变点的0.98所以，一般R2就取其中的某个值
11、。在实际中，配合LCD,调节R2电位器，结果发现R2=1.85K时有比较好的效果，符合理论计 算结果。关于 R4参数的确定方法。参考：http：/w八wwelecfanscom/article/90/1 50/2009/2009050756701 htmlINPUT图18：滞回电压比较器I/O电压图滞回电压 Vh= R4/ (R4+R5) * (Vo_max - Vo_min)因为黑线边缘产生约400mV跳变（由示波器上很容易看出）,所以，滞回电压选择为100-400mV实验中，将R4设置为4.5K，产生215mV的滞回电压,一方面能比较好的搞干扰,一方面，使黑线不至于过细 2333硬件二值的
12、特点。采用边沿检测电路，通过对两个电位器大小的调整，便能适应不同比赛场地光线，而且能适应CCD的不同视野，具有较强的图片 分割能力，具有更强的场地适应性。而对比片外AD,此方案具有以下优点：1电路设计更简单。2占用芯片10 口只有一位，为片外AD的1/8。3不用考虑时钟同步的问题。4横向精度可以视为无限（因为直接以模拟电平信号输入，由MCU的一位端口对电平读取），在满足要求的情况下，MCU不用超频 甚至还需要分频，8M频率读端口便能每行采集120多个点，所以不会存在当视野比较远时出现黑线断开的现象。5采用硬件二值，直接对图片进行了正确有效的分割，减少了 CPU的运算量，增加了分割的可靠性。显然
13、，因为以上优点使得硬件二值的检测方案对于色彩简单的赛道环境拥有极大的优势。但是此方案的检测方式也存在局限性，对 纵向的黑线检测具有比较高的准确性，但是在小车运动时对于横向黑线检测会出现不稳定现象（即有检测方式问题，也有CCD本身问题，也和采样行的选择有关系），最明显的是对十字交叉线和起跑线的区分，在检测十字交叉线时，因为CCD摄像头安装方式和 球面镜头本身原故就会存在一定的失真，使十字线横向线呈弓形（远处为外弓箭形，近处为内弓箭形）图19：用AD模块采集到的正常的十字线和起跑线小乍运动 时造成起 跑线标住 出现模糊 衣亍部分 丢失现象图21：起跑线的检测问题如果出现以上状况，那么起跑线的检测就
14、变得相当困难（基本没法正常检测）：一方面有来自十字交叉线的干扰，另外一方面也因 为起跑线本身检测的不稳定。于是我们为了解决起跑线问题，额外用AD采集了近处的10行（因为是近处，所以对行的精度要求不 高，可以占用较少的内存），单独作为起跑线判断依据。2334硬件二值的应用展望。硬件二值最大的特点是：输出的是模拟TTL电平信号，而这种信号是MCU所能处理和识别的电平信号，这就给硬件处理图像提供 了很大的发展空间。图像采集的主要问题就是精度和保真度。保真度和采集方法有关，而精度的提高则很大程度上受到芯片RAM资 源的限制。在采用硬件二值进行采集时，图片会无法避免的造成一定失真，但是却基本能满足用户需求，故展望之处可以从提
