第一篇：機(jī)器視覺(jué)課后心得體會(huì)

基本概念“機(jī)器視覺(jué)”，即采用機(jī)器代替人眼來(lái)做測(cè)量和判斷。

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)是指通過(guò)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品（即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種）把圖像抓取到，然后將該圖像傳送至處理單元，通過(guò)數(shù)字化處理，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，來(lái)進(jìn)行尺寸、形狀、顏色等的判別。進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。

機(jī)器視覺(jué)主要用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的視覺(jué)功能，但并不僅僅是人眼的簡(jiǎn)單延伸，更重要的是具有人腦的一部分功能一一從客觀事物的圖像中提取信息，進(jìn)行處理并加以理解，最終用于實(shí)際檢測(cè)、測(cè)量和控制。

機(jī)器視覺(jué)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)的不同機(jī)器視覺(jué)不同于計(jì)算機(jī)視覺(jué)，它涉及圖像處理、人工智能和模式識(shí)別

機(jī)器視覺(jué)是專注于集合機(jī)械，光學(xué)，電子，軟件系統(tǒng)，檢查自然物體和材料，人工缺陷和生產(chǎn)制造過(guò)程的工程，它是為了檢測(cè)缺陷和提高質(zhì)量，操作效率，并保障產(chǎn)品和過(guò)程安全。它也用于控制機(jī)器。機(jī)器視覺(jué)是將計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化。

機(jī)器視覺(jué)的技術(shù)進(jìn)展在機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中；關(guān)鍵技術(shù)有光源照明技術(shù)、光學(xué)鏡頭、攝像機(jī)、圖像采集卡、圖像處理卡和快速準(zhǔn)確的執(zhí)行機(jī)構(gòu)等方面。在機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用系統(tǒng)中；好的光源與照明方案往往是整個(gè)系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵；起著非常重要的作用；它并不是簡(jiǎn)單的照亮物體而已。光源與照明方案的配合應(yīng)盡可能地突出物體特征量；在物體需要檢測(cè)的部分與那些不重要部份之間應(yīng)盡可能地產(chǎn)生明顯的區(qū)別；增加對(duì)比度；同時(shí)還應(yīng)保證足夠的整體亮度；物體位置的變化不應(yīng)該影響成像的質(zhì)量。在機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用系統(tǒng)中一般使用透射光和反射光。對(duì)于反射光情況應(yīng)充分考慮光源和光學(xué)鏡頭的相對(duì)位置、物體表面的紋理；物體的幾何形狀、背景等要素。光源的選擇必須符合所需的幾何形狀、照明亮度、均勻度、發(fā)光的光譜特性等；同時(shí)還要考慮光源的發(fā)光效率和使用壽命。光學(xué)鏡頭相當(dāng)于人眼的晶狀體；在機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中非常重要。一個(gè)鏡頭的成像質(zhì)量?jī)?yōu)劣；即其對(duì)像差校正的優(yōu)良與否；可通過(guò)像差大小來(lái)衡量；常見(jiàn)的像差有球差、彗差、像散、場(chǎng)曲、畸變、色差等六種。

攝像機(jī)和圖像采集卡共同完成對(duì)物料圖像的采集與數(shù)字化。高質(zhì)量的圖像信息是系統(tǒng)正確判斷和決策的原始依據(jù)；是整個(gè)系統(tǒng)成功與否的又一關(guān)鍵所在。目前在機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中；CCD 攝像機(jī)以其體積小巧、性能可靠、清晰度高等優(yōu)點(diǎn)得到了廣泛使用。CCD 攝像機(jī)按照其使用的CCD 器件可以分為線陣式和面陣式兩大類。線陣CCD 攝像機(jī)一次只能獲得圖像的一行信息；被拍攝的物體必須以直線形式從攝像機(jī)前移過(guò)；才能獲得完整的圖像；因此非常適合對(duì)以一定速度勻速運(yùn)動(dòng)的物料流的圖像檢測(cè)；而面陣CCD 攝像機(jī)則可以一次獲得整幅圖像的信息。圖像信號(hào)的處理是機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的核心；它相當(dāng)于人的大腦。如何對(duì)圖像進(jìn)行處理和運(yùn)算；即算法都體現(xiàn)在這里；是機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中的重點(diǎn)和難點(diǎn)所在。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、微電子技術(shù)和大規(guī)模集成電路技術(shù)的快速發(fā)展；為了提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性；對(duì)圖像處理的很多工作都可以借助硬件完成；如DSP、專用圖像信號(hào)處理卡等；軟件則主要完成算法中非常復(fù)雜、不太成熟、尚需不斷探索和改變的部分。

從產(chǎn)品本身看，機(jī)器視覺(jué)會(huì)越來(lái)越趨于依靠PC技術(shù)，并且與數(shù)據(jù)采集等其他控制和測(cè)量的集成會(huì)更緊密。且基于嵌入式的產(chǎn)品將逐漸取代板卡式產(chǎn)品，這是一個(gè)不斷增長(zhǎng)的趨勢(shì)。主要原因是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和微電子技術(shù)的迅速發(fā)展，嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用領(lǐng)域越來(lái)越廣泛，尤其是其具備低功耗技術(shù)的特點(diǎn)得到人們的重視。另外，嵌入式操作系統(tǒng)絕大部分是以C語(yǔ)言為基礎(chǔ)的，因此使用C高級(jí)語(yǔ)言進(jìn)行嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)是一項(xiàng)帶有基礎(chǔ)性的工作，使用高級(jí)語(yǔ)言的優(yōu)點(diǎn)是可以提高工作效率，縮短開(kāi)發(fā)周期，更主要的是開(kāi)發(fā)出的產(chǎn)品可靠性高、可維護(hù)性好、便于不斷完善和升級(jí)換代等。因此，嵌入式產(chǎn)品將會(huì)取代板卡式產(chǎn)品。應(yīng)用：機(jī)器視覺(jué)伴隨計(jì)算機(jī)技術(shù)、現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)的發(fā)展，技術(shù)日臻成熟，已是現(xiàn)代加工制造業(yè)不可或缺的產(chǎn)品，廣泛應(yīng)用于食品和飲料、化妝品、制藥、建材和化工、金屬加工、電子制造、包裝、汽車(chē)制造等行業(yè)。代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工檢測(cè)方法，極大地提高了投放市場(chǎng)的產(chǎn)品質(zhì)量，提高了生產(chǎn)效率。

由于機(jī)器視覺(jué)是自動(dòng)化的一部分，沒(méi)有自動(dòng)化就不會(huì)有機(jī)器視覺(jué)，機(jī)器視覺(jué)軟硬件產(chǎn)品正逐漸成為協(xié)作生產(chǎn)制造過(guò)程中不同階段的核心系統(tǒng)，無(wú)論是用戶還是硬件供應(yīng)商都將機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品作為生產(chǎn)線上信息收集的工具，這就要求機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品大量采用“標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)”，直觀的說(shuō)就是要隨著自動(dòng)化的開(kāi)放而逐漸開(kāi)放，可以根據(jù)用戶的需求進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)。當(dāng)今，自動(dòng)化企業(yè)正在倡導(dǎo)軟硬一體化解決方案，機(jī)器視覺(jué)的廠商在未來(lái)5-6年內(nèi)也應(yīng)該不單純是只提供產(chǎn)品的供應(yīng)商，而是逐漸向一體化解決方案的系統(tǒng)集成商邁進(jìn)。在未來(lái)的幾年內(nèi)，隨著中國(guó)加工制造業(yè)的發(fā)展，對(duì)于機(jī)器視覺(jué)的需求也逐漸增多；隨著機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品的增多，技術(shù)的提高，國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用狀況將由初期的低端轉(zhuǎn)向高端。由于機(jī)器視覺(jué)的介入，自動(dòng)化將朝著更智能、更快速的方向發(fā)展。

第二篇：機(jī)器視覺(jué)課后心得體會(huì)

經(jīng)過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)及應(yīng)用這門(mén)課程的學(xué)習(xí)，我覺(jué)得受益匪淺?？梢哉f(shuō)這門(mén)課程更偏重于實(shí)踐，也很好的鍛煉了我們，老師講課很認(rèn)真，ppT準(zhǔn)備的很詳細(xì)，對(duì)于一些關(guān)鍵問(wèn)題的講解更是深入淺出。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，即采用機(jī)器代替人眼來(lái)做測(cè)量和判斷。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)是指通過(guò)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種把圖像抓取到，然后將該圖像傳送至處理單元，通過(guò)數(shù)字化處理，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，來(lái)進(jìn)行尺寸、形狀、顏色等的判別，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來(lái)控制現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備動(dòng)作。機(jī)器視覺(jué)主要用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的視覺(jué)功能，但并不僅僅是人眼的簡(jiǎn)單延伸，更重要的是具有人腦的一部分功能一一從客觀事物的圖像中提取信息，進(jìn)行處理并加以理解，最終用于實(shí)際檢測(cè)、測(cè)量和控制。

機(jī)器視覺(jué)不同于計(jì)算機(jī)視覺(jué)，它涉及圖像處理、人工智能和模式識(shí)別，機(jī)器視覺(jué)是將計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化。

目前在機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中；CCD 攝像機(jī)以其體積小巧、性能可靠、清晰度高等優(yōu)點(diǎn)得到了廣泛使用。機(jī)器視覺(jué)伴隨計(jì)算機(jī)技術(shù)、現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)的發(fā)展，技術(shù)日臻成熟，已是現(xiàn)代加工制造業(yè)不可或缺的產(chǎn)品，廣泛應(yīng)用于食品和飲料、化妝品、制藥、建材和化工、金屬加工、電子制造、包裝、汽車(chē)制造等行業(yè)。在未來(lái)的幾年內(nèi)，隨著中國(guó)加工制造業(yè)的發(fā)展，對(duì)于機(jī)器視覺(jué)的需求也逐漸增多；隨著機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)品的增多，技術(shù)的提高，國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)的應(yīng)用狀況將由初期的低端轉(zhuǎn)向高端。加之機(jī)器視覺(jué)的介入，自動(dòng)化將朝著更智能、更快速的方向發(fā)展。

通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，我們掌握了一些機(jī)器視覺(jué)方面的基本知識(shí)。這門(mén)課對(duì)于我們生活方面有很大的實(shí)用性，可以讓我們了解到機(jī)器視覺(jué)的基本構(gòu)造，對(duì)成為技術(shù)應(yīng)用型人才，適應(yīng)社會(huì)和培養(yǎng)實(shí)踐能力與技能都起到了很大的作用。這樣的學(xué)習(xí)讓我們將知識(shí)更靈活的運(yùn)用，更好的將知識(shí)和實(shí)踐結(jié)合在一起并轉(zhuǎn)化為技能。

通過(guò)這門(mén)課程的學(xué)習(xí)，我們懂得更多，收獲更多，提升了自身操作能力的同時(shí)又學(xué)到了很多東西，我相信在以后的課堂學(xué)習(xí)和實(shí)踐學(xué)習(xí)中可以掌握更多更深入的知識(shí)，不斷的提高自身的學(xué)習(xí)與應(yīng)用能力。

第三篇：機(jī)器視覺(jué)教學(xué)大綱

《機(jī)器視覺(jué)》教學(xué)大綱 課程編碼：08241059 課程名稱：機(jī)器視覺(jué) 英文名稱：MACHINE VISION 開(kāi)課學(xué)期：7 學(xué)時(shí)/學(xué)分：36/2（其中實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)：4）課程類型：專業(yè)方向選修課 開(kāi)課專業(yè)：機(jī)械工程及自動(dòng)化 選用教材：賈云得編著 《機(jī)器視覺(jué)》 科學(xué)出版社 2002年 主要參考書(shū)：

1.ROBOTICS: Control, Sensing, Vision, and Intelligence, K.S.Fu，McGraw-Hill Publishing Company, 1987 2.張廣軍編著，機(jī)器視覺(jué)，科學(xué)出版社，2005年 執(zhí)筆人：

本課程主要內(nèi)容包括：二值圖像分析、圖像預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、圖像分割、紋理分析、明暗分析、彩色感知、深度圖與立體視覺(jué)。通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)掌握機(jī)器視覺(jué)的基礎(chǔ)理論、基本方法和實(shí)用算法。

一、課程性質(zhì)、目的與任務(wù) 機(jī)器視覺(jué)課程是機(jī)械工程及自動(dòng)化專業(yè)在智能機(jī)器方向的一門(mén)專業(yè)方向選修課。機(jī)器智能化是機(jī)械學(xué)科的重要發(fā)展方向，也是國(guó)際上跨學(xué)科的熱門(mén)研究領(lǐng)域。而機(jī)器視覺(jué)是智能機(jī)器的重要組成部分，它與圖象處理、模式識(shí)別、人工智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及神經(jīng)物理學(xué)及認(rèn)知科學(xué)等都有緊密的關(guān)系。本課程對(duì)于開(kāi)闊學(xué)生視野、使學(xué)生了解本專業(yè)的發(fā)展前沿，把學(xué)生培養(yǎng)成面向二十一世紀(jì)的復(fù)合型人才具有重要的地位和作用。通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生也能掌握一定的科學(xué)研究方法與技能，為有潛力成為研究型人才的學(xué)生打下一定基礎(chǔ)。

二、教學(xué)基本要求 本課程主要內(nèi)容包括：二值圖像分析、圖像預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、圖像分割、紋理分析、明暗分析、深度圖與立體視覺(jué)。通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)掌握機(jī)器視覺(jué)的基礎(chǔ)理論、基本方法和實(shí)用算法。

本大綱僅列出達(dá)到教學(xué)基本要求的課程內(nèi)容，不限制講述的體系、方式和方法，列出的內(nèi)容并非要求都講，有些內(nèi)容，可以通過(guò)自學(xué)達(dá)到教學(xué)基本要求。

使用CAI課件作為輔助教學(xué)手段可以節(jié)省大量時(shí)間，傳遞更多的信息量，所以本課程建議使用CAI課件。

作業(yè)是檢驗(yàn)學(xué)生學(xué)習(xí)情況的重要教學(xué)環(huán)節(jié)，為了幫助學(xué)生掌握課程的基本內(nèi)容，培養(yǎng)分析、運(yùn)算的能力，建議布置作業(yè)5－8次，并在期末前安排一次綜合作業(yè)作為主要考查環(huán)節(jié)。

實(shí)驗(yàn)是教學(xué)的一個(gè)主要環(huán)節(jié)，實(shí)驗(yàn)時(shí)間共4學(xué)時(shí)，每次實(shí)驗(yàn)每小組4－6人，使每個(gè)學(xué)生均有親自操作的機(jī)會(huì)。

三、各章節(jié)內(nèi)容及學(xué)時(shí)分配 1． 人類視覺(jué)與機(jī)器視覺(jué)(4學(xué)時(shí)): 人類視覺(jué)原理與視覺(jué)信息的處理過(guò)程；

機(jī)器視覺(jué)理論框架與應(yīng)用；

成像幾何學(xué)基礎(chǔ)。

2． 值圖像分析與區(qū)域分析（4學(xué)時(shí)）：閾值、幾何特性、投影、游程長(zhǎng)度編碼、二值圖像算法；

區(qū)域和邊緣、分割、區(qū)域表示、分裂和合并。

3． 圖像預(yù)處理（4學(xué)時(shí)）：直方圖修正、圖像線性運(yùn)算、線性濾波器、非線性濾波器。

4． 邊緣檢測(cè)和輪廓表示（4學(xué)時(shí)）：梯度、邊緣檢測(cè)算法、二階微分算子、LoG算法、圖像逼近、Canny邊緣檢測(cè)器；

數(shù)字曲線及其表示、曲線擬合、Hough變換。

5．紋理（4學(xué)時(shí)）：紋理分析統(tǒng)計(jì)方法、有序紋理的結(jié)構(gòu)分析、基于模型的紋理分析、用分形理論分析紋理、從紋理恢復(fù)形狀。

6． 明暗分析（4學(xué)時(shí)）：圖像輻射度、表面方向、反射圖、從圖像明暗恢復(fù)形狀、光度立體。

7． 雙目立體視覺(jué)（4學(xué)時(shí)）：雙目立體視覺(jué)原理、精度分析、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、立體成像、立體匹配、系統(tǒng)標(biāo)定。

8． 三維視覺(jué)技術(shù)（4學(xué)時(shí)）：結(jié)構(gòu)光三維視覺(jué)原理、光模式投射系統(tǒng)、標(biāo)定方法；

光度立體視覺(jué)、由紋理恢復(fù)形狀、激光測(cè)距法。

四、實(shí)驗(yàn)：

1． 實(shí)驗(yàn)?zāi)康呐c任務(wù) 本課程實(shí)驗(yàn)綜合運(yùn)用機(jī)器視覺(jué)基本理論、機(jī)器視覺(jué)實(shí)驗(yàn)裝置和計(jì)算機(jī)圖像處理軟件，加深理解機(jī)器視覺(jué)的基本概念，掌握機(jī)器視覺(jué)圖像基本處理方法，培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手能力和分析問(wèn)題解決問(wèn)題的能力。

2． 實(shí)驗(yàn)教學(xué)基本要求（1）掌握機(jī)器視覺(jué)圖像基本處理方法：除噪、邊緣增強(qiáng)、邊緣檢測(cè)。

（2）掌握三維物體的機(jī)器視覺(jué)識(shí)別方法：結(jié)構(gòu)光法實(shí)驗(yàn)裝置、三維物體數(shù)據(jù)的獲取和三維物體的重建方法。

3． 實(shí)驗(yàn)教材或指導(dǎo)書(shū) 自編。

4． 實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目一覽表 序號(hào) 實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目 內(nèi)容提要 實(shí)驗(yàn) 類型 學(xué)時(shí) 分配 主要儀器 設(shè) 備 實(shí)驗(yàn) 地點(diǎn) 備注 1 視覺(jué)圖像基本處理方法 濾波、圖像增強(qiáng)與邊緣檢測(cè) 綜合 2學(xué)時(shí) 配備圖像處理軟件的微機(jī) 機(jī)械設(shè)計(jì)及自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室 2 三維物體的機(jī)器視覺(jué)識(shí)別方法 結(jié)構(gòu)光法的圖像數(shù)據(jù)獲取、處理與三維模型重建 綜合 2學(xué)時(shí) 結(jié)構(gòu)光實(shí)驗(yàn)系統(tǒng) 機(jī)械設(shè)計(jì)及自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室 五、考核方式：

（1）考核形式為考查，采用五級(jí)分制，考核環(huán)節(jié)為平時(shí)出勤、作業(yè)、實(shí)驗(yàn)和期末綜合作業(yè)；

（2）平時(shí)成績(jī)占35％，實(shí)驗(yàn)占30%，期末綜合作業(yè)占35％。

第四篇：基于機(jī)器視覺(jué)智能交通燈控制系統(tǒng)

機(jī)器視覺(jué)的論述作業(yè)

題

目 ：

基于機(jī)器視覺(jué)智能交通燈控制系統(tǒng)

學(xué)院名稱 ：

電氣工程學(xué)院

專業(yè)班級(jí) ：

姓

名 ： 學(xué)

號(hào) ：

時(shí) 間 ： 緒論.........................................................3 2 基于機(jī)器視覺(jué)的智能交通燈系統(tǒng)設(shè)計(jì).............................3 3 智能交通燈控制策略...........................................5 3.1 模糊控制...............................................5 3.2 智能交通燈模糊控制策略.................................5 3.3 解模糊化算法...........................................6 4 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì).................................................6 4.1 攝像頭的安裝和特性.....................................6 4.2 視頻采集模塊設(shè)計(jì).......................................8 4.3 DSP控制處理模塊設(shè)計(jì)...................................9 4.4 信號(hào)燈驅(qū)動(dòng)模塊設(shè)計(jì).....................................9 4.5 電源模塊設(shè)計(jì)..........................................10 5 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)及調(diào)試..........................................11 5.1 軟件總體設(shè)計(jì)方案......................................11 5.2 視頻采集模塊的軟件設(shè)計(jì)................................12 5.3 系統(tǒng)調(diào)試..............................................13 6 總結(jié)........................................................13 7 參考文獻(xiàn)........................................................................................................13 緒論

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城市車(chē)輛數(shù)量迅速增長(zhǎng)，交通擁擠日益嚴(yán)重，造成的交通事故和環(huán)境污染等負(fù)面效應(yīng)也日益突出。城市交通問(wèn)題直接制約著城市的建設(shè)和經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，與人們的日常生活密切相關(guān)。通常交通阻塞大都是由于城市路口實(shí)際通行能力不足所造成的，路口交通問(wèn)題逐步成為經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中的重大問(wèn)題，為此世界大多數(shù)國(guó)家都在進(jìn)行智能交通燈控制系統(tǒng)的研究。

本文的目的是對(duì)基于機(jī)器視覺(jué)的智能交通燈控制系統(tǒng)進(jìn)行了研究?；跈C(jī)器視覺(jué)的智能交通燈控制系統(tǒng)對(duì)路口交通燈進(jìn)行智能控制，根據(jù)各相位車(chē)流量大小，智能分配紅綠燈時(shí)間，徹底改變了傳統(tǒng)交通燈控制方式的不足。目前由于城市路口交通信號(hào)燈的控制策略不理想，導(dǎo)致了路口實(shí)際通行能力下降，停車(chē)次數(shù)比較多，車(chē)輛通過(guò)路口的延誤時(shí)間較長(zhǎng)，容易造成不必要的擁堵。改善交通燈控制策略，來(lái)提高路口的實(shí)際通行能力，這是城市交通控制中需要解決的主要問(wèn)題。自從計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)應(yīng)用于交通燈控制以來(lái)，硬件設(shè)備的不斷更新和改進(jìn)，智能化和集成化成為城市道路交通信號(hào)控制系統(tǒng)的研究趨勢(shì)，而路口交通燈控制系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)中的關(guān)鍵點(diǎn)和突破口。基于機(jī)器視覺(jué)的智能交通燈系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于機(jī)器視覺(jué)的智能交通燈控制系統(tǒng)是由攝像機(jī)、視頻采集模塊、DSP控制處理模塊、信號(hào)燈驅(qū)動(dòng)模塊、電源模塊、時(shí)鐘模塊、復(fù)位模塊和信號(hào)燈組等組成，其組成框圖如2.1圖所示

圖2.1系統(tǒng)組成框圖

系統(tǒng)中攝像機(jī)是用來(lái)拍攝路口車(chē)輛視頻，是路口車(chē)流量獲取的基礎(chǔ)設(shè)備，其

拍攝的視頻圖像質(zhì)量高低直接影響到系統(tǒng)對(duì)交通燈控制的精度。攝像機(jī)的選擇決定著視頻的質(zhì)量，所以一般要選擇穩(wěn)定性高，分辨率符合系統(tǒng)要求的攝像機(jī)。目前攝像機(jī)主要分為兩種，一種是電荷耦合器件_℃CD圖像傳感器；一種是互補(bǔ)性氧化金屬半導(dǎo)體—CMoS圖像傳感器。CCD圖像傳感器是由很多感光單位組成的，其表面受到光線照射時(shí)，產(chǎn)生的電荷將由感光單位反映在組件上，所有感光單位產(chǎn)生的電信號(hào)組合在一起，就能夠形成一幅完整的圖畫(huà)。而CMOS圖像傳感器的制造技術(shù)與工藝和制造普通計(jì)算機(jī)芯片的技術(shù)非常類似，CMOS中同時(shí)存在著N級(jí)和P級(jí)半導(dǎo)體，這兩個(gè)半導(dǎo)體之間互補(bǔ)效應(yīng)能夠產(chǎn)生的電流信號(hào)，能夠被處理芯片記錄，同時(shí)將其解讀成影像，形成一幅圖畫(huà)。畫(huà)。比較CCD和CMOS的結(jié)構(gòu)，ADC(放大兼類比數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換器)的位置和數(shù)量是最大的不同。通常CCD攝像頭每曝光一次，當(dāng)快門(mén)關(guān)閉之后立即進(jìn)行像素的轉(zhuǎn)移處理，將其每一行中的每一個(gè)像素的電信號(hào)依次送到“緩沖器"中，再輸入到放大器中進(jìn)行放大，然后串聯(lián)ADC輸出；而CMOS的設(shè)計(jì)中每個(gè)像素旁直接連著ADC，對(duì)電信號(hào)進(jìn)行放大同時(shí)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)。CCD與CMOS的特性比較如下表2-1 表2-1 CCD和CMOS的比較

通過(guò)對(duì)CCD和CMOS的特性進(jìn)行比較，以及視頻處理系統(tǒng)對(duì)視頻圖像的要求，本文采用CCD攝像機(jī)JAB．55 15EB作為視頻輸入部分的圖像傳感器。智能交通燈控制策略

3.1 模糊控制

模糊控制是將模糊理論引入控制領(lǐng)域，將人的經(jīng)驗(yàn)形式化模型化，采用模糊邏輯的近似推理方法，通過(guò)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)代替人對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行有效的實(shí)時(shí)控制。模糊控制系統(tǒng)是由模糊規(guī)則基、模糊推理、模糊化算子和解模糊化算子組成，其組成框圖如圖3．1所示。

圖3.1 模糊控制的組成框圖

模糊化是對(duì)系統(tǒng)的輸入量進(jìn)行論域變換，將精確量轉(zhuǎn)化成模糊輸入信息的過(guò)程。由于實(shí)際過(guò)程中的輸入值通常為連續(xù)變化的，必須將其范圍分成有限個(gè)模糊集，并與輸入量相對(duì)應(yīng)，然后通過(guò)隸屬函數(shù)求出輸入量對(duì)各模糊集合的隸屬度，將普通變量轉(zhuǎn)化為模糊變量，完成了模糊化工作。

3.2 智能交通燈模糊控制策略

模糊控制過(guò)程是將實(shí)際檢測(cè)的當(dāng)前方向車(chē)輛排隊(duì)長(zhǎng)度進(jìn)行模糊量化處理，映射到輸入論域的模糊集合，根據(jù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)確定模糊控制規(guī)則，進(jìn)行模糊推理，再經(jīng)清晰化處理轉(zhuǎn)為綠燈延長(zhǎng)時(shí)間的精確量，實(shí)現(xiàn)交通燈智能控制。通常情況下，在某一方向紅燈時(shí)間內(nèi)該車(chē)道的車(chē)流量在停車(chē)線后的排隊(duì)長(zhǎng)度越長(zhǎng)而綠燈方向車(chē)流量不多，為了保證下一周期車(chē)輛通行最大化，就得適當(dāng)延長(zhǎng)下一周期的綠燈時(shí)間。反之，當(dāng)前綠燈方向的車(chē)流量較多而當(dāng)前紅燈方向車(chē)道的車(chē)流量在停車(chē)線

后的排隊(duì)長(zhǎng)度較短，就得適當(dāng)減少下一周期的綠燈時(shí)間，以確保路口車(chē)輛通行量的最大化。考慮到司機(jī)和行人心理承受能力，不至于在其等待過(guò)程中產(chǎn)生焦急煩躁的情緒，路口的紅綠燈周期不能過(guò)長(zhǎng)，通常可以設(shè)置一個(gè)最大綠燈時(shí)間，比如120S。如果系統(tǒng)已經(jīng)執(zhí)行了最大綠燈過(guò)，立即進(jìn)行相位切換，當(dāng)前方向綠燈進(jìn)入黃閃狀態(tài)，一般設(shè)定為3秒，然后執(zhí)行紅燈狀態(tài)。當(dāng)路口的車(chē)流量較小時(shí)，信號(hào)周期則比較短，但一般也要設(shè)定一個(gè)最小綠燈時(shí)間，女1：120S，否則車(chē)輛和行人由于來(lái)不及通過(guò)路VI而影響交通安全n時(shí)間，不考慮當(dāng)前方向還有多少輛車(chē)等待通過(guò)。

3.3 解模糊化算法

通過(guò)對(duì)被控制量的模糊化，根據(jù)模糊控制規(guī)則進(jìn)行推理，做出模糊決策，得到模糊控制的輸出量，這個(gè)輸出量為模糊量，而被控對(duì)象最終只能接受精確的控制量，所以必須將輸出的模糊量轉(zhuǎn)化為精確的控制量，將其轉(zhuǎn)化為精確量的過(guò)程通常稱之為解模糊化。也就是從模糊量變?yōu)榍逦康倪^(guò)程，即把通過(guò)模糊推理得到的輸出量的模糊集合，一一映射到輸出量的普通集合。解模糊的方法有通常有最大隸屬度法、平均最大隸屬度法、取中位數(shù)法以及加權(quán)平均法。系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

4.1 攝像頭的安裝和特性

（1）所采集車(chē)輛視頻圖像質(zhì)量的高低將直接影響到系統(tǒng)對(duì)交通燈控制的精度，而決定視頻質(zhì)量的關(guān)鍵因素在于CCD攝像頭的選擇和安裝。本文采用CCD攝像機(jī)JAB-5515EB，可以在室外惡劣環(huán)境下全天候工作，其性能如表4-表4-1 JAB-5515EB攝像頭的特性

（2）攝像頭的安裝直接影響到視頻采集的過(guò)程，而且安裝攝像頭的位置既要不能對(duì)交通產(chǎn)生任何影響，又要滿足視頻采集模塊的需求。圖4．1為兩相位路口示意圖，攝像頭的安裝位置應(yīng)在圖中A、B、C、D點(diǎn)的上方高于7米為宜。視頻圖像處理只針對(duì)車(chē)道，所以可視角度只需滿足橫向覆蓋整個(gè)車(chē)道，縱向能夠覆蓋車(chē)輛排隊(duì)信息的長(zhǎng)度即可。

圖4.1 城市路口示意圖

4.2 視頻采集模塊設(shè)計(jì)

本設(shè)計(jì)中的視頻采集模塊主要分為視頻輸入和視頻處理兩個(gè)部分，其功能是利用圖像傳感器將物體的光信號(hào)轉(zhuǎn)換成模擬的視頻電信號(hào)，然后利用視頻解碼芯片將視頻模擬信號(hào)轉(zhuǎn)化成數(shù)字視頻信號(hào)輸入到DSP的視頻處理前端。模擬視頻信號(hào)主要分為PAL和NTSC兩種制式，在將模擬視頻信號(hào)直接轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)的時(shí)

候，通常需要用到視頻解碼芯片，本設(shè)計(jì)中選擇TI公司的TVP5150視頻解碼芯片來(lái)主要用來(lái)完成模擬視頻信號(hào)到數(shù)字視頻信號(hào)的轉(zhuǎn)換以及對(duì)圖像亮度、色度的預(yù)處理等。

4.3 DSP控制處理模塊設(shè)計(jì)

DSP控制處理模塊作為系統(tǒng)的主控模塊，以TMS320DM6437為核心，由視頻處理前端、DDR2存儲(chǔ)器、EMIF接121電路、以太網(wǎng)接口電路、12C總線和JTAG接口電路組成，其設(shè)計(jì)框圖如圖4.2所示

圖4.2 DSP控制處理模塊設(shè)計(jì)框圖

視頻處理前端用來(lái)接收TVP5150發(fā)送的數(shù)字視頻信號(hào)，DDR2存儲(chǔ)器用來(lái)存儲(chǔ)程序和數(shù)據(jù)，EMIF接口電路可以外接NAND Flash用于固化程序和數(shù)據(jù)，以太網(wǎng)接口電路用于DM6437與外接設(shè)備之間的通信，I2C總線對(duì)TVP5150內(nèi)部存器進(jìn)行初始化設(shè)置，JTAG接121電路主要用來(lái)連接DSP仿真器，進(jìn)行程序的載和系統(tǒng)的調(diào)試與仿真。芯片DM6437用于控制各個(gè)外圍功能芯片及完成算法處理。

4.4 信號(hào)燈驅(qū)動(dòng)模塊設(shè)計(jì)

LED交通信號(hào)燈驅(qū)動(dòng)模塊設(shè)計(jì)以LM3407芯片核心，其輸入電壓范圍4.5V-30V，并且能夠提供精準(zhǔn)的恒定電流輸出，本文所需電壓為24V，電流為350mA，以驅(qū)動(dòng)高功率發(fā)光二極管(LED)。常用LED交通燈的燈盤(pán)內(nèi)LED數(shù)量約在100-200個(gè)

之間，本文采用119個(gè)LED燈通過(guò)串并聯(lián)結(jié)合的方式進(jìn)行連接。每個(gè)LED工作電壓為3.3V，工作電流為20mA，結(jié)合驅(qū)動(dòng)芯片參數(shù)和燈盤(pán)的規(guī)格，采用并聯(lián)17組，每組串聯(lián)7個(gè)LED燈的方式，對(duì)交通信號(hào)燈進(jìn)行驅(qū)動(dòng)。交通燈連接方式如圖4.4所示。

圖4.4 LED交通燈連接圖

4.5 電源模塊設(shè)計(jì)

整個(gè)系統(tǒng)的硬件平臺(tái)采用+5V外接電壓進(jìn)行供電，但是根據(jù)各個(gè)模塊對(duì)電源電壓需求各有不同，因此對(duì)整個(gè)硬件平臺(tái)的供電設(shè)計(jì)很重要。DM6437內(nèi)核使用1.05V1.20V兩種工作電壓，當(dāng)其工作頻率為600MHz/500MHz/400MH時(shí)要求供電電壓為1.20V，當(dāng)工作頻率為400MHz時(shí)要求供電電壓為1.05V。設(shè)計(jì)中的內(nèi)核工作頻率為600MHz，故而采用1.2V的內(nèi)核供電電壓。而系統(tǒng)中TVP5150視頻解碼芯片的內(nèi)核和外接的以太網(wǎng)物理層芯片等均是采用1.5V電源進(jìn)行供電，其他則供電電壓為3.3V。在給系統(tǒng)上電的過(guò)程中，首先應(yīng)當(dāng)確內(nèi)核電源先上電。關(guān)閉電源的時(shí)候，同樣先進(jìn)行內(nèi)核電源的關(guān)閉，然后再關(guān)閉I/O電源等。若只對(duì)CPU內(nèi)核進(jìn)行供電，而對(duì)周?chē)鶬/O沒(méi)有進(jìn)行供電，則不會(huì)對(duì)芯片產(chǎn)生任何損害。假如周?chē)腎/O均獲得供電而對(duì)CPU內(nèi)核沒(méi)有進(jìn)行供電，導(dǎo)致芯片緩沖/驅(qū)動(dòng)部分的晶體管在未知狀態(tài)下進(jìn)行工作，對(duì)系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生一定的損害。電源模塊設(shè)計(jì)功能框

圖如圖4.5所示。

圖4.5 電源模塊功能框圖 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)及調(diào)試

5.1 軟件總體設(shè)計(jì)方案

基于機(jī)器視覺(jué)的智能交通燈控制系統(tǒng)的功能主要通過(guò)C語(yǔ)言進(jìn)行軟件編程來(lái)實(shí)現(xiàn)的，其軟件設(shè)計(jì)部分主要包括視頻采集模塊軟件、DSP控制處理模塊軟件以及交通燈智能控制軟件。其軟件總體設(shè)計(jì)框圖如圖5.1所示。視頻采集模塊以TVP5150芯片為核心，接收來(lái)自攝像頭的視頻，進(jìn)行和亮度等預(yù)處理，然后將模擬視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號(hào)，其軟件設(shè)計(jì)主要包括TVP5150芯片的配置、芯片的工作過(guò)程；DSP控制處理模塊要對(duì)車(chē)輛視頻進(jìn)行圖像處理，計(jì)算出精確的車(chē)流量，根據(jù)模糊控制算法智能控制紅綠燈時(shí)間。DSP控制處理模塊軟件設(shè)計(jì)主要包括模塊主要寄存器配置、CACHE大小配置及存儲(chǔ)器映射、EMIF接口初始化設(shè)計(jì)

和DSP代碼優(yōu)化原則；交通燈智能控制軟件主要通過(guò)交通燈智能控制策略，根據(jù)車(chē)流量大小，對(duì)綠燈時(shí)間進(jìn)行自動(dòng)控制。

圖5.1 軟件總體設(shè)計(jì)框圖

5.2 視頻采集模塊的軟件設(shè)計(jì)

視頻采集模塊開(kāi)始工作時(shí)，首先讀取跳線設(shè)置，進(jìn)行視頻捕捉參數(shù)的更新，然后建立視頻輸入通道，同時(shí)為將要獲取的視頻信息分配內(nèi)存緩沖區(qū)，再將獲取的每一個(gè)視頻幀發(fā)送給視頻解碼芯片TVP5150。當(dāng)TVP5150發(fā)送結(jié)束信號(hào)，表示視頻采集過(guò)程結(jié)束。在本文中，CCD攝像頭為PAL制式，輸入的寬度是704，輸入高度是576，幀速是25幀/秒。所以將JPI設(shè)置成PAL制式，輸入的視頻數(shù)據(jù)像素為704x 576。設(shè)計(jì)中將幀間間隔設(shè)置為25，故最大的幀速是每秒25幀。其每個(gè)像素點(diǎn)的大小是2Bit，因此一幀數(shù)據(jù)大小為792KB。再進(jìn)行視頻輸入通道的創(chuàng)建，創(chuàng)建過(guò)程是通過(guò)DSP/BIOS系統(tǒng)創(chuàng)建視頻前端微型驅(qū)動(dòng)的管道對(duì)象，采用

擴(kuò)展的GIO函數(shù)FVID-create()來(lái)進(jìn)行創(chuàng)建。

5.3 系統(tǒng)調(diào)試

電源、時(shí)鐘和復(fù)位模塊屬于整個(gè)系統(tǒng)的最小系統(tǒng)部分，是硬件電路的基礎(chǔ)，所以首先對(duì)其進(jìn)行調(diào)試，以保證其正常工作。電源模塊的調(diào)試主要通過(guò)萬(wàn)用表進(jìn)行測(cè)量，當(dāng)電源電路上電后，測(cè)試其輸出端口電壓是否符合系統(tǒng)的要求，分別為3.3V、1.8V和1.2V。時(shí)鐘模塊在調(diào)試過(guò)程中采用邏輯分析儀進(jìn)行觀測(cè)輸時(shí)鐘頻率，確定其是否滿足系統(tǒng)所需時(shí)鐘頻率的要求，視頻解碼芯片TVP5150所需的時(shí)鐘輸入頻率為14.31818MHz，CPU核所需的時(shí)鐘輸入為27MHz。復(fù)位模塊也采用萬(wàn)用表進(jìn)行測(cè)量，當(dāng)按下復(fù)位鍵輸出為低電平有效，否則輸出為高電平。總結(jié)

本文根據(jù)國(guó)內(nèi)外交通燈控制系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，分析研究了目前常用的交通燈控制策略，提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)的智能交通燈控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案，將模糊控制理論引入交通燈控制系統(tǒng)中，提出了智能交通燈控制策略。采用了TI公司推出的TMS320C6000系列中性能較高的TMS320DM6437芯片，結(jié)合其它外圍電路，設(shè)計(jì)了智能交通燈控制系統(tǒng)的硬件，并進(jìn)行了相應(yīng)的軟件設(shè)計(jì)。最后進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和調(diào)試。

基于機(jī)器視覺(jué)的智能交通燈控制系統(tǒng)涉及的領(lǐng)域很多，技術(shù)手段較為復(fù)雜。由于作者知識(shí)有限以及相關(guān)條件的限制，有些方面研究不夠深入，還有待于進(jìn)一步改進(jìn)與完善。參考文獻(xiàn)

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第五篇：機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)整合解決方案研究

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)整合解決方案研究

機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的原理是：將感產(chǎn)品或區(qū)域的圖像進(jìn)行采集，然后根據(jù)其圖像信息用專用的圖像處理軟件進(jìn)行處理，根據(jù)處理結(jié)果軟件能自動(dòng)判斷產(chǎn)品的位置、尺寸、外觀信息，并根據(jù)人為預(yù)先設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行合格與否的判斷，輸出其判斷信息給執(zhí)行機(jī)構(gòu)。圖像采集與圖像處理作為機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)用的兩大處理階段，其應(yīng)用環(huán)節(jié)的結(jié)合將進(jìn)一步促進(jìn)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)整合的發(fā)展趨勢(shì)。

隨著各項(xiàng)高新技術(shù)的飛速發(fā)展及行業(yè)應(yīng)用需求的不斷加大，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用也步入新的發(fā)展階段。其行業(yè)發(fā)展體現(xiàn)出向緊致、體積小、系統(tǒng)整合等趨勢(shì)。而面對(duì)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)整合的趨勢(shì)，目前的市場(chǎng)需求中對(duì)圖像采集與圖像處理這兩個(gè)環(huán)節(jié)的結(jié)合已非常迫切。

一套完整的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)，圖像采集部分與圖像處理環(huán)節(jié)缺一不可。不管是進(jìn)行工業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量檢測(cè)，還是開(kāi)展交通安全行駛監(jiān)測(cè)，都是由圖像采集部分來(lái)獲取目標(biāo)對(duì)象的有關(guān)信息，并進(jìn)行實(shí)時(shí)的傳輸，但要想最終能夠獲得所需要的圖像信息，還必須要有圖像處理這一環(huán)節(jié)，需要圖像處理技術(shù)將不必要的信號(hào)剔除，而將有用的信息進(jìn)行增強(qiáng)、除噪等處理，使傳送到終端的圖像能足夠清晰、準(zhǔn)確、完整。

縱觀行業(yè)發(fā)展，對(duì)于整個(gè)圖像采集與圖像處理技術(shù)的發(fā)展而言，我們可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)信號(hào)處理技術(shù)有了顯著提高時(shí)，由于圖像采集環(huán)節(jié)中的核心組件——圖像傳感器并不能隨著信號(hào)處理技術(shù)的提高而得到升級(jí)，最終造成兩環(huán)節(jié)應(yīng)用之間的不協(xié)調(diào)，但傳感器功能的不足卻是可以由信號(hào)處理技術(shù)來(lái)進(jìn)行彌補(bǔ)的。如此說(shuō)來(lái)，將圖像采集與處理技術(shù)的結(jié)合將會(huì)是解決機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)升級(jí)制約的最佳手段，在應(yīng)用領(lǐng)域中，有著絕對(duì)的需求。

隨著工業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各大領(lǐng)域，將為企業(yè)及用戶提供更優(yōu)的產(chǎn)品品質(zhì)及完美解決方案。維視圖像（Microvision）作為專業(yè)的數(shù)字圖像采集產(chǎn)品研究、設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、推廣及機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)用解決方案的高科技企業(yè)，致力于引領(lǐng)數(shù)字成像、圖像處理之技術(shù)，成為機(jī)器視覺(jué)、工業(yè)數(shù)字成像及自動(dòng)化視覺(jué)檢測(cè)領(lǐng)域的專業(yè)制造領(lǐng)導(dǎo)廠商，提供高可靠性工業(yè)數(shù)字成像產(chǎn)品和自動(dòng)化視覺(jué)檢測(cè)平臺(tái)設(shè)備，為全球合作伙伴及客戶提供高質(zhì)量和成本最優(yōu)的解決方案。