第一篇：機器視覺課后心得體會

經(jīng)過機器視覺技術(shù)及應(yīng)用這門課程的學習，我覺得受益匪淺?？梢哉f這門課程更偏重于實踐，也很好的鍛煉了我們，老師講課很認真，ppT準備的很詳細，對于一些關(guān)鍵問題的講解更是深入淺出。機器視覺技術(shù)，即采用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統(tǒng)是指通過機器視覺產(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，通過數(shù)字化處理，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，來進行尺寸、形狀、顏色等的判別，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，但并不僅僅是人眼的簡單延伸，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，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制。

機器視覺不同于計算機視覺，它涉及圖像處理、人工智能和模式識別，機器視覺是將計算機視覺應(yīng)用于工業(yè)自動化。

目前在機器視覺系統(tǒng)中；CCD 攝像機以其體積小巧、性能可靠、清晰度高等優(yōu)點得到了廣泛使用。機器視覺伴隨計算機技術(shù)、現(xiàn)場總線技術(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、汽車制造等行業(yè)。在未來的幾年內(nèi)，隨著中國加工制造業(yè)的發(fā)展，對于機器視覺的需求也逐漸增多；隨著機器視覺產(chǎn)品的增多，技術(shù)的提高，國內(nèi)機器視覺的應(yīng)用狀況將由初期的低端轉(zhuǎn)向高端。加之機器視覺的介入，自動化將朝著更智能、更快速的方向發(fā)展。

通過本課程的學習，我們掌握了一些機器視覺方面的基本知識。這門課對于我們生活方面有很大的實用性，可以讓我們了解到機器視覺的基本構(gòu)造，對成為技術(shù)應(yīng)用型人才，適應(yīng)社會和培養(yǎng)實踐能力與技能都起到了很大的作用。這樣的學習讓我們將知識更靈活的運用，更好的將知識和實踐結(jié)合在一起并轉(zhuǎn)化為技能。

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

第二篇：機器視覺課后心得體會

基本概念“機器視覺”，即采用機器代替人眼來做測量和判斷。

機器視覺系統(tǒng)是指通過機器視覺產(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，通過數(shù)字化處理，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，來進行尺寸、形狀、顏色等的判別。進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。

機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，但并不僅僅是人眼的簡單延伸，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，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制。

機器視覺與計算機視覺的不同機器視覺不同于計算機視覺，它涉及圖像處理、人工智能和模式識別

機器視覺是專注于集合機械，光學，電子，軟件系統(tǒng)，檢查自然物體和材料，人工缺陷和生產(chǎn)制造過程的工程，它是為了檢測缺陷和提高質(zhì)量，操作效率，并保障產(chǎn)品和過程安全。它也用于控制機器。機器視覺是將計算機視覺應(yīng)用于工業(yè)自動化。

機器視覺的技術(shù)進展在機器視覺系統(tǒng)中；關(guān)鍵技術(shù)有光源照明技術(shù)、光學鏡頭、攝像機、圖像采集卡、圖像處理卡和快速準確的執(zhí)行機構(gòu)等方面。在機器視覺應(yīng)用系統(tǒng)中；好的光源與照明方案往往是整個系統(tǒng)成敗的關(guān)鍵；起著非常重要的作用；它并不是簡單的照亮物體而已。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；增加對比度；同時還應(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。在機器視覺應(yīng)用系統(tǒng)中一般使用透射光和反射光。對于反射光情況應(yīng)充分考慮光源和光學鏡頭的相對位置、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；同時還要考慮光源的發(fā)光效率和使用壽命。光學鏡頭相當于人眼的晶狀體；在機器視覺系統(tǒng)中非常重要。一個鏡頭的成像質(zhì)量優(yōu)劣；即其對像差校正的優(yōu)良與否；可通過像差大小來衡量；常見的像差有球差、彗差、像散、場曲、畸變、色差等六種。

攝像機和圖像采集卡共同完成對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)；是整個系統(tǒng)成功與否的又一關(guān)鍵所在。目前在機器視覺系統(tǒng)中；CCD 攝像機以其體積小巧、性能可靠、清晰度高等優(yōu)點得到了廣泛使用。CCD 攝像機按照其使用的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前移過；才能獲得完整的圖像；因此非常適合對以一定速度勻速運動的物料流的圖像檢測；而面陣CCD 攝像機則可以一次獲得整幅圖像的信息。圖像信號的處理是機器視覺系統(tǒng)的核心；它相當于人的大腦。如何對圖像進行處理和運算；即算法都體現(xiàn)在這里；是機器視覺系統(tǒng)開發(fā)中的重點和難點所在。隨著計算機技術(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)的實時性；對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，機器視覺會越來越趨于依靠PC技術(shù)，并且與數(shù)據(jù)采集等其他控制和測量的集成會更緊密。且基于嵌入式的產(chǎn)品將逐漸取代板卡式產(chǎn)品，這是一個不斷增長的趨勢。主要原因是隨著計算機技術(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)域越來越廣泛，尤其是其具備低功耗技術(shù)的特點得到人們的重視。另外，嵌入式操作系統(tǒng)絕大部分是以C語言為基礎(chǔ)的，因此使用C高級語言進行嵌入式系統(tǒng)開發(fā)是一項帶有基礎(chǔ)性的工作，使用高級語言的優(yōu)點是可以提高工作效率，縮短開發(fā)周期，更主要的是開發(fā)出的產(chǎn)品可靠性高、可維護性好、便于不斷完善和升級換代等。因此，嵌入式產(chǎn)品將會取代板卡式產(chǎn)品。應(yīng)用：機器視覺伴隨計算機技術(shù)、現(xiàn)場總線技術(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、汽車制造等行業(yè)。代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工檢測方法，極大地提高了投放市場的產(chǎn)品質(zhì)量，提高了生產(chǎn)效率。

由于機器視覺是自動化的一部分，沒有自動化就不會有機器視覺，機器視覺軟硬件產(chǎn)品正逐漸成為協(xié)作生產(chǎn)制造過程中不同階段的核心系統(tǒng)，無論是用戶還是硬件供應(yīng)商都將機器視覺產(chǎn)品作為生產(chǎn)線上信息收集的工具，這就要求機器視覺產(chǎn)品大量采用“標準化技術(shù)”，直觀的說就是要隨著自動化的開放而逐漸開放，可以根據(jù)用戶的需求進行二次開發(fā)。當今，自動化企業(yè)正在倡導(dǎo)軟硬一體化解決方案，機器視覺的廠商在未來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。在未來的幾年內(nèi)，隨著中國加工制造業(yè)的發(fā)展，對于機器視覺的需求也逐漸增多；隨著機器視覺產(chǎn)品的增多，技術(shù)的提高，國內(nèi)機器視覺的應(yīng)用狀況將由初期的低端轉(zhuǎn)向高端。由于機器視覺的介入，自動化將朝著更智能、更快速的方向發(fā)展。

第三篇：機器視覺教學大綱

《機器視覺》教學大綱 課程編碼：08241059 課程名稱：機器視覺 英文名稱：MACHINE VISION 開課學期：7 學時/學分：36/2（其中實驗學時：4）課程類型：專業(yè)方向選修課 開課專業(yè)：機械工程及自動化 選用教材：賈云得編著 《機器視覺》 科學出版社 2002年 主要參考書：

1.ROBOTICS: Control, Sensing, Vision, and Intelligence, K.S.Fu，McGraw-Hill Publishing Company, 1987 2.張廣軍編著，機器視覺，科學出版社，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、圖像分割、紋理分析、明暗分析、彩色感知、深度圖與立體視覺。通過本課程的學習，學生應(yīng)掌握機器視覺的基礎(chǔ)理論、基本方法和實用算法。

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

二、教學基本要求 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、圖像分割、紋理分析、明暗分析、深度圖與立體視覺。通過本課程的學習，學生應(yīng)掌握機器視覺的基礎(chǔ)理論、基本方法和實用算法。

本大綱僅列出達到教學基本要求的課程內(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，可以通過自學達到教學基本要求。

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

作業(yè)是檢驗學生學習情況的重要教學環(huán)節(jié)，為了幫助學生掌握課程的基本內(nèi)容，培養(yǎng)分析、運算的能力，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)。

實驗是教學的一個主要環(huán)節(jié)，實驗時間共4學時，每次實驗每小組4－6人，使每個學生均有親自操作的機會。

三、各章節(jié)內(nèi)容及學時分配 1． 人類視覺與機器視覺(4學時): 人類視覺原理與視覺信息的處理過程；

機器視覺理論框架與應(yīng)用；

成像幾何學基礎(chǔ)。

2． 值圖像分析與區(qū)域分析（4學時）：閾值、幾何特性、投影、游程長度編碼、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學時）：直方圖修正、圖像線性運算、線性濾波器、非線性濾波器。

4． 邊緣檢測和輪廓表示（4學時）：梯度、邊緣檢測算法、二階微分算子、LoG算法、圖像逼近、Canny邊緣檢測器；

數(shù)字曲線及其表示、曲線擬合、Hough變換。

5．紋理（4學時）：紋理分析統(tǒng)計方法、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學時）：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（4學時）：雙目立體視覺原理、精度分析、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、立體成像、立體匹配、系統(tǒng)標定。

8． 三維視覺技術(shù)（4學時）：結(jié)構(gòu)光三維視覺原理、光模式投射系統(tǒng)、標定方法；

光度立體視覺、由紋理恢復(fù)形狀、激光測距法。

四、實驗：

1． 實驗?zāi)康呐c任務(wù) 本課程實驗綜合運用機器視覺基本理論、機器視覺實驗裝置和計算機圖像處理軟件，加深理解機器視覺的基本概念，掌握機器視覺圖像基本處理方法，培養(yǎng)學生的動手能力和分析問題解決問題的能力。

2． 實驗教學基本要求（1）掌握機器視覺圖像基本處理方法：除噪、邊緣增強、邊緣檢測。

（2）掌握三維物體的機器視覺識別方法：結(jié)構(gòu)光法實驗裝置、三維物體數(shù)據(jù)的獲取和三維物體的重建方法。

3． 實驗教材或指導(dǎo)書 自編。

4． 實驗項目一覽表 序號 實驗項目 內(nèi)容提要 實驗 類型 學時 分配 主要儀器 設(shè) 備 實驗 地點 備注 1 視覺圖像基本處理方法 濾波、圖像增強與邊緣檢測 綜合 2學時 配備圖像處理軟件的微機 機械設(shè)計及自動化實驗室 2 三維物體的機器視覺識別方法 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學時 結(jié)構(gòu)光實驗系統(tǒng) 機械設(shè)計及自動化實驗室 五、考核方式：

（1）考核形式為考查，采用五級分制，考核環(huán)節(jié)為平時出勤、作業(yè)、實驗和期末綜合作業(yè)；

（2）平時成績占35％，實驗占30%，期末綜合作業(yè)占35％。

第四篇：基于機器視覺智能交通燈控制系統(tǒng)

機器視覺的論述作業(yè)

題

目 ：

基于機器視覺智能交通燈控制系統(tǒng)

學院名稱 ：

電氣工程學院

專業(yè)班級 ：

姓

名 ： 學

號 ：

時 間 ： 緒論.........................................................3 2 基于機器視覺的智能交通燈系統(tǒng)設(shè)計.............................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.................................................6 4.1 攝像頭的安裝和特性.....................................6 4.2 視頻采集模塊設(shè)計.......................................8 4.3 DSP控制處理模塊設(shè)計...................................9 4.4 信號燈驅(qū)動模塊設(shè)計.....................................9 4.5 電源模塊設(shè)計..........................................10 5 系統(tǒng)軟件設(shè)計及調(diào)試..........................................11 5.1 軟件總體設(shè)計方案......................................11 5.2 視頻采集模塊的軟件設(shè)計................................12 5.3 系統(tǒng)調(diào)試..............................................13 6 總結(jié)........................................................13 7 參考文獻........................................................................................................13 緒論

隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，城市車輛數(shù)量迅速增長，交通擁擠日益嚴重，造成的交通事故和環(huán)境污染等負面效應(yīng)也日益突出。城市交通問題直接制約著城市的建設(shè)和經(jīng)濟的增長，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際通行能力不足所造成的，路口交通問題逐步成為經(jīng)濟和社會發(fā)展中的重大問題，為此世界大多數(shù)國家都在進行智能交通燈控制系統(tǒng)的研究。

本文的目的是對基于機器視覺的智能交通燈控制系統(tǒng)進行了研究?；跈C器視覺的智能交通燈控制系統(tǒng)對路口交通燈進行智能控制，根據(jù)各相位車流量大小，智能分配紅綠燈時間，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燈的控制策略不理想，導(dǎo)致了路口實際通行能力下降，停車次數(shù)比較多，車輛通過路口的延誤時間較長，容易造成不必要的擁堵。改善交通燈控制策略，來提高路口的實際通行能力，這是城市交通控制中需要解決的主要問題。自從計算機控制系統(tǒng)應(yīng)用于交通燈控制以來，硬件設(shè)備的不斷更新和改進，智能化和集成化成為城市道路交通信號控制系統(tǒng)的研究趨勢，而路口交通燈控制系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)中的關(guān)鍵點和突破口。基于機器視覺的智能交通燈系統(tǒng)設(shè)計

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

圖2.1系統(tǒng)組成框圖

系統(tǒng)中攝像機是用來拍攝路口車輛視頻，是路口車流量獲取的基礎(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)對交通燈控制的精度。攝像機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。目前攝像機主要分為兩種，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，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)生的電信號組合在一起，就能夠形成一幅完整的圖畫。而CMOS圖像傳感器的制造技術(shù)與工藝和制造普通計算機芯片的技術(shù)非常類似，CMOS中同時存在著N級和P級半導(dǎo)體，這兩個半導(dǎo)體之間互補效應(yīng)能夠產(chǎn)生的電流信號，能夠被處理芯片記錄，同時將其解讀成影像，形成一幅圖畫。畫。比較CCD和CMOS的結(jié)構(gòu)，ADC(放大兼類比數(shù)字信號轉(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，當快門關(guān)閉之后立即進行像素的轉(zhuǎn)移處理，將其每一行中的每一個像素的電信號依次送到“緩沖器"中，再輸入到放大器中進行放大，然后串聯(lián)ADC輸出；而CMOS的設(shè)計中每個像素旁直接連著ADC，對電信號進行放大同時轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號。CCD與CMOS的特性比較如下表2-1 表2-1 CCD和CMOS的比較

通過對CCD和CMOS的特性進行比較，以及視頻處理系統(tǒng)對視頻圖像的要求，本文采用CCD攝像機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)驗形式化模型化，采用模糊邏輯的近似推理方法，通過計算機系統(tǒng)代替人對被控對象進行有效的實時控制。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

模糊化是對系統(tǒng)的輸入量進行論域變換，將精確量轉(zhuǎn)化成模糊輸入信息的過程。由于實際過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模糊集，并與輸入量相對應(yīng)，然后通過隸屬函數(shù)求出輸入量對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

模糊控制過程是將實際檢測的當前方向車輛排隊長度進行模糊量化處理，映射到輸入論域的模糊集合，根據(jù)實踐經(jīng)驗確定模糊控制規(guī)則，進行模糊推理，再經(jīng)清晰化處理轉(zhuǎn)為綠燈延長時間的精確量，實現(xiàn)交通燈智能控制。通常情況下，在某一方向紅燈時間內(nèi)該車道的車流量在停車線后的排隊長度越長而綠燈方向車流量不多，為了保證下一周期車輛通行最大化，就得適當延長下一周期的綠燈時間。反之，當前綠燈方向的車流量較多而當前紅燈方向車道的車流量在停車線

后的排隊長度較短，就得適當減少下一周期的綠燈時間，以確保路口車輛通行量的最大化?？紤]到司機和行人心理承受能力，不至于在其等待過程中產(chǎn)生焦急煩躁的情緒，路口的紅綠燈周期不能過長，通?？梢栽O(shè)置一個最大綠燈時間，比如120S。如果系統(tǒng)已經(jīng)執(zhí)行了最大綠燈過，立即進行相位切換，當前方向綠燈進入黃閃狀態(tài)，一般設(shè)定為3秒，然后執(zhí)行紅燈狀態(tài)。當路口的車流量較小時，信號周期則比較短，但一般也要設(shè)定一個最小綠燈時間，女1：120S，否則車輛和行人由于來不及通過路VI而影響交通安全n時間，不考慮當前方向還有多少輛車等待通過。

3.3 解模糊化算法

通過對被控制量的模糊化，根據(jù)模糊控制規(guī)則進行推理，做出模糊決策，得到模糊控制的輸出量，這個輸出量為模糊量，而被控對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)化為精確量的過程通常稱之為解模糊化。也就是從模糊量變?yōu)榍逦康倪^程，即把通過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

4.1 攝像頭的安裝和特性

（1）所采集車輛視頻圖像質(zhì)量的高低將直接影響到系統(tǒng)對交通燈控制的精度，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程，而且安裝攝像頭的位置既要不能對交通產(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點的上方高于7米為宜。視頻圖像處理只針對車道，所以可視角度只需滿足橫向覆蓋整個車道，縱向能夠覆蓋車輛排隊信息的長度即可。

圖4.1 城市路口示意圖

4.2 視頻采集模塊設(shè)計

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

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

4.3 DSP控制處理模塊設(shè)計

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)計框圖如圖4.2所示

圖4.2 DSP控制處理模塊設(shè)計框圖

視頻處理前端用來接收TVP5150發(fā)送的數(shù)字視頻信號，DDR2存儲器用來存儲程序和數(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TVP5150內(nèi)部存器進行初始化設(shè)置，JTAG接121電路主要用來連接DSP仿真器，進行程序的載和系統(tǒng)的調(diào)試與仿真。芯片DM6437用于控制各個外圍功能芯片及完成算法處理。

4.4 信號燈驅(qū)動模塊設(shè)計

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

之間，本文采用119個LED燈通過串并聯(lián)結(jié)合的方式進行連接。每個LED工作電壓為3.3V，工作電流為20mA，結(jié)合驅(qū)動芯片參數(shù)和燈盤的規(guī)格，采用并聯(lián)17組，每組串聯(lián)7個LED燈的方式，對交通信號燈進行驅(qū)動。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

整個系統(tǒng)的硬件平臺采用+5V外接電壓進行供電，但是根據(jù)各個模塊對電源電壓需求各有不同，因此對整個硬件平臺的供電設(shè)計很重要。DM6437內(nèi)核使用1.05V1.20V兩種工作電壓，當其工作頻率為600MHz/500MHz/400MH時要求供電電壓為1.20V，當工作頻率為400MHz時要求供電電壓為1.05V。設(shè)計中的內(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電源進行供電，其他則供電電壓為3.3V。在給系統(tǒng)上電的過程中，首先應(yīng)當確內(nèi)核電源先上電。關(guān)閉電源的時候，同樣先進行內(nèi)核電源的關(guān)閉，然后再關(guān)閉I/O電源等。若只對CPU內(nèi)核進行供電，而對周圍I/O沒有進行供電，則不會對芯片產(chǎn)生任何損害。假如周圍的I/O均獲得供電而對CPU內(nèi)核沒有進行供電，導(dǎo)致芯片緩沖/驅(qū)動部分的晶體管在未知狀態(tài)下進行工作，對系統(tǒng)會產(chǎn)生一定的損害。電源模塊設(shè)計功能框

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)計及調(diào)試

5.1 軟件總體設(shè)計方案

基于機器視覺的智能交通燈控制系統(tǒng)的功能主要通過C語言進行軟件編程來實現(xiàn)的，其軟件設(shè)計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)計框圖如圖5.1所示。視頻采集模塊以TVP5150芯片為核心，接收來自攝像頭的視頻，進行和亮度等預(yù)處理，然后將模擬視頻信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字視頻信號，其軟件設(shè)計主要包括TVP5150芯片的配置、芯片的工作過程；DSP控制處理模塊要對車輛視頻進行圖像處理，計算出精確的車流量，根據(jù)模糊控制算法智能控制紅綠燈時間。DSP控制處理模塊軟件設(shè)計主要包括模塊主要寄存器配置、CACHE大小配置及存儲器映射、EMIF接口初始化設(shè)計

和DSP代碼優(yōu)化原則；交通燈智能控制軟件主要通過交通燈智能控制策略，根據(jù)車流量大小，對綠燈時間進行自動控制。

圖5.1 軟件總體設(shè)計框圖

5.2 視頻采集模塊的軟件設(shè)計

視頻采集模塊開始工作時，首先讀取跳線設(shè)置，進行視頻捕捉參數(shù)的更新，然后建立視頻輸入通道，同時為將要獲取的視頻信息分配內(nèi)存緩沖區(qū)，再將獲取的每一個視頻幀發(fā)送給視頻解碼芯片TVP5150。當TVP5150發(fā)送結(jié)束信號，表示視頻采集過程結(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。其每個像素點的大小是2Bit，因此一幀數(shù)據(jù)大小為792KB。再進行視頻輸入通道的創(chuàng)建，創(chuàng)建過程是通過DSP/BIOS系統(tǒng)創(chuàng)建視頻前端微型驅(qū)動的管道對象，采用

擴展的GIO函數(shù)FVID-create()來進行創(chuàng)建。

5.3 系統(tǒng)調(diào)試

電源、時鐘和復(fù)位模塊屬于整個系統(tǒng)的最小系統(tǒng)部分，是硬件電路的基礎(chǔ)，所以首先對其進行調(diào)試，以保證其正常工作。電源模塊的調(diào)試主要通過萬用表進行測量，當電源電路上電后，測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。時鐘模塊在調(diào)試過程中采用邏輯分析儀進行觀測輸時鐘頻率，確定其是否滿足系統(tǒng)所需時鐘頻率的要求，視頻解碼芯片TVP5150所需的時鐘輸入頻率為14.31818MHz，CPU核所需的時鐘輸入為27MHz。復(fù)位模塊也采用萬用表進行測量，當按下復(fù)位鍵輸出為低電平有效，否則輸出為高電平?？偨Y(jié)

本文根據(jù)國內(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，提出了一種基于機器視覺的智能交通燈控制系統(tǒng)的設(shè)計方案，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)計了智能交通燈控制系統(tǒng)的硬件，并進行了相應(yīng)的軟件設(shè)計。最后進行了實驗和調(diào)試。

基于機器視覺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，還有待于進一步改進與完善。參考文獻

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第五篇：機器視覺系統(tǒng)整合解決方案研究

機器視覺系統(tǒng)整合解決方案研究

機器視覺系統(tǒng)的原理是：將感產(chǎn)品或區(qū)域的圖像進行采集，然后根據(jù)其圖像信息用專用的圖像處理軟件進行處理，根據(jù)處理結(jié)果軟件能自動判斷產(chǎn)品的位置、尺寸、外觀信息，并根據(jù)人為預(yù)先設(shè)定的標準進行合格與否的判斷，輸出其判斷信息給執(zhí)行機構(gòu)。圖像采集與圖像處理作為機器視覺系統(tǒng)應(yīng)用的兩大處理階段，其應(yīng)用環(huán)節(jié)的結(jié)合將進一步促進機器視覺系統(tǒng)整合的發(fā)展趨勢。

隨著各項高新技術(shù)的飛速發(fā)展及行業(yè)應(yīng)用需求的不斷加大，機器視覺技術(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。而面對機器視覺系統(tǒng)整合的趨勢，目前的市場需求中對圖像采集與圖像處理這兩個環(huán)節(jié)的結(jié)合已非常迫切。

一套完整的機器視覺系統(tǒng)，圖像采集部分與圖像處理環(huán)節(jié)缺一不可。不管是進行工業(yè)生產(chǎn)質(zhì)量檢測，還是開展交通安全行駛監(jiān)測，都是由圖像采集部分來獲取目標對象的有關(guān)信息，并進行實時的傳輸，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)將不必要的信號剔除，而將有用的信息進行增強、除噪等處理，使傳送到終端的圖像能足夠清晰、準確、完整。

縱觀行業(yè)發(fā)展，對于整個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)，當信號處理技術(shù)有了顯著提高時，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處理技術(shù)的提高而得到升級，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處理技術(shù)來進行彌補的。如此說來，將圖像采集與處理技術(shù)的結(jié)合將會是解決機器視覺系統(tǒng)升級制約的最佳手段，在應(yīng)用領(lǐng)域中，有著絕對的需求。

隨著工業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展，機器視覺已經(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、開發(fā)、推廣及機器視覺系統(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)，成為機器視覺、工業(yè)數(shù)字成像及自動化視覺檢測領(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)品和自動化視覺檢測平臺設(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。