基于ADSP-BF537芯片為核心實現(xiàn)嵌入式智能相機的設計

引言

目前，國內智能相機的開發(fā)還是處于起步階段，但是它卻在現(xiàn)實中擁有廣泛的應用。典型的機器視覺系統(tǒng)是一般由光源、CCD或CMOS相機、圖像采集卡、圖像處理軟件及一臺PC機構成。其中，圖像的采集功能由CCD／CMOS相機及圖像采集卡完成；圖像的處理則是在圖像采集／處理卡的支持下，由軟件在PC機上完成。由于基于PC機的機器視覺體積龐大、結構復雜，其應用系統(tǒng)的開發(fā)周期長、成本高，因此智能相機就應運而生。本文提出了一種基于ADSP-BF537嵌入式智能相機的設計方案，使它能夠達到機器視覺檢測低成本，高速率，高精度，易操作，小體積的目的。

1 硬件平臺設計

嵌入式智能相機是一個微小的視覺檢測系統(tǒng)，包含圖像采集裝置、圖像處理算法、圖像處理軟件和通信控制裝置。圖像采集裝置主要是獲取圖像數(shù)據(jù)，使用的是CCD／CMOS傳感器。圖像處理主要是在DSP中進行，是對圖像進行預處理，識別、檢測圖像特征，分割圖像特征，提取圖像特征，最后得到圖像處理結果。這主要是在數(shù)字信號處理器（DSP）中完成。圖像通信裝置主要是對圖像處理過程進行控制，并且實現(xiàn)圖像處理結果輸出。圖1為所設計智能相機的結構框圖。

在本設計中，相機采用了ADI公司的ADSP-BF537作為控制核心。ADSP-BF537是具有較高性能的系列成員，擁有容量更大的嵌入式存儲器，從而可滿足諸如視頻安全／監(jiān)控和基于工業(yè)環(huán)境的分布式控制／工廠自動化應用等嵌入式應用的較高吞吐量需求。ADSP-BF537提供了卓越的性能，并專為諸如遠程監(jiān)視設備、VoIP、銷售點終端以及生物特征識別／安全應用等低成本連接設備而設計。作為整個系統(tǒng)的核心，ADSP-BF537具有接口豐富，性能優(yōu)良，價格便宜的特點，并具有強大的多媒體數(shù)據(jù)處理能力。

在圖像采集模塊中，相機使用了CMOS圖像傳感器。與CCD圖像傳感器的高成本相比，CMOS圖像觸感器具有低功耗，低成本的優(yōu)勢。隨著CMOS傳感器制造工藝的發(fā)展，其性能將會越來越接近CCD傳感器。相機通過CMOS圖像傳感器采集圖像數(shù)據(jù)，并且在DSP通過I2C的控制下，把數(shù)據(jù)傳入DSP。

在通信控制模塊中，相機通過以太網(wǎng)、串口RS 232，I／O端口與外部進行連接，從而實現(xiàn)相機的數(shù)據(jù)輸出與控制。以太網(wǎng)用以實現(xiàn)上位機與相機的通信與控制，而I／O端口用來外部觸發(fā)控制相機或者實現(xiàn)相機向外部輸出控制信號。串口RS 232主要是用來不通過仿真器來燒寫U_Boot引導程序和uClinux鏡像文件。

2 軟件設計

相機的軟件程序設計使用了一個Oscar（Open source camera）框架平臺和OpenCV視覺庫，從而使軟件設計更加的簡單、方便、快捷，圖2為Oscar框架與OpenCV的關系圖。Oscar為軟件的設計提供了簡易的應用方法模塊，并且隱藏了硬件接口的復雜性，從而使軟件設計者不需要關心底層硬件程序的設計。而OpenCV構建了一個簡單易用的計算機視覺框架，幫助并發(fā)人員更便捷地設計更復雜的計算機視覺相關的應用程序。

2．1 Oscar框架

Oscar軟件框架嘲是為硬件平臺的應用而抽取出來的。Oscar框架包含17個模塊，如表1所示，每個模塊都有相應的功能和所需的平臺支持。在程序的編譯過程中，應用程序只需要加載它需要的應用模塊，從而節(jié)省了程序空間，提高了運行效率。

下面主要介紹幾個重要的模塊：

Bitmap模塊提供從文件系統(tǒng)中讀?。瘜懭隻mp圖片的函數(shù)，支持24位BGR和Greyscale圖片。

Cam模塊實現(xiàn)了與CMOS傳感器的交互。它包含了讀／寫相機寄存器和捕捉圖片的功能，同時也能夠對雙緩沖器和進行自動管理。在目標板上，Cam模塊直接與CMOS傳感器的幀捕捉設備驅動相連接。它把API方法傳輸?shù)絀OCTL。在主機上，這個模塊保存了傳感器的一個寄存器集，并且時刻讓它保持更新。由于必須從文件系統(tǒng)中加載，因此Cam模塊使用一個文件名來讀取得正確的圖像文件區(qū)，并且通過Bitmap模塊來從文件系統(tǒng)中加載圖像。

Ipc模塊提供了一種在相同應用程序進程間做內部交互的簡單方法。這個交互是以客戶-服務機的方式進行的。交互通道一面是發(fā)送讀／寫請求到客戶端，然后服務端響應這些請求。這個通道使得低優(yōu)先權的服務端和客戶端的人機界面進程之間交互不會阻塞。兩個進程都需要在一系列的參數(shù)和大小上保持一致。通過參數(shù)識別，通信才會執(zhí)行。Ipc模塊在文件系統(tǒng)中通過AF_UNIX套接字發(fā)送請求和相應信息。每個這樣的套接字代表的是一個全雙工接口，被稱為一個Ipc通道。通過Ipc通道配置號的注冊，從而允許同時與多個進程的交互。圖3，圖4為Ipc模塊的讀與寫。

2．2 OpenCV

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個基于開源的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows和Mac OS操作系統(tǒng)上。它輕量級而且高效——由一系列C函數(shù)和少量C++類構成，同時提供了Python，Ruby，Matlab等語言的接口，實現(xiàn)了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。OpenCV提供的視覺處理算法非常豐富，并且它部分以C語言編寫，加上其開源的特性，處理得當，不需要添加新的外部支持也可以完整的編譯鏈接生成執(zhí)行程序，所以用它來做算法的移植很方便，OpenCV的代碼經(jīng)過適當改寫可以正常的運行在DSP系統(tǒng)和單片機系統(tǒng)中。OpenCV主體分為5個模塊，其中4個模塊如圖5所示。OpenCv的CV模塊包含基本的圖像處理函數(shù)和高級的計算機視覺算法。ML是機器學習庫，包含一些基于統(tǒng)計的分類和聚類工具。HighGUI包含圖像和視頻輸入／輸出的函數(shù)。CXCore包含OpenCV的一些基本數(shù)據(jù)結構和相關函數(shù)。

2．3 程序設計流程

相機通過RS 232串口把編譯好的U_Boot和μCLinux鏡像文件燒寫到里面的FLASH中，然后通過Eclipse集成開發(fā)環(huán)境進行應用軟件設計。本設計實現(xiàn)了一個簡單的應用，可以通過智能相機來檢測條形碼。流程圖如圖6所示。

在圖像處理模塊中，主要包含了圖像圖像預處理，分析條形碼黑白條寬度，判斷條形碼類別，最后識別出條形碼并且顯示條形碼數(shù)據(jù)，流程框圖如圖7所示。

3 實驗結果及分析

下面4張圖為在四種不同的速度情況下檢測的條形碼樣本，它們是在相同的外界環(huán)境（光源、曝光時間等）下檢測。圖8是在單幀圖片下的檢測，圖9是在15f／s的速度下檢測，圖10則是在20f／s的速度下檢測。在三種情況下分別對100個條形碼進行檢測，圖11是在30f／s的速度下進行檢測。表2為檢測結果。

由表2可知，在低速（即在15f／s以下）時，相機能夠對條形碼進行正確的檢測，隨著速度的增加，檢測的合格率會逐漸的下降。

4 結語

此智能相機的設計是以ADSP-BF537為處理控制核心，結合Oscar框架和OpenCV視覺庫而實現(xiàn)的。通過一個簡單的檢測條形碼的應用程序可以看出，在檢測速度不高的情況下，此智能相機能夠準確地檢測產(chǎn)品，并且操作簡單，能夠廣泛地應用到生活和生產(chǎn)實踐中。