|
機器人技術(shù)整合了控制論、機械電子、計算機、仿生學(xué)和材料科學(xué)等技術(shù)，正在以前所未有的速度走向社會(huì )生活的各個(gè)領(lǐng)域，如：服務(wù)機器人、仿生機器人、水下機器人、飛行機器人等。目前，在世界各國研制的機器人中，行走、手臂運動(dòng)等技術(shù)已經(jīng)取得了非常大的成功，而作為重要感知機能之一的視覺(jué)功能，一直是學(xué)者們競相研究的熱點(diǎn)。特別是目前重點(diǎn)發(fā)展的服務(wù)機器人、危險環(huán)境作業(yè)機器人、助老助殘機器人等。機器人的運動(dòng)環(huán)境和自身姿態(tài)的變化以及機體振動(dòng)等問(wèn)題對機器人視覺(jué)系統提出了更高要求，顛簸環(huán)境中機器人運動(dòng)視覺(jué)問(wèn)題已是亟待解決的問(wèn)題。視覺(jué)專(zhuān)家從圖像處理和運動(dòng)控制的角度對這些視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行了長(cháng)期卓有成效的研究，在一定程度上解決了視覺(jué)中的基本問(wèn)題。但機器人視覺(jué)系統在實(shí)際較惡劣環(huán)境中應用時(shí)，往往不能平滑穩定地跟蹤目標，會(huì )出現跟蹤視頻圖像的跳動(dòng)、跟蹤目標的丟失以及圖像模糊等現象。面對存在的問(wèn)題，專(zhuān)家們一直在探討本質(zhì)上的解決方法。實(shí)際上，人眼就具有這樣的視覺(jué)功能。眼球的生理神經(jīng)回路能產(chǎn)生如前庭動(dòng)眼反射、視動(dòng)反射、平穩追蹤、急動(dòng)等眼球運動(dòng)[1]，可以解決上述問(wèn)題。因此，若能從人眼神經(jīng)回路的生理本質(zhì)出發(fā)，研制出具有類(lèi)似人眼機能的仿生眼球系統，機器人的視覺(jué)技術(shù)將會(huì )得到突破性進(jìn)展。而在仿生眼研究中，類(lèi)似于人眼視網(wǎng)膜反饋目標在視野中的位置偏差、速度偏差的嵌入式機載視頻圖像處理系統的成功研究至關(guān)重要[2]。 近年來(lái)，國內外開(kāi)展了大量對視頻圖像處理系統的研究，主要是針對一定范圍內的靜、動(dòng)態(tài)場(chǎng)景進(jìn)行監控或跟蹤，并應用于智能車(chē)輛檢測、視頻監控、人臉識別、目標跟蹤等方面。如文獻[3]成功設計了一個(gè)基于視覺(jué)的低空跟蹤系統；文獻[4]成功設計一個(gè)基于視頻圖像處理的車(chē)輛流量實(shí)時(shí)檢測系統。調查研究表明，國內外嵌入式機載視頻圖像處理系統的核心處理器多采用DSP、FPGA或者ARM來(lái)處理海量的圖像數據。其主要采用的結構有單片高性能DSP、 FPGA+DSP結構及ARM+FPGA+DSP結構等。文獻[5]設計了一種單DSP的視頻圖像處理系統。文獻[6]設計了一種FPGA+DSP結構的視頻圖像處理系統。文獻[7]設計了一種基于DSP+FPGA+ARM體系結構的嵌入式實(shí)時(shí)圖像處理系統。這些系統代表了目前嵌入式視頻圖像處理系統的基本類(lèi)型和主要成果。隨著(zhù)數字信號處理器的高速發(fā)展，針對視頻和圖像解決方案而設計的高性能數字多媒體處理器TMS320DM642在實(shí)時(shí)視頻處理領(lǐng)域得到了廣泛應用。因此，根據仿生眼對圖像處理性能的實(shí)際要求，可以采用基于單片高性能DSP結構的系統。 本文設計的仿生眼嵌入式機載視頻圖像處理系統采用TI公司的TMS320DM642高性能數字多媒體處理器作為核心處理器，系統實(shí)現了實(shí)時(shí)采集圖像、實(shí)時(shí)處理圖像、實(shí)時(shí)輸出目標信息、實(shí)時(shí)顯示等功能，具有針對性強、電路簡(jiǎn)單、集成度高、可靠性好等優(yōu)點(diǎn)。此外，本系統實(shí)現了對經(jīng)典Prewitt算法及其改進(jìn)算法的驗證。結果表明，該系統能夠滿(mǎn)足實(shí)時(shí)圖像處理系統運算量大、數據傳輸率高以及實(shí)時(shí)性的要求。 1 系統整體結構與硬件設計 1.1 系統整體框架結構 系統以TM320DM642為核心，由4個(gè)部分組成：視頻采集、圖像處理、視頻輸出、串口通信。系統流程如圖1所示。首先CCD攝像頭采集的視頻圖像，經(jīng)過(guò)視頻解碼芯片轉化為便于DSP處理的視頻碼流；然后在DSP中設計合適的視頻圖像處理算法，分割、識別出運動(dòng)目標，并計算出目標的位置參數；最后將位置參數通過(guò)串口發(fā)送給眼動(dòng)控制模塊。同時(shí)利用視頻編碼芯片編碼DSP輸出的視頻碼流，送到顯示器實(shí)時(shí)顯示，便于人機交互。 
1.2 系統硬件設計 系統硬件設計分為6個(gè)模塊：視頻采集模塊、圖像處理模塊、視頻輸出模塊、串口通信模塊、電源時(shí)鐘模塊、存儲模塊。其結構圖如圖2所示。
1.2.1 TMS320DM642圖像處理模塊 TMS320DM642是整個(gè)嵌入式系統的核心，它是TI公司推出的一款專(zhuān)用于數字媒體應用的高性能32 bit定點(diǎn)DSP，具有豐富的外設接口和高速的處理能力，是目前實(shí)時(shí)視頻處理領(lǐng)域性?xún)r(jià)比較高的芯片[8]。DM642最高主頻達600 MHz，并行處理指令最高可達每個(gè)指令周期處理8條32 bit指令，最大指令處理速度為4 800 MIPS。DM642的高性能主要體現在采用了二級緩存結構和64 bit的EDMA控制器，使其在沒(méi)有CPU參與的情況下，進(jìn)行數據搬移，大大提高了程序的運行效率[9]。因此，為提高系統實(shí)時(shí)性[10]，采用EDMA 傳輸是必要之舉。此外，DM642具有豐富的外圍接口，其3個(gè)可配置的視頻口可以與視頻編解碼芯片進(jìn)行無(wú)縫連接；片內64 bit的EMIF接口可以與SDRAM、FLASH 等存儲器無(wú)縫連接；利用I2C還可以方便地控制外圍器件等。 該模塊的主要功能是將輸入的BT.656格式的視頻信號進(jìn)行中值濾波、圖像分割等預處理，然后通過(guò)目標識別算法計算目標位置參數，最后將結果通過(guò)串口模塊實(shí)時(shí)地送給眼動(dòng)控制模塊，眼動(dòng)控制模塊再結合仿生控制率對眼球進(jìn)行實(shí)時(shí)控制。由于系統采用EDMA傳輸，大大保證了圖像傳輸的實(shí)時(shí)性。CPU的開(kāi)銷(xiāo)主要用于圖像處理的識別算法上。 1.2.2 視頻圖像采集模塊 視頻圖像采集模塊由CCD攝像頭XL-3130CP4和視頻解碼芯片TVP5150組成，用于實(shí)現視頻數據的A/D轉換。DM642具有3個(gè)視頻口，每個(gè)視頻口包括A、B 2個(gè)通道，每個(gè)通道均可配置為輸入或輸出口。本系統將VP0A配置成視頻輸入，VP1A配置成視頻輸出。CCD采集的視頻信號采用PAL制式，即：分辨率為720×576，幀頻為25幀/s。通過(guò)TVP5150視頻解碼器將其轉換成數字色差信號(YUV4：2：2)，輸出格式為ITU-R BT.656，輸入到VP0A口。DM642支持BT.656格式的視頻數據流的輸入格式，能與TVP5150的視頻數據流無(wú)縫連接。視頻編解碼器與 DSP的連接框圖如圖3所示。
TVP5150的配置是通過(guò)標準的I2C總線(xiàn)完成的。I2C標準總線(xiàn)由串行數據輸入/輸出線(xiàn)(SDA)和時(shí)鐘輸入/輸出線(xiàn)(SCL)組成。TVP5150作為從設備，TMS320DM642作為I2C總線(xiàn)的主設備。主設備初始化TVP5150配置的寫(xiě)操作步驟如下： (1)DSP產(chǎn)生一個(gè)起始條件；(2)DSP發(fā)出一個(gè)TVP5150的地址(0xBA或0Xb8)，并表明寫(xiě)操作，等待TVP5150響應；(3)接收到 TVP5150的響應后，DSP發(fā)出要配置寄存器地址，等待TVP5150響應；(4)接收TVP5150的響應后，發(fā)送要配置的數據，等待 TVP5150響應；(5)接收到TVP5150響應后，發(fā)送停止位，結束一次配置。 1.2.3 視頻圖像輸出模塊 視頻輸出模塊由視頻編碼器SAA7121和顯示器組成。SAA7121支持PAL/NTSC格式的視頻編碼，輸入支持BT.656格式的數字視頻，輸出為一路復合視頻(CVBS)和一路超級視頻(S-Video)。SAA7121的配置也是通過(guò)標準的I2C總線(xiàn)完成的，并且只能作為從設備。顯示器用于實(shí)時(shí)顯示視頻圖像信息，便于人機交互。 1.2.4 串口通信模塊 串口通信部分包括TL16C752B和MAX3160。采用TL16C752B作為通用異步收發(fā)器(UART)，采用MAX3160將UART接口配置成RS232接口電平標準，用于為眼動(dòng)控制器傳遞參數。該模塊是視覺(jué)識別系統與眼動(dòng)控制模塊的接口，所傳遞的參數是目標偏離圖像中心的位置信息，眼動(dòng)控制系統根據這個(gè)參數實(shí)時(shí)調整眼球運動(dòng)，確保目標位于圖像中心。因此，該參數是整個(gè)眼球運動(dòng)系統的前提。 1.2.5 外部存儲模塊 外部存儲模塊包括SDRAM和FLASH 2種。TMS320-DM642通過(guò)外部存儲器接口EMIFA訪(fǎng)問(wèn)片外存儲器。EMIFA是一個(gè)64 bit的接口，可以實(shí)現與多種同步和異步存儲器的無(wú)縫連接。系統中，DM642的CE0子空間被作為64 bit的SDRAM接口，SDRAM選用HY57V283220T芯片，用于緩存待處理的圖像數據；CE1子空間被配置為8 bit的FLASH接口，FLASH選用Am29LV033C芯片，用于存儲DSP的固化程序和系統配置數據。 1.2.6 電源和時(shí)鐘模塊 本系統需要3種不同的供電電壓，分別是+3.3 V(外部存儲器、DSP的外部I/O、視頻格式轉換電路、通用異步收發(fā)器、時(shí)鐘芯片)、+1.4 V(DSP的內核)、+1.8 V(視頻格式轉換電路)。采用TPS54310和TPS76718這2款電源芯片。本電源系統中，TPS54310輸入電壓為5 V，一路調節成3.3 V，另一路調節為1.4 V。TPS54310輸出3.3 V電壓經(jīng)TPS76718固定輸出1.8 V。 本系統共需要4種時(shí)鐘頻率：50 MHz送DSP鎖相環(huán)電路(PLL)，倍頻到200 MHz作為DSP芯片的工作時(shí)鐘；133 MHz送EMIFA接口，同步擴展外部SDRAM存儲器；30.72 MHz送TL16C752B芯片，為通用異步串行接口通信提供時(shí)鐘；14.318 18 MHz送TVP5150A芯片，作為視頻格式轉換電路的工作時(shí)鐘。 2 系統軟件功能設計 系統的軟件功能設計包括：(1)系統引導；(2)初始化。主要包括DM642的初始化、EDMA數據傳輸、編解碼芯片的初始化等。DM642的初始化包括片內外設的選擇、EMIF初始化、I2C接口的初始化、視頻口初始化；(3)實(shí)現視頻數據的采集、數據搬移、圖像處理、參數輸出、實(shí)時(shí)顯示等功能。系統軟件實(shí)現框圖如圖4所示。
系統上電后，由DSP先從FLASH中加載程序，完成系統初始化及相關(guān)寄存器和外圍器件的配置。由CCD攝像頭采集的視頻圖像傳送到TVP5150解碼器，將視頻模擬信號經(jīng)過(guò)A/D轉換成BT.656視頻數據流，接著(zhù)送入DM642視頻口；然后視頻口解碼該視頻數據流，得到YUV(4:2:2)格式的圖像，并通過(guò)EDMA傳輸到SDRAM中存儲。CPU通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)SDRAM中的圖像數據，根據圖像處理算法對圖像數據進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和計算。一方面將計算結果通過(guò)串口發(fā)送出去，另一方面將視頻數據送到SAA7121編碼器，實(shí)現D/A轉換并實(shí)時(shí)顯示。 3 圖像處理算法的應用 3.1 經(jīng)典Prewitt邊緣檢測算法 經(jīng)典的Prewitt算子是利用像素點(diǎn)上下、左右鄰點(diǎn)灰度差在邊緣處達到極值檢測邊緣，去掉部分偽邊緣，對噪聲具有平滑作用。其原理是在圖像空間利用2 個(gè)方向模板與圖像進(jìn)行鄰域卷積完成。這2個(gè)方向模板中一個(gè)是垂直梯度方向，檢測水平邊緣；另一個(gè)是水平梯度方向，檢測垂直邊緣，如圖5所示。
Prewitt算法步驟：(1)分別將2個(gè)方向模板沿圖像從一個(gè)像素移到另一個(gè)像素，并將像素的中心與圖像中的某個(gè)像素位置重合；(2)將模板內的系數與其圖像上相對應的像素值相乘，并將所有相乘的值相加；(3)將兩個(gè)卷積的最大值賦給圖像中對應模板中心位置的像素，作為該像素新的灰度值；(4)選取合適的閾值，若新像素灰度值大于等于所設閾值，則判斷該像素點(diǎn)為圖像邊緣點(diǎn)。 3.2 改進(jìn)的Prewitt邊緣檢測算法 經(jīng)典的Prewitt邊緣檢測算法只檢測水平和垂直2個(gè)方向的邊緣，通常圖像的邊緣還有其他的方向。為了能夠在不影響實(shí)時(shí)性的前提下將邊緣提取得更精確，本文將Prewitt算子擴張到8個(gè)方向的邊緣樣板算子。這些樣板算子由理想的邊緣子圖像構成，依次用邊緣樣板去檢測圖像，與被檢測區域最為相似的樣板給出最大值，用這個(gè)最大值作為輸出值，并將此輸出值與所設的閾值進(jìn)行比較，大于閾值即為邊緣點(diǎn)，這樣就可以更精確地檢測出邊緣。8個(gè)方向的 Prewitt邊緣檢測算子模板如圖6所示。8算子樣板對應的邊緣方向如圖7所示。
3.3 軟件實(shí)現步驟 本文使用CCS2.2開(kāi)發(fā)環(huán)境進(jìn)行軟件開(kāi)發(fā)，采用C語(yǔ)言編程。CCS具有實(shí)時(shí)、多任務(wù)、可視化的軟件開(kāi)發(fā)特點(diǎn)。使用CCS提供的工具，可以方便地對 DSP軟件進(jìn)行設計、編碼、編譯、調試、跟蹤和實(shí)時(shí)性分析。系統程序的具體實(shí)現步驟為： (1)初始化并配置資源庫，包括片內外設的選取，DSP的片上支持庫提供了一系列的C語(yǔ)言程序接口，可以設置或者控制外設； (2)實(shí)現對EMIFA的初始化，CE0子空間被配置為64 bit的SDRAM空間，具體定位：0x80000000H-0x81FFF- FFFH。CE1子空間被配置為8 bit Flash空間，具體定位：0x90000000H-0x9007FFFFH。 (3)對I2C總線(xiàn)進(jìn)行初始化； (4)TVP5150和SAA7121的初始化,選擇I2C總線(xiàn)，并設置為相應的數據通路； (5)初始化視頻口Video Port1，設為視頻輸入； (6)利用bt656_capture_start()函數采集一幀圖像，并將其存入顯示緩沖區； (7)完成一幀圖像的采集，使用DAT_copy()函數將圖像數據送SDRAM暫存； (8)對存儲區數據進(jìn)行算法處理； (9)對處理的數據使用DAT_copy()函數，送顯存進(jìn)行顯示。 3.4 實(shí)驗結果 采用系統在線(xiàn)編程技術(shù)，對系統的性能進(jìn)行測試。為了減少運算量，算法只對圖像的中心部分進(jìn)行2種算法處理。CCD采集的PAL制式的圖像，對圖像中心的 80×100的區域進(jìn)行計算。其結果表明：改進(jìn)的算法比傳統的算法能提取更多的邊緣細節，對目標識別更有利。在實(shí)時(shí)性上，傳統算法處理時(shí)間為0.02 s，而改進(jìn)算法的處理時(shí)間為0.1 s。因此，該算法具有準實(shí)時(shí)性，基本能夠達到仿生眼球對圖像識別的要求。 系統CPU的開(kāi)銷(xiāo)主要耗費在算法處理上，因此，未來(lái)的工作可以針對算法進(jìn)行不斷改進(jìn)，以提高系統的實(shí)時(shí)性。 本文成功設計了一個(gè)以TMS320DM642為核心的嵌入式視覺(jué)圖像處理系統，并創(chuàng )新地將其作為仿生眼球的視覺(jué)部分嵌入到眼球結構中。系統具有處理速度快、接口簡(jiǎn)單、集成度高、電路穩定、體積小等優(yōu)點(diǎn)。在此系統上實(shí)現了對經(jīng)典的2模板Prewitt算法與改進(jìn)的8模板算法的邊緣檢測。結果表明，改進(jìn)的算法具有精確度高、檢測效果好等優(yōu)點(diǎn)，為視覺(jué)識別提供了算法基礎。 參考文獻 [1] 鄒海榮，龔振邦，謝少榮.仿生型機器人眼球運動(dòng)控制系統建模[J].機器人，2007，29(4)：289-294. [2] 鄒海榮，龔振邦，羅均.仿生眼的研究現狀與發(fā)展趨勢[J]. 機器人，2005，27(5)：469-474. [3] 丁衛，龔振邦，謝少榮，等.基于視覺(jué)的低空跟蹤系統[J]. 光學(xué)精密工程，2007，15(6)：957-965. [4] 李筱琳，馮燕，何亦征.基于DSP的圖像旋轉算法數據調度策略[J].電子技術(shù)應用，2008(1)：36-39. [5] 劉丹，孫麗云，胡偉.基于DM642的視頻處理系統設計[J]. DSP開(kāi)發(fā)和應用，2007，23(6)：157-159. [6] 朱明，魯劍鋒.基于DSP+FPGA結構圖像處理系統設計與實(shí)現[J].計算機測量與控制，2004，12(9)：866-869. [7] 孫詠.基于A(yíng)RM和DSP的嵌入式實(shí)時(shí)圖像處理系統設計與研究[D].浙江：浙江大學(xué)，2005. [8] TI TMS320DM642 video/imaging fixed-point digital signal processor data manual[Z].Texas Instruments Incorporated，2003. [9] 李方慧，王飛，何佩琨.TMS320C6000系列DSPs原理與應用[M].北京：電子工業(yè)出版社，2003. [10] 許廷發(fā)，秦慶旺，倪國強.基于DM642融合系統的A Trous小波實(shí)時(shí)圖像融合算法[J].光學(xué)精密工程，2008，16(10). 作者：鄭麗麗 謝少榮 羅 均 山 峰 來(lái)源：電子技術(shù)應用 |
