基于圖像傳感器的太陽(yáng)光斑質(zhì)心坐標(biāo)獲取

高偉 高麗 西安工業(yè)大學(xué)電子信息工程學(xué)院

基于圖像傳感器的太陽(yáng)光斑質(zhì)心坐標(biāo)獲取

高偉 高麗 西安工業(yè)大學(xué)電子信息工程學(xué)院

使用圖像傳感器拍攝太陽(yáng)光斑，對(duì)其進(jìn)行圖像處理和質(zhì)心坐標(biāo)檢測(cè)，并且對(duì)該坐標(biāo)進(jìn)行誤差分析，最后在單片機(jī)上的圖像傳感器-LCD模塊實(shí)現(xiàn)質(zhì)心坐標(biāo)的實(shí)時(shí)性獲取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法可以準(zhǔn)確地找到質(zhì)心坐標(biāo)，得出的結(jié)果在誤差范圍內(nèi)，并且在圖像傳感器-LCD模塊上實(shí)現(xiàn)了該過(guò)程。該方法適用于太陽(yáng)自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)，也可在其他目標(biāo)檢測(cè)中予以應(yīng)用。

太陽(yáng)光斑 圖像處理 質(zhì)心坐標(biāo) 圖像傳感器—LCD模塊

1 引言

在太陽(yáng)能的實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，存在著光照方向時(shí)間不斷變化等問(wèn)題，這些問(wèn)題影響和阻礙著太陽(yáng)能技術(shù)的普及和發(fā)展，直到太陽(yáng)自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)的出現(xiàn)才為這一問(wèn)題提供了新的解決途徑。

為了實(shí)現(xiàn)太陽(yáng)光的跟蹤，首先就要獲取到太陽(yáng)的位置。太陽(yáng)跟蹤的方法分為兩種：光電跟蹤和圖像傳感器跟蹤，傳統(tǒng)的光電式跟蹤容易受到光線的干擾，影響太陽(yáng)位置的跟蹤精度。因此本文采用圖像傳感器—LCD模塊檢測(cè)太陽(yáng)位置坐標(biāo),這種方法可以準(zhǔn)確地獲得太陽(yáng)光斑位置信息，實(shí)現(xiàn)了對(duì)太陽(yáng)運(yùn)動(dòng)的實(shí)時(shí)檢測(cè)。

2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)主要由圖像采集裝置、圖像傳感器、單片機(jī)、PC機(jī)等部分組成。總體設(shè)計(jì)框圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)整體框圖

圖1中的虛線框部分是對(duì)太陽(yáng)光斑進(jìn)行圖像處理、質(zhì)心檢測(cè)的研究。具體流程為：把拍攝的光斑圖像由單片機(jī)存儲(chǔ)至SD卡，之在電腦進(jìn)行圖像處理，用以驗(yàn)證質(zhì)心坐標(biāo)的精度。

之后在單片機(jī)上的圖像傳感器—LCD模塊內(nèi)實(shí)現(xiàn)質(zhì)心檢測(cè)算法,得到直觀的光斑處理效果以及太陽(yáng)光斑質(zhì)心坐標(biāo)。

3 太陽(yáng)光采集裝置的設(shè)計(jì)與硬件連接

3.1 太陽(yáng)光采集裝置的設(shè)計(jì)

圖2 采集裝置示意圖

由圖2可以看出：太陽(yáng)光經(jīng)小孔進(jìn)入采集裝置內(nèi)部在接收屏上形成太陽(yáng)光斑圖像，之后在裝置底部的圖像傳感器拍攝接收屏上的光斑圖像，得到坐標(biāo)參數(shù)。其中R為接收屏的半徑，H為接收屏與頂端的距離。該采集裝置可以安裝在極坐標(biāo)式跟蹤系統(tǒng)之內(nèi)，實(shí)時(shí)地檢測(cè)太陽(yáng)的位置。

3.2 硬件連接

本系統(tǒng)的硬件包括帶有圖像處理功能的STM32F4單片機(jī)、3．2寸LCD、OV7670圖像傳感器。硬件連接圖如圖3所示。

圖3 硬件連接圖

OV7670中的YO—Y7接口可以把接收屏上的光斑圖像輸出給單片機(jī)，SOID接口可以使太陽(yáng)光斑圖像保存在SD卡上。在LCD方面，讀取到光斑圖像之后，通過(guò)WR接口把圖像顯示在LCD上。

4 光斑處理研究與軟件實(shí)現(xiàn)

4.1 光斑處理研究

把采集到的太陽(yáng)光斑保存至SD卡里，之后在計(jì)算機(jī)上用MATLAB對(duì)其進(jìn)行圖像處理。本文所需要的圖像處理過(guò)程主要分為以下幾個(gè)步驟：

（1）采用中值濾波對(duì)原始圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)，目的是排除原始圖像中含有的電子干擾噪聲。

（2）由于太陽(yáng)光在不同時(shí)刻亮度會(huì)發(fā)生變化，因此采用最大類間方差法進(jìn)行二值化處理，這種方法不受亮度和對(duì)比度的影響，對(duì)于太陽(yáng)光斑的實(shí)時(shí)性處理而言最適合。圖4為光斑處理效果。

圖4 最大類間方差法二值化圖像

（3）光斑質(zhì)心的提取

信息化建設(shè)是高校走向新世紀(jì)的必經(jīng)之路，高校在軟硬件兩個(gè)方面均做出了很大努力，雖在前進(jìn)中取得可喜可賀的成績(jī)，但也仍然存在著亟待解決的問(wèn)題：校園網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施老化、校園網(wǎng)機(jī)房條件亟待改善、異地災(zāi)備系統(tǒng)尚未建設(shè)、源數(shù)據(jù)質(zhì)量有待提升、教學(xué)資源平臺(tái)等部分重要業(yè)務(wù)系統(tǒng)尚未建設(shè)、管理信息化平臺(tái)需進(jìn)一步互聯(lián)互通。

一般的質(zhì)心處理算法有以下兩種：

i．質(zhì)心法

該方法是太陽(yáng)光斑進(jìn)行圖像一階矩的計(jì)算，掃描上一步處理的太陽(yáng)光斑圖像，提取出像素值等于1的坐標(biāo)然后根據(jù)以下公式進(jìn)行計(jì)算：

其中（x0,y0）為計(jì)算的質(zhì)心坐標(biāo)。質(zhì)心法計(jì)算簡(jiǎn)單，但對(duì)噪聲比較敏感，抗干擾能力弱。

ii．圓的擬合算法

因?yàn)樘?yáng)傳感器采集到的太陽(yáng)光斑為近似圓形，因此可以對(duì)光斑圖像進(jìn)行擬合得出質(zhì)心參數(shù)。首先對(duì)圖像進(jìn)行canny邊緣檢測(cè)，之后掃描那些坐標(biāo)值為1的點(diǎn)，完成光斑邊緣輪廓點(diǎn)的提取，最后進(jìn)行最小二乘法圓的擬合。其中（x1,y1），（x2,y2）…(xn,yn)為邊緣點(diǎn)的像素坐標(biāo)。這種方法尋找質(zhì)心精度高，缺點(diǎn)是需要大量算法，從而給單片機(jī)實(shí)時(shí)性處理帶來(lái)了一定的困難。

圓的方程為：

取殘差為：

式中，（xi,yi）為圖像邊界點(diǎn)坐標(biāo)。

殘差平方和為：

之后求殘差平方和的偏導(dǎo)數(shù)：

由上式可推導(dǎo)出圓心坐標(biāo)的值（a，b）。即可得到光斑的質(zhì)心坐標(biāo)。兩種方法求得的坐標(biāo)參數(shù)如表1所示。

表1 為兩種方法求得的太陽(yáng)光斑質(zhì)心坐標(biāo)（4組）

兩種質(zhì)心提取方法的誤差指標(biāo)如表2所示。

表2 各個(gè)算法的誤差指標(biāo)（單位：像素）

由于進(jìn)行了圖像處理，因此要對(duì)圖像處理后的光斑質(zhì)心參數(shù)進(jìn)行誤差分析。在LCD屏幕上，像素點(diǎn)坐標(biāo)為整數(shù)，即誤差標(biāo)準(zhǔn)lt;1個(gè)像素。若以誤差小的擬合法為誤差標(biāo)準(zhǔn)，質(zhì)心法相對(duì)于擬合法的誤差如表3所示。

表3 以擬合法為標(biāo)準(zhǔn)的誤差分析（單位：像素）

由表1和表3可以看出質(zhì)心法相比較于最小二乘圓擬合法，X軸方向誤差在0到0．1605個(gè)像素，Y軸方向誤差在0到0．1533個(gè)像素?？梢缘贸觯ㄟ^(guò)圖像處理，質(zhì)心法誤差為0．1個(gè)像素，與表2的誤差參考一致，處理結(jié)果在誤差范圍內(nèi)。

4.2 軟件實(shí)現(xiàn)

通過(guò)誤差分析，考慮到單片機(jī)的運(yùn)行速度，本文選擇編寫算法更少的質(zhì)心法作為圖像傳感器-LCD模塊獲取太陽(yáng)光斑質(zhì)心的算法。坐標(biāo)獲取流程如圖5所示。

圖5 圖像傳感器-LCD模塊獲取坐標(biāo)流程圖

LCD圖像處理結(jié)果和串口坐標(biāo)顯示如圖6所示：

此次圖像傳感器—LCD模塊處理圖像速度為10幀/s,滿足了跟蹤太陽(yáng)的實(shí)時(shí)性要求。

5 結(jié)論

在太陽(yáng)自動(dòng)跟蹤的系統(tǒng)中能否準(zhǔn)確檢測(cè)出太陽(yáng)光斑質(zhì)心位置是實(shí)現(xiàn)太陽(yáng)跟蹤的關(guān)鍵,決定著系統(tǒng)的精度和可靠性。本文設(shè)計(jì)的基于圖像傳感器的質(zhì)心坐標(biāo)獲取系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)從圖像傳感器采集太陽(yáng)圖像,并準(zhǔn)確計(jì)算出光斑質(zhì)心位置的圖像坐標(biāo)。相比較于其他類似系統(tǒng)，該方法檢測(cè)方便，適用性強(qiáng)，可應(yīng)用于極軸式太陽(yáng)自動(dòng)跟蹤裝置,也適用于其他相似的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)。

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[4]基于ARM嵌入式圖像處理平臺(tái)的太陽(yáng)跟蹤系統(tǒng)[J].陳麗娟，周鑫.現(xiàn)代電子技術(shù).2012(04)

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高偉，1992年10月出生,男，漢族，陜西咸陽(yáng)人，在讀碩士,主要研究方向?yàn)樘?yáng)能跟蹤技術(shù)。E-mail：798712593@qq.com。