Método de depuración de la cámara

Método de depuración de la cámara

Jul 27 2021

Método de depuración de la cámara
En el sistema integrado de procesamiento de imágenes, debido al procesamiento y análisis que involucra visión artificial, se vuelve más problemático depurar la cámara de la herramienta de generación de imágenes.

Introducción visual
La visión artificial consiste en utilizar máquinas en lugar de ojos humanos para percibir el entorno externo y realizar mediciones y juicios. El objetivo capturado se convierte en una señal de imagen a través de un dispositivo de captura de imágenes (es decir, un dispositivo de captura de imágenes, dividido en CMOS y CCD), que se transmite a un sistema de procesamiento de imágenes dedicado y se convierte en una señal digital de acuerdo con la distribución de píxeles, el brillo, el color y otra información; el sistema de imágenes realiza varias operaciones en estas señales para extraer las características del objetivo y luego controla las acciones del equipo en el lugar de acuerdo con los resultados de la discriminación. En algunos sistemas que requieren acciones en tiempo real altas del sistema, la velocidad de respuesta humana y las capacidades de procesamiento de información no pueden cumplir con los requisitos, y la visión artificial es fácil de lograr la integración de la información, y la combinación de sistemas de control por computadora puede mejorar la automatización del sistema.

Propósito de la depuración
El propósito de la depuración de la cámara en sistemas integrados es permitir que los parámetros mecánicos y eléctricos de la cámara produzcan datos de imagen de la más alta calidad según los requisitos del sistema. Para un sistema de imágenes que involucra hardware y software, la calidad de las imágenes a menudo se ve afectada por muchos factores de interferencia externa y sus propias limitaciones. Estos efectos producirán ruido e imágenes desiguales. Los factores del nivel de software son a menudo problemas algorítmicos. Los problemas a este nivel se pueden resolver mediante análisis teóricos y cálculos matemáticos. Los factores del nivel de hardware deben depurarse con instrumentos y se pueden resolver mediante medición y análisis experimentales. Debido a que la capa inferior del sistema de procesamiento de hardware, por lo tanto, la calidad del hardware afectará directamente la calidad del software, lo que afectará la calidad de la imagen final. La depuración de la cámara consiste en eliminar la interferencia tanto como sea posible del nivel de hardware.

Método de depuración
Dado que el sistema integrado es un concepto relativamente amplio, este artículo utiliza el HCS12 como el chip de control principal para depurar el carro del grupo de cámaras como ejemplo para presentar el método de depuración.

(1) Conecte el circuito externo a la pantalla CRT

Conecta los tres cables de alimentación, tierra y señal de la cámara analógica para suministrar energía a la cámara y, a continuación, conecta la línea de señal de vídeo a la interfaz de entrada de vídeo del decodificador de TV. La salida VGA del decodificador de TV se conecta a la pantalla CRT, de modo que la CRT pueda mostrar la visión digitalizada de la cámara. Este método es una pantalla completa a nivel de hardware, que proporciona un efecto de visualización exactamente igual a la visión humana, lo que resulta de gran ayuda para la instalación de la cámara y la corrección de sus propios parámetros físicos.

(2) Extienda el cristal líquido LCD fuera del chip

La serie HCS12 de microcontroladores contiene una interfaz periférica serial SPI (interfaz periférica serial), que puede realizar la transmisión de datos entre microcontroladores, y su velocidad es más rápida que mediante la comunicación asincrónica serial (SCI). El módulo SPI también admite la comunicación bidireccional, sincrónica y serial entre el microcontrolador y los dispositivos periféricos, y realiza la expansión periférica del microcontrolador.

1. Cuando el sistema está en funcionamiento, los caracteres que se muestran indicarán los parámetros operativos correspondientes del sistema en forma de caracteres. Cada carácter ocupa 8*6 puntos y requiere 6 bytes de datos. Para completar la visualización de caracteres, solo es necesario escribir los datos correspondientes en la posición especificada en la programación. Dado que el módulo de cristal líquido en sí no tiene una biblioteca de fuentes, los datos de la matriz de puntos de la pantalla de cristal líquido de los caracteres de la tabla ASC deben definirse al comienzo del programa, es decir, una matriz bidimensional con un tamaño de N*6 bytes.

2. Visualizar la imagen Después de que la señal de video recopilada por la cámara analógica es digitalizada por el A/D de la MCU, la información se almacena en una matriz bidimensional de 40*70, y luego la matriz se binariza y se puede mostrar en un módulo LCD de resolución de 48*84, lo que permite a los desarrolladores observar la visión artificial de la cámara en tiempo real.

Este método es un método de visualización que combina hardware y software, que puede rastrear y mostrar información relacionada con la cámara en tiempo real sin interrumpir el proceso de operación del sistema durante la visualización.

(3) Software de computadora host de comunicación en serie escrito por el propio usuario

El módulo SCI de la MCU se utiliza para enviar los datos de la imagen a la PC, y la computadora superior utiliza la programación de control MSCOMM para leer los datos de comunicación. Después de leer los datos, puede utilizar las potentes capacidades de procesamiento de datos y las capacidades de visualización de imágenes del programa de Windows para procesar los datos de la imagen, como: volver a dibujar la imagen de acuerdo con los datos, filtrar la matriz y mostrar el efecto de filtrado, y exportar la matriz de recepción como un archivo Proporcionar fuentes de datos para simulación por computadora.

Este método es un método de visualización de software completo, solo para recibir los datos de la MCU, se puede realizar una serie de procesamiento en la PC y tiene ventajas que otros métodos no pueden comparar con la inspección de los efectos de transformación de gráficos, los pros y contras del análisis de filtrado y la idea de simulación de datos .

Comparación de ventajas y desventajas
1. Método de modulación CRT. Al conectarse a la señal de video de la cámara, el CRT puede mostrar la visión artificial con alta fidelidad. Pero solo se puede limitar a la prueba de parámetros de la cámara y al ajuste de la posición mecánica de la cámara, y no tiene nada que ver con la señal digital del punto avanzado.

2. Método de depuración de LCD. Se conecta directamente al puerto SPI del microordenador de un solo chip para la transmisión de datos, lo que permite actualizar la imagen de la pantalla en tiempo real. Este módulo se puede montar directamente en el sistema para mostrar información relacionada con el sistema en tiempo real. Sin embargo, debido a la limitación de la resolución del módulo, solo se pueden mostrar valores binarios en blanco y negro, lo que da como resultado la distorsión de las imágenes digitales.

3. Método de depuración en serie. Puede aprovechar al máximo las potentes funciones de procesamiento de datos y visualización de imágenes de la PC, puede realizar la visualización de píxeles de alta precisión de imágenes digitales y exportar la tabla de valores de escala de grises para proporcionar datos de campo para la simulación VC y MATLAB. Sin embargo, la velocidad de transmisión de datos entre la PC y la MCU es demasiado lenta, carece de rendimiento en tiempo real y carece de las ventajas del seguimiento dinámico.

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