基于线阵CCD传感器的图像采集系统设计

吴德君

（陕西国防工业职业技术学院，陕西西安710300）

本设计采用线阵CCD传感器采集图像信息，结合实际应用需要，以TI公司的TMS 320 F2812 DSP作为图像处理器，控制视频信息的读入并对其进行处理，将此系统可应用于目标跟踪系统对物体的采集与识别中。

1 图像采集系统构成

系统主要由线阵CCD、复杂可编程逻辑器件CPLD及DSP等部分组成。CCD采用Toshiba的TCD1703C，CPLD采用Altera公司MAX7000系列EPM7064芯片。物体经物镜成像在线阵CCD光敏元件阵列上，基于CPLD的CCD驱动电路发出信号，CCD完成一次扫描。CCD输出的电信号经低通滤波器滤波再进行放大，按照应用系统对图像分辨率的要求由A/D转换电路进行数字化处理后再传入存储器，经TMS320F2812读取存储器数据，将处理结果送入主控制器。系统构成原理图如图1所示。

图1 图像采集系统构成框图

2 CCD传感器外围电路设计

2.1 线阵CCD传感器选用

系统采用TCD1703C线阵CCD作为图像传感器。TCD1703C是日本TOSHIBA公司生产的线阵CCD图像传感器芯片，具有灵敏度高、暗电流低的特点。该芯片有7 500个像元，像元尺寸及间距为7 μm×7 μm；工作电压为单一的5 V，为二相输出的线阵CCD器件。TCD1703C输出端OS输出的视频信号具有负极性、含周期性复位脉冲串扰以及有效信号幅值较小的特点。其特点决定了它不能够直接送入机器人主控制器进行软件处理，必须先从硬件上对其进行量化处理。

2.2 时序驱动电路

设计采用Altera公司MAX7000系列EPM7064芯片来实现时序发生器的功能。该系列芯片是ALTERA公司典型的可通过JTAG在线编程的CPLD器件。采用CPLD有利于减小系统电路板的面积，提高系统的安全保密性，降低系统功耗和保证产品的质量。

EPM7064芯片所实现功能分两部分：一部分是视频信号处理控制时序发生器，为CCD视频信号处理（如A/D转换、数字信号存取等）提供各种同步控制时序；另一部分是CCD驱动时序发生器，它根据TCD1703C的具体驱动时序逻辑的要求，产生CCD工作所需的驱动信号。

根据脉冲时序图，可确定时钟驱动信号SH、Φ1E、Φ2E、CP和RS的参数。各路脉冲的技术指标如下：RS＝1 MHz占空比为1∶3方波；Φ1 E＝Φ2 E＝0.5 MHz，占空比为1∶2方波；Φ1E、Φ2E在并行转移时是一个大于SH＝1持续时间的宽脉冲。设计中SH波形采用计数器的形式进行设计；Φ1E、Φ2E、RS、CP的波形由分频产生。从EPM7064输出的Φ1E、Φ2E、RS、CP脉冲波形由基本TTL电路产生，正逻辑为5 V，负逻辑为0 V，需要经过驱动放大，才能满足TCD1703C要求。放大后再送入CCD相应输入端以驱动CCD工作。这样，在CCD的输出端，将得到与入射光强相对应的模拟视频信号，并且视频信号的输出得到了相应的补偿。具体连接见图2。

图2 CPLD与TCD1703C间连接示意图

设计中选用一片AD8031运算放大器，将视频信号及其补偿输出分别送至差动放大器的反相和同相输出端，进行视频信号放大的同时，消除复位脉冲所造成的干扰，并将负极性视频信号转换成正极性。在AD8031的输出端接一级RC滤波器，进一步滤除噪声。经过上述处理后的视频信号，被送入A/D转换器进行量化。

3 图像处理电路

图像处理硬件用来完成图像的采集、图像的分割、目标物体的特征提取、目标物体的方位提取及发送追踪指令；由驱动控制系统来响应图像采集、图像处理硬件所发送的跟踪指令。处理器采用TI公司32位高性能定点数字信号处理器TMS320F2812。该图像处理器可工作在图像采集和图像处理两种工作模式，处理器特性如下：

（1）5V直流电源供电；

（2）最高工作频率100 M（20 M晶振，锁相环5倍频）；

（3）两种工作模式：图像采集及图像处理；

（4）外扩512 k×16 bit SRAM；

（5）两路串行通讯接口（RS232和UART）；

（6）一路CAN总线通讯接口；

（7）两路PWM电机控制接口。

图像采集的目的，是对采集目标在工作环境下特征的标定，处理卡通过串口线与PC机连接，然后在通过PC机的端的处理软件对图像进行采样。PC机端的处理软件，是使用VC.net语言实现，应用程序采用基于对话框模式，图像采集模式分为 4种：320×240黑白，320×240彩色，640×240彩色，640×480黑白图像。

4 结束语

本设计将图像采集与识别集成到一个系统中，能很好地实现图像的快速采集、存储及数据处理功能，对于高分辨率要求的图像采集识别系统来说，可通过改变图像处理模式的方法来实现。在识别方法上，如果将本文的识别方法与其它一些基于统计的方法，如外围轮廓法、数学变换法等结合在一起，能够取得更好的识别效果。

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