基于Pixy Cmucam5图像识别传感器的物品分拣装置

张桂红 武汉交通职业学院

基于Pixy Cmucam5图像识别传感器的物品分拣装置

张桂红 武汉交通职业学院

本系统以Pixy Cmucam5图像识别传感器,ATmega2560单片机为核心，利用图像识别模块采集物品图像信息，经过色调过滤算法确定物品颜色及位置，单片机输出3路脉冲信号到步进电机驱动器，驱动固定在滑台x、y、z轴的3个步进电机工作，使固定在滑台的机械手到达指定位置并完成抓取任务，搬送物品到指定坐标。

Pixy Cmucam5图像识别传感器;ATmega2560;色调过滤算法;高精度滑台

1.方案设计

1.1 图像识别模块的选择

Pixy Cmucam5是由Charmed实验室联合卡内基梅隆大学共同推出的一款图像传感器。其强大的处理器上搭载着一个图像传感器，它会选择性的处理有用的信息，将特定颜色的物体的视觉数据发送给相互配合的微型控制器，而不是输出所有视觉数据以进行图像处理。所以Arduino板或其它微控制器很容易跟它交流，并腾出许多CPU资源来执行其他事件。该模块不仅能进行颜色识别，还能知道带颜色物品的位置，通过颜色来追踪物体。

1.2 色调过滤算法

系统在图像识别时使用基于色调过滤算法(hue-based color filtering algorithm)来识别物体。通过将彩色图像从RGB空间转换到HSV空间,能够有效地提取出彩色图像中的颜色信息。另外,由于彩色图像中景物的色调信息(H)具有恒常性,它不易受到光照条件变化的影响,因此适应性更强。本系统在图像识别前，预先将被识别物体（立方体或乒乓球）的HSV值存入处理器，然后在识别过程中，将实时图像中各个坐标的HSV值与存储器中内容对比，从而找到匹配的物体，并将匹配物体的坐标发送给电机控制装置。实验证明，此方法对红橙黄绿青蓝紫各位颜色的物体均能快速识别，取得良好的效果。

1.3 微处理器的选择

图1 步进电机动作与坐标匹配

采用Arduino Mega2560。Arduino Mega 2560是一款基于ATmega2560的微控制器板。它有54个数字输入/输出引脚（其中15个可用作PWM输出）、16个模拟输入、4个UART（硬件串行端口）、1个16 MHz晶体振荡器、1个USB连接、1个电源插座、1个ICSP头和1个复位按钮，USB供电。由于其理想的PWM输出特性，是控制电机首选器件。

1.4 步进电机动作与坐标匹配

摄像头图片x轴坐标范围为（0,320），y轴坐标范围为（0,200），物体所在平面x轴坐标范围为（0,150cm），y轴坐标范围为（0,100cm），据此将摄像头图片坐标转换为物体平面坐标。设滑台动作起点坐标为（x1，y1），终点坐标为（x2，y2），则滑台x轴位移距离为x2-x1，y轴位移距离为y2-y1，规定当距离为正时，电机正转，滑台沿坐标轴正向移动；当距离为负时，电机反转，滑台沿坐标轴负向移动。而单片机向驱动器发送的脉冲数与位移距离是正比例关系，可以据此对单片机进行编程。控制流程图如图1所示：

2.硬件电路与程序设计

系统总体设计方案如图2所示。

图2 系统总体设计方案

2.1 硬件电路的组成

硬件电路由ATmega2560控制板模块、电源模块、图像识别模块、电机驱动模块、按键模块、声光报警模块组成。

2.2 搬送装置的选择

采用高精度三轴滑台加机械手。滑台x，y轴水平移动，可以找到物品的位置，再通过滑台z轴的竖直移动和机械手动作完成抓取任务，最后搬送到指定的区域。

2.3 电机驱动模块

电机驱动模块选用MB450A两相混合式步进电机驱动器。此驱动器采用交流伺服驱动器的电流环进行细分控制，电机的转矩波动很小，低速运行很平稳,几乎没有振动和噪音。高速时力矩也大大高于其它二相驱动器，定位精度高。该步进电机静力矩1.8Nm，步距角为1.8度，连续收到200个步进指令正好转一圈。当驱动器设置为128细分时，单片机向驱动器发送25600个脉冲，电机转一圈。因此，单片机可以通过脉冲信号对电机进行极高精度的控制。

2.4 程序设计

主程序设计流程图如图4所示。

图4 主程序设计流程图

3.结论

本系统通过按键来选择系统工作模式，图像识别模块将物品颜色及位置信息发送到Arduino Mega2560，经过分析运算后，驱动电机运动并完成搬送任务。

[1]唐良瑞，谢晓辉．基于D-S证据理论的图像图像分割方法[J]．计算机学报，2003，26(7)

[2]杨小冬，宁新宝．自动图像识别系统图像分割算法的研究[J]．南京大学学报．2004，40(4)