基于DSP和μC/OS-II 的采摘机器人视觉系统设计

申一歌，靳 果

(河南工业职业技术学院，河南 南阳 473000)



基于DSP和μC/OS-II 的采摘机器人视觉系统设计

申一歌，靳 果

(河南工业职业技术学院，河南 南阳 473000)

近年来，国内机器视觉发展速度较快，应用广泛。由于视觉系统需要处理视频图像信息，计算量较大，因此当前该系统多采用计算机系统进行搭建。为此，提出将嵌入式与视觉系统结合应用的思想，并利用视觉系统和嵌入式智能系统易于信息集成的特点，设计了一种基于DSP和uC/OS-II的视觉系统。该方案主要包括硬件软件及操作系统的设计，大大提高了生产的效率和自动化程度，对实现视觉系统在采摘机器人中的应用具有重要意义。

采摘机器人；机器视觉系统；DSP；uC/OS-II

0 引言

随着新兴电子集成技术和自动化技术的发展，控制系统已逐渐向数字化转变，高集成芯片广泛应用于自动化控制领域，体积小、运算能力强的嵌入式系统慢慢开始取代计算机。当前，嵌入式系统已成功应用到工业智能控制、光机电设备、自动检测、通信设备、仪器仪表及机器人控制等领域。制造研究出替代人类劳动的机器人是人类长期以来的梦想，对于一些高危险工作或人工视觉难以判断的情况，常常需要利用机器视觉系统来完成。同时，在简单重复作业中，利用人工操作不仅费时费力、效率低而且误差大，机器视觉技术能够大大提高生产的效率和作业精度，容易集成信息，从而实现自动化。

1 嵌入式机器视觉系统总体设计

嵌入式系统(Embedded System)是一种“完全嵌入受控器件内部、为特定应用而设计的专用计算机系统”,其本身是一个相对模糊的定义，通常一个MP3或者一个微型工业机也可以被认定为一个嵌入式系统。

机器视觉系统的目的是给机器或者自动化生产线增加一套视觉系统，利用计算机或者图像处理系统及相关设备来模拟人的视觉行为，获取人的视觉系统所能获得的信息。该系统是采摘机器人对成熟果实的判别和定位的重要技术手段，视觉传感器根据图像处理系统和双目视觉技术可以获取果园中复杂环境和作业对象的信息。其主要功能是：①判断目标果实是否成熟；②对目标果实进行三维定位；③对机器运动轨迹进行优化。典型的机器视觉系统构架如图1所示。

图1 典型的机器视觉系统构架Fig.1 Typical machine vision system architecture

机器视觉系统由光源、镜头、CCD摄像机及图像采集系统构成，主要是利用智能化设备模拟人和生物的视觉系统功能，使机器人具有对空间物体进行传感和判断的能力，从而完成识别和理解的目的。

2 采摘机器人视觉系统的硬件设计

本文结合视觉系统的优良性能和嵌入式控制系统的优点，以及uC/OS-II易移植、可固化、可裁剪的特点，提出并设计了一种应用于采摘机器人中嵌入式视觉系统，搭建了以视频信号收集、视频编码器、视频解码器、Flash及复位等电路为基础的硬件平台。

2.1 采摘机器人视觉系统的总体方案设计

本文设计核心处理器采用TI公司最新研究设计的32位定点数字处理器芯片TMS320F2812，其数据处理能力超强，平均每秒可以执行150M条指令，且具有丰富的SARAM和Flash片内存储资源。本文根据视觉系统的组成结构和DSP的工作特性，提出了基于DSP的嵌入式视觉系统。嵌入式视觉系统的总体方案设计如图2所示。

图2 嵌入式视觉系统的总体方案Fig.2 The general scheme of embedded vision system

该视觉系统对视频信号的处理过程比较明显：先从CCD摄像头捕获视频信息，利用视频解码器对视频信号进行解码得到亮度参量和色度参量分开的像素信号，并送至TMS320F2812进行数据的处理；然后将处理得到的控制信号发送到采摘机器人的底层控制部分，同时将视频信号处理结果传输至视频编码器，利用OSD显示器显示并监测整体系统的运行情况。

2.2 视频解码电路的设计

相比其他信号而言，视频图像信号比较复杂，包括行、场、时序等同步信号，因此对于视频图像信号的采集和处理非常复杂。视频解码电路采用TI公司的TVP5150，具有超低功耗的优点；采用四面32脚封装，含转换的NTSC/PAL/SECAM等格式的高性能视频解码器，其正常工作时功耗仅115MW，比较适合便携使用、并且要求严格的视频产品。TVP5150芯片仅需采用14.318 18MHz晶振作为输入时钟，数字和模拟输入电压为1.8V，IO输出输出口电压为3.3V；信号输入采取阻抗匹配设计，防止对输入信号有所反射。TVP5150视频解码电路如图3所示。摄像机将采集到的模拟信号经过TVP5150进行解码，然后将解码后得到的数字视频信号发送至显示屏幕。若解码芯片工作正常，则可以看到显示设备上对应的显示画面。该解码电路将模拟复合视频信号解码成符合ITU-RBT.656标准的数字视频信号输出，方便TMS320F2812处理器进行数字视频信号输出，容易进行数字视频图像去隔行、分辨率转换甚至MPEG编码等处理；通过TVP5150完成芯片初始化设置。

图3 TVP5150视频解码电路Fig.3 TVP5150 video decoding circuit

2.3 视频编码电路的设计

模拟视频信号转化为数字信号后，Y和UV信号需要在准确相同的时序下才能重新叠加复合为视频信号输出。通常来说，视频编码电路的设计过程比较复杂，主要包括滤波、调节色彩、添加时钟信号，以及进行数模信号的转化等。本文选用SAA7105对视频图像进行处理后输出，该芯片集成度高，内部包括输入信号格式器、彩色空间转换器、高质量的定标器和抗抖动式滤波器，可以在低电压模式下输出图像处理信号，被处理的视频信号经过低通滤波后编码为模拟信号。SAA7105显示接口电路如图4所示。

图4 SAA7105显示接口Fig.4 SAA7105 display interface

3 视觉系统开发平台—实时操作系统

本文设计的软件开发平台采用uC/OS-II系统，采摘机器人视觉系统利用uC/OS-II内核实现智能控制功能。

3.1 采摘机器人视觉系用软件总体设计

控制系统的硬件部分是机器视觉系统正常运作的平台，而硬件部分的协调运行必须依靠底层程序驱动。嵌入式视觉系统软件总体设计如图5所示。

图5中，整个软件的设计包含以下几个部分：①CCD摄像机采集一组视频信号；②对视频信息进行预处理；③将预处理后的图像信息送入颜色分类器中进行颜色分割，得到二值化图像；④利用图像处理算法识别二值化图像，获取目标的二维坐标信息；⑤编码器恢复原图像，将信息送到控制系统；⑥将处理结果传送至VAG显示。

图5 嵌入式视觉系统软件设计框架图Fig.5 Framework of software design for embedded vision system

3.2 uC/OS-II操作系统的移植

uC/OS-II是一种可自主剪裁、移植的系统，其内核程序相当少，移植可行性强，具有多任务、中断管理和系统服务等特点，是专门为计算机的嵌入式应用设计的系统内核。对于一个处理器而言，要同时处理多个任务机制，必须使处理器具备一种在运行期内更加CPU运行的途径；而在uC/OS-II中，每个运行任务都会有一个独立的控制模块，通过指针可以实现任务同时进行或者完成任务运行的切换。uC/OS-II操作系统移植主要包括下面几个部分：

1)OS_CPU.H文件的移植；

2)INCLUDESH文件的移植；

3)修改OS_CFG.H配置文件；

4)修改OS_CPU_H.ASM文件；

5)修改OS_CPU_H.ASM文件；

6)修改启动代码。

其中，OS_CPU.H文件的移植的部分代码如下：

typedef unsigned char BOOLEAN;

typedef unsigned char INT8U;

typedef signed char INT8S;

typedef unsigned short INT16U;

typedef signed short INT16S;

typedef unsigned long INT32U;

typedef signed long INT32S;

typedef float FP32;

typedef double FP64;

4 农业采摘机器人视觉识别系统的实现

视觉是动物获取信息的重要手段，不只是采集光信号，还包括对采集到的信息进行处理及保存的全过程。因此，视觉识别系统是采摘机器人的核心，是整个智能控制系统的灵魂。CCD摄像机的成像原理为：利用CCD或 CMOS芯片感光后生成电信号，再把电信号转化为数字信号，再通过独特的算法把数字信号还原为图像。摄像机的成像原理如图6所示。

图6 CCD摄像机的成像原理Fig.6 Imaging principle of CCD camera

一个物体的空间坐标确立实质是由视差值决定的，根据摄像机的连线距离与物体和摄像机的角度可以确定目标果实的视觉深度。根据图6可得

(1)

(2)

(3)

其中，x、y、z分别是目标物体实际位置与摄像机的相对距离坐标。视觉识别系统处理图像流程为：①图像获取；②图像预处理；③图像分割；④特征提取；⑤立体匹配；⑥目标定位。摄像机采集到的图像经处理后输送到处理器，在图像定义的直角坐标系“u-O-v”，每一像素的坐标(u,v)分别是该像素在数组中的行数和列数，即(u,v)是以像素为单元的图像坐标。

5 实验结果

对成熟果实三维信息成功定位，是判断采摘机器人性能是否优良的重要条件。本文以成熟苹果为对象，在机器人自主运行的情况下，对目标物体的位置进行了测试实验。视觉识别系统测量处理流程如图7所示，采摘机器人测量的实验结果表1所示。

从表1可以看出：处理后得到的结果与实际目标一致，采摘机器人测定目标果实的成功率较高，对单个目标果实的判定时间能控制在5s以内。实验结果证明：该机器视觉识别系统测量效果非常好，可以实现对采摘机器人的监测和导航，并能够提高整个机器视觉系统的运行速度。

图7 视觉识别系统处理流程图Fig.7 Visual identity system processing flow chart表1 采摘机器人的测量结果Table 1 Measurement results of picking robot

测量值/mm圆心X圆心Y半径R实际值/mm圆心X圆心Y半径R197115281951162813210027131992615812228158122281461182914711529136110251361082613214628130147292031242620412527149167251501662621013829209139302624513026345030

6 结论

随着果蔬采摘作业的复杂化，人们对农业采摘机器人有了新的要求，希望其拥有更强的智能化能力，能够轻松应对作业过程中各种突发的环境变化。因此，本文提出了基于视觉系统的农业采摘机器人，将视觉系统与自动化技术融合在一起，在DSP强大处理能力和uC/OS-II操作系统易于模块化的基础上，实现了采摘机器人的嵌入式视觉系统，并利用视频算法对智能控制系统进行了探索式研究。该研究对采摘机器人提高前行过程中躲避障碍物和识别目标果实能力有着非常重要的积极作用，对农业实现机械自动化、无人化生产具有重要的实际应用意义。

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Design for Vision System of Picking Robot Based on DSP and uC/OS-II

Shen Yige, Jin Guo

(Henan Polytechnic Institute, Nanyang 473000, China)

In the rapid development of industrial automation and intelligence, machine vision as the core technology to improve the efficiency of production, and its in the United States, Germany, France, Russia and other developed countries have long been widely used. In recent years, the rapid development of domestic machine vision, China has become one of the most active areas of the technology development, and its widely used in industry, agriculture, aerospace, public security, transportation, security, and other industries. Because the visual system needs to process the video image information, the computation quantity is big, therefore the present system uses the computer system to carry on the construction. Based on the embedded in video image processing based on, the embedded visual system and combined with the application of thought, and the vision system and embedded intelligent system easy to characteristics of information integration. Design and research of the a vision system based on DSP and UC/OS-II. The scheme mainly includes hardware and software and operating system design. In this paper, on the vision system and the DSP embedded system to take a series of exploratory research, the method greatly improves the efficiency and automation of the production, to realize the visual system in picking robot application has important significance.

picking robot ； machine vision system; DSP; uC/OS-II

2016-03-03

河南省自然科学基金项目(2015GZC155);南阳市科技攻关项目(KJGG36)

申一歌(1982-)，女，河南南阳人，讲师，硕士研究生，(E-mail)yuanzhu1982@hnpi.cn。

S225；TP391.41

A

1003-188X(2017)06-0223-05