基于OPENMV的室内扫地小车

赵飞翔+车彦洁

摘 要：本文基于开源的OPENMV机器视觉模块设计了一种智能的扫地小车系统。该系统包括：中控板、图像集成了一颗200万像素的OV7670摄像头，可以极高的效率完成室内复杂环境的视觉识别任务处理模块、移动模块、吸尘模块、人机交互模块。中控板采用瑞萨电子的R5F523T系列32位高性能MCU，图像的采集与处理采用开源的OPENMV2机器视觉模块，该模块以STM32F427作为核心，集。经过一系列的室内测试之后证明，本系统可以极大程度的提高室内清洁的效率，减小使用者的家务劳动工作量。

关键词：机器视觉 OPENMV R5F523T

0、引言

随着社会的进步，都市工作生活节奏的加快，人们迫切希望有一款集成度、智能化程度高的家用扫地机器人来提高家务劳动的效率。当前，机器视觉学科高速发展，各种开源的机器视觉模块层出不穷。将机器视觉与智能家居这一概念相结合，必定能诞生一些提高人们生活质量的产品，有可能产生巨大的社会效益和经济效益。本文将开源的OPENMV机器视觉模块引入智能家居领域，创造了一款智能扫地机器车，这是一次创新智能家居领域的有效尝试。

1、智能小车的硬件结构

1.1 硬件结构概述

本系统主要包括四个部分：小车的主控部分、机器视觉模块、动作执行处理模块和人机交互模块。其中动作执行模块包括移动机构和吸尘系统。系统的主要构成方框图如下图1所示：

1.2 主控部分

主控部分采用瑞萨电子的R5F523T系列的32位高性能单片机作为核心，外围电路包括时钟电路，复位电路，预留的SPI、IIC、UART接口等。

1.3 OPENMV的硬件结构

本系统采用的OPENMV机器视觉模块的核心为STM32F427单片机，图像采集由OV7670完成。OPENMV是一个开源，低成本，功能强大的机器视觉模块。在小巧的硬件模块上，用C语言高效的实现了核心机器视觉算法，提供了PYTHON语言的编程接口。使用者可以方便的调用各种PYTHON语言编写的函数，实现自己想要的机器视觉功能，为自己的产品和发明增加有特色的竞争力。OpenMV采用的STM32F427拥有丰富的硬件资源，引出UART，I2C，SPI，PWM，ADC，DAC以及GPIO等接口方便扩展外围功能。USB接口用于连接电脑上的集成开发环境OpenMVIDE，协助完成编程、调试和更新固件等工作。TF卡槽支持大容量的TF卡，可以用于存放程序和保存照片等。

1.4 人机交互部分

本系统的人机交互部分由自制的电脑上位机和APP，扫地机器车上的WIFI无线通信模块和串口液晶显示屏构成。电脑上位机或者APP按照一定的通信协议发送工作指令，扫地机器车通过WIFI模块将指令接收并在主控中进行处理，主控再向图像处理模块和执行机构发送相应的指令，顺利完成工作。

2、智能小车的软件设计

2.1 機器视觉的图像处理

机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、相应指令的输出和执行。

图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：照明、图像聚焦形成、图像确定和形成摄像机输出信号。视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。

本视觉识别部分采用OPENMV来实现，通过该模块上的摄像头对设定区域进行采集，然后通过模式识别算法和形状识别算法判断图像内物体是否为垃圾，若判断为真，则向主控发送清扫指令。

2.2 系统的软件工作流程

系统在上电之后，用户可以通过手机上的APP或者电脑的配套上位机来向系统发送工作指令，系统在工作时可以根据采集到的图像自动进行扫地的路径优化，选择最佳的行进路径，同时系统具有路径记录功能，在一次工作流程中不会多次经过已清洁的路径。

该系统的应用程序流程如图2所示。

3、结束语

本文提供了一种基于机器视觉的智能扫地小车设计。可以实现对室内垃圾的识别与处理，节省了用户的家务劳动时间，提高了用户的生活质量。同时可以看到，机器视觉当前的应用领域还比较局限，本设计作为机器视觉交叉领域的一次尝试，是较为成功的，希望更多的研究者可以涉足到这个领域来。

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