基于OpenCV的智能相機設(shè)計與實踐.pdf

1、隨著微電子與集成電路技術(shù)的不斷發(fā)展，機器視覺領(lǐng)域開始從結(jié)構(gòu)復(fù)雜、體積大、成本高的傳統(tǒng)分體式機器視覺系統(tǒng)逐漸向著集成度更高、可靠性更高、能耗更小、成本更低、應(yīng)用開發(fā)更便捷的智能相機系統(tǒng)進(jìn)行發(fā)展。目前，智能相機的價格較為昂貴，依賴進(jìn)口。
　　本文提出了一種基于開源項目的低成本機器視覺智能相機系統(tǒng)的設(shè)計方案，并且在實驗室條件下設(shè)計并完成了智能相機的原型樣機。該智能相機基于嵌入式Linux開源操作系統(tǒng)和開源計算機視覺庫OPENCV(Ope

2、n Source Computer Vision Library)項目，硬件方面采用基于BCM2835CPU的樹莓派(Raspberry Pi)開源單板計算機。作者設(shè)計了智能相機的管理配置軟件，用戶可以在該配置軟件中按照被測目標(biāo)的圖像特點自主選擇并配置相關(guān)的圖像處理過程、IO輸入條件與輸出設(shè)置等，實現(xiàn)目標(biāo)圖像的采集、處理、分析、統(tǒng)計及IO輸出。該配置軟件采用C++編程語言設(shè)計，利用QT嵌入式圖形用戶界面開發(fā)包以及內(nèi)嵌移植后的開源OPEN

3、CV視覺庫進(jìn)行開發(fā)。
　　此外，在圖像處理算法方面，作者研究了智能相機在圖像處理時所涉及到的基礎(chǔ)圖像處理算法，包括圖像濾波、邊緣檢測、霍夫變換等，并在傳統(tǒng)Canny邊緣檢測算子基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)Canny算子。實驗表明，相比傳統(tǒng)的Canny算子，本文改進(jìn)的Canny算子所檢測出的邊緣具有更好的連續(xù)性與單一邊緣響應(yīng)。尤其在噪聲環(huán)境中，其對于噪聲的抑制作用更好，具有更好的邊緣檢測效果。
　　最后，作者在實驗室條件下，

4、以硬幣檢測實驗與舵機搖臂角度測量實驗為例，對智能相機管理配置軟件的功能與操作步驟進(jìn)行了說明。在硬幣檢測實驗中，實現(xiàn)了硬幣的計數(shù)統(tǒng)計并返回硬幣的圓心坐標(biāo)，同時能夠較為準(zhǔn)確地測量硬幣的半徑，其平均誤差在0.1mm至0.2mm之間。在舵機搖臂角度測量實驗中，實現(xiàn)對舵機搖臂的角度測量，測量的標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.27度。實驗表明，該智能相機具有集成度高、功能靈活、低成本等優(yōu)點，且具有一定的測量精度，同時也驗證了本文所提出的基于開源項目的低成本智能相機設(shè)