基于ARM嵌入式图像处理平台的太阳跟踪系统_陈丽娟

２０１２年２月１５日第３５卷第４期现代电子技术Ｍｏｄｅｒｎ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ　ＴｅｃｈｎｉｑｕｅＦｅｂ．２０１２Ｖｏｌ．３５Ｎｏ．４基于ＡＲＭ嵌入式图像处理平台的太阳跟踪系统陈丽娟，周　鑫（南京航空航天大学，江苏南京　２１００１６）摘　要：基于计算机视觉原理，以ＡＲＭ微控制器为核心构建嵌入式图像处理平台，实现了对太阳的实时跟踪。

系统采用ＣＭＯＳ图像传感器采集太阳图像，通过微控制器计算太阳角度，通过串口控制转台，实现对太阳的高精度跟踪。

同时，与视日运动规律相结合，保证系统的可靠性。

试验表明，该系统在降低系统能耗的同时，能可靠有效地跟踪太阳运动。

关键词：太阳跟踪；ＡＲＭ微控制器；计算机视觉；ＣＭＯＳ图像传感器中图分类号：ＴＮ９１９－３４；ＴＰ３６ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００４－３７３Ｘ（２０１２）０４－００７１－０４Ｓｕｎ－ｔｒａｃｋｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＡＲＭ　ｅｍｂｅｄｄｅｄ　ｉｍａｇｅ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｐｌａｔｆｏｒｍＣＨＥＮ　Ｌｉ－ｊｕａｎ，ＺＨＯＵ　Ｘｉｎ（Ｎａｎｊｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ　２１００１６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｖｉｓｉｏｎ　ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ，ｔｈｅ　ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ　ｔｒａｃｋｉｎｇ　ｏｆ　ｓｕｎ　ｗａｓ　ｒｅａｌｉｚｅｄ　ｂｙ　ｔａｋｉｎｇ　ＡＲＭ　ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒａｓ　ｔｈｅ　ｃｏｒｅ　ｔｏ　ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ　ｔｈｅ　ｅｍｂｅｄｄｅｄ　ｉｍａｇｅ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　ｐｌａｔｆｏｒｍ．Ｔｈｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｃｏｌｌｅｃｔｓ　ｉｍａｇｅｓ　ｏｆ　ｓｕｎ　ｔｈｒｏｕｇｈ　ＣＭＯＳ　ｉｍａｇｉｎｇｓｅｎｓｏｒ，ａｎｄ　ｃｏｍｐｕｔｅｓ　ｔｈｅ　ｓｕｎ　ａｎｇｌｅｓ　ｒｅｌａｔｉｖｅ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｔｒａｃｋｉｎｇ　ｐｌａｔｆｏｒｍ　ｂｙ　ａ　ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ．Ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｃｏｍｐｕｔｅｄ　ｓｕｎ　ａｎｇｌｅｓ　ｉｎ－ｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｔｈｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｃｏｎｔｒｏｌｓ　ｔｈｅ　ｔｕｒｎｔａｂｌｅ　ｔｈｒｏｕｇｈ　ａ　ｓｅｒｉａｌ　ｐｏｒｔ　ｔｏ　ｍａｋｅ　ｔｈｅ　ｓｏｌａｒ　ｐａｎｅｌ　ｐｅｒｐｅｎｄｉｃｕｌａｒ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｓｕｎ　ｒａｄｉａｔｉｏｎｓ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ａｎｏｔｈｅｒ　ｔｒａｃｋｉｎｇ　ｍｏｄｅ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｓｕｎ　ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ　ｉｓ　ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｔｒａｃｋｉｎｇ　ｓｔｒａｔｅｇｙ　ｔｏ　ｉｎｓｕｒｅ　ｔｈｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｒｅｌｉａｂｉｌｉ－ｔｙ．Ｔｈｅ　ｔｅａｔ　ｒｅｓｕｌｔ　ｉｎｄｉｃａｔｅｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｃａｎ　ｒｅｄｕｃｅ　ｔｈｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｅｎｅｒｇｙ　ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ　ｔｒａｃｋ　ｓｕｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｕｎ－ｔｒａｃｋｉｎｇ；ＡＲＭ　ｍｉｃｒｏｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ；ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｖｉｓｉｏｎ；ＣＭＯＳ　ｉｍａｇｅ　ｓｅｎｓｏｒ收稿日期：２０１１－０８－１３基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１１０２１３８）；南京航空航天大学基本科研业务费专项科研资助项目（Ｖ１０９０－０３１）０　引　言随着社会的发展和进步，环保节能已经成为人类可持续发展的必要条件。

目前，再生能源的开发和利用越来越受到人们的关注。

太阳能由于其普遍、无害、无限、长久等特点，成为最绿色、最理想、最可靠的替代能源［１］。

但太阳能同时存在分散，不稳定，效率低等特点，太阳能光伏系统为解决这一问题提供了条件［２－３］。

就目前的太阳能光伏系统而言，如何最大限度提高太阳能的转换率，仍是国内外的研究热点。

有研究表明，和始终朝南的固定表面相比，与太阳辐射方向始终保持垂直的表面对太阳能的利用率提高约３３％［４］。

太阳跟踪装置可以保证太阳辐射方向始终垂直于太阳能电池板平面，使接收到的太阳辐射大大增加，提高了太阳能的接受率与利用率，因而得到广泛的应用。

太阳跟踪装置的分类方法有很多，按照跟踪方法，主要可分为视日运动跟踪和光电跟踪，视日运动跟踪又可分为单轴跟踪和双轴跟踪［５］。

光电跟踪装置有较高灵敏度，结构简单，能通过反馈消除累积误差，具有较大优势，但受环境影响很大。

其关键部件是光电传感器，常用的是光敏电阻。

由于光敏电阻安装位置不连续和环境光散射等因素的影响，系统不能连续跟踪太阳，精度有限［６］。

视日运动跟踪能够全天候实时跟踪，但是存在累积误差。

其中，单轴跟踪装置结构简单，但跟踪误差大；双轴跟踪装置算法复杂，跟踪难度较大，但跟踪精度较高［７－８］。

本文用基于３２位ＡＲＭ嵌入式微控制器Ｓ３Ｃ２４４０来构建太阳跟踪系统，采用ＣＭＯＳ图像传感器来感知太阳方位，并通过微控制器计算获取太阳跟踪误差，实现对太阳的高精度跟踪。

加入视日运动规律，在跟踪目标丢失时，对系统进行重新定位。

同时，该系统的结构简单轻便，功耗低，环境适应能力强，能应用于各种太阳能设备。

１　硬件设计１．１　系统硬件结构系统以ＡＲＭ微控制器作为主控制器，采用ＣＭＯＳ图像传感器采集图像，并利用双轴转台来支撑太阳能电池板。

其中双轴转台集成了电机驱动与控制部分，通过串口与主控制器进行通信。

如图１所示是太阳跟踪系统的硬件结构图。

在图１中，ＣＭＯＳ图像传感器与太阳能电池板处在同一平面，并固连在双轴转台上；ＡＲＭ处理器与双轴转台的电机驱动部分采用串口通信方式；系统的供电均由蓄电池支持（包括ＡＲＭ控制板和转台），因而形成了一个独立系统。

系统的基本工作原理是：根据视日运动规律或ＣＭＯＳ图像传感器采集的天空图像，利用ＡＲＭ处理器求取系统跟踪控制参数，并通过串口来控制双轴转台的转动。

图１　太阳跟踪系统的硬件结构图１．２　硬件介绍（１）ＡＲＭ微控制器。

从实用角度考虑，太阳跟踪系统的低功耗设计显得尤为重要，ＡＲＭ微处理器在保证高性能的前提下能够尽量降低功耗［９］。

相对于ＰＣ机，ＡＲＭ微处理器占用空间较小，质量轻，可靠性强，硬件资源丰富，在简化系统结构的同时为系统功能扩展提供了可能。

系统选用３２位ＡＲＭ嵌入式微控制器Ｓ３Ｃ２４４０来构建控制平台。

运用ＡＲＭ微控制器构建的嵌入式图像处理平台大大提高了图像的处理速度，同时有效降低了系统成本。

图像处理系统还具有拆装方便，配置灵活等优点，安全性得到大大提高［１０］。

（２）双轴转台。

系统采用集成式双轴转台，其结构如图２所示，工作电压为２４Ｖ，可利用蓄电池供电。

在图２中，ｘ向为水平方向，ｙ向为垂直方向。

ｘ向转角对应太阳方位角，ｙ向转角对应太阳高度角。

该双轴转台ｘ向转动范围为－１５７°～＋１５７°，ｙ向转动范围为０°～９０°，集成了电机控制模块，并提供串行接口，控制器可以利用串口通信来控制并驱动转台在ｘ向和ｙ向上的转动。

（３）ＣＭＯＳ图像传感器。

图像传感器产品主要有ＣＣＤ，ＣＭＯＳ，ＣＩＳ三种。

其中ＣＭＯＳ图像传感器集成度高，价格低廉，而且可以实现数字化输出，软件可编程控制，提高了系统设计的灵活性，同时也具有较高的抗干扰性和稳定性［１１］。

系统采用的图像传感器为ＯｍｎｉＶｉｓｉｏｎ公司的ＯＶ　９６５０型ＣＯＭＳ摄像头，其功耗为３０μＷ，阵列大小为１　３００×１　０２８ｐｉｘｅｌｓ，焦距为４．８５ｍｍ，像素大小为３．１８μｍ×３．１８μｍ，支持软件可编程控制，输出图像格式包括ＹＵＶ，ＲＧＢ等。

图２　双轴转台的结构图２　软件设计２．１　跟踪控制策略图３所示是太阳跟踪系统工作过程流程图，系统采用的跟踪控制策略如下：（１）系统可设置２种工作模式，早晨６：００唤醒跟踪控制系统，系统启动跟踪控制，进入跟踪模式；下午１８：００休眠系统，系统关闭跟踪控制，进入待机模式。

同时系统采用粗跟踪和精跟踪２种方式，粗跟踪采用视日运动跟踪方法，精跟踪采用基于计算机视觉的跟踪方法。

粗跟踪为精跟踪提供初始工作条件，精跟踪保证系统的跟踪精度。

图３　太阳跟踪系统工作过程流程图２７现代电子技术２０１２年第３５卷（２）唤醒跟踪控制系统时，采用视日运动开环计算方法进行粗跟踪。

粗跟踪的基本过程是：根据太阳运行的天文规律计算，利用系统时间和给定的当地经纬度计算太阳高度角和太阳方位角，并根据计算结果来驱动并控制步进电机，从而调整太阳能电池板的角位置。

粗跟踪的目的是为了让太阳进入图像传感器的视野范围，主要用于首次定位和目标丢失后的重新定位。

（３）系统工作在跟踪模式时，周期性采集图像，采用基于计算机视觉的闭环校正方法进行精跟踪。

精跟踪的基本过程是：通过对采集图像进行处理，获取太阳角度偏差量。

由太阳角度偏差量可得到转台应转过的角度，从而使太阳能电池板能正对太阳。

精跟踪的目的是为了保证系统跟踪精度。

（４）系统工作在跟踪模式时，由于阴天、雨天或其他原因，太阳光线很弱或基本看不见，导致ＣＭＯＳ图像传感器无法捕捉到太阳。

此时，太阳能电池板的工作效率很低，为了减小跟踪系统能耗，不进行电机动作并保持当前状态。

同时设置累计标志Ｓ，它表示图像传感器在连续Ｓ个采样周期内没有捕捉到太阳。

当Ｓ累计到设定值Ｎ时，采用视日运动开环计算方法重新粗定位，并重置累计标志Ｓ。

这样在降低系统能耗的同时可以提高系统可靠性。

２．２　基于计算机视觉的跟踪方法基于计算机视觉的跟踪方法，其基本过程如下：通过对采集图像进行处理，得到太阳位置偏差量。

如果偏差在预设阈值范围内，则保持当前状态；如果偏差超出预设阈值Ｆ１的范围，则根据偏差的方向和大小调整转台，使得通过图像处理得到的偏差在预设阈值Ｆ２的范围内。

其中阈值Ｆ１的范围比阈值Ｆ２的范围大，这样可以减小电机动作次数，降低能耗。

（１）图像处理方法。

图像传感器得到图像后，首先进行图像的灰度化。

使用屏蔽字和移位操作来得到Ｒ，Ｇ，Ｂ分量，再进行比例转换，得到灰度图像。

设置阈值，将图像二值化，得到的图像中的光斑即为太阳。

找到太阳位置，计算光斑中心与图像中心的偏差值，将该偏差值换算为太阳方位角和高度角的实际偏差值。

（２）偏差角计算与转台控制。

记ＣＭＯＳ图像传感器的焦距为ｆ，像素大小为ｋｘ×ｋｙ。

假设采集图像上太阳位置偏离图像中心的偏差为ｐｘ×ｐｙ，则可以计算太阳偏差角如下：太阳方位偏差角：Δα＝ａｒｃｔａｎ（ｐｘ×ｋｘ／ｆ）；太阳高度偏差角：Δβ＝ａｒｃｔａｎ（ｐｙ×ｋｙ／ｆ）。

根据太阳方位偏差角和高度偏差角，通过串口控制转台转动，使太阳能电池板正对太阳。

其中转台ｘ轴应转过的角度为太阳方位偏差角，转台ｙ轴应转过的角度为太阳高度偏差角。