基于摄像头的路径识别系统

据《2013-2017年中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》[1]数据显示，在国外，机器视觉技术的普及和应用主要在半导体技术及电子行业，其中半导体技术中能够占据50%的份额。具体应用如PCB印刷电路板：各种生产印刷电路板制作组装设备、技术；单双面及多层板，覆铜板及其所需的材料和辅料；辅助设施以及药水药剂、油墨、配件；电子封装技术与设备等。电子生产加工设备：半导体集成电路制造设备、电子元器件制造设备、元器件成型设备、电子工模具。SMT表面贴装技术：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、胶粘剂、贴片剂、焊剂、焊料及焊膏、防氧化油、清洗剂等；波峰焊机、再流焊机及自动化生产流水线设备。机器视觉技术还广泛应用于质量检测的各个方面，并且其产品应用也占有重要地位。另外，机器视觉技术还用于其它各个领域。
基于摄像头的路径识别系统
摘 要
本文介绍了一种智能车路径识别系统。在该系统中，以飞思卡尔16位单片机MC9S12XS128作为核心控制单元，以CodeWarrior IDE作为集成开发环境，使用CMOS摄像头采集路面信息，通过单片机读取摄像头数据并从图像中提取出边沿信息，最终通过计算得到不同赛道的斜率和曲率，以此作为智能车行驶的依据。在程序的软件设计中，详细的阐述了图像采集，图像预处理，特征提取和路径判断。其中，在图像采集中使用了中断的方法，在图像预处理中使用了中值滤波算法，并且在黑线提取中提出了直接边沿检测和跟踪边沿检测相结合的算法。实验表明，系统能很好地满足智能车对路径识别性能和抗干扰能力的要求，具有较好的动态性能适应性。
关键词：路径识别；边沿检测；摄像头；斜率；曲率
ThePathRecognitionSystemBased onCamera
ABSTRACT
Akind of path recognition system of intelligent vehicleisintroduced in this paper.Thissystem based on MC9S12XS128 as the micro-controller unit.TheCodeWarrior IDEis usedas the integrated development environment. In order toread and extract the edge information, aCMOS image sensoris usedto obtain lane informationfrom the image.Finally,running basisisobtained through calculation of slope and curvature of the track.In the software designofprocess, the image acquisitionandpreprocess, feature extraction and approachesaredetailed described.Among them, the interrupt methodisused in image acquisitionandmedian filtering algorithm is used in image processing.Especially,direct edge detection and tracking edge detectionarecombined in the black line extraction. Experiments show that, the system can well meet the requirements of intelligent vehicle path identification performance andit hasbetter adaptability, anti-jamming abilityanddynamic performance.
Keywords:path recognition;edge detection;camera;slope;curvature
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机器视觉技术自起步起到现在已经有近20年的历史。作为一种工程应用技术，机器视觉是随着工业自动化的发展而逐渐发展和完善的。所谓机器视觉就是用视觉传感器代替人眼来做测量和判断，这也是模式识别的基础。机器视觉系统是指通过图像传感器（分为CMOS摄像头和CCD摄像头两种）将被摄取的目标转换成图像信息，这个过程是由AD采样来完成的，然后再把结果传送给专用的图像处理系统，根据像素位置和颜色、亮度等信息，转换为数字信号；图像系统再对这些信号进行各种运算来提取目标图像的特征，进而根据判别的结果来实现对现场设备的控制。
而在中国，上述行业则属于一些新兴的领域，再加上机器视觉的普及程度不够等因素，以至于以上各行业的应用几乎为空白，即便是有，也只是一些低端的应用。而随着我国配套基础设施建设的不断完善，资金、技术实力的不断积累，再加上各种行业开始广泛出现对采用机器视觉技术的工业生产自动化、智能化的大量需求，国内有关高校、科研院所和大型企业近几年在机器视觉领域给予了足够的重视，并积极的进行了大胆的思索和尝试，使其开始逐步出现在工业现场。现阶段主要用于制药、印刷等领域。这些应用大多都集中在如药品的检测分装、印刷色彩的检测等实际生产过程。比较高端的应用还比较少，因此，上述有关行业的应用前景还比较广。当然、其他领域如指纹识别等领域也有着很好的发展空间。
在智能车导航技术方面，机器视觉技术由于其能提供丰富的信息、价格相对低廉、能与其他传感器方便的进行数据融合等特点，成为当前有着广泛应用前景的导航技术之一。
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2.1 路径来自百度文库别系统总体方案
该系统以飞思卡尔MCS12XS128单片机为控制核心，由CMOS摄像头采集路径视频信号，在行场同步信号的时间基准下将经过采样处理的视频信号送入单片机进行路径信息处理，于是MCU将摄像头所获得的一场路径画面转换成一张存有路径信息的二维坐标表格，然后在表格中选取合适的点，采用边沿跟踪算法检测出赛道两条边沿，并归中拟合成一条线，跟据该线计算出赛道的斜率和曲率，以此作为智能车控制的依据。系统基本过程如图2-1所示。