毕业设计飞思卡尔智能车及机器视觉文档格式.docx

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小车的稳定性和快速性得到显著提高。

关键词：

OV7620，视频采集，图像处理，二值化

TheApplicationofImageProcessingintheRecognitionofIntelligentVehiclePath

ABSTRACT

CameraMachinevisiontechnologyinthesmartcarinawiderangeofapplications,thetechnologyidentifiedinthepathofthesmartcar,andplaysanimportantroleintheobstaclestojudge.Basedonthis,basedonthearchitectureoftheFreescalecar,machinevisiontechnologyusedintheFreescalecar.FreescalesmartcartheprocessorMC9S12XS128chiptrafficcollectedusingadigitalcameraOV7620.

Freescale'

sSmartcarisaracingcar,sotheimageacquisitionandprocessingtocoordinatetheaccuracyandfast,youneedtofindtheoptimalcontrol.Thisdesignneedtocompletethetask:

howtousethecameratoaccuratelycaptureeveryimage,andthenhowtobinarizationprocessing;

andhowtoimagedenoising;

lastisthedifficultyofthisdesignisthedesignofthecore,howtofilllineonthetrajectoryofthecar.

TheadvancednatureofthedesignfoundinmanyimageprocessingtechniquesofimageprocessingmethodsforFreescaleSmartCar.Givefullplaytothecameraabit.TheactualtestingofthecarandMATLABsimulation,thefinaldesigncontentcanbasicallymeettherequirements.Thecar'

sstabilityandfasttogetimprovedsignificantly.

KEYWORDS:

OV7620，VideoCapture，PictureProcessing，Binarization

4

目　录

前　言 1

第1章飞思卡尔赛车及机器视觉的概述 2

1.1智能车的研究背景 2

1.1.1智能车的发展历史 2

1.1.2应用前景 2

1.2智能车设计要求介绍 3

1.3机器视觉介绍 4

1.4小结 4

第2章主要思路及技术方案概要 5

2.1总体设计主要方法步骤 5

2.2摄像头的对比与选择 5

2.2.1摄像头的选取 5

2.2.2模拟摄像头 6

2.2.3数字摄像头 6

2.2.4摄像头的选定 7

2.3二值化方案的选取 7

2.3.1双峰值法 7

2.3.2迭代法 8

2.3.3大津法 8

2.3.4灰度拉伸-一种改进的大津法 9

2.3.5二值化方案的最终选定 9

2.4对图像进行去噪 9

2.4.1传统的去噪法 9

2.4.2小波去噪 11

2.4.3去噪方法的最终确定 13

2.5小结 13

第3章硬件设计 14

3.1硬件总体方案设计 14

3.2核心控制板 15

3.3摄像头的安装 15

3.4小结 16

第4章软件设计 17

4.1系统软件总体设计方案 17

4.2图像二值化软件设计 17

4.3去噪设计 19

4.3.1实验信号的产生 19

4.3.2 各参数下去噪效果对比 20

4.4二值化后补线 24

4.5小结 32

第5章结果分析 33

5.1采集到的灰度值去噪前的MATLAB仿真 33

5.1.1去噪前MATLAB函数和仿真结果 33

5.1.2去噪后MATLAB仿真结果 34

5.2边界扣取 35

5.2.1边界扣取函数 35

5.2.2边界扣取仿真结果 36

5.3补线后效果 37

5.4小结 38

结　论 39

谢辞 40

参考文献 41

附　录 42

外文资料翻译 45

前　言

机器视觉技术近几十年来已经得到广泛的应用，并且已经取得了巨大的成功，大大改善了人们的日常生活。

例如:

智能导航系统，以及倒车摄像头等。

机器视觉技术的核心是对图像的处理，根据不同的应用场合，图像处理也采用相应的技术。

例如：

对高清图像的处理，这个一定要保证图像的精确性，可以相应的牺牲一些，处理的速度，但是对图像的要求不高的情况下，对处理速度要求较高的情况下，就必须考虑牺牲一些对图像质量的要求，基于飞思卡尔小车模型的图像处理，需要兼顾这两方面的因素。

需要考虑对图像处理的准确性还要考虑快速性，因此需要找到满足要求的最优方案。

本设计的主要任务是，怎样保证图像处理的准确性；

怎样对采集回来的灰度值图像进行二值化处理，以及为什么进行二值化；

当出现干扰的情况下，怎样进行去噪处理；

当在光照不均匀或者出现反光的情况下，采集到的灰度值会出现一定错误影响判断，这时怎样补出准确的轨迹。

这些都是需要设计的内容。

本设计内容按如下顺序展开：

第一章主要论述了所研究的内容的背景及应用场合。

第二章主要论述了各个设计方案的选取以及总体方案设计内容。

重点论述了选择本方案的原因，以及其他方案的缺点。

第三章主要讲述了本设计相关的硬件设计。

本章主要分析了硬件的主要组成，以及每一部分在设计中的作用。

第四章深刻分析了相关的算法设计以及部分程序调试效果。

分析了每一种方案的算法的优缺点，以及最终选择作为本算法的最终原因。

第五章给出了相关仿真效果以及最终本设计在小车调试中的实际性能表现，以及通过本设计改善了那些性能，以及还有那些性能不够理想，今后如何改进等。

第1章飞思卡尔赛车及机器视觉的概述

1.1智能车的研究背景

1.1.1智能车的发展历史

1953年，美国BarrettElectric公司制造了世界上第1台采用埋线电磁感应方式跟踪路径的自动导向车，也被称作“无人驾驶牵引车”。

20世纪60年代和70年代初，AGV仍采用这种导向方式。

但是，20世纪70年代中期，具有载货功能的AGV在欧洲得到了应用并被引入到美国。

这些自动导向车主要用于自动化仓贮系统和柔性装配系统的物料运输。

在20世纪70年代和80年代初，AGV的应用领域扩大而且工作条件也变得多样化，因此，新的导向方式和技术得到了更广泛的研究与开发。

在最近的10-15年里，各种新型AGV被广泛地应用于各个领域。

单元式AGV主要用于短距离的物料运输并与自动化程度较高的加工设备组成柔性生产线，除此以外，AGV还用于搬运体积和重量都很大的物品，尤其是在汽车制造过程中用多个载货平台式AGV组成移动式输送线，构成整车柔性装配生产线。

最近，小型AGV应用更为广泛，而且以长距离不复杂的路径规划为主。

AGV从仅由大公司应用，正向小公司单台应用转变，而且其效率和效益更好。

至此出现了智能车的概念。

1.1.2应用前景

城市公共交通是与人民群众生产生活息息相关的重要基础设施。

然而，目前世界上许多大城市都面临着由私人汽车过度使用而带来的诸多问题，例如道路堵塞、停车困难、能源消耗、噪声污染和环境污染等，这些问题严重降低了城市生活的质量。

优先发展城市公共交通是提高交通资源利用效率，缓解交通拥堵的重要手段。

国务院总理温家宝于2005年10月做出重要批示，要求优先发展城市公共交通，这是贯彻落实科学发展观和建设节约型社会的重要举措。

大容量城市公共交通，如地铁、轻轨等，其最大优点是空间利用率和能源利用率较高。

然而，由于缺乏足够的时间、空间、运力灵活性，在客流量不足的情况下，系统效率将大大降低，运营成本过高，难以大力推广和应用。

回顾汽车发展的百年历史，不难发现其控制方式从未发生过根本性改变，即由人观察道路并驾驶车辆，形成“路－人－车”的闭环交通系统。

随着交通需求的增加，这种传统车辆控制方式的局限性日益明显，例如安全性低（交通事故）和效率低（交通堵塞）。

最新调查表明，95％的交通事故是由人为因素造成，交通堵塞也大都与驾驶员不严格遵守交通规则有关。

如果要从根本上解决这一问题，就需要将“人”从交通控制系统中请出来，形成“车－路”闭环交通系统，从而提高安全性和系统效率。

这种新型车辆控制方法的核心，就是实现车辆的智能化。

智能车有着极为广泛的应用前景。

结合传感器技术和自动驾驶技术可以实现汽车的自适应巡航并把车开得又快又稳、安全可靠；

汽车夜间行驶时，如果装上红外摄像头，就能实现夜晚汽车的安全辅助驾驶；

他也可以工作在仓库、码头、工厂或危险、有毒、有害的工作环境里，此外他还能担当起无人值守的巡逻监视、物料的运输、消防灭火等任务。

在普通家庭轿车消费中，智能车的研发也是很有价值的，比如雾天能见度差，人工驾驶经常发生碰撞，如果用上这种设备，激光雷达会自动探测前方的障碍物，电脑会控制车辆自动停下来，撞车就不会发生了。

1.2智能车设计要求介绍

在在飞思卡尔比赛中，参赛选手使用大赛组委会统一提供的竞赛车模，以Freescale公司生产的16位微控制器MC9S12DG128B作为核心控制单元，自主构思控制方案及系统设计，包括传感器信号采集处理、控制算法及执行、动力电机驱动、转向舵机控制等，最终实现一套能够自主识别路线，并且可以实时输出车体状态的智能车控制软硬件系统。

各参赛队完成智能车工程制作及调试后，于指定日期与地点参加比赛。

参赛队伍之名次以赛车现场成功完成赛道比赛时间为主，技术方案及工程制作质量为辅来决定。

但与去年不同的是，今年的赛道与去年不同，今年的赛道黑色轨迹不是在中间而是在两边，对于摄像