基于图像识别的微型倾斜传感器

嵌入式系统的软件设计

核心算法的代码移植
　　
由于在前面的方案验证中,采用的是Matlab高级语言编制的边缘检测算法,因此需要将其转化为DSP开发工具环境支持的C语言,利用Matlab 中的MCC编译工具将M函数转换为C语言。

代码集成
　　
将边缘检测算法转化为开发工具所支持的语言之后,将编制的CCD芯片的读写操作函数,数据处理结果输出函数集成起来,通过调试排除基本的语法及逻辑错误,实现编译通过,生成机器代码。

在线调试
　　
完成上面的代码集成之后,通过联机调试实现系统的功能。

① 监视程序中的变量,按照数据的流向,从数据源(即从CCD中读取的数据)开始检查排除错误一直到最后输出结果。

② 在输出结果基本正确之后,通过测量出的实际的倾斜数值和系统输出数值的比较,修正校验直到达到满意结果。

结束语

微型倾斜传感器的设计,目前还存在以下几个方面问题需要继续研究:

① 系统的精度:由于高的系统精度需要CCD有较高的分辨率,同时要求水准器需要有足够的面积,但这会和系统的成本和体积相矛盾。

② 系统的响应时间:由于采用了水准泡,而液体有一定的粘度,从而影响了水泡的流动速度,降低了系统的响应时间。