基于DSPF28335和OV7620的实时嵌入式机器视觉装置

像素数据信息，其顺序为B-G-R-G。其中GPIO68检测到下降沿时意味着一幅图像的开始，而GPIO69用于执行一行图像数据的开始。

STMF28335通过对OV7620的PCLK计数，当计数值到达640时，GPIO69计数溢出中断发生，表示一行图像数据采集时间到。而GPIO69用于对OV7620的HREF信号进行计数，确定一幅图像是否采集完毕。OV7620的输出分辨率可设置为640x480，DSP28335需要接收的数据就是307 200个8位的数据，为了提高实时性且不影响图像处理数据和检测要求。DSP28335选择性地接收数据，利用程序编写，每行每隔4个数据作为有效数据接收，因此每行的数据个数变为640/4=160，然后每隔4行作为有效行接收，因此行数变为480/4=120行，其分辨率变为160x120，总数据为19 200;并且采用了FIFO模式对数据进行缓存和读取。这样的做法既能达到图像的清晰要求，同时很好地提高了实时性。

2.2 机器视觉图像处理设计

图4为机器视觉装置图像处理的流程图。

测试中选用了装液体的物体为杯子，设装满液体时，杯子特征为Tz(Tz为液体连续的最小和最大的区间宽度)，液体的的彩色值范围为RP，GP，BP。

本系统处理的图像为RGB格式，像素大小设定为640x480，采用8位的RGB原始视频数据输出，设置为Y通道(输出序列为BGRG)，UV通道关闭，以提高实时性，提高软件效率。

通过DSP28335控制CMOS OV7620每隔4个点采集图像数据，图像数据从IS61LV51216缓冲区中读取，将读取的数据转换为Bayer矩阵，再将Bayer矩阵转换为RGB格式的彩色图像;然后对彩色图像进行反畸变校正，将校正后的图像进行定标。定标后进行初始化，获得装满液体的Tz和RP，GP，BP值;初始化后根据Tz和RP，GP，BP值对目标进行检测液位，最后将检测的结果通过DSP283385的CAN输出到应用设备中。实际应用中不通过上位机显示图像和处理结果，直接把处理结果通过CAN发送到PC机上对检测结果进行处理。

3 液位颜色识别算法

本文提出的液位颜色识别算法是基于行处理模式算法。行处理模式算法就是在读取完一行数据后，把所在行中符合要求的连续点(即满足Tz和RP，GP，BP)的最左端和最右端坐标保存下来，可分别记为(XnL，YnL)和(XnR，YnR)。

根据得到的数据，可以计算出关于液体的更多信息。为了提高识别准确率和识别速度，本文设计作了一些改变，同时也采用了二分法查找。以下为本设计的处理过程：

(1)首先从图像中间行(二分法)开始检测，如果当前行中有满足Tz和RP，GP，BP，则表示当前位置可能是液位或者液位在更高处，需向上继续二分法查找，同时记下满足Tz和RP，GP，BP当前行连续点的最左端和最右端的横坐标为(XnL，XnR1);当它的向上二分法查找行同样满足Tz和RP，GP，BP时，则记下它的最左端和最右端的横坐标为(XnL2，XnR2)。

(2)若当前行中没有满足Tz和RP，GP，BP的，则表示当前位置不是液位或者液位在更低处，需向下继续二分法查找。

(3)设n为符合要求的第n行变量，当它们满足下式(1)时n置0，即液位为0：

当满足式(2)的条件时，对n值进行更新。同时赋值新的迭代连续点的最左端和最右端的横坐标为(XnLx，XnRx)(其中XnLx，XnRx为全局变量)。XnLx，XnRx的值如式(3)所示：

之后不断重复上述步骤，直到找到那个临界行为止，即此行(液位)满足Tz和RP，GP，BP，并且更高处的上一行不满足Tz和RP，GP，BP，以及更低处的下一行满足Tz和RP，GP，BP;此时，表示液位已经检测到。

4 液位检测效果及分析

实验中，选用了绿茶液体，冰红茶液体及自来水作为实验对象，分别对不同颜色的液体以及对不同液位高度同种液体进行液位检测，并对检测过程进行计时。其中杯子高度为160 mm，最大直径为60 mm。

表1的检测实验为三种液体随机加入的量。经过大量的实验，系统检测与人工读数结果之间的相对误差在保持在0.0%～0.50%之间，具有较高的测量精度，定位耗时平均为320 ms。

5 结语

本文提出了基于DSPF28335和OV7620彩色图像传感器的机器视觉装置解决方案，克服了传统机器视觉系统的定点运算，运行速度慢，高昂费用、高复杂性、体积庞大的缺点，与传统模式的机器视觉系统相比，具有浮点运算、实时性强、体积小、成本低、设计灵活等优点，

从而可以有更强的拓展性与兼容性，性价比极高。