基于视觉传感器自主扫雷机器人设计与实现.docx
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基于视觉传感器自主扫雷机器人设计与实现
基于视觉传感器自主扫雷机器人设计与实现
中文摘要摘要:
在当今的世界安全形势下,扫雷小车的出现可以减少各国人员在扫雷过程中的人员伤亡,扫雷小车实用性能强更适合在军事化领域或者是民用领域上应用。
让它具有光明的发展前景。
针对这一情况,本毕业设计就对自主扫雷小车进行研究。
本设计是基于STM32处理器的自主扫雷小车控制系统,主要包含视觉识别、测距、避障、驱动还有资源配置。
主控芯片采用STM32F103系列核心板。
其中避障部分主要用HC-SR04超声波模块结合外部中断1。
视觉识别主要采用openmv4摄像头模组以及相关算法来实现对强烈对比的“地雷”进行识别。
小车驱动使用PWM技术对两组车轮转速进行控制并通过速度差实现转向。
显然,自主扫雷机器人的运用会对未来安全防范事业做出重要贡献。
本课题将有助于了解扫雷机器人和智能小车的研究和应用。
由于使用机器人扫雷速度快、精度高,还有可以避免人员伤亡这一巨大优势,让它不得不受到各国和各方人士的高度关注。
鉴于这一情况,对智能移动扫雷设备的研究变得越发重要。
所以本课题围绕此问题展开,从机器人扫雷的背景和国内外对其研究的现状入手,再对其实现方案和相关软硬件的设计进行讨论和总结。
探寻一种基于视觉传感器的扫雷机器人的设想,并制作出一个简易能够实现基本功能的移动设备,对其中一些基础技术和原理进行学习理解,初步掌握单片机、传感器的使用,第一章绪论1.1引言当今,很多国家都早已明确表示禁止地雷的使用。
但是仍有数亿枚地雷被埋在世界各地,如此数量的地雷使很多生活在周边的居民受到很大的安全影患危险,很多周边居民一不小心就会给潜藏的地雷给炸死炸伤,所以目前研制扫雷机器人已经是大势所趋了,只有将完善的扫雷机器人应用进多雷地区,才可以减少当地居民的伤亡。
根据不完全的统计,我们周边国家的一些战场弥留地区存在着上亿颗地雷,这些地雷无时无刻不影响着周围居民的生命安全。
没有人能提供准确的数据,让人意想不到的是一些地雷甚至是第二次世界大战时期留下的,而关于这些地雷存在的官方证明早已无从考究。
众多国家里,潜藏地雷最多的国家无非是正在发生战乱的中东,和阿富汗地区,其次就是亚洲的老挝,柬埔寨,和越南地区。
而有些地区国家,因为恐怖分子和恐怖组织的活动,至今仍在投入使用这种武器。
2022年,全球约有6000多人因为地雷受伤和死亡。
其中平民占有很大比例,而儿童所占比例也高达30%。
现有大多数的探雷和排雷技术以人工手动进行,其危险系数极高。
当前在各个地区进行排雷作业的除了人工之外,就是如今老式传统的大型碾压式地雷扫除机,这些扫雷机主要是靠自身的重量将潜藏在地下的地雷引爆,但是由于行动缓慢,经常会使排雷爆破车被地雷震坏,在实际的排雷应用中损坏率很大。
为了解决这一现状,也为了代替传统人工扫雷的方式。
本设计就机器人扫雷的问题展开研究。
根据要求,小车为实现自如行走、跟踪、避障和自动定位等功能,属移动机器人。
这类机器人是一种用有较高自主行的智能机器人,作为机器人研究的领先部分,智能机器人可以使用自身携带的传感器接受来自环境的讯息并作出反馈,亦可检测自身状态并作出调整。
从而实现在复杂环境下的代替人工执行一些高难度作业,并能够不在人工干涉下自觉的避开障碍,达到自主导航和移动的目的,是一套高效高精度的机器系统。
这一类机器人与传统机器人最大的不同点就在于它对移动定位的要求更高。
所以不论是扫雷还是执行其他作业,所以不论是扫雷还是执行其他作业,都可以安全、自主的完成,在特殊情况下,可以采用人工远程控制,提高系统设计的可行性以及便捷性,在更大程度上发挥“人机结合”的功能。
1.2选题背景与意义对于地雷炸弹的检测和排除,目前世界范围内还是普遍使用士兵相关专业人士进行手动排查,其潜在的危害和风险不言而喻。
除此之外,近期使用的非人工扫雷方案如排雷车,滚筒车这一类的,因为技术不够先进,大多用原始的类似耕地机一样的原理,先增大接触面和压力,通过翻滚不停地捶打地表来实现对雷区的地雷诱导式引爆,不仅精度低下,而且因为需要增大接触面积和压力,使得体积质量成倍增长,进而带来的造价偏高,效率低下。
其次,因为其原理导致的体型限制,让此类机械一旦遇到非正常的地表环境,比如高低不平的山坡、崎岖狭隘的小路等,就会出现很大的风险性和局限性,甚至导致车体倾斜翻车等情况,对人员造成巨大伤害。
而排雷机器人就可以取代受过专业训练的排雷兵或特种犬,消除地雷和其他烈性爆炸物,大大降低了训练排雷人员的成本,只需要学会机器的操作和使用,训练时间也会先出缩短。
作为一种智能防爆安全装备,同时也是最重要的减少人员的伤亡,都是它无可取代的优势。
随着机器人技术和当下最热门的AI技术的发展,用扫雷机器人代替人工实现高效、大范围的扫雷工作将是今后相关研究发展的必然趋势。
在广泛使用机器人探雷排雷的情况下,工程师可以摆脱风险高、效率低、作业时间漫长的矿井探测和排雷工作。
从另一个层面上讲,机器人可以显著地降低人员伤亡率,是实实在在地提升了排雷效率,而不是单纯的为人排雷。
而且这种智能型的扫雷装置,往往技术含量高,所以体较之于传统排雷车大大缩小,重量也相应的变轻很多,这就十分有利于在复杂环境下的运作和使用。
通过这种扫雷设备,可以协助专用的排雷车或辅助专业的团队侦察地雷扫除地雷,成本低廉的同时兼顾了很高的安全性,非常适合面积广的国际人道主义扫雷任务,将会为今后安全维和任务的扮演重要角色。
它的出现也会对机器人在非正常环境和危险条件下作业等相关领域的研究工作作出贡献,成为机器人领域的重要分支,具有十分宝贵的科研价值和现实意义。
1.3研究现状基于确保从事扫雷排雷的相关人员士兵的安全,机器人地雷排除装置正在紧张的开发中。
因为使用机器人排除地雷可以避免人员的伤亡以及合理的性价比等优点,对于执行战争结束地区的排查和清理工作相当合适。
上个世纪八十年代后期,美国已经发起了关于无人扫雷也就是机器人扫雷的相关研究,并积极研发设计此类设备。
以至于美国的联合机器人开发项目都包括军队特别装备的各种远程地雷检测机器人、防爆机器人、反恐机器人等等。
在政府和军队的大力支持下,“MagicClaw”,“PikePotter”,“MineHunter”等型号的智能机器人相继公开并投入使用,当时记录的数据表明,这些机器人确实在各个战区都发挥出了超前的水平和性能,为美国的军事行动带来了巨大帮助。
美军曾在阿富汗和伊拉克使用了数十个探测、爆破、排雷的机器人,但最初的装甲师团7个爆破机器人已经消除了上千枚未爆炸的地雷。
90年代后,美军的爆炸物任务组使用了18台清洁机器人,对伊拉克军队残留的爆炸装置、哑炮和地雷的清除起到了重要的作用。
在欧美地区当地的科学家们研制出了一种和传统的地雷机器人不同的机器装置,这种机器装置主要是三部分组成,第一部分是由行动部分组成,这部分可以使地雷排除小车行动自如的在复杂的雷场进行多变的行驶。
第二部分是地雷检测部分,地雷检测部分通过高标准的金属探测器可以探测到地下三米左右的地方,如果发现地下有潜在的安全影患,就会激发第三部分的使用,第三部分就是地雷标志装置。
只要有地雷在地下给检测到了,标志装置就会在地下地雷相对应的地上位置标志出鲜艳的黄色标志,然后小车继续向前进行地雷的扫除。
整个探测过程可以做到相当高的自主性和自动化。
使用摩托罗拉的中央处理模块和处理部件来完成对机器人的指令发出和执行任务。
当检测到地雷时就用喷漆标记,标记完成后绕开地雷,继续执行探雷任务。
我们的邻国日本,作为一个机器人技术相当领先的国家,上世界还参与柬埔寨这个地雷“重灾区”的国际人道主义援助,基于这些原因也积累了扫雷机器人的研发经验。
日本技术部门研发的一款名为“彗星2”的机器人,实现探雷作用的同时兼具排雷功能,可以说是一个技术含量相当高的多功能机器人。
最大的特点就是除了识别正常的金属制地雷,它还可以探查到普通扫雷设备无法识别的高分子聚合物地雷,这得益于其安装了一种特殊的感应雷达。
一些地雷数量密集的国家区域曾使用过这种机器人,取得了很好的效果,但因为其成本相当高,所以也存在维护困难,使用频率有限的问题。
此外,还有很多欧洲发达国家如挪威、捷克斯洛伐克等在国际维和行动的号召下,也相继开发出一些独具特点和创新的新型排雷防爆机器人,对保障本国人民的安全和世界维和行动作出不小的贡献。
现在,中国主要有防爆机器人、链条锤扫雷艇和定向能源扫雷艇。
其中,排雷机器人被广泛用于恐怖袭击对策底盘操作,链条锤排雷车已经完成,在云南的军事现场进行了实地试验,定向性地雷检测装备已经完成,并且下一个步会基于陆军实战平台把这些设备投入了实际的战斗中。
在未来,不仅仅有机器人扫雷技术,结合卫星和无人机的高空地雷探测即将出现,还将采用智能集成化扫雷排雷一步完成的技术,使用时新的AI技术和微处理器技术开发的地雷探测和地雷扫描车以及使用激光和机器人技术的遥控地雷扫描车也将有新的发展和突破。
这些都将是传统的盲扫转变成精确的定位扫描,相信不久的将来会埋藏在世界各地的地雷将会得到彻底清除。
在我国的第五步兵维和团部队中的智能扫雷机器人研制过程中,我国的科研人员设计研发出了一种完全是我国自主研制的高性能智能扫雷机器人。
我国研制的扫雷机器人具有超高性能的战场生存能力,还具有超牛的战场复杂环境的行动能力,我国自主研制的扫雷机器人可以爬上将近五十公分的垂直墙面,还可以通过长达三十公分的沟渠,可以在颠簸的战场环境中随意的前进。
第二章概述2.1自主扫雷小车的系统概述本设计是由基于视觉传感器的扫雷小车代替人工和其他传统扫雷方式。
整套控制系统具有以下功能:
自主扫雷、测距和自主避障、自主巡航、报警等功能。
由以下模块组成,包括:
中央处理模块、电机驱动电路模块、报警模块、超声波避障模块、视觉识别模块、电源模块。
小车通过视觉传感器检测到地雷时,经过中央处理器处理,闪灯发出警报,并在原地停留2秒后,通过电机驱动模块驱动小车继续扫雷。
遇到障碍物时,由超声波测距模块识别出距离,再通过驱动模块驱动小车做出避让后退等动作。
以下为系统原理图图12.2自主扫雷小车的所使用相关技术概述本设计是关于自主扫雷小车的设计与实现。
主要使用以下几种技术,传感器技术、基于python底层的openmv图像数据处理技术、数据打包传送技术、声学测距范畴超声波测距技术、自动控制技术。
2.3系统设计要求概述
(1)视觉传感器扫雷;
(2)识别地雷闪灯报警; (3)报警同时停留2秒,之后继续扫雷; (4)遇前方障碍物转弯后退避让。
第三章系统设计3.1扫雷小车系统总体设计和框图本扫雷机器人系统设计主要包含视觉识别、测距、避障、驱动还有资源配置。
主控芯片采用tm32f103系列核心板。
其中避障部分主要用HC-SR04超声波模块结合外部中断1来设计,视觉识别主要采用Openmv4摄像头模块以及算法来实现对强烈对比的“地雷”进行识别,阈值可调,颜色可调。
小车驱动部分为,便于控制。
而对于场地的扫描以及排雷顺序,主要遵循从进到远、从左至右、逐个排雷并结合每个地雷的权值作为排雷顺序依据。
避障部分采用中断进行,有障碍则减速至停车、转向,继续排雷。
电源部分采用12V、1800mAh电池以及相应的DC-DC升降压稳压模块和DC-DC12V降压5V模块给主控供电,12V用作二轮驱动。
系统总体框图如下所示图2以下介绍系统的软硬件设计和各模块的功能、算法和程序,3.2中央处理模块众所周知,中央处理模块是一套系统的核心,就像大脑在人体中的地位一样。
各个传感器、部件传输过来的信息都汇集到中央处理模块,并且进行筛选分析,通过算法和程序运算所得数据,再发出对应的指令和信号指挥各个部件做出正确的动作和反应。
本次设计选用的是在智能控制和设备中广为应用的STM32单片机。
这是一种基于ARMV7架构的Corte某系列标准架构,是ARM大约在10年前推出问世,他的出现满足了更多市场和用户越来越多样化和复杂功能的需求,成为了当下主流的性能较高的单片机芯片。
根据所面向领域的不同,这个系列可分为A、R、M三个功能不同的的系列。
其中,A系列是用于开放复杂操作系统和复杂的应用; R是Real的缩写,用于实时系统; M是Micro的缩写,特别是用于微控制领域的低成本研究和开发。
STM32处理器的出现为高功率、低成本的嵌入式应用比如微控制系统、工业控制系统、车身系统和无线网络等高性能的系统提供了基础,从而实现了编程的复杂性和高性能,还有系统的低功耗和低成本,在科研公司将地雷清除小车,主要并集成芯片是由半导体组成,哦,地雷七路小车最大的公司是t公司,t公司生产出一种m3颗新开发项目,主要是由m3颗新处理器设计的第1个基于v7m架构的32标准处理器,这种处理器它具有功耗消耗低,技术不低的优点。
而且这款处理器,中间延时时间超级短,而且调试量超级低,十分使用超方便。
多其他优势使它在许多处理器中立马显现出来,展现出强大魅力。
直至现在,STM32处理器分为两大系列,分别是F101和F103。
其中,F101系列为基础入门系列,CPU频率设置在36MHz; F103系列是功能性能的加强系列,CPU频率最高为72MHz,片内RAM较多,外围资源较丰富。
这两种型号都在软件和PIN的封装上兼容,并拥有同样的片内flah资源。
因为种种优点,使得在这个平台进行软件更新和开发变得快捷又高效。
在下文中我们将具体介绍tm32f系列中,终端的32位LV控处理器的具体功能和具体组成部分。
这种32位的芯片是这个公司的半导体出品比较留的一个项目,它的内核是由corte某m组成。
并且这种芯片的flah大小可以分成以下三类。
第1类是小容量的芯片只有16k和32k第2类是中容量的芯片,有64k和128k第3种是大容量的芯片,有256k,384k和512k。
并且这款芯片的集成定时器中有多种功能,主要是由以下CAn功能,adc功能,SPI功能,I2C功能USB功能。
并且这款处理器的访问周期可以达到1.25d每秒。
这款处理器还运用了单周期乘法和硬件出发,使运算效率大大提升。
在这款处理器中的储存器,是由16k到512k字节的闪存程序处理器组成。
并且这个公司生产的处理器,它的电源管理功能超级厉害,因为它的电源管理功能是2.0~3.6伏供电,而且他的上电和断电复位,设计的十分巧妙,可以编程电压监测器,在他的4-16MHC震荡体中内嵌了由出厂调校的8mhzrc振荡器,而且它可以产生CPU时钟pll带校准的32khz的rc振荡器。
姐,这款地雷排除智能功能小车,它所采用的低功耗主要有三种模式,第1种模式是睡眠模式,第2种模式是停机模式,听筒模式,待机模式。
这款智能小车中还有后备继承供电系统,经过模数转换器,将12个12位模数转换器,转换时间多达16个,输入通道转换范围,可以上升至3.6伏,而且它还有双采用系统和保持功能温度传感器系统。
科学家研制这款智能小车中的内部处理器过程中,它的处理器几乎所有的端口都可以容忍达到5v的信号。
在这款智能排除地雷小车的调试模式中,他的调试模式有串行单线条是wd和jtag接口。
他的调试模式居然可以装上多达8个定时器和三个16位定时器,每个定时器有多达4个用于传输或者捕获pwm或脉冲技术的通道和编程码的输入。
在他的调试模式中,共有一个16位带死区控制和急刹车功能,用于电机控制pwm高级控制定时器和两个看门狗定时器。
这两个看门狗定时器分别有两种类型,第1种类型是独立类型,第2种类型是窗口类型,而且系统定时器有24位置简述计时器,有多达9个通信接口。
在这款小车的通信接口中有两个L2C接口。
并且还有三个USARt接口。
而且他还有两个SPl接口和can接口还有两个USB2.0全速接口。
而且这款处理器使用的计算单元也是目前最先进的96位新密码为代码的crc计算单元。
3.3摄像头模块3.3.1简介本设计是基于视觉传感器的扫雷机器人,作为其核心部分,视觉传感器就像小车的眼睛一样重要。
经测试,使用tm32f103单片机和普通摄像头因为涉及图像处理的原因,使得帧率过低无法满足设计要求。
为了使开发简单的同时保证高识别速度和准确度,我们采用了时下流行的Openmv摄像头模组。
作为一个功能丰富性能强大的摄像头模组,Openmv体积小,硬件排布紧凑,使用简单,价格低廉,它的中央处理部分用的是tm32系列单片机模块,并且可替换不同型号的摄像头。
设计语言基于通用的C语言,除此之外还有Python接口,高效便捷,方便开发者编译,降低编程门槛,容易实现较为复杂的核心功能,用户利用Python语言来使用Openmv具备的各种各样丰富的功能,让他们独有的想法和创意能够自由的在自己开发的设备上实现。
Openmv拥有多种视觉识别算法,主要有以下几类,比如人脸的识别算法、色块的寻找捕捉算法、边缘检测算法、标识物的跟踪算法、手势追踪等等,不仅可以给普通开发者爱好者实现一些有趣的功能,对于要求更高的工业商业所需的专业功能,也可以满足实现,例如指定物体的标识追踪,生产线上不合格物件的检测、XX的物体入侵等。
因为它的体积小重量轻,可以安装到无人机,小车,机器人这类DIY的娱乐产品上。
可以想象一下,给你的电子狗装上人脸识别功能,让它只对你做出反应,或给你的机器人增加对身边空间的识别功能,然它不在四处碰壁吗,亦可让你的智能小车增加自主导航寻路功能,然它不用你要控便能来去自如。
当然,你要是专业人员,给你的生产线加上不合格品的筛选、条码的识别功能。
当用户亲身体验就会发现,只需懂得基础的程序编程,用一些简易的代码,就可以很方便容易实现各种视觉识别的功能。
因为核心基于32系列单片机,所以它也提供了种类繁多的外部接口还有相当完善的系统硬件所需的资源,用以满足使用者拓展更多功能的需求,比如USB接口,就可以连接电脑并使用配套的调试软件,辅助用户完成开发、调试和更新固件等工作,TF卡槽装载TF卡,保存多个程序或者拍摄到的图片。
亦可使用单片机模块控制其他的硬件如Arduino、树莓派等。
同样的它也能接受其他单片机的制,这个优点使得它可以很方便的和多种不同模块组合,完成更复杂的功能。
3.3.2Openmv机器视觉应用方法对于机器的视觉来说就是,人眼可以看东西,而且我们现在是用机器人来代替人眼去看东西,机器人虽然不能直观的看东西,但是机器人可以代替人眼来进行测量和判断物体的距离和大小。
所以传说中的机器人看东西,也就是机器人视觉系统,通过机器视觉产品,将摄取目标转换成图像信号传送给专用的处理器系统,是被摄取的目标形态信息,根据像素分布亮度颜色的大小特征转变为数字信号,在电脑上经过集成系统的分析,然后图像对这些信号进行各种运算来抽象的模型的特征进行判定,然后通过现场的操作人员,来控制现场的小车设备动作进行扫雷排除。
由于目前的机器人视觉系统发展已经十分完善了,所以机器人系统可以在短时间内获取大量的信息,然后再集成芯片的处理下,可以使信息的加工控制系统更加完善,因此在现代化的生产过程中,人们教机器人的视觉系统广泛的应用于工程皆是成品检测质量控制以及检查管理等等领域。
总的来说,机器人的视觉系统特点就是生产性的柔性和自动化程度非常高。
所以在一些不适合人类工作的危险环境工作环境下,或者人类视觉难以满足的要求,而机器人视觉可以代替人工视觉进行对生产环境的监测和检验。
由于工厂化的生产是大批量的工厂化生产,所以人工去检查产品合格率,效率又低又不准,那么我们用机器人是要去检查,成品的合格率就可以大大提高产品的生产效率和质量。
可以使工厂的自动化生产更加完善。
而且机器人更容易实现机器和物品的信息集成功能,是实现计算机集成制造业的基本技术之一,所以这种技术我国早就掌握了,那么我国在工厂自动化生产中就会运用机器人来检测物品的成功率标准。
目前机器人的视觉产品制作中的工程制作,主要由7个部分组成。
接下来我们来简述这7个过程的具体内容。
第1个部分就是工业相机和工业镜头的组成,这部分相当于人的眼睛去看东西,属于成像器件主要是视觉系统有一套或多套这样的成像系统相互组成,用多录像机去分辨物体大小和形状,同时控制获取多个相机的通道数据,根据应用相机来获取所需要的单色视频进行复合信号的转换最后进行非标准的逐行扫描信号。
线扫描性号和高分辨析信号,等等信号统一归总。
第2个部分就是光源,因为你要看东西必须要有光有光才能看到东西,所以光源是作为机器人视觉系统,一个辅助成像器线,而成像的质量好坏,往往就是光源起到重要的作用,各种形状的LED灯,屏光灯,光圈卤素灯都很容易得到,所以光源在机器人视觉系统上的应用是必不可少的。
第3个部分就是传感器部分,传感器部分可以说是,机器人视觉控制系统里面比较重要的部分之一,通常是由光电开关接近开关的形式组成,用于判断被测对象的位置和状态,东西在哪儿,就需要传感器去判断东西的状态怎么样,也需要传感器判断,所以传感器是告知图像如何采集的正确途径之一。
第4个部分就是图像采集部分,图像采集部分通常以插卡式的形式装,在c盘中,图像采集卡主要工作是把相机输出的信号传输到电脑主机,然后他们将来自相机模拟信号和数字信号转成一定数据的图像模式。
将这些图像模式通过数据线与数字电信号的形式显示在显示器上。
而图像采集器,还可以控制相机的一些参数,比如说触发信号,曝光时间,快门速度,都可以控制。
并且图像采集器卡通常有不同的硬件结构,以针对不同类型的相机同时有不同的总线形式。
第5个部分就是PC平台,什么是PC平台,PC平台就是一个电脑的,PC是视觉系统的核心。
电脑所有的图像都需要在这里完成图技术上的处理和绝大部分控制逻辑。
为了检测这种类型的应用,通常都是使用频率较高的CPU处理器这样处理器功能越强大,那么处理的时间就会越少,同时就会大大增加电脑的处理功能效率。
并且通常为了减少现场工作环境的震动灰尘温度以及外在干扰因素,我们通常会选择工业级的电脑。
第6个部分就是事件处理软件,视觉处理软件就相当于是人的大脑后神经反应,这个部分主要是用来完成数字图像的数据处理,然后通过一定运算得出结果是输出结果,通过信号和坐标位置字符串等等形式传送到具体视觉软件显示器中。
机器人常用的世界软件处理器是c-c++图像库。
图形式编程环境,可以是专用功能的,LCD检测,vga检测模板对准等等。
也可以是通用目的的定位,测量条码单点检测等等。
第7个部分就是视觉处理器的控制单元,控制单元包括运动控制和电平转化单元控制,一旦视觉软件完成了图像分析,那么就需要和外部单元进行通信并产生对其生产能力的控制,简单的控制可以利用部分图像卡自带的开关进行控制,但是相对复杂的控制就需要控制单元来运行和控制。
接下来我们来分析一个完整的视觉系统主要的工作过程。
视觉系统工作过程中,第1个过程就是通过弓箭定位检测器来探测物体运到了哪儿,然后通过摄像系统将物体纳入视野中心,然后采集图像,使部分图像发送触发脉冲。
第2个过程,通过图像采集部分事先设置好的程序和定位功能,分别向摄像机和照明系统发起信号,使摄像机开机使照明系统开灯。
第3个过程,就是相机停止扫描过程过后,就需要新的开始扫描,所以摄像头必须要不停的进行摆动,来瞄准物体的移动方向,在启动脉冲到来之前一直处于等待状态。
但是在这个过程中,我们需要摄像头开始新的反弹过后,提前需要打开曝光机构,因为曝光机构可以通过我们的计算机编码处理系统,可以事先编程。
使灯光系统永远在相机开机之前打开。
在打开灯光照明过后,就会启动脉冲,使灯光的开启时间和摄像机的曝光时间相匹配。
这个过程就是相机曝光之后,那么就需要开始对图像进行接收和模拟信号的输出。
图像的采集部分接收的模拟信号就会直接吸收到摄像机中,使摄像机将图像生成数字化的视频数据,然后将数字化的视频数据存放在处理器或计算机内存中。
然后大型的工业电脑中的处理器就会对图像进行处理分析识别,然后或许所需要的结果和测量数据。
之后电脑的分析系统就会对这些数据进行分析,然后对流水线上的产品进行控制,定位和纠正,来增加大型生产链上的产品质量和生产效率。
3.3.3Openmv4的运算及处理能力openmv4采用的是当今现在最高性能的微控制系统,这种微控制器是tm32h7,tm32h7高性能微控能处理器运行在400MHZ左右。
据有关科学统计,他的内核跑
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