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(蘭州交通大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，蘭州 730070)

基于自動識別的自動打靶機器人系統(tǒng)

李虎，張健

(蘭州交通大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院，蘭州 730070)

開發(fā)了一種基于圖像識別的自動打靶機器人系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用OV7670攝像頭獲取靶面圖像，經(jīng)過圖像處理及靶面識別后得到射擊成績。本系統(tǒng)完成了對圖像的采集、識別、判靶算法的研究，綜合運用圖像灰度化、二值化、閥值分割等圖像預(yù)處理方法，采用局部特征識別的算法進行靶面檢測，應(yīng)用灰度特征識別光斑區(qū)域，以STM32F407單片機進行實時處理、控制觸摸屏顯示環(huán)數(shù)。

圖像處理；閥值分割；OV7670攝像頭；STM32F407

引 言

移動激光打靶系統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用前景和現(xiàn)實的軍事意義，能夠提高軍事訓(xùn)練水平，降低軍事訓(xùn)練成本，保障訓(xùn)練人員安全。研究者采用基于圖像處理的激光打靶系統(tǒng)硬件要求較低，只需普通高清攝像機采集靶位圖像，通過軟件控件識別靶位和激光光斑，硬件成本低，安裝維護方便，并且采用圖像處理算法可以使激光打靶系統(tǒng)能夠在復(fù)雜光線環(huán)境下穩(wěn)定運行[2]。激光打靶系統(tǒng)根據(jù)打靶對象又可分為基于固定靶位和基于移動靶位兩類[3]。目前的激光打靶系統(tǒng)大多是針對固定靶位打靶，針對移動靶位的激光打靶系統(tǒng)應(yīng)用較少，特別是基于圖像處理的移動激光打靶系統(tǒng)還處在研究與發(fā)展中。對移動靶位的目標跟蹤成為系統(tǒng)需要解決的關(guān)鍵技術(shù)之一，而激光光斑是在運動的靶位背景下進行識別，也需要進一步研究改進[4]。

本文設(shè)計了一種基于圖像識別的自動打靶機器人系統(tǒng)，采用OV7670攝像頭來獲取靶面圖像，利用圖像處理技術(shù)獲取準確的射擊信息，得出激光模擬打靶的成績，且具有安全、體積小、實用性高的優(yōu)點，能夠滿足模擬射擊訓(xùn)練的需求。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計方案

自動打靶機器人系統(tǒng)是集數(shù)字圖像處理技術(shù)與嵌入式應(yīng)用技術(shù)于一體的模擬打靶系統(tǒng)。它用激光束代替真實的子彈模擬實彈射擊訓(xùn)練，圖像接收端利用OV7670攝像頭獲取帶有激光光斑的靶面圖像，并經(jīng)過圖像處理技術(shù)與靶面識別算法，包括圖像的灰度化、二值化、標靶識別、中心判定、光斑識別等，最終獲取激光模擬打靶的成績并通過觸摸屏顯示，實現(xiàn)自動報靶的功能，滿足系統(tǒng)對實時性、準確性、可靠性的高要求。

本系統(tǒng)基于STM32F407單片機實現(xiàn)控制小車轉(zhuǎn)動，攝像頭圖像采集等功能。系統(tǒng)總體框圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)總體框圖

2 硬件系統(tǒng)總體設(shè)計

2.1 STM32F407

STM32F407的內(nèi)核帶有ARM Cortex-M4 32位 MCU+FPU，主頻高達168 MHz(可獲得210 DMIPS 的處理能力)，具有1 MB FLASH、(192+4) KB SRAM、多達 140 個具有中斷功能的 I/O 端口、15 個通信接口、多達17個定時器[5]。與STM32F1/F2等ARM Cortex-M3產(chǎn)品相比，STM32F4 最大的優(yōu)勢，就是新增了硬件 FPU 單元以及 DSP 指令[6]，適用于需要浮點運算或 DSP 處理的應(yīng)用，使用該控制器能夠很好地完成系統(tǒng)的各項功能。

2.2 圖像傳感器OV7670

圖像傳感器OV7670體積小、工作電壓低，可提供單片 VGA 攝像頭和影像處理器的所有功能[7]。OV7670并行攝像頭控制引腳多，接線復(fù)雜，但采集到的圖像無需解碼就能顯示，符合本設(shè)計對系統(tǒng)的實時性要求。

2.3 觸摸屏顯示模塊

3.2寸TFT彩色液晶觸摸屏是一款廣泛應(yīng)用于單片機系統(tǒng)、電子設(shè)計大賽項目、手持機等設(shè)備上的彩色TFT液晶顯示屏[8]，具有3.2英寸顯示面積，同時兼有240×320的分辨率。在有限的平面內(nèi)顯示更多信息，采用16位標準8080總線接口方式，色彩支持26萬色，可使圖像更加細膩，可以和任意高速系統(tǒng)接口。適配CPU：AVR、PIC、STM32系列、LPC2XXX、MSP430、51單片機、DSP、FPGA、X86、8088、Z80等[9]。

3 軟件系統(tǒng)總體設(shè)計

硬件是保障自動打靶系統(tǒng)的基礎(chǔ)，而軟件部分則是系統(tǒng)的核心，軟件部分中功能模塊和關(guān)鍵技術(shù)設(shè)計與實現(xiàn)對整個系統(tǒng)的性能有著極大的影響。本系統(tǒng)在基于Keil4的開發(fā)平臺下，采用C語言編程實現(xiàn)系統(tǒng)的主要功能。系統(tǒng)軟件的總體結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)軟件的總體結(jié)構(gòu)圖

3.1 小車控制程序

圖3 小車控制流程圖

在軟件設(shè)計中用C語言編程方式，采用PWM控制直流電機轉(zhuǎn)動很小的角度，編程過程中采用主函數(shù)調(diào)用模塊函數(shù)實現(xiàn)對應(yīng)功能，其中控制小車流程圖如圖3所示。

3.2 TFT顯示程序

TFT顯示程序采用C語言的編程方式，將TFT類化，提高了程序的集成度和可用性，對TFT顯示程序的顯示采用了獨立編程的思想進行編程。TFT顯示流程圖如圖4所示。

3.3 圖像處理程序

圖像處理程序是整個軟件系統(tǒng)中最重要的部分，經(jīng)過圖像預(yù)處理及靶面識別，最終得到打靶的環(huán)值。圖像處理流程圖如圖5所示。

圖4 TFT顯示流程圖

圖5 圖像處理流程圖

4 靶面圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計

通過攝像頭采集得到靶面圖像，經(jīng)過預(yù)處理和識別判靶處理，計算得到環(huán)值。圖像預(yù)處理是為了改善圖像質(zhì)量而進行的各種圖像濾波和灰度、二值化等所作的標準化處理環(huán)節(jié)[10]，圖像識別處理則是為了得到圖像中我們所需要的信息，因此預(yù)處理信息的好壞會直接影響圖像識別的準確度[11]。圖像識別判靶算法是整個自動打靶系統(tǒng)的核心部分，為了使系統(tǒng)能夠快速、準確、自動地顯示出打靶成績，就需要設(shè)計一套良好可行且靈活快速的靶面圖像識別算法，畢竟，一個算法的好壞直接影響到結(jié)果的執(zhí)行效率。

識別與判靶的前提是先獲取靶環(huán)中心坐標、各圓環(huán)半徑、光斑斑點中心坐標，再經(jīng)過計算光斑中心到靶環(huán)中心的距離，并與攝取到的靶面圖像中靶環(huán)各環(huán)半徑相比較得到環(huán)值，實現(xiàn)判靶。靶面圖像處理系統(tǒng)設(shè)計過程圖如圖6所示。

圖6 靶面圖像處理系統(tǒng)設(shè)計過程圖

4.1 圖像采集與預(yù)處理

采用并行攝像頭OV7670圖像傳感器采集圖像數(shù)據(jù)，如圖7所示。經(jīng)過灰度、二值化預(yù)處理后，如圖8所示。

圖7 采集圖

圖8 預(yù)處理后的圖

4.2 標靶與光斑識別

特征提取是圖像目標識別中的關(guān)鍵技術(shù)，對于識別的最終效果有著決定性的影響[12]。本文采用局部特征識別的算法，在小車轉(zhuǎn)動過程中掃描圖像中的三條白線，當同時掃描到三條等間隔的白線時，即發(fā)現(xiàn)了目標標靶。標靶識別圖如圖9所示，圖像處理中一個重要的環(huán)節(jié)是標靶環(huán)線的識別，經(jīng)過二值化后的靶紙圖像中的環(huán)線具有幾個像素寬度，靶面識別后，橫向掃描靶環(huán)的多條環(huán)線，對其求平均值，以確定標靶的中心。經(jīng)過多次測試，尋求規(guī)律，對標靶中心加以修正即可準確地得到靶中心坐標。

光斑中心識別是圖像處理過程中關(guān)鍵步驟之一，它的準確程度直接決定了環(huán)數(shù)精度。本文就利用這個灰度特征識別光斑區(qū)域，光斑識別圖如圖10所示。

圖9 標靶識別

圖10 光斑識別圖

想要計算出打靶成績，即判定環(huán)值，就需要先知道光斑的中心點位置。系統(tǒng)中采用閥值法，即通過提取光斑區(qū)域的像素值來計算光斑中心位置。當求取光斑中心位置后，也就相當于得出了打靶的位置。求出光斑中心到靶環(huán)中心的距離，再與各環(huán)所處的值的范圍比較，便可得出打靶環(huán)數(shù)。環(huán)值計算公式如下：

式中,rp為光斑點到靶心的距離，d為相鄰靶環(huán)半徑的差值。

5 實物展示與分析

5.1 實物展示

十環(huán)圖和六環(huán)圖如圖11和12所示。

圖11 十環(huán)圖

圖12 六環(huán)圖

5.2 理論分析

進行200次試驗，分析環(huán)值結(jié)果如表1所列。

表1 分析環(huán)值結(jié)果

在整個試驗過程中，由于外界環(huán)境的影響，圖像二值化的效果不明顯，使得靶面中心點的識別有5～7個像素點的偏差，導(dǎo)致判靶環(huán)數(shù)的誤差在1環(huán)左右，通過多次試驗，對靶面中心加以修正，減少誤差，達到本設(shè)計的要求。小車底盤直流電機的驅(qū)動能力有限，無法實現(xiàn)小角度的慢速轉(zhuǎn)動，在小車的轉(zhuǎn)動中會出現(xiàn)一些誤差，但相對完成效果較好。

結(jié) 語

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李虎(碩士研究生)，主要研究方向為信號處理、嵌入式系統(tǒng)；張健(碩士研究生)，主要研究方向為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。

參考文獻

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焦再峰，主要從事電光源產(chǎn)品檢驗工作。

AutomaticTargetShootingRobotDesignBasedonAutomaticRecognition

LiHu,ZhangJian

(College of Electronic and Information,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China)

In the paper,a kind of automatic shooting robot system based on image recognition is proposed.The system uses the OV7670 camera to obtain the target image and get the shooting results after image processing and target surface recognition.This system not only completes the research of image collection,identification and judgment of target algorithm,but also comprehensively uses the image pre-processing techniques like image grizzled processing,image binary and threshold segmentation,etc.Besides,it adopts the local feature recognition algorithm to detect the target image and gray-scale feature to identify the flare area.The MCU STM32F407 is used for real-time processing and controlling the touch screen to display the number of rings.

image processing;threshold segmentation;OV7670 camera;STM32F407

TN911.73

A

楊迪娜

2017-09-04)

2017-08-31)