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        基于Zynq-7000的雙目視覺澆筑識別定位系統(tǒng)設計

        2018-11-14 10:44:00安徽理工大學費雅倩
        電子世界 2018年20期
        關鍵詞:系統(tǒng)

        安徽理工大學 費雅倩

        為了解決重載機器人在澆筑過程中對砂箱澆口的準確辨識與定位,設計了一種基于Zynq-7000可擴展平臺的雙目視覺澆筑識別定位系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用了兩個OV7620攝像頭對不同位置的砂箱進行圖像采集,在Zynq-7000的FPGA部分搭建了圖像采集系統(tǒng)和預處理系統(tǒng),并在ARM部分搭建了對砂箱澆口識別定位系統(tǒng),擬采用了WIFI無線通訊實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。最終實現(xiàn)在澆筑過程中對砂箱澆口的準確辨識和坐標定位。

        引言:目前,隨著我國工業(yè)的發(fā)展,許多鑄造行業(yè)逐漸開始導入重力鑄造機器人系統(tǒng),澆筑識別定位系統(tǒng)更是鑄造機器人系統(tǒng)的重要組成部分。然而很多基于DSP或單FPGA設計的系統(tǒng)很難實現(xiàn)對實時圖像采集和處理系統(tǒng)的高速處理。因此,本文提出的識別定位系統(tǒng)采用的是CMOS+FPGA+ARM的圖像采集處理和識別定位方案,來實現(xiàn)鑄造機器人在澆筑過程中對砂箱澆口的準確辨識和坐標定位。

        1 系統(tǒng)的總體框架

        基于Zynq-7000可擴展平臺的雙目視覺澆筑識別定位系統(tǒng)如圖1所示,系統(tǒng)主要包括OV7620攝像頭、Zynq-7000可擴展處理平臺、數(shù)據(jù)隨機存取存儲器DDR4和USB WIFI模塊等;其中FPGA完成圖像采集系統(tǒng)和預處理系統(tǒng)中的運算與控制,利用其并行處理的優(yōu)勢大大的提高了雙核Cortex-A9處理器的運算速度。并在Zynq-7000的PS中搭建了嵌入式實時操作系統(tǒng),通過USB WIFI與上機位交互進行無線調(diào)試。本文所設計的系統(tǒng)是通過兩個OV7620攝像頭從兩個不同的位置獲取砂箱的兩幅圖像,利用Zynq-7000芯片的PL部分對獲得的圖像進行圖像采集和預處理,然后將得到的預處理后的圖像數(shù)據(jù)進行圖像識別與定位,最后對接收到的圖像數(shù)據(jù)信息加以處理,控制執(zhí)行器執(zhí)行相應的動作,完成機器人系統(tǒng)的既定目標。

        2 系統(tǒng)的硬件模塊設計

        2.1 控制模塊

        控制模塊通過芯片內(nèi)部的AXI4-Stream總線接收PS上運行的軟件的控制采集模塊的啟動或控制預處理模塊的工作命令,然后將這些命令發(fā)送到圖像采集模塊或預處理模塊,控制這些模塊進行相應的操作。啟動采集命令使得采集模塊跳出了空閑狀態(tài),進入了圖像采集狀態(tài)。控制預處理模塊工作命令使得預處理模塊開始工作,對采集的圖像進行中值濾波、邊緣提取、圖像分割。

        圖1 系統(tǒng)結構框圖

        2.2 圖像采集系統(tǒng)

        OV7620圖像數(shù)據(jù)采集板對OV7620攝像頭拍攝的圖像進行圖像采集與緩存;兩個SRAM構成的高速緩存將FPGA圖像數(shù)據(jù)接收緩存板接收到的圖像數(shù)據(jù)暫存起來;FPGA圖像數(shù)據(jù)接收緩存板與系統(tǒng)外部接口連接,完成模塊的外部接口。

        2.3 預處理系統(tǒng)

        AXI4_Stream2總線將接收到的圖像采集數(shù)據(jù)傳輸?shù)诫p口RAM中的一端;選擇控制模塊控制雙口RAM將其中的幀數(shù)據(jù)提供給中值濾波模塊,同時控制雙口RAM的另一端存入另一幀圖像數(shù)據(jù);中值濾波模塊將接收到的幀數(shù)據(jù)進行中值濾波,平滑圖像消除噪聲;邊緣提取模塊將消除噪聲后的圖像數(shù)據(jù)進行邊緣提取,銳化圖像增強邊緣;二值化模塊將銳化后圖像的進行分割,分割出前景和背景;最后將分割后的圖像數(shù)據(jù)存入BRAM中。

        3 系統(tǒng)的軟件設計

        雙目立體視覺系統(tǒng)雙目視覺澆筑識別定位系統(tǒng)的軟件模塊主要功能:(1)對DMA模塊初始化;(2)發(fā)送控制命令到圖像采集模塊和預處理模塊,控制相應模塊執(zhí)行相應操作;(3)對預處理完的圖像進行三維重建和立體匹配;(4)實現(xiàn)砂箱澆口的準確判別與三維坐標定位。

        4 實驗結果分析

        該系統(tǒng)基于Zynq-7000平臺的運行測試并對砂箱澆口進行識別定位,砂箱圖像通過PL進行圖像采集、預處理并存入DDR應用軟件通過PS部分實時操作系統(tǒng)進行識別定位。該試驗分別使用了ARM+FPGA處理和純ARM處理,從執(zhí)行效率對比中可以看出,軟硬件協(xié)同處理一幀圖像只需要3462μs,與純ARM實現(xiàn)識別速度相比效率提高了15.2倍。

        5 結論

        本文設計實現(xiàn)了一種基于Zynq-7000可擴展平臺的雙目視覺澆筑識別定位系統(tǒng)。該系統(tǒng)應用Zynq-7000可擴展平臺,實現(xiàn)了軟件與硬件的協(xié)同工作,相比于傳統(tǒng)的基于CPU、GPU和DSP的處理平臺,提高了系統(tǒng)功能的靈活性,也降低了系統(tǒng)功耗;同時構建了可視化的實時嵌入式圖像處理系統(tǒng),可以實現(xiàn)不同的圖像處理算法,提高了圖像處理的實時性和準確性。

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