一种非接触式测量简单物体形态的装置

张萌，谷栎娜，张通

（石家庄工程职业学院，河北石家庄，050061）

0 引言

随着计算机信息技术的快速发展，人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展，图像识别作为AI技术的支撑，被广泛应用于众多的领域。例如：导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测等。在人们日常生活、工作中也离不开图像识别技术。图像识别是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。

本文所研究的非接触物体尺寸形态测量就是利用STM32单片机对OV7725摄像头采集的图像进行预处理、分割、特征提取和判断匹配，最后获得物体的形状、大小以及该物体的距离。

1 总体方案部分

1.1 系统设计原理

本文设计的非接触式物体形态测量装置，包括两部分：形态识别部分，测距部分。系统总体设计框图如图1所示。

图1 系统总体设计框图

形态识别部分利用OV7725摄像头模块采集目标物的图像信息，并传到STM32F429单片机，由单片机对采集到的图像信息进行灰度、二值化处理，并获得二值图像数据。

测距部分利用超声波测距设备测量目标物和摄像头之间的距离，并将测量的数据显示到TFT-LCD显示器上。

再结合二值图像数据和目标物与摄像头之间的距离，利用像素分析算法进行分析处理，获得目标物的尺寸、面积、形状信息，最后传输给TFT-LCD显示屏进行显示。

1.2 方案论证

1.2.1 主控芯片选择

根据系统性能要求，单片机主要进行系统控制、图像处理和识别算法运算，需选用运行速度快、功能强大的控制器。因此采用STM32F429单片机作为主控单片机，其容量大，处理速度快，最高主频达到180MHz。除此之外，芯片内嵌资源丰富，8个串口、16个定时器，3个ADC共24通道，2个DAC，DCMI摄像接口百兆以太网，全速USB OTG、高速USB OTG。

1.2.2 测距传感器选择

为了精确的测量物体的距离，本设计采用超声波传感器。它是将超声波信号转换成其他能量信号（通常是电信号）的传感器。超声波具有指向性强、能量消耗缓慢、传播距离相对较远等特点，因此常被用于非接触测距。超声波测距对环境有较好的适应能力，此外超声波测量在实时、精度、价格也能得到很好的折衷。

1.2.3 图像采集方案的选择

根据系统功能要求，关于图像采集采用的是ATK-OV7725摄像头模块。

ATK-OV7725摄像头模块具有8位数据接口，SCCB控制接口，输出格式有RGB、RawRGB，接口简单，使用方便，支持各种尺寸输出，支持图像缩放、平移和窗口设置等优点。通过摄像头对目标物进行图像识别，速度快、方便一次成型但对软件控制能力要求较高。

1.2.4 显示装置的选择

为了更好地观察测量的数据，显示装置采用的是TFTLCD显示屏模块。

TFT-LCD显示屏模块800480是一款4.3寸高清全视角彩色TFT液晶屏，分辨率高达800×400，显示方向为横屏显示的TFT液晶屏。上下左右四个方向均可达到80度可视角度。产品接口为24bit RGB接口，自带升压电路，驱动电压为3.3V。高端人机界面用TFT液晶屏。

2 理论分析与计算

2.1 目标物面积计算

非接触式物体形态测量装置选用480mm×800mm的TFTLCD显示屏，采集的目标物图像尺寸为320mm×240mm，为了减小误差，截取中心部分120mm×120mm区域为分析对象。

首先，采集背景板1m×1m的图像，经过计算分析，当背景板和摄像头之间的距离为l1时，获得其像素点总个数，记为n1；

其次，采集目标物的图像，经过灰度、二值化处理后，统计目标物像素个数，记为n2；由超声波测距部分测得目标物和摄像头之间的距离为l2时，则通过分析计算，求得目标物体积S为：

需要经过多次测量，对目标物像素点个数进行校正，以保证对目标物面积计算的准确性。

2.2 目标物形态分析

根据目标物的形态特征，结合对目标物像素点的个数分析，从而判断目标物的形态。

将像素点看成矩阵，进行分析。

首先取目标物中心位置的像素点个数，记为num-mid；

从中心位置往上n行，取像素点个数，记为num-highn；

从中心位置往下n行，取像素点个数，记为num-lown；

如果num-mid=num-highn=num-lown，则符合正方形的形态特征（允许误差在5个像素点以内）；

如 果 num-mid>num-highn，nummid>num-lown，则符合圆的形态特征（允许误差在5个像素点以内）；

如果num-lown>num-mid>num-highn，则符合三角形的形态特征（允许误差在5个像素点以内）；

经多次取值，对目标物形态特征进行多次验证，从而准确判断出目标物形态。

2.3 目标物边长计算

已知目标物面积和形态，则可以理论推导出目标物的尺寸（边长或直径）。

2.4 中心点对正调试

由摄像头获取目标物图像，根据目标物图像像素点在显示屏120mm×120mm区域内的总数进行分析调整，通过行列扫描，判断出目标物的偏移位置，从而获取目标物中心点的位置，由云台驱动激光点进行中心点对正调整。

3 系统软件设计

非接触式物体形态测量装置是由STM32F429单片机作为主控芯片，将ATK-OV7725摄像头模块对目标物进行图像采集，并将采集的信息传输给单片机进行数据处理和分析。同时，STM32F429单片机控制测距模块，获得目标物与测量头的距离，距离结合目标图像数据，获取目标图像像素点的面积，进而利用相关算法推算出目标形状、尺寸。

非接触式物体形态测量装置原理图，如图2所示。

图2 非接触式物体形态测量装置原理图

4 测试方案与测试结果

4.1 测试方案

系统测试需要分别对硬件、软件以及整个系统进行测试。硬件测试包括对云台的测试、整个系统上电后的运行测试为主。软件测试主要对写好的程序进行仿真运行。软硬件的测试做好以后，进行整机调试。整机调试非常关键，要进行不断调试，让软件和硬件完美结合，这样才能达到预期的效果。

4.2 测试结果

非接触式物体形态测量装置能够准确的识别一些简单物体的形状，同时也能精确地计算该物体的大小。在整个测试过程中，该装置不够稳定，略微有些晃动，但不影响最终的测试结果。

5 总结

本系统使用了STM32芯片搭建了拥有高速处理能力、低成本的非接触式物体形态测量的硬件平台。

非接触式物体形态测量装置已制作完成，目前能够测试一些简单形状的物体。在实际运行中可能还会出现许多未曾考虑到的问题，有待于进一步完善。下一步的具体工作主要有：优化软件流程，加快执行速度，对于不同形状的物体识别方面更优化、更准确；优化硬件结构，使云台运动更自如，选取更合适的摄像头增强其环境适用性，最大限度降低环境影响采集数据的准确性。