基于OPENMV 的非接触物体识别装置

2021-04-24蒋灵龙刘青云

科学技术创新 2021年9期

蒋灵龙胡荐刘青云

（重庆交通大学机电与车辆工程学院，重庆400074）

1 概述

在全国产业智能化与规模化的背景下，物体智能识别检测在工业中越来越受关注，应用场景丰富，如产品外表色差、汽车身装配检测、零件的几何尺寸和误差测量、表面和内部缺陷检测、间隙检测等。自动化设备在提高效率的同时还解决了人眼视觉疲劳的问题。传统的识别装置多为识别单一物体或要求被测物与装置的距离相对固定，本文介绍了一种基于OPENMV 摄像头模组的物体识别检测装置，该装置上的云台能够在OPENMV 的引导下运动搜寻目标，检测出目标离装置的距离及其几何特征并标定。

2 装置的组成及工作原理

硬件系统由电源模块、OPENMV 摄像头模块、STM32 处理器、激光束发生器、激光测距模块、二自由度云台，OLED 显示屏等功能模块组成。OPENMV、激光束发生器、激光测距仪作为装置的前端安放在云台上，电源模块变压后为整个装置供电。

装置的原理如图1 所示，OPENMV 作为图像传感器与图像处理器，将处理后的图像信息发送给STM32，STM32 作为控制芯片，负责对OPENMV 输入指令，根据传来的信息控制云台，OLED 屏等其他外设，最终达到自主识别、尺寸检测、标定的功能。

图1 装置原理图

3 工作流程

其流程如图2 所示，用户通过按键设定搜索识别的目标，STM32 接收到命令后给OPEMNV 发送相应的识别指令，OPENMV 对当前图像信息处理后反馈给STM32，STM32 根据反馈信息控制云台运动，使装置前端向识别到的物体方向旋转；在装置前端对准被识别物体中心后，用激光测距仪测量出物体的距离，OPENMV 再次对物体形状、颜色，尺寸进行分析，反馈给STM32F1 处理器；处理器收到信息后控制激光束发射器对识别后的物体标定，并在OLED 上将物体的信息显示出来。

图2 工作流程图

4 目标自寻与识别功能的实现

OPENMV 是一个可编程的摄像头，内置了一块STM32 芯片，使用MicroPython 语言进行编程，有良好的开源环境，能较为方便地运用多种图像处理并进行简单的图像分析。在本设计中通过串口与主控芯片进行通信。

对形状判断可以根据形状的各种特征进行判断，例如要寻找画面内的圆形图形并检测其颜色可以调用find_circles 函数找到画面内的圆形；要对正方形进行判断则可调用色块占所在矩形的占空比函数density 来判断，经实验正方形的占比都大于0.8；对于三角形同样可用占比的方法进行判断。在识别到形状后再对其所在区域的色素值与标准色的阈值进行对比就可得到它的颜色。对于其他非单一色彩的平面和立体则使用基于模板匹配的NCC 算法：将目标的灰度图保存在OPENMV 内，使用算法在摄像头画面内寻找与其相似度较高的部分。

OPENMV 的感光元件感光点数目决定了其分辨率，每一个点就是一个像素，像素坐标就是感光点所在的坐标。在识别到物体的形状后OPENMV 重复将物体中心所在的像素坐标通过串口发送给STM32 主控，STM32 根据像素位置通过两路PWM波控制云台上两个舵机在X 轴和Y 轴上旋转，让像素坐标的中心与物体的几何中心所在像素重合，此时OPENMV 正对着被检测物体，这时再让STM32 通过串口读取激光测距模块测得的值，最后让激光指示器发射激光进行标定。

5 激光测距模块

激光测距模块使用的为北醒光子科技有限公司生产的TFmini-S 模块，基于TOF（飞行时间）原理，采用850nm 红外光源，测距范围为0.3-12m，采样频率可达100HZ,通过USART 与STM32 进行通信。其自身发射红外光线，在被测物体反射后回到传感器，用模块内置的定时器进行计时，然后根据内置的算法计算出反射物的距离，最后将数据通过串口传回STM32 主控芯片。其优点在于对面积较小的物体同样能够精准快速地测量出距离，受周围物体干扰较小。在装置前端对准被测物体后，主控芯片读取模块传来的距离信息，为尺寸测量作准备。