基于FPGA和CCD的导盲系统的设计和实现

FPGA/ASIC技术

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摘要:针对国内现有电子导盲系统存在扫面范围小的缺点,提出一种新型导盲设计方法。该系统以双目视觉测距技术为基础,通过语音转换模块能够准确地提示前方障碍物情况。本文对该设计的测距基本原理及关键技术作了一定阐述,并给出了可行的软、硬件设计方法。

引言

据世界卫生组织统计,全球每年有70万人成为盲人,目前全球有盲人约4 500万,其中90%生活在发展中国家,另有1.8亿人深受视力障碍的影响,而我国现有盲人总数是世界盲人总数的18%,达到800万[1]。另外,随着我国老龄化人口持续增多,到2020年视力障碍者总数将达到现在的4倍,所以急需解决视力障碍者行走避障问题。现在的导盲辅具一般为电子导引手杖、导盲犬、导盲机器人等。电子导盲器主要是以超声波测距为基础来实现导盲避障,其缺点是只能进行小范围单点测距,如果采用多个单点测距会造成系统庞大,干扰严重的问题出现。

本文采用双目CCD结构,以双目视觉测量技术为基础,通过图像处理获取盲人前方三维空间信息,具有响应速度快、扫描范围大等诸多优点,更接近于人双眼的功能和特性。通过语音提示模块能够更加准确地让盲人获知前方障碍物情况,能够较好地解决盲人行走避障问题。

1 双目视觉测距原理分析

该导盲系统以双目视觉测距技术为基础,采用已标定好的双CCD结构采集图像,运用图像匹配技术找到障碍物的相对位置,最后以音频信号的形式传送给人脑,达到导盲的目的。利用双目视觉系统测量摄像机前端物体的距离、方位的原理图如图1所示。

S3C6410

 

图1 双目视觉系统原理图

图1中双目摄像机呈光轴平行放置,间距即基线长为b,摄像机焦距均为f,O1和O2为焦点,r为目标物到两个摄像机中心点所在平面上的距离,平面xwy为双摄像机能够共同扫描的视域,即双目测距在该平面的测试范围。目标物在两个摄像机的CCD平面上成的像点出现在不同位置上,即对应不同的像素m和n,像素差即视差为其差d。若用D表示单个像素的尺寸,运用几何光学原理可推导出计算r的公式:

同样,根据相似三角形计算出目标物到双目摄像头中轴线的垂直距离:

容易看出,增加基线b的长度,可以增大视差,从而可以减小视差计算误差的影响;但是,基线的增大也意味着视域的减小和匹配难度的增大,所以要合理协调两者的大小。

2 软硬件设计方案

盲人行走示意图如图2所示。

S3C6410

图2 盲人行走示意图

双目视觉导盲系统是一个实时系统,需要硬件和软件相结合来实现。由于图像采集需要处理的信息量很大,为简化系统,本设计采用线阵CCD扫描斜平面(该平面是以摄像平面中心点O为固定点,母线L、D端左右平移形成的平面)上的障碍物信息。盲人在行走时是灵活的,佩戴此导盲系统能较好地实现从平面区域到空间区域的扫描,达到导盲的目的。

2.1 硬件设计

硬件设计结构框图如图3所示。本系统采用嵌入式控制器ARM11为内核的S3C6410芯片协调各个部件工作,由S3C6410控制FPGA产生外围器件的选通和读写控制信号。障碍物经过成像系统在CCD上成像,生成的图像电荷包经过转移脉冲依次输出。由于电荷包生成的信号很弱,且输出信号中含有各种噪声,为了便于提取有用信号进行处理,必须提高信噪比和抑制噪声。

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图3 硬件设计结构框图

本设计采用差动放大滤波电路对CCD的输出信号进行处理,经A/D转换变为S3C6410能够处理的数字信号。为了同时提取两个CCD信号进行匹配,将两片A/D转换后的灰度数据送入FPGA中,通过数据选择器进行合并,然后送入双口SRAM中缓存。最后,S3C6410读取双口SRAM中两路CCD信号进行匹配处理,求解出障碍物深度信息,经过音频驱动电路,转化为语音信号提示。

TCD1209D的原理结构如图 4所示。系统采用TCD1209D两相单沟道型线阵CCD图像传感器,它具有速度快、灵敏度高、动态范围宽、像敏单元不均匀性好、功耗低、光谱响应范围宽等优点。TCD1209D的驱动电路由FPGA产生转移脉冲SH、驱动脉冲1和2、复位脉冲RS、缓冲控制脉冲CP等5路脉冲驱动。

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图4 TCD1209D的原理结构

SH为高电平时,1也必须为高电平,同时令SH的下降沿落在1的高电平上,这样才能保证光敏区的信号电荷并行地向模拟寄存器的1电极转移。完成信号电荷的并行转移后,SH变为低电平,光敏区与模拟移位寄存器被隔离。在光敏区进行光积累的同时,模拟移位寄存器在驱动脉冲1和2的作用下,将转移到模拟移位寄存器的1电极里的信号电荷向左转移,在输出端得到被光强调制的序列脉冲输出——OS端信号。[2]

2.2 软件设计

软件设计流程如图5所示。

为了系统能够识别前方路面障碍物信息,首先需要确定参照物,其他一切信息与参照物信息比对,确定相关算法识别出障碍物信息,然后转换为语音信号提示。本设计采用实时扫描路面灰度值作为参照,每隔10 s设定一次路面灰度值,通过CCD采集斜前方平面区域图像,转换为灰度信息与路面灰度作比较。如果相同,即认为是路面,不再作信息处理;如果不同,需计算不同灰度信息到摄像平面的距离。相同即认为影子等因素不影响行走;如果不同,则利用语音提示相关蜂鸣器报警。

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图5 软件设计流程

在上述过程中,关键技术点在于两路CCD信号相同灰度区域到摄像平面的距离测定。A和B代表左右两路灰度曲线,每读入一路信号的2帧,即左右2个CCD信号在同一时刻对同一目标所成的灰度图象。先对2帧图像各自求取质心,找出匹配的有效数据段,分别取以A、B中的一帧质心为起点,取两个不同长度的像素段作为特征匹配窗口,对另一帧进行匹配。利用归一化最大相关系数作为匹配位置搜索判据,求得匹配位置差X1和X2,比较X1和X2,如果其差在3个像素内,则认为有效,输出一次视差X=(X1+X2)/2,最后将每5次有效信号作平均,求出位移差。[3]

结语

经实验初步验证,在佩戴者移动速度和障碍物速度不是很快的时候(<3 m/s),由于速度引起的CCD拖影问题影响甚微,该系统能够基本达到导盲目的。虽然导盲效果还不太理想,但该系统已验证了双目视觉测距技术在导盲系统中应用的可行性。随着相关技术的发展,双目CCD结构能更好地计算实物在空间中的三维信息,识别实物特征信息,再加入GPS导航等功能,该类导盲设备会有广泛的应用前景。

参考文献
[1] 赵家良.扎实高效地做好防盲治盲工作[J].中华眼科杂志,1999(33):464466.
[2] 王庆友.图像传感器应用技术[M].北京:电子工业出版社,2003.
[3] 叶伟强.双目视差数字式测距仪信号处理系统[D].天津:天津大学,2007.

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