基于嵌入式Linux图像采集恢复和应用

1.引言  

    随着后PC时代的到来和嵌入式的蓬勃发展，运用嵌入式系统实现远程数据采集已成为社会需求的趋势。本文采用嵌入式系统采集图像数据实现加工零件的远程测量，代替传统的人工检测。其特点有：网络化，准确性高，节约人力和物力。  

2.系统软硬件平台  

    由于嵌入式设备资源有限，所以在开发嵌入式系统的软件部分需要在宿主机平台上实现，运用宿主机的资源编译目标机平台上可运行的软件。本文系统的宿主机平台：Redhat 9.0，交叉编译环境：ARM-Linux-Gcc；目标机平台：UBOOT 1.1，Linux 2.4.18 和YAFFS 根文件系统。  

    系统硬件平台的处理器采用 Samsung 公司的集成有ARM920T 内核的处理器S3C2410，该处理器资源丰富，具有16KB 的指令Cache 和16KB 数据Cache、MMU 虚拟存储器管理器、LCD 控制器、支持NAND Flash 系统引导，RAM 控制器、3 通道UART、4 通道DMA、4通道带PWM 定时器、RTC、并行I/O 口、8 通道10 位ADC、触摸屏接口、IIC 接口、IIS接口、2 个USB 接口控制器、2 通道SPI 及内部PLL 时钟倍频器，主频最高可达203MHz。此外，在处理器丰富资源的基础上还进行了相关的配置和扩展，配置了64MB 的Flash 和64MB 的SDRAM，并引出了两个HOST USB 接口。在USB 接口上外接带USB 口的摄像头Webeye V 2000。嵌入式Linux 操作系统上建立图像采集和图像恢复两个软件模块。开发板拥有CS8900A-CQ3 芯片，具有10"100M 自适应的网络通信能力。通过它实现图像数据的远程传输。整个系统的硬件概图如图1 所示：  

图1 系统硬件结构图  

3.RGB数据流的采集  

Webeye V 2000摄像头内部拥有ov7620、ov511和一个存储芯片。由于Linux操作系统中嵌有ov511芯片的驱动，故在编译Linux操作系统时需要加载ov511驱动，主要步骤：  

①(*)选择Multimedia device->下的Video for linux。加载video4linux模块，提供了编程接口；  

②在usb support->目录下(*)选择support for usb和usb camera ov511 support。加入了对采用ov511接口芯片的USB数字摄像头的驱动支持。  

    在嵌入式Linux操作系统平台上驱动摄像头，通过Video4Linux接口控制摄像头参数、图片的格式和窗口大小等等。Video4Linux是Linux中关于视频设备的内核驱动，它为针对视频设备的应用程序编程提供一系列接口函数。USB口摄像头驱动程序中需要提供基本的I/O操作接口函数open、read、write、close的实现。对中断的处理实现，内存映射功能以及对I/O通道的控制接口函数ioctl的实现等，并把它们定义在struct file_operations中。本系统采用内存映射法，即mmap（）方式截取图像或视频数据。mmap（）函数调用使得进程之间通过映射同一个普通文件实现共享内存。该映射内容区可读可写并且不同进程间可共享,不需要任何数据的拷贝。  




函数，它在用户程序中用来控制I/O通道，其中，fd代表设备文件描述符，cmd代表用户程序对设备的控制命令，省略号一般表示类型长度的参数， 也可没有。  

4. 图像的恢复  

    上一节已经介绍了系统采集RGB图像数据流。为了满足用户观看采集的图像数据和相应测试，故需要将RGB流转换成在Linux系统和Windows系统下都可以浏览的BMP格式的图片。BMP格式的图片分为文件描述区和图像存储区两部分。头文件信息中又包含了信息区和调色板区两部分，信息区又可以细分为文件信息区和图像信息区两部分。恢复BMP图片的关键是首先手动生成BMP文件的头文件，然后将采集到的RGB数据流填充到BMP文件的数据区。拍摄的物体为加工好的环行零件，检验其加工是否合格，中心点位置等等。以下将介绍BMP文件的数据结构和头文件，图片恢复如图2所示：  

5. 图像的传输和处理  

    系统采用网络(FTP)方式读取BMP 文件。远程终端建立FTP 服务器，实现系统和FTP 服务器的连接建立，将BMP 文件放置到服务器上，具体命令：FTP open 服务器的IP 地址Put 命令将bmp 文件放到FTP 服务器上终端可以通过网络获得FTP 服务器上的BMP 文件，终端上安装Matlab7.1 应用程序，运用Matlab7.1 做图像处理，从而得到对加工零件的中值滤波，边缘检测，二值化和中心点的坐标，查看零件合格。具体命令和结果如下：  



下面是中心点坐标的提取命令：  



6．结束语  

    本文基于嵌入式平台的实现了图像采集软硬件，RGB 图像数据流向BMP 文件的转换和图像的处理（中值滤波，边缘检测，二值化和中心点的坐标）。实验结果证明：网络化检测加工零件准确性高，节约人力和物力。为今后完成机械手定位打下一定基础。  

    本文作者创新点: 嵌入式Linux平台集成图像采集软硬件，RGB流和BMP转换，远程终端处理零件图像，实现远程检测系统具有微型化，图形化，方便和经济等特点。