基于Ｂｌａｃｋｆｉｎ　ＢＦ５３３的紅外圖像采集器的設計

邵　玫

摘要：根據圖像模式識別的需要，分析了對嵌入式處理平臺的資源需求，根據資源需求，選擇了ADI公司的Blackfin BF533系列DSP作為處理器平臺，然后結合Blackfin的特性和圖像清晰度的需求，確定使用OV7141 CMOS圖像傳感器。論文涉及到了在硬件和底層軟件的設計中遇到的相關關鍵問題，同時給出了該平臺的輸出結果。該平臺價格低廉，具有速度為1200MIPS的數據處理能力，其圖像采集模塊可以拍攝到640×480分辨率的清晰掌紋圖像，可以完全滿足在線生物特征識別的資源需求。

關鍵詞：圖像識別；Blackfin；OV7141 CMOS傳感器；軟硬件設計

1引言

紅外圖像采集設備廣泛應用于特殊場合，尤其是在線生物特征認證[1]，為了達到應用的要求，除了要求算法要可靠外， 還要求識別設備足夠小型，具有便攜化以及可升級性。所以，能夠擺脫PC的束縛，在嵌入式系統上實現圖像鑒別更加具有實際應用價值，但是，目前大部分的研究都是基于PC平臺的，都還在算法研究階段[1-2]。

現在的大部分圖像識別算法研究都是在PC上實現的，其系統結構往往是使用一個CCD的攝像機捕捉圖像，然后輸入個人電腦，再在PC上使用MatLab或VC環境開發通用的識別算法程序。這樣的開發模式具有很大的靈活性，適合于科學研究，但是距離真正的實用還有一定的距離。

針對一些需要紅外濾波在線生物特征認證系統的要求，本文根據紅外圖像識別的具體要求，提出了基于ADI公司的Blackfin系列DSP處理器，使用Omnivision公司的OV7141 CMOS圖像傳感器的設計方案，經過實際的調制，該方案可以提供清晰的圖像，并且Blackfin處理器可以提供1200MIPS的運算速度，為生物特征識別軟件的開發提供了很好的平臺。而系統的整體成本也控制在了很低的水平上。

2系統的硬件設計

完整的紅外圖像鑒別系統應該具備注冊和鑒別兩個基本功能。為了實現注冊和鑒別兩個功能，本文將系統分為以下幾個模塊：圖像采集模塊、鑒別處理模塊、輸入輸出模塊和通信模塊。其中，鑒別處理模塊是整個系統的核心， 它既要從前端獲得的圖像中提取掌紋線的信息，完成圖像鑒別算法的運算，還要對其它的模塊進行控制和監測。系統的結構框圖如圖1所示。

2.1并行外設總線設計

由于本方案采用的是OV7141，它具有數據時鐘、場同步信號和行同步信號引腳，故采用了通用輸入模式。由于OV7141輸出的是8位的圖像信號，因此只用到了Blackfin的PPI接口數據腳的低8位，高八位的PF復用引腳可以作為它用。硬件連接采用了如圖2所示的設計方案[3]。

OV7141工作時鐘的典型頻率是24MHz，這個時鐘信號連接到Blackfin的PPI_CLK引腳，作為并行數據傳輸的時序基準。OV7141的場同步和行同步信號加到Blackfin的PPI_FS1和PPI_FS2引腳上，在Blackfin的內部，這兩個引腳連接到了定時器1和定時器2的PWM電路，可以通過設置TIMER1和TIMER2的相關寄存器來設定視頻信號的同步時序參數。

2.2 SCCB控制總線設計

SCCB是OmniVision公司定制的串行攝像頭控制總線(Serial Camera Control Bus)，它用于對攝像頭的寄存器進行讀寫，以達到對攝像頭輸出圖像的控制。SCCB的數據傳輸由主器件控制，主器件能夠發出數據傳輸啟動信號、時鐘信號以及傳送結束時的停止信號。通常主器件都是微處理器，它尋址訪問的設備稱為從器件。為了進行通訊，每個接到SCCB的設備都有一個唯一的地址( ID)，使用軟件尋址來識別總線上的從器件，省去了從器件的片選。因此，只需要兩根線(串行時鐘線SIO_C和串行數據線SIO_D) ，掛接到總線上的器件就能相互進行信息傳遞。組成SCCB的SIO_C和SIO_D必須經過上拉電阻RP 接到正電源上，連接到總線的器件的輸出級必需為“開漏”或“開集”的形式，以便在多個主或從需求仲裁的情況下完成線與的功能[4-6]。

在SCCB 協議中定義開始和停止條件如下：開始條件是在SIO_C為高電平時，SIO_D出現一個下降沿；停止條件是在SIO_C為高電平時，SIO_D出現一個上升沿。除了開始和停止狀態，在數據傳輸時，如果SIO_C為高電平時，必需保證SIO_D上的數據的穩定，也就是說，SIO_D上的數據只能在SIO_C為低電平時改變。

與I2C 總線類似，SCCB完整的數據傳輸包括兩個或三個階段。每一階段包中含9位二進制數據，其中高8位為所要傳輸的8位數據，最低位根據主器件的數據傳輸是讀操作還是寫操作而確定。

在SCCB 協議定義了兩種寫操作，即三相寫操作和兩相寫操作。三相寫操作是往從器件的目的寄存器中寫入數據。在三相寫操作中，第一階段寫從器件的地址，第二階段寫從器件目標寄存器的地址，第三階段寫入數據。而兩相寫操作只有三相寫操作的前兩個階段。

在本文的設計中，由于Blackfin不支持IIC或SCCB總線，因此使用BF533 DSP芯片兩個通用（GPIO）引腳，用軟件模擬的方式實現了SCCB總線的驅動[7-8]。為了實現電壓匹配，并保護珍貴的DSP芯片，故可使用了74HC244三態緩沖器作為驅動緩沖。

3 系統的軟件設計

為了能夠給上層應用程序提供必要的驅動和接口，系統的底層軟件是所有工作的基礎，這部分工作包括了DMA通道的設置、SCCB控制總線的實現和串口通信等等。

3.1 DMA圖像數據傳輸通道設計

在Blackfin的內部具有12個通道的DMA控制器，可以實現PPI、SPORTS、SPI、UART和RAM之間的數據傳輸，每個被支持的DMA外設都至少有一個專用的DMA通道。Blackfin支持一維和二維的DMA傳輸，其DMA傳輸的初始化可以通過設定寄存器來實現，也可以通過待傳輸數據頭部的一組狀態描述符來實現。

3.2 SCCB總線的實現

由于Blackfin系列的DSP不支持IIC或SCCB總線，因此需要使用GPIO引腳，使用程序模擬來實現對SCCB總線的支持。根據開發板的實際連接情況，在本文方案中，PF7引腳作為SIO_C時鐘線，PF5引腳作為SIO_D數據線來使用。

假設將通過SCCB發送五位數據“SOF 0 1 1 EOF”時，引腳上的電平變化情況如圖8，從圖中可以得到模擬SCCB時序的方法，也就是把每一位數據的傳輸切分成四個時間片。

在三相寫操作中，具體指令包括了開始位、結束位、以及3組每組9位的數據，一共包含有29bits數據。在程序實現中，可以用一個29個元素的數組來表示一個指令，然后用上文的代碼將指令位依次寫入PF7和PF5引腳中。具體的代碼不在此處贅述。

4結果和分析

本文方案使用ADI公司的ADSP-BF533 EZ-KIT 開發板，與繪制的OV7141攝像PCB板相連，使用標準的攝像鏡頭，以石英射燈作為光源，拍攝到了人體掌靜脈的圖像，分辨率達到了640×480，清晰度達到了掌靜脈這一生物識別的要求。

作為嵌入式方案，16位的BF533 DSP具有600MHz的處理速度，擁有32M的數據SDRAM，2M的Flash存儲器，開發板支持C++語言程序。可以較容易的把PC上的識別處理程序移植到該嵌入式系統中，完全可以滿足圖像識別處理的資源要求，為后期的開發提供了高性能的開發平臺。

5總結

本文根據圖像模式識別的需要，分析了對嵌入式處理平臺的資源需求，包括了對處理器的需求，以及對攝像拍攝模塊的需求指標，根據資源需求分析的結果，選擇了ADI公司的Blackfin系列BF533 DSP處理器。再結合Blackfin的硬件接口和對圖像清晰度的需求，確定使用OV7141 CMOS圖像傳感器，它可以輸出640×480分辨率的黑白手章靜脈圖像。本文包括了并行外設總線（PPI）的硬件接口設計和時序，使用DSP的GPIO口實現SCCB控制總線的仿真實現，以及在Blackfin內部使用DMA通道實現數據的快速傳輸。在本章的最后，給出了該平臺的輸出結果。

參考文獻

[1] 田捷，楊鑫 生物特征識別技術理論與應用 電子工業出版社 2005.9

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[5] 陳峰 Blackfin系列DSP原理與系統設計 電子工業出版社 2004.1

[6] 車樹良，呂英華，王海蘭 基于S3C44B0的圖像數據采集方法 計算機工程與應用 2005.12

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[8] 張智杰，郭曉東 Blackfin DSP并行外圍接口在紅外視頻處理通用模塊中的應用研究 光學與光電技術 2005.12.