基于線陣CCD傳感器的圖像采集系統設計

吳德君

（陜西國防工業職業技術學院，陜西西安710300）

本設計采用線陣CCD傳感器采集圖像信息，結合實際應用需要，以TI公司的TMS 320 F2812 DSP作為圖像處理器，控制視頻信息的讀入并對其進行處理，將此系統可應用于目標跟蹤系統對物體的采集與識別中。

1 圖像采集系統構成

系統主要由線陣CCD、復雜可編程邏輯器件CPLD及DSP等部分組成。CCD采用Toshiba的TCD1703C，CPLD采用Altera公司MAX7000系列EPM7064芯片。物體經物鏡成像在線陣CCD光敏元件陣列上，基于CPLD的CCD驅動電路發出信號，CCD完成一次掃描。CCD輸出的電信號經低通濾波器濾波再進行放大，按照應用系統對圖像分辨率的要求由A/D轉換電路進行數字化處理后再傳入存儲器，經TMS320F2812讀取存儲器數據，將處理結果送入主控制器。系統構成原理圖如圖1所示。

圖1 圖像采集系統構成框圖

2 CCD傳感器外圍電路設計

2.1 線陣CCD傳感器選用

系統采用TCD1703C線陣CCD作為圖像傳感器。TCD1703C是日本TOSHIBA公司生產的線陣CCD圖像傳感器芯片，具有靈敏度高、暗電流低的特點。該芯片有7 500個像元，像元尺寸及間距為7 μm×7 μm；工作電壓為單一的5 V，為二相輸出的線陣CCD器件。TCD1703C輸出端OS輸出的視頻信號具有負極性、含周期性復位脈沖串擾以及有效信號幅值較小的特點。其特點決定了它不能夠直接送入機器人主控制器進行軟件處理，必須先從硬件上對其進行量化處理。

2.2 時序驅動電路

設計采用Altera公司MAX7000系列EPM7064芯片來實現時序發生器的功能。該系列芯片是ALTERA公司典型的可通過JTAG在線編程的CPLD器件。采用CPLD有利于減小系統電路板的面積，提高系統的安全保密性，降低系統功耗和保證產品的質量。

EPM7064芯片所實現功能分兩部分：一部分是視頻信號處理控制時序發生器，為CCD視頻信號處理（如A/D轉換、數字信號存取等）提供各種同步控制時序；另一部分是CCD驅動時序發生器，它根據TCD1703C的具體驅動時序邏輯的要求，產生CCD工作所需的驅動信號。

根據脈沖時序圖，可確定時鐘驅動信號SH、Φ1E、Φ2E、CP和RS的參數。各路脈沖的技術指標如下：RS＝1 MHz占空比為1∶3方波；Φ1 E＝Φ2 E＝0.5 MHz，占空比為1∶2方波；Φ1E、Φ2E在并行轉移時是一個大于SH＝1持續時間的寬脈沖。設計中SH波形采用計數器的形式進行設計；Φ1E、Φ2E、RS、CP的波形由分頻產生。從EPM7064輸出的Φ1E、Φ2E、RS、CP脈沖波形由基本TTL電路產生，正邏輯為5 V，負邏輯為0 V，需要經過驅動放大，才能滿足TCD1703C要求。放大后再送入CCD相應輸入端以驅動CCD工作。這樣，在CCD的輸出端，將得到與入射光強相對應的模擬視頻信號，并且視頻信號的輸出得到了相應的補償。具體連接見圖2。

圖2 CPLD與TCD1703C間連接示意圖

設計中選用一片AD8031運算放大器，將視頻信號及其補償輸出分別送至差動放大器的反相和同相輸出端，進行視頻信號放大的同時，消除復位脈沖所造成的干擾，并將負極性視頻信號轉換成正極性。在AD8031的輸出端接一級RC濾波器，進一步濾除噪聲。經過上述處理后的視頻信號，被送入A/D轉換器進行量化。

3 圖像處理電路

圖像處理硬件用來完成圖像的采集、圖像的分割、目標物體的特征提取、目標物體的方位提取及發送追蹤指令；由驅動控制系統來響應圖像采集、圖像處理硬件所發送的跟蹤指令。處理器采用TI公司32位高性能定點數字信號處理器TMS320F2812。該圖像處理器可工作在圖像采集和圖像處理兩種工作模式，處理器特性如下：

（1）5V直流電源供電；

（2）最高工作頻率100 M（20 M晶振，鎖相環5倍頻）；

（3）兩種工作模式：圖像采集及圖像處理；

（4）外擴512 k×16 bit SRAM；

（5）兩路串行通訊接口（RS232和UART）；

（6）一路CAN總線通訊接口；

（7）兩路PWM電機控制接口。

圖像采集的目的，是對采集目標在工作環境下特征的標定，處理卡通過串口線與PC機連接，然后在通過PC機的端的處理軟件對圖像進行采樣。PC機端的處理軟件，是使用VC.net語言實現，應用程序采用基于對話框模式，圖像采集模式分為 4種：320×240黑白，320×240彩色，640×240彩色，640×480黑白圖像。

4 結束語

本設計將圖像采集與識別集成到一個系統中，能很好地實現圖像的快速采集、存儲及數據處理功能，對于高分辨率要求的圖像采集識別系統來說，可通過改變圖像處理模式的方法來實現。在識別方法上，如果將本文的識別方法與其它一些基于統計的方法，如外圍輪廓法、數學變換法等結合在一起，能夠取得更好的識別效果。

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