基于CCD圖像的太陽質心位置檢測

摘 要： 設計了一種基于CCD圖像傳感器的太陽定位技術，利用CCD攝像頭實時的采集太陽的圖像，通過USB接口與計算機相連，提取連續圖像幀，采用維納濾波、迭代閾值法、邊緣檢測算子、改進的最小二乘圓擬合算法等，對太陽圖像進行了輪廓提取和質心位置計算，太陽檢測定位精度達到0.001°，從而達到更高精度、更快速度的太陽質心定位的目的。為后續驅動伺服電機調整高度角和方位角，最大限度地獲取太陽能做了更加充分的準備。最后實驗仿真成功。

關鍵字： 太陽能； CCD圖像傳感器； 邊緣檢測； 維納濾波； 最小二乘法

中圖分類號： TN964?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2013）22?0093?03

0 引 言

高效率的定位太陽運行軌跡，精確的檢測太陽質心位置，實時地反饋太陽高度角和方位角變化，有助于使設備能最大化的利用太陽能，提高光電轉化效率。目前太陽能跟蹤控制系統大致分為2類：機械跟蹤和電控。太陽高度角12 h偏轉180°，每秒偏轉0.004°，提高太陽的定位和跟蹤精度對高倍聚光光伏系統來講，其值必須足夠小才能高效利用太陽能。下面對太陽圖像采集及太陽質心定位技術做了系統設計，驗證了改方案的實時性及實用性。

1 系統總體方案設計

本文設計了高精度太陽質心位置檢測的總體方案，采用300萬像素的CCD圖像傳感設備，最大成像像素2 048×1 536，通過軟件設計每秒采集并處理一副圖像，檢測太陽在圖像中的質心位置，最后達到太陽檢測的定位精度上升為0.001°。

太陽位置與CCD成像透鏡的距離很大，遠遠大于成像透鏡的焦距。根據光學成像原理，太陽必定成像在透鏡的焦平面上，在不考慮鏡頭成像畸變的條件下，由圖1，圖2可知，定位精度=視場角/對角線上像素數，視場角可由接收屏的邊長和鏡頭焦距確定。

采用2 048×1 536像素的CCD圖像傳感器，規格為11.28×8.46。其則長度像素比：[11.282 048]=0.005 5=5.5×[10-3]=[8.461 536]mm/個。可得：太陽光斑偏移0.001°為兩個像素的長度。

2 邊緣檢測和最小二乘法擬合圓

2.1 平滑濾波

本文采用維納濾波[1]，加入高斯噪聲，采用最小方均誤差準則構造的最佳濾波方式，構建最佳濾波器，效果優于其他濾波方式。

2.2 迭代閾值法

在經過平滑濾波消除噪聲干擾和一部分雜散的太陽光斑，采用迭代法處理灰度圖像，得到最佳分割閾值。

經研究發現，太陽圖像是一種對比度較高的圖像類型，為了對比各種算法的分割效果，本論文使用該節所介紹的方法依次對太陽圖像（2 048×1 536）進行分割，所得結果如表1所示。

2.3 改進的最小二乘法擬合圓

得到最佳分割閾值后，可根據梯度邊緣檢測算子[2]進行邊緣定位，定位后針對太陽光斑圖像的特點，提出了改進的最小二乘圓擬合中心算法[3]精確計算光斑中心位置坐標，來提高太陽光斑質心位置檢測的精度[4]。

3 實驗結果仿真及分析

3.1 各算子邊緣檢測效果比較

Roberts算子抑制假噪聲能力較弱，邊緣檢測效果明顯劣于其他算子；Sobels算子Prewitt算子對噪聲抑制有一定的能力，但不能完全消除假邊緣，檢測邊緣易出現多像素的寬度；Log算子：抗噪聲能力好，但檢測輪廓的能力有待提高；Canny算子定位精確，檢測速度慢，影響后續太陽質心定位時對實時性的要求，檢測結果比較如圖4所示。

3.2 方案結果

4 結 語

本次實驗的成果和優點：

（1）比原有的太陽跟蹤設備的跟蹤效率有很大的提高；

（2）改進了邊緣檢測算法和最小二乘擬合圓算法，提高了檢測精度和速度；后續工作需要進一步提升算法或提升圖像采集設備精度減少假邊緣的產生，提高檢測速率。

參考文獻

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