機器人技術(shù)整合了控制論、機械電子、計算機、仿生學(xué)和材料科學(xué)等技術(shù)，正在以前所未有的速度走向社會生活的各個領(lǐng)域，如：服務(wù)機器人、仿生機器人、水下機器人、飛行機器人等。目前，在世界各國研制的機器人中，行走、手臂運動等技術(shù)已經(jīng)取得了非常大的成功，而作為重要感知機能之一的視覺功能，一直是學(xué)者們競相研究的熱點。特別是目前重點發(fā)展的服務(wù)機器人、危險環(huán)境作業(yè)機器人、助老助殘機器人等。機器人的運動環(huán)境和自身姿態(tài)的變化以及機體振動等問題對機器人視覺系統(tǒng)提出了更高要求，顛簸環(huán)境中機器人運動視覺問題已是亟待解決的問題。視覺專家從圖像處理和運動控制的角度對這些視覺技術(shù)進行了長期卓有成效的研究，在一定程度上解決了視覺中的基本問題。但機器人視覺系統(tǒng)在實際較惡劣環(huán)境中應(yīng)用時，往往不能平滑穩(wěn)定地跟蹤目標(biāo)，會出現(xiàn)跟蹤視頻圖像的跳動、跟蹤目標(biāo)的丟失以及圖像模糊等現(xiàn)象。面對存在的問題，專家們一直在探討本質(zhì)上的解決方法。實際上，人眼就具有這樣的視覺功能。眼球的生理神經(jīng)回路能產(chǎn)生如前庭動眼反射、視動反射、平穩(wěn)追蹤、急動等眼球運動[1]，可以解決上述問題。因此，若能從人眼神經(jīng)回路的生理本質(zhì)出發(fā)，研制出具有類似人眼機能的仿生眼球系統(tǒng)，機器人的視覺技術(shù)將會得到突破性進展。而在仿生眼研究中，類似于人眼視網(wǎng)膜反饋目標(biāo)在視野中的位置偏差、速度偏差的嵌入式機載視頻圖像處理系統(tǒng)的成功研究至關(guān)重要[2]。
    近年來，國內(nèi)外開展了大量對視頻圖像處理系統(tǒng)的研究，主要是針對一定范圍內(nèi)的靜、動態(tài)場景進行監(jiān)控或跟蹤，并應(yīng)用于智能車輛檢測、視頻監(jiān)控、人臉識別、目標(biāo)跟蹤等方面。如文獻[3]成功設(shè)計了一個基于視覺的低空跟蹤系統(tǒng)；文獻[4]成功設(shè)計一個基于視頻圖像處理的車輛流量實時檢測系統(tǒng)。調(diào)查研究表明，國內(nèi)外嵌入式機載視頻圖像處理系統(tǒng)的核心處理器多采用DSP、FPGA或者ARM來處理海量的圖像數(shù)據(jù)。其主要采用的結(jié)構(gòu)有單片高性能DSP、FPGA+DSP結(jié)構(gòu)及ARM+FPGA+DSP結(jié)構(gòu)等。文獻[5]設(shè)計了一種單DSP的視頻圖像處理系統(tǒng)。文獻[6]設(shè)計了一種FPGA+DSP結(jié)構(gòu)的視頻圖像處理系統(tǒng)。文獻[7]設(shè)計了一種基于DSP+FPGA+ARM體系結(jié)構(gòu)的嵌入式實時圖像處理系統(tǒng)。這些系統(tǒng)代表了目前嵌入式視頻圖像處理系統(tǒng)的基本類型和主要成果。隨著數(shù)字信號處理器的高速發(fā)展，針對視頻和圖像解決方案而設(shè)計的高性能數(shù)字多媒體處理器TMS320DM642在實時視頻處理領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。因此，根據(jù)仿生眼對圖像處理性能的實際要求，可以采用基于單片高性能DSP結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)。
    本文設(shè)計的仿生眼嵌入式機載視頻圖像處理系統(tǒng)采用TI公司的TMS320DM642高性能數(shù)字多媒體處理器作為核心處理器，系統(tǒng)實現(xiàn)了實時采集圖像、實時處理圖像、實時輸出目標(biāo)信息、實時顯示等功能，具有針對性強、電路簡單、集成度高、可靠性好等優(yōu)點。此外，本系統(tǒng)實現(xiàn)了對經(jīng)典Prewitt算法及其改進算法的驗證。結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠滿足實時圖像處理系統(tǒng)運算量大、數(shù)據(jù)傳輸率高以及實時性的要求。
1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)與硬件設(shè)計
1.1 系統(tǒng)整體框架結(jié)構(gòu)
    系統(tǒng)以TM320DM642為核心，由4個部分組成：視頻采集、圖像處理、視頻輸出、串口通信。系統(tǒng)流程如圖1所示。首先CCD攝像頭采集的視頻圖像，經(jīng)過視頻解碼芯片轉(zhuǎn)化為便于DSP處理的視頻碼流；然后在DSP中設(shè)計合適的視頻圖像處理算法，分割、識別出運動目標(biāo)，并計算出目標(biāo)的位置參數(shù)；最后將位置參數(shù)通過串口發(fā)送給眼動控制模塊。同時利用視頻編碼芯片編碼DSP輸出的視頻碼流，送到顯示器實時顯示，便于人機交互。

1.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計
    系統(tǒng)硬件設(shè)計分為6個模塊：視頻采集模塊、圖像處理模塊、視頻輸出模塊、串口通信模塊、電源時鐘模塊、存儲模塊。其結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

1.2.1 TMS320DM642圖像處理模塊
    TMS320DM642是整個嵌入式系統(tǒng)的核心，它是TI公司推出的一款專用于數(shù)字媒體應(yīng)用的高性能32 bit定點DSP，具有豐富的外設(shè)接口和高速的處理能力，是目前實時視頻處理領(lǐng)域性價比較高的芯片[8]。DM642最高主頻達600 MHz，并行處理指令最高可達每個指令周期處理8條32 bit指令，最大指令處理速度為4 800 MIPS。DM642的高性能主要體現(xiàn)在采用了二級緩存結(jié)構(gòu)和64 bit的EDMA控制器，使其在沒有CPU參與的情況下，進行數(shù)據(jù)搬移，大大提高了程序的運行效率[9]。因此，為提高系統(tǒng)實時性[10]，采用EDMA傳輸是必要之舉。此外，DM642具有豐富的外圍接口，其3個可配置的視頻口可以與視頻編解碼芯片進行無縫連接；片內(nèi)64 bit的EMIF接口可以與SDRAM、FLASH 等存儲器無縫連接；利用I2C還可以方便地控制外圍器件等。
    該模塊的主要功能是將輸入的BT.656格式的視頻信號進行中值濾波、圖像分割等預(yù)處理，然后通過目標(biāo)識別算法計算目標(biāo)位置參數(shù)，最后將結(jié)果通過串口模塊實時地送給眼動控制模塊，眼動控制模塊再結(jié)合仿生控制率對眼球進行實時控制。由于系統(tǒng)采用EDMA傳輸，大大保證了圖像傳輸?shù)膶崟r性。CPU的開銷主要用于圖像處理的識別算法上。
1.2.2 視頻圖像采集模塊
    視頻圖像采集模塊由CCD攝像頭XL-3130CP4和視頻解碼芯片TVP5150組成，用于實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)的A/D轉(zhuǎn)換。DM642具有3個視頻口，每個視頻口包括A、B 2個通道，每個通道均可配置為輸入或輸出口。本系統(tǒng)將VP0A配置成視頻輸入，VP1A配置成視頻輸出。CCD采集的視頻信號采用PAL制式，即：分辨率為720×576，幀頻為25幀/s。通過TVP5150視頻解碼器將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字色差信號(YUV4：2：2)，輸出格式為ITU-R BT.656，輸入到VP0A口。DM642支持BT.656格式的視頻數(shù)據(jù)流的輸入格式，能與TVP5150的視頻數(shù)據(jù)流無縫連接。視頻編解碼器與DSP的連接框圖如圖3所示。

    TVP5150的配置是通過標(biāo)準(zhǔn)的I²C總線完成的。I2C標(biāo)準(zhǔn)總線由串行數(shù)據(jù)輸入/輸出線(SDA)和時鐘輸入/輸出線(SCL)組成。TVP5150作為從設(shè)備，TMS320DM642作為I2C總線的主設(shè)備。主設(shè)備初始化TVP5150配置的寫操作步驟如下：(1)DSP產(chǎn)生一個起始條件；(2)DSP發(fā)出一個TVP5150的地址(0xBA或0Xb8)，并表明寫操作，等待TVP5150響應(yīng)；(3)接收到TVP5150的響應(yīng)后，DSP發(fā)出要配置寄存器地址，等待TVP5150響應(yīng)；(4)接收TVP5150的響應(yīng)后，發(fā)送要配置的數(shù)據(jù)，等待TVP5150響應(yīng)；(5)接收到TVP5150響應(yīng)后，發(fā)送停止位，結(jié)束一次配置。
1.2.3 視頻圖像輸出模塊
    視頻輸出模塊由視頻編碼器SAA7121和顯示器組成。SAA7121支持PAL/NTSC格式的視頻編碼，輸入支持BT.656格式的數(shù)字視頻，輸出為一路復(fù)合視頻(CVBS)和一路超級視頻(S-Video)。SAA7121的配置也是通過標(biāo)準(zhǔn)的I²C總線完成的，并且只能作為從設(shè)備。顯示器用于實時顯示視頻圖像信息，便于人機交互。
1.2.4 串口通信模塊
    串口通信部分包括TL16C752B和MAX3160。采用TL16C752B作為通用異步收發(fā)器(UART)，采用MAX3160將UART接口配置成RS232接口電平標(biāo)準(zhǔn)，用于為眼動控制器傳遞參數(shù)。該模塊是視覺識別系統(tǒng)與眼動控制模塊的接口，所傳遞的參數(shù)是目標(biāo)偏離圖像中心的位置信息，眼動控制系統(tǒng)根據(jù)這個參數(shù)實時調(diào)整眼球運動，確保目標(biāo)位于圖像中心。因此，該參數(shù)是整個眼球運動系統(tǒng)的前提。
1.2.5 外部存儲模塊
    外部存儲模塊包括SDRAM和FLASH 2種。TMS320-DM642通過外部存儲器接口EMIFA訪問片外存儲器。EMIFA是一個64 bit的接口，可以實現(xiàn)與多種同步和異步存儲器的無縫連接。系統(tǒng)中，DM642的CE0子空間被作為64 bit的SDRAM接口，SDRAM選用HY57V283220T芯片，用于緩存待處理的圖像數(shù)據(jù)；CE1子空間被配置為8 bit的FLASH接口，F(xiàn)LASH選用Am29LV033C芯片，用于存儲DSP的固化程序和系統(tǒng)配置數(shù)據(jù)。
1.2.6 電源和時鐘模塊
    本系統(tǒng)需要3種不同的供電電壓，分別是+3.3 V(外部存儲器、DSP的外部I/O、視頻格式轉(zhuǎn)換電路、通用異步收發(fā)器、時鐘芯片)、+1.4 V(DSP的內(nèi)核)、+1.8 V(視頻格式轉(zhuǎn)換電路)。采用TPS54310和TPS76718這2款電源芯片。本電源系統(tǒng)中，TPS54310輸入電壓為5 V，一路調(diào)節(jié)成3.3 V，另一路調(diào)節(jié)為1.4 V。TPS54310輸出3.3 V電壓經(jīng)TPS76718固定輸出1.8 V。
    本系統(tǒng)共需要4種時鐘頻率：50 MHz送DSP鎖相環(huán)電路(PLL)，倍頻到200 MHz作為DSP芯片的工作時鐘；133 MHz送EMIFA接口，同步擴展外部SDRAM存儲器；30.72 MHz送TL16C752B芯片，為通用異步串行接口通信提供時鐘；14.318 18 MHz送TVP5150A芯片，作為視頻格式轉(zhuǎn)換電路的工作時鐘。
2 系統(tǒng)軟件功能設(shè)計
    系統(tǒng)的軟件功能設(shè)計包括：(1)系統(tǒng)引導(dǎo)；(2)初始化。主要包括DM642的初始化、EDMA數(shù)據(jù)傳輸、編解碼芯片的初始化等。DM642的初始化包括片內(nèi)外設(shè)的選擇、EMIF初始化、I²C接口的初始化、視頻口初始化；(3)實現(xiàn)視頻數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)搬移、圖像處理、參數(shù)輸出、實時顯示等功能。系統(tǒng)軟件實現(xiàn)框圖如圖4所示。

    系統(tǒng)上電后，由DSP先從FLASH中加載程序，完成系統(tǒng)初始化及相關(guān)寄存器和外圍器件的配置。由CCD攝像頭采集的視頻圖像傳送到TVP5150解碼器，將視頻模擬信號經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換成BT.656視頻數(shù)據(jù)流，接著送入DM642視頻口；然后視頻口解碼該視頻數(shù)據(jù)流，得到Y(jié)UV(4:2:2)格式的圖像，并通過EDMA傳輸?shù)絊DRAM中存儲。CPU通過訪問SDRAM中的圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)圖像處理算法對圖像數(shù)據(jù)進行實時處理和計算。一方面將計算結(jié)果通過串口發(fā)送出去，另一方面將視頻數(shù)據(jù)送到SAA7121編碼器，實現(xiàn)D/A轉(zhuǎn)換并實時顯示。
3 圖像處理算法的應(yīng)用
3.1 經(jīng)典Prewitt邊緣檢測算法
    經(jīng)典的Prewitt算子是利用像素點上下、左右鄰點灰度差在邊緣處達到極值檢測邊緣，去掉部分偽邊緣，對噪聲具有平滑作用。其原理是在圖像空間利用2個方向模板與圖像進行鄰域卷積完成。這2個方向模板中一個是垂直梯度方向，檢測水平邊緣；另一個是水平梯度方向，檢測垂直邊緣，如圖5所示。

    Prewitt算法步驟：(1)分別將2個方向模板沿圖像從一個像素移到另一個像素，并將像素的中心與圖像中的某個像素位置重合；(2)將模板內(nèi)的系數(shù)與其圖像上相對應(yīng)的像素值相乘，并將所有相乘的值相加；(3)將兩個卷積的最大值賦給圖像中對應(yīng)模板中心位置的像素，作為該像素新的灰度值；(4)選取合適的閾值，若新像素灰度值大于等于所設(shè)閾值，則判斷該像素點為圖像邊緣點。
3.2 改進的Prewitt邊緣檢測算法
    經(jīng)典的Prewitt邊緣檢測算法只檢測水平和垂直2個方向的邊緣，通常圖像的邊緣還有其他的方向。為了能夠在不影響實時性的前提下將邊緣提取得更精確，本文將Prewitt算子擴張到8個方向的邊緣樣板算子。這些樣板算子由理想的邊緣子圖像構(gòu)成，依次用邊緣樣板去檢測圖像，與被檢測區(qū)域最為相似的樣板給出最大值，用這個最大值作為輸出值，并將此輸出值與所設(shè)的閾值進行比較，大于閾值即為邊緣點，這樣就可以更精確地檢測出邊緣。8個方向的Prewitt邊緣檢測算子模板如圖6所示。8算子樣板對應(yīng)的邊緣方向如圖7所示。

3.3 軟件實現(xiàn)步驟
    本文使用CCS2.2開發(fā)環(huán)境進行軟件開發(fā)，采用C語言編程。CCS具有實時、多任務(wù)、可視化的軟件開發(fā)特點。使用CCS提供的工具，可以方便地對DSP軟件進行設(shè)計、編碼、編譯、調(diào)試、跟蹤和實時性分析。系統(tǒng)程序的具體實現(xiàn)步驟為：
    (1)初始化并配置資源庫，包括片內(nèi)外設(shè)的選取，DSP的片上支持庫提供了一系列的C語言程序接口，可以設(shè)置或者控制外設(shè)；
    (2)實現(xiàn)對EMIFA的初始化，CE0子空間被配置為64 bit的SDRAM空間，具體定位：0x80000000H-0x81FFF-
FFFH。CE1子空間被配置為8 bit Flash空間，具體定位：0x90000000H-0x9007FFFFH。
    (3)對I²C總線進行初始化；
    (4)TVP5150和SAA7121的初始化,選擇I2C總線，并設(shè)置為相應(yīng)的數(shù)據(jù)通路；
    (5)初始化視頻口Video Port1，設(shè)為視頻輸入；
    (6)利用bt656_capture_start()函數(shù)采集一幀圖像，并將其存入顯示緩沖區(qū)；
    (7)完成一幀圖像的采集，使用DAT_copy()函數(shù)將圖像數(shù)據(jù)送SDRAM暫存；
    (8)對存儲區(qū)數(shù)據(jù)進行算法處理；
    (9)對處理的數(shù)據(jù)使用DAT_copy()函數(shù)，送顯存進行顯示。
3.4 實驗結(jié)果
    采用系統(tǒng)在線編程技術(shù)，對系統(tǒng)的性能進行測試。為了減少運算量，算法只對圖像的中心部分進行2種算法處理。CCD采集的PAL制式的圖像，對圖像中心的80×100的區(qū)域進行計算。其結(jié)果表明：改進的算法比傳統(tǒng)的算法能提取更多的邊緣細(xì)節(jié)，對目標(biāo)識別更有利。在實時性上，傳統(tǒng)算法處理時間為0.02 s，而改進算法的處理時間為0.1 s。因此，該算法具有準(zhǔn)實時性，基本能夠達到仿生眼球?qū)D像識別的要求。
    系統(tǒng)CPU的開銷主要耗費在算法處理上，因此，未來的工作可以針對算法進行不斷改進，以提高系統(tǒng)的實時性。
    本文成功設(shè)計了一個以TMS320DM642為核心的嵌入式視覺圖像處理系統(tǒng)，并創(chuàng)新地將其作為仿生眼球的視覺部分嵌入到眼球結(jié)構(gòu)中。系統(tǒng)具有處理速度快、接口簡單、集成度高、電路穩(wěn)定、體積小等優(yōu)點。在此系統(tǒng)上實現(xiàn)了對經(jīng)典的2模板Prewitt算法與改進的8模板算法的邊緣檢測。結(jié)果表明，改進的算法具有精確度高、檢測效果好等優(yōu)點，為視覺識別提供了算法基礎(chǔ)。
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