摘要：該文研究了一套基于機器視覺的方法對太陽光斑自動定位系統(tǒng)的設計。它采用波門跟蹤算法，可實時監(jiān)測太陽光方位角和高度角，并調(diào)整步進電機使得整套裝置的接收屏與太陽光線始終保持垂直夾角，在完成自動跟蹤的同時大大提高了太陽能接收利用率。

關鍵詞：太陽光；機器視覺；圖像傳感器；波門跟蹤算法

中圖分類號：TP216 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）24-5759-03

Sunlight Automatic Positioning System Design Based on Vision

BAI Yi-mo

（College of Information Engineering， Dalian University， Dalian 116622， China）

Abstract：This paper presents a method that it based on machine vision system for automatic positioning of the solar flare design. Using gate tracking algorithms， it can monitor the azimuth and elevation angle of sunlight timely， then adjust the stepping motor allowing that the receiver screen of the entire device remain vertical angle with the sun's rays， while it can tracke solar automaticly and improve the utilization of solar receiver greatly.

Key words： sunlight； machine vision； image sensor； gate tracking algorithm

自1992年首次推出太陽灶自動跟蹤系統(tǒng)以來[1]，國內(nèi)外不少專家學者開始相繼陸續(xù)開展這方面的研究。1994年《太陽能》雜志介紹一種液壓傳動系統(tǒng)設計的單軸太陽自動跟蹤器[2]。1997年美國Blackace深入研究了單軸太陽跟蹤器，完成了東西方向的自動跟蹤，而南北方向則需手動調(diào)節(jié)，整個接收器的熱接收率提高了15%。1998年美國加州成功的研究了ATM兩軸跟蹤器，并在太陽能面板上裝有集中陽光的涅耳透鏡，可以使小塊的太陽能面板硅收集更多的能量，使熱接收率得以進一步提高[3]。2002年美國亞利桑那大學推出一種新型太陽能跟蹤裝置，采用重量較輕的鋁型材框架結構，利用控制電機完成跟蹤[4]。

目前太陽能跟蹤裝置利用領域不廣主要是太陽能的能量接收利用率受限導致。經(jīng)大量實驗表明，太陽光與跟蹤裝置的接收面夾角起到至關重要的影響作用。當與太陽輻射方向保持垂直的表面和始終朝南鉛直方向的固定表面，一天中兩者接收到的太陽輻射的比大約是3：1[5]。因此實時跟蹤太陽光保持它與跟蹤裝置的夾角始終垂直即可大大增加接收面上收集的太陽輻射能量，提高太陽能的接收利用率?；诖耍撐奶岢鲆环N系統(tǒng)軟件設計方法。可實現(xiàn)太陽光斑定位，自動跟蹤。

1 系統(tǒng)硬件組成

本系統(tǒng)硬件部分主要由圖像傳感器、DSP處理器和執(zhí)行機構組成，系統(tǒng)的工作原理如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)工作原理框圖

借助小孔成像原理，采集太陽光線，再通過圖像傳感器將光信號轉換成電信號，輸入到DSP控制器中，進行采集處理控制等算法后，可確定光斑位置信息，由此可推算出太陽高度角和方位角。再經(jīng)判斷太陽光與裝置的成像機構所在平面與太陽光線否保持垂直夾角，并由DSP發(fā)出控制命令使執(zhí)行機構根據(jù)夾角偏差參數(shù)實時調(diào)整成像機構角度，實現(xiàn)對太陽光線的自動跟蹤。

2 系統(tǒng)軟件程序

系統(tǒng)上電復位后，程序開始執(zhí)行。具體步驟如下：

首先對DSP處理器初始化；

其次通過SCCB總線設置圖像傳感器相關參數(shù)，包括圖像傳感器初始化和圖像采集?？蛇M行放大、A/D轉換、光電轉換等處理，輸出數(shù)字圖像信號到DSP采集控制機構中，完成圖像的采集和處理部分；

最后進行太陽光斑的采集和定位。

整體軟件流程圖如圖2所示。

3） 定位跟蹤算法子程序

一般圖象處理系統(tǒng)確定目標位置的跟蹤算法有波門跟蹤算法和相關跟蹤算法兩類。其中波門跟蹤算法是設計一個波門，波門的尺寸略大于目標圖像，并使波門緊緊套住目標圖像，然后用跟蹤相關算法確定目標位置，使目標不受波門外的背景和噪聲干擾的影響；相關跟蹤是根據(jù)測量兩幅圖像之間的相關度函數(shù)去計算目標的位置變化，其中跟蹤點就是兩個圖像匹配最好的位置，即相關函數(shù)的峰值。相關度的取值有一定復雜度。

波門跟蹤算法跟適合本系統(tǒng)使用。主要有重心跟蹤、邊緣跟蹤、雙邊緣跟蹤、面積平衡等。其中重心跟蹤是通過計算目標的重心確定波門，算法簡單，抗噪性強。但無法獲得目標的大小信息，因此波門大小確定比較困難；邊緣跟蹤是通過尋找目標邊緣上的特定點，設置波門。由于目標邊緣同時還反映了目標的大小，所設置的波門可以隨著目標視圖面積的變化而變化，因此邊緣跟蹤特別適合自適應波門跟蹤。對本系統(tǒng)而言，經(jīng)過大量實驗驗證發(fā)現(xiàn)將此兩者算法相結合完成太陽光斑定位效果最佳。

a重心跟蹤

重心跟蹤是基于對目標能量矩的計算。其特點之一是閾值的大小隨目標與背景之間的對比度高低而變化，二是在整個目標圖像面積上對高于閾值的信息做幾份運算，求取重心。

重心跟蹤的實現(xiàn)主要有差分運算、閾值分割、遍歷去噪和計算重心坐標四個步驟。在找到重心以后設置波門，波門重心坐標和重心坐標重合。

對于一個質(zhì)量為[mk]的均勻的二維目標圖像，其X，Y方向坐標分別為[xk]，[yk]，則質(zhì)量重心坐標為：

b邊緣跟蹤

邊緣跟蹤是跟蹤圖像中灰度發(fā)生急劇變化區(qū)域的邊界?？梢杂靡浑A微分或差分算子、梯度算子、sobel算子、拉普拉斯算子等來檢測目標圖像的邊緣。

通過計算過零點，就可以找出圖像的邊界。這樣可以選定目標邊界的上、下、左、右等邊界點中的一個作為跟蹤點，使波門套住其中的某一個，以抑制目標或背景的其余部分。

3 實驗結果

將上述檢測到的太陽光方位角和高度角轉換為步進電機在兩個方向上轉動的步數(shù)，通過DSP控制步進電機按指定步數(shù)轉動，實時調(diào)整跟蹤裝置的接收面使其始終與太陽入射光保持垂直夾角，實現(xiàn)自動跟蹤。

參考文獻：

[1] 王濤.基于球面機構的太陽跟蹤裝置控制系統(tǒng)的研究[D].石家莊：河北工業(yè)大學，2005.

[2] 宋開峰.新型太陽跟蹤裝置機構的研究[D].石家莊：河北工業(yè)大學，2004.

[3] 周淑琴.自動跟蹤式太陽能廚房的原理與應用[J].能源研究與應用，1995，6（3）：34-37.

[4] 鄭守琛，余杰.太陽能電源[M].河南：河南人民出版社，1992.

[5] 徐文燦，袁俊，嚴偉，等.太陽能自動跟蹤系統(tǒng)的探索與實驗[J].物理實驗，2003，23（9）：45-48.

[6] 馮月霞.基于DSP的視頻圖像目標快速識別與跟蹤系統(tǒng)設計[D].中國科學院，2001（6）：9-15.