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1、基于ARM平台的深度图像采集程序设计与实现摘 要在当今这一智能化的信息时代，三维图像采集技术发展迅猛，应用广泛。通过镜头对目标进行识别、跟踪和测量，之后再做进一步的图像处理，得到适合人类观察或机器识别的图像是三维图像采集的主要作用。目前关于深度信息采集的研究方法有多种，包括：三角测量法、TOF测距、干涉法和结构光。本课题主要研究的是基于ARM平台的深度图像采集系统，其测量原理是通过计算发射信号与返回信号的相位差，进而得到各像素点的距离，实现三维图像的实时获取。主要完成的工作包括以下几点：（1）了解TOF测距技术在国内外的发展现状，查阅资料了解不同三维信息采集方法及其优缺点，根据设计要求，制定完
2、整的系统设计方案。（2）掌握epc610芯片的TOF测距原理，各引脚参数，寄存器的读写命令字以及LED调制，绘制epc610采集系统的电路图。（3）编写并调试程序实现图像数据的采集与处理，得到最终的三维信息，解决零点漂移，积分时间的选择等关键问题。（4）完成在不同条件下的数据测量，计算测量精度，结合理论知识对结果进行分析，得出结论。关键词：三维图像采集；TOF测距；积分时间；调制光；SPIDesign and implementation of depth image acquisition progame base on ARM platformAbstract In todays inte
3、lligent information age, three-dimensional image acquisition is developing rapidly and used widely. Through the lens to identify, track and measure the target, and then do further image processing, the pictures which get suitable for human observation or machine identification are the main role of t
4、hree-dimensional image acquisition. At present, there are several research methods on the depth of image acquisition, including triangulation, TOF ranging, interferometry and structural light. The subject mainly study a image acquisition system based on the ARM platform, the measurement principle is
5、 phase difference calculated by the transmission signal and the return signal, and then the distance of each pixel is gotten. The main work of thesis is as follows:(1) Understand the development of TOF distance measurement technology at home and abroad, access to information to understand the differ
6、ent three-dimensional information collection methods and their advantages and disadvantages. According to the design requirements, a complete system design is formulated.(2) Master the epc610 chip TOF ranging principle, the pin parameters, register read and write command words and LED modulation, dr
7、awing epc610 acquisition system circuit diagram.(3) Prepare and debug the program to achieve the image data collection and processing, get the final three-dimensional information to solve the zero drift, the choice of integration time and other key issues.(4)Complete the measurement of data in diffe
8、rent conditions, calculate the measure- ment accuracy, combine with the theoretical knowledge to analysis experimental result, and draw conclusions.Key words: 3D image acquisition; TOF ranging; integration time; modulated light; SPI目 录摘 要IAbstractII引 言11 绪论21.1 选题21.1.1 课题来源21.1.2 研究目的21.1.3 研究意义21.
9、2 国内外研究现状31.3 论文的主要研究和结构41.3.1 主要研究内容41.3.2 论文结构安排52 系统的测量原理62.1 不同深度测量方法概述及比较62.1.1 三角测量法62.1.2 结构光62.1.3 TOF测量72.2 系统测量原理73 基于epc610芯片的深度图像采集系统设计103.1 系统总体设计指标103.2 系统测量解决的关键问题103.3 系统测量的整体方案103.4 各项性能指标分析133.4.1 距离分辨率、可确定距离与调制光频率的关系133.4.2 灵敏度、运行范围与积分时间的关系143.4.3 芯片分辨率影响因素的分析144 系统硬件电路设计164.1 epc
10、610传感器模块164.1.1 片上系统组成及特点164.1.2 芯片参数和引脚图174.1.3 epc610图像采集模块电路图184.2 主处理器184.3 LED光源及其驱动电路194.4 电源管理单元214.5 SPI总线225 数据结果分析24结 论25参 考 文 献26附录A 测量数据28致 谢3337引 言科技改变世界，从1839年世界上第一台木箱照相机的诞生，到彩照照相机，再到如今的3D立体照相机。人类生活在一个三维的世界，科技使得人们更加立体地认识世界，三维立体成像技术能够实时和同步获取目标物体的距离信息，对各像素点的采样值进行识别、处理，进而得到类似于人眼看到的立体视觉效果。
11、这一技术的实现，在众多领域都有巨大的应用价值，为人们的生活提供了更加便利的条件。计算机视觉技术在许多领域都有应用，诸如体感游戏、手势识别、智能互动、汽车无人驾驶等。它们研究的一个主要方向就是图像的深度测量，运用深度信息使得上述的应用变得更加地可靠、可行。目前关于深度图像采集的研究方法有多种，本课题研究的是基于epc610芯片的直接飞行时间（TOF）测量的一种方法，它较其他几种测量方法具有低成本、光学系统结构简单、受环境光影响较小等优点。基于epc610芯片的深度图像采集系统的原理是通过测量调制光经过目标物体反射回来被传感器接收，在适当的积分时间内接收到的光电子转换成电容两端的电压，然后通过A/
12、D转换器将电压模拟量转换成数字量，其中包含了采样时刻的幅值和相位差信息。之后经过SPI串行接口将88像素点的4个采样值发送到ARM处理器中，运用数学逻辑运算得到个像素点的相位差以及深度距离。在数据采集过程中，重点是要选择合适的积分时间，因为积分时间的大小会影响系统的灵敏度。积分时间越长，系统的灵敏度越高；但是积分时间过长，会导致像素点的采样值饱和，影响距离的测量。因此，选择合适的积分时间使得接收到的调制光的幅值在100-1000LSB的范围内，以保证测量值的质量。调制光的频率越高，系统的分辨率越高，但会减小可确定距离。因此，为了提高系统的精度，可以适当地提高调制光的频率，还可以多次测量求平均值
13、，设定一个基准点来减小零点漂移对精度的影响。近几年来，直接飞行时间测量技术成为了最有前景的深度测距方法。它不需要太复杂的光学系统，也不依赖于昂贵的信号处理电路。相对于双目视觉测量技术，它受环境光的影响较小，无论白天黑夜都能进行测量，适用性较为广泛。1 绪论1.1 选题1.1.1 课题来源目前，基于单目结构光的深度摄像头代表产品有微软Kinect1、英特尔RealSense、Google Project Tango等，基于飞行时间法的深度摄像头代表有微软Kinect2，这些产品所实现的功能以及精度已经相当完善，但其成本较高。本课题主要对基于epc610芯片的88像素点的深度图像采集的研究，其在室
14、内和太阳光不是很强的地方都可以进行测量，开始先实现较少像素点的深度距离测量，研究积分时间、调制频率、环境光等因素对精度的影响，之后还会进行更高精度的研究。1.1.2 研究目的1. 理解深度图像采集的原理。2. 熟悉ESPROS公司epc610芯片功能及使用。3. 掌握深度图像采集板的硬件原理。4. 理解SPI通信协议。5. 熟悉VIVADO开发环境。6. 通过编程实现深度图像采集。1.1.3 研究意义随着科学技术的不断发展，计算机视觉技术在许多领域起着越来越重要的作用，例如在手势识别，汽车自动驾驶，目标物体跟踪，人机交互智能游戏等。其中，一个重要的研究方向就是3D深度图像采集，它可以对目标物体
15、进行深度采集，实现目标物体与背景的分离，进而对图像进行处理识别，从二维平面图像中恢复出三维空间信息1。3D深度图像采集有多种方法，包括双目视觉结构光投影成像技术以及TOF激光测距技术。双目立体视觉是基于三角测量法，运用几何运算得出被测物体到测量点的距离；结构光投影成像技术是将特定形状投影打在目标物体上，通过检测投影的形变量得出各点的深度距离；TOF激光测距技术是通过测量调制光来回的飞行时间得出深度距离。近年来，TOF激光测距越来越得到重视，世界上许多大公司都开始研究基于该原理的深度图像采集。其相比于前两种技术，可在CMOS芯片上实现，成本较低，受外界环境的影响较小，对光学系统的要求较低，对传感
16、器接收到的反射光信息的后处理较简单，通常只需要简单的转换，然后将相应的读数映射到实际距离范围2。而且TOF技术通过测量激光发射并由目标物体反射回来的时间可以实时获取目标物体表面距离信息的特点，实现对目标物体的三维立体重建。目前，TOF技术的分辨率还低于结构光投影成像技术，且最大测量距离通常不超过光信号在半个周期内飞行的距离3，这些难题仍需要去克服，因此对其的研究具有重大意义。1.2 国内外研究现状针对TOF深度图像采集技术，国内外许多学者做了相关的研究，并取得了一些显著的成果。1997年，R Miyagawa，T Kanade发明了一种基于CCD的测距传感器4，它是基于飞行时间的原理进行距离测
17、量。传感器在一定的积分时间内将接收光信号，通过直接处理图像产生的电荷来得到深度信息。2007年，Yang Ruigang，Davis J等人，将三维摄像机与单个摄像机相结合5，通过构造代价函数，并采用双边滤波器进行迭代处理,将开始的6464像素点的图像采集系统的分辨率提高了10倍。2008年，丹麦理工大学的Henrik Aanas等人，提出了将TOF测距和立体视觉图像相结合的算法6，先通过TOF测距的方法得到三维信息，然后将其转换成视差进行图像的立体匹配，最后利用分层的方法提高系统的分辨率。在2009年6月2日的E3展览会上，微软展出了XBOX系列体感游戏机Kinect 7。它完全不同于以往游
18、戏机，用人机互动的方式代替单一操作。它具有实时图像采集、姿态辨识、语音输入、社群互动等功能。在游戏中玩家可以通过身体的摆动开车、打网球，而且可以与其他玩家联机、在网上分享他们的游戏战绩和心得等，大大提高了游戏体验。2012年，德国的PMDTec公司研制出Photon ICS 19K-s3型号的3D-TOF芯片，该芯片具有160120分辨率，由于其采用了环境光抑制技术，削弱外界环境对其的影响，所以它用于室外测量，大大提高了它的实用性。但是它也存在一定的弊端，测量距离较短8。 MESA公司生产的SR4000 3D测距相机能以视频帧速率实时输出距离值和振幅值，它可以很方便地通过USB2.0或者以太网
19、接口连接到电脑或者网络中，快速生成实时深度图9。在2013年国际消费电子产品展览会上10，德州仪器公司展示了其3D-TOF影像传感器芯片组。该芯片组不仅集成DepthSense像素技术，而且可跟踪手指、手掌甚至全身的动作。其结构组成如图1.1所示，包括TOF传感器，控制器，电源管理单元等。图1.1 3D-TOF芯片组目前，国外在TOF深度图像采集技术较国内更为成熟，已有一些公司有相关的产品，但这一研究方向还有很大的发展空间。1.3 论文的主要研究和结构1.3.1 主要研究内容本课题希望通过epc610芯片实现对88个像素点实时的深度距离测量，其研究的主要内容包括：（1） 系统的测量原理850n
20、m的红外光线经epc610芯片上的LED驱动器调制后照射在目标物体上，反射光被传感器接收，通过比较入射光与反射光的相位差得到光信号往返所需要的时间，进而求出目标物体到零点的距离。（2） 系统测量的性能指标及影响因素系统测量的性能指标包括：精度，灵敏度，可确定距离范围等。影响它们的因素有很多，包括：积分时间，环境光，调制光频率等。本课题会研究这些因素对各性能指标的影响。（3） epc610芯片的功能及使用此测量系统利用epc610上集成的大功率的LED驱动器调节不同频率的调制光；利用光电COMS充电原理将接收到的光信号转换成电信号，再通过A/D转换器将电信号转换成数字量。（4） 硬件电路的理解设
21、计LED驱动电路和电源管理模块，理解各电容、电阻的作用，绘制电路图。将传感器模块搭建在以Zynq-7000为主处理器的开发板上，采用SPI总线进行通讯。（5） SPI通信协议SPI串行通讯接口负责向传感器相应的寄存器发送读写命令字，完成初始化配置，并将A/D转换器转换得到的数字量传送到ARM处理器进行一系列的数学逻辑运算。（6） Vivado开发环境学习在Vivado开发环境下创建工程，设计文件导入及工程的实现。（7） 编程实现深度图像采集首先，向各个特定寄存器发送命令字进行初始化，然后判断测量模式，写入积分时间。自动模式下选择合适的积分时间采样，非自动模式下依据写入的积分时间采样，将最终的采
22、样值发送给处理器。设置基准点，测量目标物体与基准点的相对距离。1.3.2 论文结构安排本论文主要研究的是基于ARM平台的深度图像采集系统，以Zynq-7000为主处理器的开发板与epc610图像采集模块通过SPI总线进行通讯，完成深度信息的采集与处理。本文研究了环境光强度、频率、积分时间不同情况下，图像采集系统的测量精度，验证了相应的结论。第1章讲述了课题的来源，研究目的，研究的主要内容以其研究意义，并概述了TOF测量技术在国内外的发展历程和其广泛的应用领域。目前，基于TOF测距的深度图像采集作为一种新兴技术，有它独特的优势，但也存在着一些尚未解决的问题，具有很大的发展前景。第2章首先介绍了不
23、同深度测量方法并进行了比较，说明了各自的优点与不足，之后又详细介绍了epc610芯片基于直接飞行时间的测量原理，重点说明了返回信号的采集和深度距离的数学计算。第3章给出系统测量的理论性能指标，叙述了在程序编写时主要解决的技术问题，之后概述了系统的整体设计方案，并就各性能指标的影响因素进行了分析，其中包括：积分时间，环境光，调制光频率等。第4章是测量系统硬件电路的设计，主要包括：芯片的选取，LED驱动电路和电源管理单元的设计，SPI通讯协议及其时序图。第5章针对不同测量条件下的结果进行了分析，验证了测量精度与调制光频率，积分时间，以及环境光强度之间的关系。2 系统的测量原理2.1 不同深度测量方
24、法概述及比较2.1.1 三角测量法三角测量法是运用数学中三角函数求解的一种方法，其按照有无光源可以分为主动式三角法和被动式三角法11。立体视觉技术应用的就是被动式三角法测量原理，类似于人眼视觉系统。利用两个或多个相机去拍摄同一目标物体，不同视角下获取图像信息，然后测量同一被测点在不同相机的视角以及两相机之间的距离，运用几何关系得出目标物体到水平线的距离12。测量原理图如2.1所示。图2.1 立体视觉技术测量原理立体视觉技术具有系统结构简单，可靠性高，适合人眼观察的优点，但是其受阴影和反射光的影响较大,需要进行大量的后处理13。它面临的一个主要挑战是解决通信问题：在一幅图像中给定一个点，如何在另
25、一个摄像机中匹配到相同的点。需要建立通讯，这就涉及到用于特征提取和匹配的复杂算法。它们也需要足够的亮度和图像中颜色的鲜明变化来提高系统的稳定性和精度14。如果被测物体缺少这些条件，会使立体视觉效果更差。2.1.2 结构光结构光是将特定图形的投影打在目标物体上，通过测量图形投影的变形情况来测量物体各点的深度距离，如图2.2所示。其类型主要有两种：一是光栅条纹，通过将排列均匀的长条纹投影在目标物体上，摄像机获取光栅条纹的投影信息，根据其产生的偏移量计算各点的距离15。二是激光散斑，利用其高度的随机性，将其投射在目标物体上，比较照射在不同位置亮斑的大小和形状得出各点的距离16。 图2.2 结构光测距
26、结构光测量的分辨率较高，但是其易受环境光的影响，适合于在室内进行测量，测量时需要保持相对静止，以免导致图像采集模糊不清。而且该方法需要大功率，高密度光源，成本较高17。2.1.3 TOF测量顾名思义，TOF18测量就是测量调制光发射和返回的飞行时间来计算目标物体的距离。在测量时，需要保证发送装置和接收装置始终同步；注意接收装置提供信号的传输时间的长短。TOF是一种经济有效的深度成像解决方案，TOF对机械对准和环境照明条件敏感程度较小，不依赖于颜色或纹理来测量距离，并且大大简化了通常需要的图像与背景的分离处理。虽然其分辨率相对于结构光测量法较低，但仍在不断地改善。2.2 系统测量原理 本课题所用
27、到的epc610传感器就是基于TOF测距的原理。调制光由发射器发出，经目标物体反射，通过接收镜头被传感器接收，比较入射光与反射光的相位差计算出发出与接收的时间差，进而得到各像素点物体的深度距离19，如图2.3所示。图2.3 系统测量原理图假设有发射器发出的调制光和经目标物体反射被传感器接收到的反射光为理想的正弦波信号，为保证返回信号幅值和相位的可靠性，在采样过程中，我们会在一个测量周期内进行4次采样，且每个采样值的相位相差90，如图2.4所示。这样的采样方式可以消除物体反射率，反射光功率的绝对值，快门时间等因素对测量造成的影响。从上述4次采样中提取反射光的相位和幅值有多种方法。如图2.5表示了
28、接收到的反射光信号经过混合器和低通滤波器等一系列信号处理技术得到其幅值和相位信息。将接受到的返回信号与发射的调制信号经过混合器混合得到一个含有高频分量的正弦信号，之后再由低通滤波器将其高频分量过滤掉，得到一个只含振幅和相位信息的常数分量，即DCS0-3，还有其他方法，如文献20所提出的。 (2.1)在实际测量中，会存在背景光幅值K21。图2.4 接收波形的采样图2.5 接收信号的处理Epc610芯片是利用器件级充电处理来有效地实现TOF测量原理。该传感器具有88像素阵列，并采用普通的低成本CMOS工艺在单个芯片上实现，它还集成了一个A/D数模转换和产生高速调制信号的电路。其关键部分是特殊的像素
29、结构，像素的横截面如图2.6所示。它采用差分结构，照片生成的正负电荷分别移向CMOS管的两极。由于芯片内部调制信号与发射信号同步，因此取决于入射光的相位，一个节点收集比另一个更多的电荷。在积分结束时，两个节点间的电压差作为发射光与反射光相位差的度量。实际上，该像素同时执行混合,低通滤波的功能22。从而得到4个相位差90的采样值，通过其比值能够得出入射光和反射光的相位差： (2.2)进而得到不同像素点处物体的深度距离： (2.3)图2.6 像素结构同时，由返回信号的4个采样值还可以得到，返回信号的幅值A以及偏移量B： (2.4) (2.5) 深度测量方差： (2.6)其中，表示TOF传感器分离和
30、收集光电子的方式，由等式（2.6）可得：返回信号的幅值越大，偏移量越小，系统的测量精度越高，同时偏移量过大，可能会导致像素点饱和。3 基于epc610芯片的深度图像采集系统设计3.1 系统总体设计指标表3.1 epc610芯片的测量参数激光调制频率可确定距离距离分辨率LED时钟分频器20MHz7.5m0.25cm110MHz15m0.50cm25MHz30m1.00cm42.5MHz60m2.00cm81.25MHz120m4.00cm16 如图3.1表示基于epc610芯片的深度测量参数，由表可得：调制光的频率越高，系统的可确定距离越小，距离分辨率越高，所需的LED时钟分频器数目越少。在实际
31、测量中，可以采用多调制频率技术提高系统的分辨率。3.2 系统测量解决的关键问题（1）光源与调制信号同步在测量过程中，每个像素点都需要进行4次采样，他们之间90的相位差要求传感器必须在调制光与传感器内部时钟信号的相位差为0，90，180，270时采集数据，能否满足这一要求会影响系统的测量精度。（2）最佳积分时间的选择积分时间的长短会影响传感器接受到的调制光的幅值，而返回信号的值又会影响系统测量的精度。因此，选择合适的积分时间可以保证测量的精度。（3）设置系统的零点在实际测量过程中，会由于环境的变化、设备的微小移动等各种因素导致零点漂移，影响测量精度，甚至造成测量结果的错误。为解决这一问题，这里采
32、用了设置基准点的方法，先确定一个基准点的位置，通过将两次测量结果求均值，然后测量目标物体与基准点的相对距离。3.3 系统测量的整体方案本课题设计的深度图像采集系统主要分为两部分：一是epc610深度传感器模块。它主要完成调制光信号的发送与接收，红外线由片上的LED驱动器调制后发射，经目标物体反射后被传感器接收，记录下64个点阵的信息。之后，经过A/D转换器转换成数字量;二是处理器模块。它主要负责将SPI传送过来的数据进行处理，通过章节2.2所述的数运算得到最终的距离值。在测量前，需要先通过从处理器发送命令，在传感器芯片相应的寄存器中设置测量类型、调制光频率以及积分时间。接下来进行4次采样，每次
33、完成一个积分周期或下一行像素数据加载时，微处理器必须通过SPI读取数据，包括：每行8个采样值，MSB和LSB部分像素区域的温度值以及饱和像素数目，如图3.1所示。图3.1 epc610芯片一次完整的测量周期本课题程序编写的主框架如图3.2所示。首先，向各个特定寄存器发送命令字进行初始化，然后判断测量模式，写入积分时间。当系统工作在自动模式下，系统会自动选择合适的积分时间，使得各像素点接收到的调制光幅值均处于100-1000LSB，保证测量数据的质量。若幅值小于100LSB说明被测点距离太远，物体反射率太小或LED光线太暗，需要增加积分时间重新采样；若幅值大于1000LSB说明物体反射率太大，被
34、测点距离太近，光线太强，需要减小积分时间。当系统工作在非自动模式下，系统会按照提前设置好的积分时间进行采样。若采样过程中出现错误，系统会执行不同积分时间对应的延时程序，舍弃本次采样数据，重新采样。之后，将每一积分周期内8行数据依次发送给处理器，依据等式（2.2-2.5）得到调制信号振幅和距离。将前两次测得的距离求平均作为基准点，测量目标物体与基准点的相对距离，消除环境变化引起的温度漂移和硬件电路不完善产生的误差。SPI数据传送流程图如下图3.3所示。图3.2 系统流程图图3.3 SPI数据传送流程图3.4 各项性能指标分析3.4.1 距离分辨率、可确定距离与调制光频率的关系由表3.1可得：随着
35、调制光频率的增大，系统测量的可确定距离减小，但距离分辨率提高。测量时，一定要保证测量的距离小于调制光在半个周期内飞行的距离，否则会出现混叠问题。例如，当调制光频率为10MHz时，系统的可确定距离范围是15m，距离传感器2m的位置与距离传感器17m的物体会得到相同的测量值。为解决这一问题，可以采用多个不同频率的调制光进行测量，使得系统的可确定距离增加为不同频率下最大可确定距离的最小公倍数22。如图3.4所示，假设在距离传感器13m的位置放一个物体，用25MHz的调制光测量时可以推断出物体的位置在1m、7m、13m或19m；用18.75MHz的调制光测量时可以推断出物体的位置在5m、13m或21m
36、。通过上述两个不同频率调制光的测量结果可以得出：目标物体的位置一定在13m处，其测量的可确定距离范围相对于单频测量时显著增加。图3.4 多频测距3.4.2 灵敏度、运行范围与积分时间的关系系统测量时的距离范围一般情况下小于可确定距离，其大小受传感器的灵敏度，物体的反射率，积分时间和调制光源的照明功率的限制。采样值是单位时间内传感器接收反射光的功率，因此当积分时间变长，物体的反射率增大，或者光源的照明功率增大，都会使得传感器的采样值增加，测量越灵敏，测量范围越大。但是，积分时间过大，会使像素的采样值饱和以及系统对环境光的敏感程度增大。因此，选择合适的积分时间既能提高测量范围，又能保证测量数据的质
37、量。3.4.3 芯片分辨率影响因素的分析 分辨率是深度图像采集系统重要的性能指标之一，它表示了系统测量每个像素点的距离偏离准确值的程度。接下来，对影响分辨率的因素进行分析。在一个积分周期内一个像素点接到的光电子总数： (3.1) 其中，是光源发射光功率，是量子效率，是光学系统特性所确定的常系数，T是一个积分周期的时间，A是返回信号的幅值，r是目标物体相应点的反射率。传感器将接收到的光电子存储在电容中，然后转换成相应的电压来表示入射光与反射光相位差的大小。在一个积分周期内电容两端的电压： (3.2) 其中，q是电子的电荷量1.610-19 C，p表示返回信号与参考信号的相位重叠程度，不同像素点的
38、p值与该点目标物体到传感器的距离有关。 噪声是影响分辨率的一个重要因素，其中包括：ADC量化噪声，kT/C复位噪声，热噪声等随机噪声以及影响电容两端电压的散射噪声。改善其影响的方法有两种：一是采用中值滤波23，将每个像素点的灰度值设置为该点某邻域内的所有像素点灰度值的中值，让周围像素点的值尽可能接近真实值，从而减小或消除噪声带来的干扰误差。同时该方法还具有保护信号边缘的效果，使之不被模糊，结果更加可靠，而且其硬件电路较容易实现。二是采用将时间、空间域噪声值平均的方法来减小噪声对图像采集的影响24。这两种方法都能够抑制噪声对系统的影响。其中，由接收到的光电子总数的不确定度引起的电容电压误差: (
39、3.3)由上述变量可得，系统距离分辨率： (3.4)其中，表示与时电容电压的差值，是调制频率。由等式（3.4）可得：系统分辨率与光源发射光功率，一个积分周期时间T，目标物体的反射率r，以及调制光的调制频率有关。光源功率越大，积分时间越长，目标物体的反射率越高，分辨率越高。但是，功率过大会造成电力损耗过大和成本增加；积分时间过长将不能满足应用程序对帧速率的要求；而增大调制光频率会减小系统的可确定距离。因此，要适当地调节各参数，使系统的分辨率尽可能高22。4 系统硬件电路设计4.1 epc610传感器模块Epc610传感器是Corporation（EPC）公司研发的Epc6XX系类芯片，作为深度图
40、像采集系统的核心元件，负责发射光的调制以及反射光的接收。它是单片、完全集成的光电CMOS器件。4.1.1 片上系统组成及特点Epc610芯片的内部结构如图4.1所示，包括：（1）含LED驱动器的完整数据采集路径，具有88像素TOF CCD阵列的光电接收器，信号调节器，A/D转换器和信号处理。（2）管理数据采集和数据通信的片上控制器。 （3）用于命令和数据通信的SPI接口。 （4）电源电源管理单元。图4.1 epc610片上系统结构Epc610传感器模块成本低廉；具有完整的数据采集系统，可用于芯片上的距离测量或物体检测；具有大功率LED驱动器；集成信号处理；响应时间不到1ms；具备环境光抑制能力
41、，高达100kLux；内含环境光调节计，可用于亮度控制或调光功能；电源电压低，功耗低；采用SPI接口进行命令和数据传输；采用完全贴片兼容的倒装芯片CSP24封装，占地面积小。4.1.2 芯片参数和引脚图表4.1 芯片参数参数值电源电压-0.5V+9.5V工作温度-2065相位抖动50ps时钟频率10MHz像素感光区域4040LED调制频率1.25MH峰值波长850nm工作波长范围550-1000nm封装CSP-24 2.772.76 m2图4.2 epc610芯片引脚图4.1.3 epc610图像采集模块电路图4.2 主处理器本课题是将epc610传感器模块搭建在以Zynq-7000为主处理器
42、的开发板上。Zynq-7000芯片是赛灵思公司生产的可扩展处理平台，该产品集成了功能丰富的双核ARM Cortex-A9 MPCore处理系统（PS）和赛灵思可编程逻辑（PL），采用低功耗28nm工艺技术提高芯片性能。PL负责控制SPI数据的传输；PS负责启停可编程逻辑器件，并且控制电源管理单元来启停epc610芯片。其中，主处理系统包括：ARM Cortex-A9 MPCore CPU，片上存储器，外部存储器，内存接口和I/O外设。其内部结构组成如图4.3所示。图4.3 Zynq-7000芯片内部结构微处理器系统通过SPI总线控制器与epc610传感器进行通信。其内部包含两个独立的SPI控制
43、器，每个控制器的I/O信号可以由MIO引脚或EMIO接口引出，他们都有自己独立的控制和状态寄存器，可以在主模式，从模式或多主机模式工作。在主模式下，它通过向32位读/写数据端口寄存器写入字节来读写从设备，可编程实现SS和MOSI延迟。SPI控制系统的结构框图如图4.4所示。图4.4 SPI控制系统结构框图4.3 LED光源及其驱动电路由于epc610芯片工作在波长为550-1000nm的范围内，而波长小于830nm的光会被镜头过滤掉，又考虑到850nm的波长既能满足传感器的最大灵敏度，又能被传感器接收，所以选择欧司朗公司生产的SFH4059大功率LED作为光源。它具有切换时间短，功率大，封装小
44、的优点，其产品的实物图如图4.5所示，参数如下表4.2所示：表4.2 SFH4059参数参数值辐照强度100mW/sr封装3.21.61.85mm工作温度-4085反向电压5V正向电压70mA功耗140mW光源中心波长850nm总辐射通量40mW图4.5 SFH4059大功率LED实物图大功率近红外线光源发出的光需要经过恒电流驱动电路调制后才能照射到被测物体上，这里所提到的驱动电路包括两种：（1）片上LED驱动器图4.6电路驱动两个大功率红外LED，输出LED由开漏开关晶体管驱动。LED的照明强度取决于流过电阻器R1的电流，当输出LED导通时，电阻R1的电流180mA。为了使输出LED（+5.
45、0V）具有安全的电压工作条件，在关闭状态下，流过LED二极管和D1二极管的最小电流1mA，该电流由电阻R2确定。C3和C4是用于提供LED电荷的电容器，为了满足快速切换的要求，C3应为陶瓷型电容，epc610芯片的电源电压由C1和C2（陶瓷型）解耦。电阻R3从ep610电源中抽出LED供电电路，通过二极管D1A和D1B的电压降将电压调节到LED所需的电平。这种方法的优点在于它能够在epc610与LED供电之间实现良好的去耦。图4.6 短距离LED驱动电路（2）外加LED驱动器当调制光的频率为10MHz或者更大时，LED就需要使用外部LED驱动器驱动。在设计驱动电路图时一定要注意LED正常工作时的电压与电流，如图4.7是原理图。epc610的引脚LED由开漏开关晶体管驱动，上拉终端电阻R1的作用是满足输出LED的安全电压工作条件。将输出的调制信号送给反相数字缓冲器IC1。它驱动快速开关晶体管T1，T1通过LED1-LEDn开关电流来调节