【文章內(nèi)容簡介】 上方，由馬達(dá)驅(qū)動(dòng)，可以隨著陽光移動(dòng)同步進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，通過多塊反光鏡反射太陽光讓高樓的內(nèi)部各處變得如同室外一樣明亮。 就現(xiàn)階段國內(nèi)對(duì)太陽跟蹤控制器的研究情況來看，由于受太陽能應(yīng)用系統(tǒng)成本的影響，普遍采用半自動(dòng)單軸跟蹤方式。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，光伏轉(zhuǎn)換效率的提高，太陽跟蹤裝置的研究會(huì)朝著全自動(dòng)太陽跟蹤的方向發(fā)展。全自動(dòng)跟蹤太陽裝置是根據(jù)地平坐標(biāo)、雙軸跟蹤原理，采用光、機(jī)、電、圖像處理等技術(shù)，通過對(duì)太陽光強(qiáng)或形狀的檢測，實(shí)現(xiàn)對(duì)太陽的全自動(dòng)跟蹤，能做到同步無偏差地跟蹤太陽，大大提 高了太陽能的接收效率。近年來，中央氣象局、上海交通大學(xué)、重慶大學(xué)、南京航空航天大學(xué)等單位分別對(duì)太陽跟蹤的算法進(jìn)行了研究，并且都取得了一定的成果。但總體來說，在我國，太陽跟蹤技術(shù)仍不是十分成熟，從事太陽跟蹤研究的人還不多，而且大部分處于理論研究階段，實(shí)際產(chǎn)品還很少見。 本課題的主要內(nèi)容及章節(jié)安排 本文完成了基于 CMOS 圖像傳感器的太陽跟蹤控制器的設(shè)計(jì)，利用 CMOS 圖像傳感器采集太陽圖像，經(jīng)過數(shù)字圖像處理后獲取跟蹤偏差。改進(jìn)后的太陽跟蹤控制器具有較高的跟蹤精度和可靠性?；诒菊n題的研究內(nèi)容和主要工作，本 文的結(jié)構(gòu)如下： 第一章主要介紹了選題背景、目的和意義，以及國內(nèi)外太陽跟蹤的研究現(xiàn)狀及發(fā)展。 第二章介紹了基于 CMOS 圖像傳感器的太陽跟蹤控制器的總體方案設(shè)計(jì)、 CMOS 圖像采集方案及圖像分析計(jì)算。 第三章介紹了太陽跟蹤控制器的硬件部分設(shè)計(jì)，主要包括單片機(jī)驅(qū)動(dòng)接口電路、步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路、限位裝置和通信電路等。 第四章介紹了太陽跟蹤控制器的軟件部分設(shè)計(jì)，主要包括采用 Visual C++ 編寫人機(jī)交互控制平臺(tái)、跟蹤控制器的主程序設(shè)計(jì)、太陽高度角與方位角的軟件算法、跟蹤控制器校華北電力大學(xué)科技學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 4 準(zhǔn)原理、基于 MCC 實(shí)現(xiàn) VC 與 MATLAB 聯(lián)合編程以及單片機(jī)部分軟件設(shè)計(jì)等。 第五章對(duì)課題的主要研究成果進(jìn)行總結(jié)，給出下一步工作的展望。 華北電力大學(xué)科技學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 5 2 太陽跟蹤控制器整體方案設(shè)計(jì)及圖像采集 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì) 該系統(tǒng)主要由平面鏡跟蹤裝置、控制和驅(qū)動(dòng)電路、方位限位電路 、 CMOS 圖像傳感器(附巴德膜濾波片 )等部分組成。系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框圖如圖 21 所示。 P c 機(jī)（ V C 與 M a t l a b 混 合 編程 ）單 片 機(jī)步 進(jìn) 電 機(jī)驅(qū) 動(dòng) 電 路平 面 鏡 跟 蹤 裝 置（ 轉(zhuǎn) 動(dòng) 平 臺(tái) ）C M O S 圖 像 傳 感 器限 位 裝 置 圖 21 系統(tǒng)的總體框圖 太陽跟蹤控制器工作過程為：上位機(jī)根據(jù)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)緯度和當(dāng)前時(shí)間，調(diào)用 Sun Position函數(shù)， 獲取太陽的高度角與方位角，并 轉(zhuǎn) 化為俯仰和水平電機(jī)的運(yùn)行步數(shù)，經(jīng)數(shù)據(jù)處理后，通過 RS485 總線與單片機(jī)通信，驅(qū)動(dòng)水平、俯仰兩個(gè)步進(jìn)電機(jī)動(dòng)作實(shí)現(xiàn)太陽的跟蹤。視日運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤結(jié)束后， VC 調(diào)用 MATLAB 函數(shù)，控制圖像傳感器拍攝太陽圖片，經(jīng)圖像處理后輸出。而限位裝置可保證電機(jī)運(yùn)行時(shí)，停在正確的位置，防止電機(jī)過位運(yùn)轉(zhuǎn)。 CMOS 圖像采集 圖像傳感器選型 圖像傳感器產(chǎn)品主要分為 CCD,CMOS 以及 CIS 傳感器三種。 CMOS 工藝是超大規(guī)模集成電路的主流工藝，集成度高，可以根據(jù)需要將多種功能集成在一塊芯 片上。 CMOS 圖像傳感器包括圖像陣列邏輯寄存器、存儲(chǔ)器、定時(shí)脈沖發(fā)生器和轉(zhuǎn)換器在內(nèi)的全部系統(tǒng)。與傳統(tǒng)的 CCD 圖像傳感器相比，把整個(gè)圖像系統(tǒng)集成一塊芯片上，不僅降低了功耗，而且具有重量輕、空間占有小以及總體價(jià)格低的優(yōu)點(diǎn)。目前 CMOS 型不僅價(jià)格低廉 ,而且已經(jīng)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化輸出 ,軟件可編程控制 ,大大降低系統(tǒng)設(shè)計(jì)的難度 ,提高系統(tǒng)設(shè)計(jì)的靈活性、抗干擾性和穩(wěn)定性。 CMOS 圖像傳感器滿足系統(tǒng)設(shè)計(jì)要求。本課題采用羅技公司的 QuickCam系列網(wǎng)絡(luò)攝像頭 ,具有功耗小、成本低、單一電源驅(qū)動(dòng)、易于實(shí)現(xiàn)片上系統(tǒng)集成等特點(diǎn)。其開窗特征可 以根據(jù)實(shí)際需要設(shè)置有效圖像數(shù)據(jù)窗口的大小 ,從而避免了對(duì)無效數(shù)據(jù)的采集 ,減小存儲(chǔ)空間。 圖像采集方案選擇 由于太陽光十分強(qiáng)烈 ,因此在圖像采集時(shí) ,需要給攝像頭加上巴德膜濾波片。實(shí)驗(yàn)表明加兩層濾波片后 ,所得到的圖像效果較佳。傳統(tǒng)的方法是使用中性灰濾光鏡。但從節(jié)約成本考慮，本課題采用的是更加新型的濾光方式，選用來自德國的發(fā)明專利 ——巴德太陽觀察保護(hù)膜 AstroSolar TM。巴德膜是一種鍍了金屬的樹脂膜，可以用于目視和拍照。它很薄，光華北電力大學(xué)科技學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 6 學(xué)質(zhì)量優(yōu)異，目前可以買到的巴德膜有兩種密度，分別為 (目視 )和 (拍照 )。用于天文觀測太陽，一般很難透光，只有在強(qiáng)光條件下才可以看到光。圖 22 和圖 23 分別為攝像頭加單層濾波片和雙層濾波片所拍攝的太陽位置圖片。 （ a）原始圖像 （ b）二值圖像 圖 22 攝像頭加單層巴德膜拍攝的太陽照片 （ a）原始圖像 （ b）二值圖像 圖 23 攝像頭加雙層巴德膜拍攝的太陽照片 圖像預(yù)處理 圖像預(yù)處理部分主要包括灰度圖像轉(zhuǎn)換、中值濾波、圖像分割。 彩色圖像轉(zhuǎn)灰度圖像。 通常，用攝像頭獲取的圖像是彩色圖像，它由 R, G ,B3 個(gè)單色調(diào)配而成，各種單色都人為地從 0255 分成了 256 個(gè)級(jí)。根據(jù) R, G ,B 的不同組合，獲取的彩色圖像可以表示華北電力大學(xué)科技學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 7 256256256=16777216 種顏色。通常數(shù)字圖像的處理是先將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，然后再對(duì)灰度圖像進(jìn)行處理。彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像的公式如下： Y = + + (21) 中值濾波 圖像在 拍攝或者傳輸過程中總會(huì)添加一些噪聲，這樣就影響了圖像的質(zhì)量。進(jìn)行中值濾波可以有效消除這些噪聲，同時(shí)還實(shí)現(xiàn)了圖像的平滑。中值濾波是一種去除噪聲的非線性處理方法，是由 Turky 在 1971 年提出的?；驹硎牵喊褦?shù)字圖像或數(shù)字序列中一點(diǎn)的值用該點(diǎn)的一個(gè)鄰域中各點(diǎn)值的中值代替。中值的定義如下：一組數(shù)把 n 個(gè)數(shù)的大小順序排列如下： Y=Med= (22) y 稱為序列的中值。把一個(gè)點(diǎn)的特定長度或形狀的領(lǐng)域稱作窗口。在一維情形下，中值濾波器是一個(gè)含有奇數(shù)個(gè)像素的滑動(dòng)窗口，窗口正中 間那個(gè)像素的值用窗口內(nèi)各像素值的中值代替。設(shè)輸入序列為 , I 為自然數(shù)集合或子集，窗口長度為 n，則濾波器的輸出為： (23) 其中： i 在二維情形下，可以用某種形式的二維窗口。設(shè) , 表示數(shù)字圖像各點(diǎn)的灰度值，濾波窗口為 A 的二維中值濾波可定義為： = Med=Med (24) 圖像分割處理 圖像分割技術(shù)是把圖像分成各具特性的區(qū)域并提取出感興趣目標(biāo)的技術(shù)和過程，它是由 圖像處理躍入圖像分析的關(guān)鍵步驟。其目的是將目標(biāo)和背景分離，為目標(biāo)識(shí)別、精確定位等后續(xù)處理提供依據(jù)。基于這種面向最終分析目的的思想，可選擇相對(duì)形狀測度、相對(duì)均勻測度和錯(cuò)分概率作為評(píng)估算法優(yōu)劣的準(zhǔn)則。常用的有 9 中比較經(jīng)典的閾值選取方法——極小值點(diǎn)閾值選取方法、最優(yōu)閾值選取方法、迭代閾值選取方法、利用灰度統(tǒng)計(jì)直方圖的凹性分析的閾值選取方法、最大熵法、模糊閾值選取方法、基于最大類間方差法求閾值、基于圖像差距量的閾值選取方法、基于矩量保持的閾值選取方法。鑒于本課題采集到太陽圖像的特殊性，采用基于最大類間方差法求取圖像 閾值。 最大類間方差法又叫 OTSU 算法，其求解閾值過程如下： (1)首先選擇一個(gè)近似值作為圖像 f (x, y)的初始閾值 = (25) 為最小、最大灰度值。算出每個(gè)灰度出現(xiàn)的概率 (2)根據(jù)閾值把圖像分成目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域 : =, = (26) 計(jì)算這兩個(gè)區(qū)域出現(xiàn)的概率 ,及平均值 , , (27) 華北電力大學(xué)科技學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 8 (3)計(jì)算的 ,方 差 , =。= (28) (4)計(jì)算類內(nèi)方差、類間方差、總體方差 =+, , =+ (29) 計(jì)算新閾值 = 和 ， k=k+1, 回到 (29)迭代計(jì)算，直到 時(shí)迭代結(jié)束，此時(shí)的閾值即為最優(yōu)解。 光斑質(zhì)心定位 在基于圖像傳感器構(gòu)成的閉環(huán)式太陽跟蹤系統(tǒng)中能否準(zhǔn)確檢測出太陽光斑質(zhì)心位置是實(shí)現(xiàn)跟蹤校正的關(guān)鍵，決定著系統(tǒng)的精度與可靠性。一般圖象處理系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)定位、跟蹤時(shí)，確定目標(biāo)位置的方法可分為兩類，即波門跟蹤和相 關(guān)跟蹤算法。波門跟蹤算法可分為兩種，即邊緣跟蹤和形心跟蹤。形心跟蹤又可分為雙邊緣中心跟蹤、面積平衡法跟蹤、質(zhì)心跟蹤和亮度中心跟蹤等。本課題采用質(zhì)心跟蹤的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)太陽光斑目標(biāo)的定位。在二值圖像中，設(shè)某一待求區(qū)域內(nèi)所有像素（非零像素）的坐標(biāo)記為 : (210) 則該區(qū)域質(zhì)心坐標(biāo)可表示為： Sum(x)=, Sum(y)= (211) , (212) 在 MATLAB ，提供了 regionprops函數(shù)幫助求取圖形區(qū)域質(zhì)心。regionprops 函數(shù)是用來度量圖像區(qū)域?qū)傩缘暮瘮?shù)。在調(diào)用 regionprops 之前必須將二值圖像轉(zhuǎn)變?yōu)闃?biāo)注矩陣。如圖 24 所示一個(gè)區(qū)域求取質(zhì)心示意圖，綠色的方框代表某一待求區(qū)域，白色正方形代表該區(qū)域內(nèi)的一個(gè)像素，紅色原點(diǎn)代表該區(qū)域的質(zhì)心。圖 25 給出幾種不同形狀的 圖形質(zhì)心位置檢測結(jié)果。 華北電力大學(xué)科技學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 9 圖 24 區(qū)域質(zhì)心求取示意圖 （ a）圓形質(zhì)心 （ b）橢圓質(zhì)心 （ c）正方形質(zhì)心 （ d）三角形質(zhì)心 （ e）不規(guī)則形狀質(zhì)心（區(qū)域內(nèi)） （ f）不規(guī)則形狀質(zhì)心（區(qū)域外） 圖 25 幾種不同形狀的圖形質(zhì)心檢測結(jié)果 根據(jù)標(biāo)注矩陣可以方便的給出二值圖像中亮斑區(qū)域的個(gè)數(shù)，在進(jìn)行抗干擾設(shè)計(jì)時(shí)，亮華北電力大學(xué)科技學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 10 斑個(gè)數(shù)將會(huì)作為是否存在干擾的判斷依據(jù)。圖 26 給出二值化處理后太 陽光斑圖形的質(zhì)心檢測結(jié)果。 圖 26 太陽光斑質(zhì)心檢測結(jié)果 獲取步進(jìn)電機(jī)校正步數(shù) 圖 27 太陽圖像中光斑位置及校正步數(shù)示意圖 圖 27 給出了采集太陽圖像中光斑位置與校正步數(shù)示意圖。圖片格式為 320*240 RGB格式，即水平方向含有 320 個(gè)像素點(diǎn)，垂直方向含有 240 個(gè)像素點(diǎn)。采用圖像坐標(biāo)表示時(shí)，以圖片左上頂點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn)，故圖像中心坐標(biāo)為 (160,120)。其中 FYP、 FYM 、 FWP、 FWM華北電力大學(xué)科技學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文） 11 分別對(duì)應(yīng)上位機(jī)控制平臺(tái)中 “俯仰 +”、 “俯仰 ”、 “方位 +”、 “方位 ”運(yùn)行步數(shù)。且有 FYP +FYM =0,FWP +FWM=0。程序中為減小變量處理個(gè)數(shù)，所有 FYM 和 FWM 均用 FYP 和 FWP 的相反數(shù)表示。跟蹤裝置中方位步進(jìn)電機(jī)每走一步實(shí)際走過 ()，俯仰步進(jìn)電機(jī)每走一步實(shí)際走過 ()。跟蹤裝置運(yùn)行時(shí)，若光斑處于圖像中心坐標(biāo)，則向下移動(dòng)出圖像 FYP需運(yùn)行 50 步；向左移動(dòng)出圖像 FWP 需運(yùn)行 160 步。校正步數(shù) (FYP, FWP)與光斑圖像坐標(biāo)(X ,Y)之間的關(guān)系為： FYP= （ 213） FWP= （ 214） 由式 21 214 可知：光斑處于第三、第四象限時(shí) Y120，可得出 FYP 為負(fù)值，實(shí)際表示 FYM 運(yùn)行步數(shù)；光斑處于第一、第三象限時(shí) X160，可得出 FWP 為負(fù)值，實(shí)際表示 FWM 運(yùn)行步數(shù)。 圖像處理結(jié)果分析 處于不同象限的太陽光斑質(zhì)心檢測及獲取電機(jī)校正步數(shù)程序執(zhí)行結(jié)果如下： 太陽光斑質(zhì)心在第 I 象限 程序執(zhí)行結(jié)果如下： （ a）原始圖像 (b)二值化圖像 （ c）原始圖像加質(zhì)心標(biāo)記 圖 28 太陽光斑質(zhì)心在第 I 象限 圖 28 為太陽光