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　　隨著嵌入式微處理器技術的進步，32位ARM處理器系統擁有很高的運算速度和很強的信號處理能力，可以作為視覺系統的處理器，代替PC機來實現簡單的視覺處理算法。下面介紹一種基于ARM和CPLD的嵌入式視覺系統，希望能分享嵌入式視覺開發過程中的一些經驗。

　　1 系統方案與原理

　　在嵌入式視覺的設計中，目前主流的有以下2種方案：

　　方案1圖像傳感器+微處理器(ARM或DSP)+SRAM

　　方案2圖像傳感器+CPLD/FPGA+微處理器+SRAM

　　方案1系統結構緊湊，功耗低。在圖像采集時，圖像傳感器輸出的同步時序信號的識別需要借助ARM的中斷，而中斷處理時，微處理器需要完成程序跳轉、保存上下文等工作[1]，降低了圖像采集的速度，適合對采集速度要求不高、功耗低的場合。

　　方案2借助CPLD來識別圖像傳感器的同步時序信號，不必經過微處理器的中斷，因而系統的采集速度提高，但CPLD的介入會使系統的功耗提高。

　　為了綜合以上2種方案的優勢，在硬件上采用“ARM+CPLD+圖像傳感器+SRAM”。該方案充分利用了CPLD的可編程性，通過軟件編程來兼有方案1的優勢，具體體現在以下方面：

　　① 功耗的高低可以控制。對于功耗有嚴格要求的場合，通過CPLD的可編程性將時序部分的接口與ARM的中斷端口相連，僅僅是組合邏輯的總線相連，可以降低CPLD的功耗從而達到方案1的效果;對于采集速度要求高而功耗要求不高的情況，可以充分發揮CPLD的優勢，利用組合與時序邏輯來實現圖像傳感器輸出同步信號的識別，并將圖像數據寫入SRAM中。

　?、?器件的選擇可以多樣。在硬件設計上，所有總線均與CPLD相連;在軟件設計上，不同的模塊單獨按功能封裝。這樣以CPLD為中心，系統的其他器件均可更換而無需對CPLD部分程序進行改動，有利于系統的功能升級。

　　作為本系統的一種應用，開發了視覺跟蹤的程序，可以在目標和背景顏色對比強烈的情況下對物體進行跟蹤。通過對CMOS攝像頭采集來的數據進行實時處理，根據物體的顏色計算出被追蹤物體的質心坐標。下面分別描述系統各部分的功能。

　　2 系統硬件

　　2.1 硬件組成及連接

　　系統的硬件主要有4部分：CMOS圖像傳感器OV6620、可編程器件CPLD、512 KB的SRAM和32位微處理器LPC2214。

　　OV6620是美國OmniVision公司生產的CMOS圖像傳感器，以其高性能、低功耗適合應用在嵌入式圖像采集系統中，本系統圖像數據的輸入都是通過OV6620采集進來的;可編程器件CPLD采用Altera公司的EPM7128S，用Verilog硬件編程語言在QuartusII下編寫程序;作為系統的數據緩沖，SRAM選用的是IS61LV5128，其隨機訪問的特性為圖像處理程序提供了便利;而LPC2214在PLL(鎖相環)的支持下最高可以運行在60 MHz的頻率下，為圖像的快速處理提供了硬件支持。

　　OV6620集成在一個板卡上，有獨立的17 MHz晶振。輸出3個圖像同步的時序信號：像素時鐘PCLK、幀同步VSYNC和行同步HREF。同時，還可以通過8位或16位的數據總線輸出RGB或YCrCb格式的圖像數據。

　　在硬件設計上，有2個問題需要解決：

　?、?圖像采集的嚴格時序同步;

　?、?雙CPU共享SRAM的總線仲裁。

　　解決第一個問題的關鍵在于如何實時、準確地讀取OV6620的時序輸出信號，據此將圖像數據寫入SRAM中。這里采用的解決方案是用CPLD來實現時序信號的識別以及圖像數據的寫入。CPLD在硬件上可以識別信號的邊沿，速度更快，通過Verilog語言編寫Mealy狀態機來實現圖像數據的SRAM寫入，更加穩定。

　　對于雙CPU共享SRAM，可以通過合理的連接方式來解決?？紤]到CPLD的可編程性，將OV6620的數據總線，LPC2214的地址、數據總線以及SRAM的總線都連接到CPLD上。通過編程來控制總線之間的連接，只要在軟件上保證總線的互斥性，即在同一時刻有且僅有一個控制器(CPLD或者LPC2214)來操作SRAM的總線，就可以有效地避免總線沖突。這樣，硬件上的仲裁就可以通過軟件來保證，該過程可以通過在CPLD中編寫多路數據選擇器來實現。

　　各器件之間的連接關系如圖1所示。

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　　圖1 系統結構框圖

　　由圖1可見，微處理器的總線接在CPLD上，在對功耗有嚴格要求的場合中，只需要在CPLD中，將OV6620的同步時序信號所對應的引腳與LPC2214連接在CPLD上的中斷引腳相連，系統就可以轉換成方案1的形式。對CPLD而言，引腳相連的僅僅是組合邏輯，降低了功耗。方案1的具體工作過程可見參考文獻[1]。

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　　圖2 OV6620輸出時序圖

　　在Verilog語言中，對上升沿的檢測是通過always語句來實現的。例如檢測時鐘信號cam_pclk的上升沿：

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　　圖3 行處理得到的線形圖

　　根據得到的結果，可以計算出更多關于跟蹤物體的信息：

　?、?計算區域面積。計算每條線段的長度l(n)，然后將l(n)進行累積疊加，即可獲得跟蹤區域面積值S。

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　　② 計算質心橫坐標。

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　?、?計算質心縱坐標。

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　　④ 識別物體的形狀。根據得到的每行跟蹤點的長度，以及同一行中有幾段符合要求的連續跟蹤點，可以得知物體從攝像頭角度看到的形狀。特別是在檢測平面上線條時，可以識別是否有分支，這一點是幀處理模式無法做到的。

　　需要指出的是，行處理模式雖然會得到關于跟蹤目標的更多信息，但是每行處理的方式增大了處理器的負擔，處理速度也沒有幀處理快。

　　4 提高系統的工作速率

　　目前，系統工作在幀處理模式下的工作速率是25幀/s，作為系統功能的驗證，這里采用的算法是顏色跟蹤。如果僅做純粹的圖像采集，而不做圖像處理，那么系統可以達到OV6620的最高工作速率，即60幀/s。而在圖像處理方面，不同的圖像處理程序效率對系統的工作頻率有較大的影響。下面給出在通用ARM處理器下提高程序效率的幾個建議：

　　① 內嵌(inline)可通過刪除子函數調用的開銷來提高性能。如果函數在別的模塊中不被調用，一個好的建議是用static標識函數;否則，編譯器將在內嵌譯碼里把該函數編譯成非內嵌的。

　?、?在ARM系統中，函數調用過程中參數個數≤4時，通過R0~R3傳遞;參數個數>4時，通過壓棧方式傳遞(需要額外的指令和慢速的存儲器操作)。通常限制參數的個數，使它為4或更少。如果不可避免，則把常用的前4個參數放在R0~R3中。

　　③ 在for()， while() do…while()的循環中，用“減到0”代替“加到某個值”。比如：

　　for (loop = 1; loop <= total; loop++) //ADD和CMP

　　替換為：for (loop = total; loop != 0; loop--) //SUBS

　　第1種方式比較需要2條指令ADD和CMP，而第2種方式只需一條指令SUBS。

　　④ ARM核不含除法硬件，除法通常用一個運行庫函數來實現，運行需要很多個周期。一些除法操作在編譯時作為特例來處理，例如除以2的操作用左移代替余數的操作符“%”，通常使用模算法。如果這個值的模不是2的n次冪，則將花費大量的時間和代碼空間避免這種情況的發生。具體辦法是使用if()作狀態檢查。

　　比如，count的范圍是0~59：

　　count = (count+1) % 60;

　　用下面語句代替：

　　if (++count >= 60)

　　count = 0;

　　⑤ 避免使用大的局部結構體或數組，可以考慮用malloc/free代替。

　　⑥ 避免使用遞歸。

　　結語

　　本文介紹了一種基于ARM和CPLD的嵌入式視覺系統，可以實現顏色跟蹤。在硬件設計上，圖像采集和圖像處理分離，更利于系統功能的升級。而視覺處理算法更注重處理的效率和實時性，同時根據不同的需要有兩種模式可供選擇。最后給出了提高程序效率的一些建議和方法。與基于PC機的視覺系統相比，該系統功耗低、體積小，適合應用于移動機器人等領域。