基于CCD傳感器循跡智能車的硬件及圖像處理設計哈爾濱工程大學極品飛車1號參賽隊員：喻聰，胡佳興，魏震宇指導教師：張愛筠，管鳳旭基于CCD傳感器循跡智能車的哈爾濱工程大學極品飛車1號參賽引言

攝像頭組主要通過攝像頭傳感器獲得圖像信息。機械結構是智能車的基礎，一個穩定，高效的電源系統是智能車穩定運行的保障。在圖像采集上，我們采用硬件二值化方案，實現了高效，準確的采集數據。對采集到的數據我們通過圖像校正來對畸變的圖像進行還原。在機械結構設計上通過對攝像頭固定結構進行優化，以保證智能車的穩定運行。

本文將分別從機械結構，硬件電路設計，圖像采集方案，圖像處理及傳感器應用這5個方向進行介紹。圖1.1極品飛車1號實物圖2引言攝像頭組主要通過攝像頭傳感器獲得圖像信息。機械結方形碳桿固定攝像頭圖像校正硬件二值化電源電路設計技術方案整體概覽3方形碳桿固定攝像頭圖像校正硬件二值化電源電路設計技術方案整體與A/D相比硬件二值化

的優點：1.速度更快；2.電路簡單，穩定，易于實現；3.可以通過電位器靈活調節閾值，具有一定的環境適應能力；4.相比于AD采集數據量大大減小5.通過在二值化電路中設置滯回區間，能夠有效濾除圖像中的噪點，提高圖像質量圖1.1通過AD轉換獲取的圖像圖1.2通過硬件二值化獲取的圖像1.1硬件二值化介紹及其優勢1.硬件二值化方案的設計及實現4與A/D相比硬件二值化的優點：圖1.1通過AD轉換獲取的1.2硬件二值化方案的設計方案一：滯回電壓比較型二值化電路圖1.3滯回電壓比較型二值化電路設計方案圖1.4.14倍放大之后信號圖像（1為原始信號，2為放大后信號）圖1.4.2經比較器處理后信號圖像（1為原始信號，2為二值化信號）51.2硬件二值化方案的設計方案一：滯回電壓比較型二值化電路圖6方案一：滯回電壓比較型二值化電路6方案一：滯回電壓比較型二值化電路方案一：滯回電壓比較型二值化電路圖1.5滯回比較二值化電路原理圖7圖1.6在較為復雜的環境下仍有較好的效果調節電位器實現閾值的設定，通過液晶觀察圖像，調節其至最佳效果閾值調節方式：該方案的缺陷：

1.閾值無法變化，為固定值2.調節至適宜效果較為困難，需要有一定的調試經驗方案一：滯回電壓比較型二值化電路圖1.5滯回比較二值化電路8方案二：自適應二值化電路圖1.5自適應二值化電路原理圖8方案二：自適應二值化電路圖1.5自適應二值化電路原理圖1.2硬件二值化方案的設計方案二：自適應二值化電路該電路的工作原理如下：8550基極電流=（5—0.7—video）/120k集電極的電流I

=8550的β*基極電流

反向輸入的閾值電壓B

=I*R滑動雖然該方案實現了閾值動態，但是在實際應用中我們發現該方案調節電位器時閾值變化較大，調節范圍相比于方案一減小較多。圖1.5自適應二值化電路原理圖9Video處電壓8550基極電流閾值電壓B1.2硬件二值化方案的設計方案二：自適應二值化電路該電路的工1.2硬件二值化方案的設計

經過分析和實驗，我們得出結論：1.方案一在環境光較為均勻時效果最佳，并且在一些光線環境較為極端的環境下，若能正確調整閾值，可以成功的濾除干擾，獲得高質量的圖像，但調試難度較大，難以找到最佳的閾值2.方案二在光線較為不均勻，環境光較為復雜但變化不是很劇烈的環境下具有較好的效果，并且對于多個不同環境都有較好的普適效果，具有較好的環境適應性。

最后綜合考慮，為了應對不同的賽場環境，保證智能車的正常運行，我們決定設計一個攝像頭信號處理子板，將兩套方案整合在一塊PCB上，通過跳線帽切換，從而增強硬件二值化方案對于各種環境的適應能力。

圖1.6攝像頭信號處理子板PCB圖1.7攝像頭信號處理子板實物圖101.2硬件二值化方案的設計經過分析和實驗，我們得出結

2.1電源系統概述2.智能車系統的電源設計11圖2.1第五屆至第七屆極品飛車1號電源系統圖2.1所示的方案為第五屆至第七屆極品飛車1號所采用的電源設計方案，該方案在較短的應用時間內具有較好的穩定性，但是效率較低，發熱量較大，長時間工作易導致系統不穩定，因此在這一屆我們對電源系統在此基礎上進行了較多的改進。改進后的方案如圖2.2所示圖2.2第八屆極品飛車1號電源系統電源系統設計目標：穩定，高效2.1電源系統概述2.智能車系統的電源設計11圖2.2.2MCU及其外設供電系統設計圖2.2TPS73XX穩壓方案2.智能車系統的電源設計12圖2.2AMS1117，LM2940穩壓方案老方案原理圖如圖2.2，存在以下2點缺點：1.AMS1117質量良莠不齊，難以確保穩定；2.LM2940紋波較大，且體積較大，并且其額定1A的電流已遠超我們的需求

在新方案中，我們采用TPS7350和TPS7333分別提供3.3V和5V電源，其具有電源質量高，紋波小，電路簡單，體積較小的優點，其最大電流可輸出500mA,足以滿足MCU和外設的需求。2.2MCU及其外設供電系統設計圖2.2TPS73XX穩

在本系統中，我使用的傳感器為SONY-CCD模擬攝像頭，需要12V電源進行供電，而系統中所使用的電池能夠提供的電壓為7.2V至8.3V，無法直接滿足傳感器的需求，因此需要搭建升壓電路為攝像頭提供電源。

在方案設計上，由于智能車所使用的電池的電壓隨著智能車的運行在不斷變化，為了確保電源升壓后的穩定性，我們仍借鑒前幾屆的方案，決定先降壓穩壓，之后利用穩定的電源進行升壓，確保CCD供電電源的穩定。圖2.3

CCD攝像頭需要12V電源圖2.4

CCD攝像頭電源方案設計2.智能車系統的電源設計132.3CCD攝像頭電源電路設計在本系統中，我使用的傳感器為SONY-CCD模擬攝像142.智能車系統的電源設計LM2940+LT1070的方案理論上可以作為CCD攝像頭的穩定電源。但由于CCD攝像頭功耗較大，使得5V電源提供端的LM2940電流過大，導致LM2940嚴重發燙，嚴重時會導致整個主板溫度升高，不利于系統的長時間穩定工作。同時，LM2940為線性穩壓器件，其理論效率為40%左右，導致了該電源系統效率偏低，浪費了較多的電能，不利于使用電池作為電源的智能車系統長時間穩定工作142.智能車系統的電源設計LM2940+LT107152.智能車系統的電源設計B0512SDC-DC模塊LM2596-5V穩壓電路

查閱資料知，B0512S效率為86%，LM2596效率為93%，理論轉化總效率為：86%X93%=79.98%

相比于之前所應用的LM2940+LT1070方案，該方案的效率具有了明顯的提升。雙開關電源設計152.智能車系統的電源設計B0512SLM2596-5V圖2.6

12V電源端原理圖圖2.5

5V電源端原理圖2.智能車系統的電源設計16圖2.612V電源端原理圖圖2.55V電源端原理圖22.4舵機電源電路設計圖2.7

S-D5舵機參數圖2.8舵機電源端原理圖B車模的轉向舵機為S-D5數字舵機，由其參數可知，其推薦供電電壓為5.5V，正常工作電流為200mA，堵轉電流800mA。由其電流要求可知，一般的線性穩壓器件即可滿足該舵機要求。我們采用LM2941搭建可調壓穩壓電路，調整至5.5V為舵機供電。經過實驗，該方案能夠滿足舵機的正常工作，并且發熱量較小。2.智能車系統的電源設計172.4舵機電源電路設計圖2.7S-D5舵機參數圖2.82.5電路整體設計經過實驗，該電路在穩定工作的前提下效率相比于前幾屆的智能車電路明顯提升，穩壓芯片的發熱量明顯減小，并且在電池電壓低至5.8V時仍能維持智能車控制系統和傳感器穩定工作。遠優于之前的硬件系統。圖2.9主板上電源模塊部分2.智能車系統的電源設計18設計思路：1.各個電源模塊分散布局，保證散熱良好；2.走線盡量加粗，盡量減少過孔，保證PCB板的穩定性

2.5電路整體設計經過實驗，該電路在穩定工作的前提下效率相

攝像頭在提取圖像時，由于成象器件拍攝姿態和選用光學器件的種類不同，將會有不同程度的幾何失真，在前幾屆采用普通鏡頭時，圖像畸變的程度并不明顯。隨著比賽規則由雙線更改為單線，為了獲取更多有效的圖像信息，大多數隊伍都采用了廣角鏡頭，但采用廣角鏡頭會使圖像畸變嚴重，導致圖像處理的難度增加。圖3.1為更換廣角鏡頭后通過視頻采集卡獲得的圖像。由于攝像頭圖像采集回來的圖像除了有標準的梯形失真外，還有由鏡頭、偏振片等因素導致的不規則桶形失真和帕形失真。幾種常見的失真現象如圖3.2。圖3.2幾種常見的圖像失真現象圖3.1廣角鏡頭引起的桶形失真3.圖像校正19圖3.2幾種常見的圖像失真現象圖3.1廣角鏡頭對于失真圖像的校正，我們的研究思路是：任何一種幾何失真都可以用原始圖像坐標和畸變圖像坐標之間的關系加以描述，因而只需得到原始圖像坐標和畸變圖像坐標，就可以找出它們之間的對應關系，對圖像進行坐標變換，從而得到校正圖像。

由于失真問題主要原因由于攝像頭鏡頭更換所引起，因此主要的圖像失真為桶形失真。我們只需對圖像中的桶形失真進行校正就能獲得較好的效果。

通過校正前后的圖像對比，我們發現經過圖像校正后圖像失真明顯減少，降低了圖像處理的難度，同時也使圖像更加規則，穩定。圖3.3校正前圖像圖3.4校正后圖像3.圖像校正20對于失真圖像的校正，我們的研究思路是：任何一種幾何失圖3.6智能車位于校正板圖3.7通過視頻采集卡獲得的圖像1.調整攝像頭的視野與前瞻，采集原始圖像

（1）將智能車放置于校正板上，調節攝像頭的高度和角度，利用視頻采集卡在電腦上觀察攝像頭采集到的圖像，將攝像頭調整至適宜的視野，固定攝像頭的高度與角度。

（2）保持智能車在校正板上位置不變，利用智能車本身采集圖像，存儲至SD卡中供上位機分析；

（3）用上位機提取SD卡中存儲的圖像，根據圖像調整程序中的圖像采集部分，使MCU看到的圖像與視頻采集卡的圖像大致相同即可圖3.8通過智能車獲得的圖像圖像校正主要步驟圖3.5圖像校正所用的校正板3.圖像校正21圖3.6智能車位于校正板圖3.7通過視頻采集卡1.調3.圖像校正22圖3.9

MCU采集到的標準分辨率圖像2.建立坐標系，實現圖像變換圖3.10

MCU采集到的大分辨率圖像圖3.11校正后獲得的標準分辨率圖像在獲取圖像信息后，我們對校正前的大分辨率圖像和預期的圖像直接建立坐標系關系，通過坐標系實現坐標變換，通過坐標系變換求得圖像的校正數組，從而實現圖像校正。增大分辨率求取校正數組圖像校正3.圖像校正22圖3.9MCU采集到的2.建立坐標系，實圖4.1典型的圓形碳桿固定攝像頭方案圖4.2圓形碳桿固定攝像頭方案自由度較高4.方形碳桿的攝像頭夾持方案23圓形碳桿固定攝像頭方案采用圓形碳桿作為攝像頭撐桿是一種廣泛應用的攝像頭固定方案，采用圓形碳桿固定具有易于固定，結構輕便，簡單，自由度高的優點，但隨著該方案的普遍使用其問題也在不斷顯現……圖4.1典型的圓形碳桿圖4.2圓形碳桿固定攝像頭4.244.方形碳桿的攝像頭夾持方案相信大家在調車過程中都會遭遇這些問題……翻車導致攝像頭水平方向變歪攝像頭掛在雜物上導致俯仰角和水平方向改變車模高速運動時的攝像頭無規律多方向震顫攝像頭撞歪后僅憑手工操作難以恢復244.方形碳桿的攝像頭夾持方案相信大家在調車過程中都會遭遇即使是平常的調試過程中，這種情況會令智能車的調試效率大打折扣，很多時候大家不得花一定時間去重新校正攝像頭位置。若這些問題在比賽中發生，在修車時在沒有電腦輔助的情況下很難將其恢復至原始狀態……為了解決這些問題，我們決定采用方形碳桿的攝像頭夾持方案25即使是平常的調試過程中，這種情況會令智能車的調試效率大打折扣圖4.3采用方形碳桿固定攝像頭方案

經過分析，討論和實驗，我們決定采用方形碳桿作為攝像頭撐桿，在使用圓形碳桿的攝像頭支架的基礎上進行精細的打磨，使其適合方形碳桿，攝像頭撐桿底座采用廢舊A車車輪的結構，在固定后使用502和AB膠粘牢，具有較高的堅固性。圖4.4方形碳桿的固定底座4.方形碳桿的攝像頭夾持方案26圖4.3采用方形碳桿固經過分析，討論和實驗，我們274.方形碳桿的攝像頭夾持方案更加堅固的固定結構方桿減小了車模運動時攝像頭不規則震顫減少了固定結構自由度，僅能調節俯仰角，提高穩定性通過液晶輔助可以很容易的恢復初始狀態274.方形碳桿的攝像頭夾持方案更加堅固方桿減小了減少了固定結論智能車系統總體結構圖281.實現了兩套方案的硬件二值化的成熟應用2.搭建了一套成熟穩定的電源電路3.通過圖像校正使得圖像處理變得更加穩定可靠4.方形碳桿結構使攝像頭固定更加穩定堅固結論智能車系統總體結構圖281.實現了兩套方案的硬件二值化的謝謝!謝謝!基于CCD傳感器循跡智能車的硬件及圖像處理設計哈爾濱工程大學極品飛車1號參賽隊員：喻聰，胡佳興，魏震宇指導教師：張愛筠，管鳳旭基于CCD傳感器循跡智能車的哈爾濱工程大學極品飛車1號參賽引言

攝像頭組主要通過攝像頭傳感器獲得圖像信息。機械結構是智能車的基礎，一個穩定，高效的電源系統是智能車穩定運行的保障。在圖像采集上，我們采用硬件二值化方案，實現了高效，準確的采集數據。對采集到的數據我們通過圖像校正來對畸變的圖像進行還原。在機械結構設計上通過對攝像頭固定結構進行優化，以保證智能車的穩定運行。

本文將分別從機械結構，硬件電路設計，圖像采集方案，圖像處理及傳感器應用這5個方向進行介紹。圖1.1極品飛車1號實物圖31引言攝像頭組主要通過攝像頭傳感器獲得圖像信息。機械結方形碳桿固定攝像頭圖像校正硬件二值化電源電路設計技術方案整體概覽32方形碳桿固定攝像頭圖像校正硬件二值化電源電路設計技術方案整體與A/D相比硬件二值化

的優點：1.速度更快；2.電路簡單，穩定，易于實現；3.可以通過電位器靈活調節閾值，具有一定的環境適應能力；4.相比于AD采集數據量大大減小5.通過在二值化電路中設置滯回區間，能夠有效濾除圖像中的噪點，提高圖像質量圖1.1通過AD轉換獲取的圖像圖1.2通過硬件二值化獲取的圖像1.1硬件二值化介紹及其優勢1.硬件二值化方案的設計及實現33與A/D相比硬件二值化的優點：圖1.1通過AD轉換獲取的1.2硬件二值化方案的設計方案一：滯回電壓比較型二值化電路圖1.3滯回電壓比較型二值化電路設計方案圖1.4.14倍放大之后信號圖像（1為原始信號，2為放大后信號）圖1.4.2經比較器處理后信號圖像（1為原始信號，2為二值化信號）341.2硬件二值化方案的設計方案一：滯回電壓比較型二值化電路圖35方案一：滯回電壓比較型二值化電路6方案一：滯回電壓比較型二值化電路方案一：滯回電壓比較型二值化電路圖1.5滯回比較二值化電路原理圖36圖1.6在較為復雜的環境下仍有較好的效果調節電位器實現閾值的設定，通過液晶觀察圖像，調節其至最佳效果閾值調節方式：該方案的缺陷：

1.閾值無法變化，為固定值2.調節至適宜效果較為困難，需要有一定的調試經驗方案一：滯回電壓比較型二值化電路圖1.5滯回比較二值化電路37方案二：自適應二值化電路圖1.5自適應二值化電路原理圖8方案二：自適應二值化電路圖1.5自適應二值化電路原理圖1.2硬件二值化方案的設計方案二：自適應二值化電路該電路的工作原理如下：8550基極電流=（5—0.7—video）/120k集電極的電流I

=8550的β*基極電流

反向輸入的閾值電壓B

=I*R滑動雖然該方案實現了閾值動態，但是在實際應用中我們發現該方案調節電位器時閾值變化較大，調節范圍相比于方案一減小較多。圖1.5自適應二值化電路原理圖38Video處電壓8550基極電流閾值電壓B1.2硬件二值化方案的設計方案二：自適應二值化電路該電路的工1.2硬件二值化方案的設計

經過分析和實驗，我們得出結論：1.方案一在環境光較為均勻時效果最佳，并且在一些光線環境較為極端的環境下，若能正確調整閾值，可以成功的濾除干擾，獲得高質量的圖像，但調試難度較大，難以找到最佳的閾值2.方案二在光線較為不均勻，環境光較為復雜但變化不是很劇烈的環境下具有較好的效果，并且對于多個不同環境都有較好的普適效果，具有較好的環境適應性。

最后綜合考慮，為了應對不同的賽場環境，保證智能車的正常運行，我們決定設計一個攝像頭信號處理子板，將兩套方案整合在一塊PCB上，通過跳線帽切換，從而增強硬件二值化方案對于各種環境的適應能力。

圖1.6攝像頭信號處理子板PCB圖1.7攝像頭信號處理子板實物圖391.2硬件二值化方案的設計經過分析和實驗，我們得出結

2.1電源系統概述2.智能車系統的電源設計40圖2.1第五屆至第七屆極品飛車1號電源系統圖2.1所示的方案為第五屆至第七屆極品飛車1號所采用的電源設計方案，該方案在較短的應用時間內具有較好的穩定性，但是效率較低，發熱量較大，長時間工作易導致系統不穩定，因此在這一屆我們對電源系統在此基礎上進行了較多的改進。改進后的方案如圖2.2所示圖2.2第八屆極品飛車1號電源系統電源系統設計目標：穩定，高效2.1電源系統概述2.智能車系統的電源設計11圖2.2.2MCU及其外設供電系統設計圖2.2TPS73XX穩壓方案2.智能車系統的電源設計41圖2.2AMS1117，LM2940穩壓方案老方案原理圖如圖2.2，存在以下2點缺點：1.AMS1117質量良莠不齊，難以確保穩定；2.LM2940紋波較大，且體積較大，并且其額定1A的電流已遠超我們的需求

在新方案中，我們采用TPS7350和TPS7333分別提供3.3V和5V電源，其具有電源質量高，紋波小，電路簡單，體積較小的優點，其最大電流可輸出500mA,足以滿足MCU和外設的需求。2.2MCU及其外設供電系統設計圖2.2TPS73XX穩

在本系統中，我使用的傳感器為SONY-CCD模擬攝像頭，需要12V電源進行供電，而系統中所使用的電池能夠提供的電壓為7.2V至8.3V，無法直接滿足傳感器的需求，因此需要搭建升壓電路為攝像頭提供電源。

在方案設計上，由于智能車所使用的電池的電壓隨著智能車的運行在不斷變化，為了確保電源升壓后的穩定性，我們仍借鑒前幾屆的方案，決定先降壓穩壓，之后利用穩定的電源進行升壓，確保CCD供電電源的穩定。圖2.3

CCD攝像頭需要12V電源圖2.4

CCD攝像頭電源方案設計2.智能車系統的電源設計422.3CCD攝像頭電源電路設計在本系統中，我使用的傳感器為SONY-CCD模擬攝像432.智能車系統的電源設計LM2940+LT1070的方案理論上可以作為CCD攝像頭的穩定電源。但由于CCD攝像頭功耗較大，使得5V電源提供端的LM2940電流過大，導致LM2940嚴重發燙，嚴重時會導致整個主板溫度升高，不利于系統的長時間穩定工作。同時，LM2940為線性穩壓器件，其理論效率為40%左右，導致了該電源系統效率偏低，浪費了較多的電能，不利于使用電池作為電源的智能車系統長時間穩定工作142.智能車系統的電源設計LM2940+LT107442.智能車系統的電源設計B0512SDC-DC模塊LM2596-5V穩壓電路

查閱資料知，B0512S效率為86%，LM2596效率為93%，理論轉化總效率為：86%X93%=79.98%

相比于之前所應用的LM2940+LT1070方案，該方案的效率具有了明顯的提升。雙開關電源設計152.智能車系統的電源設計B0512SLM2596-5V圖2.6

12V電源端原理圖圖2.5

5V電源端原理圖2.智能車系統的電源設計45圖2.612V電源端原理圖圖2.55V電源端原理圖22.4舵機電源電路設計圖2.7

S-D5舵機參數圖2.8舵機電源端原理圖B車模的轉向舵機為S-D5數字舵機，由其參數可知，其推薦供電電壓為5.5V，正常工作電流為200mA，堵轉電流800mA。由其電流要求可知，一般的線性穩壓器件即可滿足該舵機要求。我們采用LM2941搭建可調壓穩壓電路，調整至5.5V為舵機供電。經過實驗，該方案能夠滿足舵機的正常工作，并且發熱量較小。2.智能車系統的電源設計462.4舵機電源電路設計圖2.7S-D5舵機參數圖2.82.5電路整體設計經過實驗，該電路在穩定工作的前提下效率相比于前幾屆的智能車電路明顯提升，穩壓芯片的發熱量明顯減小，并且在電池電壓低至5.8V時仍能維持智能車控制系統和傳感器穩定工作。遠優于之前的硬件系統。圖2.9主板上電源模塊部分2.智能車系統的電源設計47設計思路：1.各個電源模塊分散布局，保證散熱良好；2.走線盡量加粗，盡量減少過孔，保證PCB板的穩定性

2.5電路整體設計經過實驗，該電路在穩定工作的前提下效率相

攝像頭在提取圖像時，由于成象器件拍攝姿態和選用光學器件的種類不同，將會有不同程度的幾何失真，在前幾屆采用普通鏡頭時，圖像畸變的程度并不明顯。隨著比賽規則由雙線更改為單線，為了獲取更多有效的圖像信息，大多數隊伍都采用了廣角鏡頭，但采用廣角鏡頭會使圖像畸變嚴重，導致圖像處理的難度增加。圖3.1為更換廣角鏡頭后通過視頻采集卡獲得的圖像。由于攝像頭圖像采集回來的圖像除了有標準的梯形失真外，還有由鏡頭、偏振片等因素導致的不規則桶形失真和帕形失真。幾種常見的失真現象如圖3.2。圖3.2幾種常見的圖像失真現象圖3.1廣角鏡頭引起的桶形失真3.圖像校正48圖3.2幾種常見的圖像失真現象圖3.1廣角鏡頭對于失真圖像的校正，我們的研究思路是：任何一種幾何失真都可以用原始圖像坐標和畸變圖像坐標之間的關系加以描述，因而只需得到原始圖像坐標和畸變圖像坐標，就可以找出它們之間的對應關系，對圖像進行坐標變換，從而得到校正圖像。

由于失真問題主要原因由于攝像頭鏡頭更換所引起，因此主要的圖像失真為桶形失真。我們只需對圖像中的桶形失真進行校正就能獲得較好的效果。

通過校正前后的圖像對比，我們發現經過圖像校正后圖像失真明顯減少，降低了圖像處理的難度，同時也使圖像更加規則，穩定。圖3.3校正前圖像圖3.4校正后圖像3.圖像校正49對于失真圖像的校正，我們的研究思路是：任何一種幾何失圖3.6智能車位于校正板圖3.7通過視頻采集卡獲得的圖像1.調整攝像頭的視野與前瞻，采集原始圖像

（1）將智能車放置于校正板上，調節攝像頭的高度和角度，利用視頻采集卡在電腦上觀察攝像頭采集到的圖像，將攝像頭調整至適宜的視野，固定攝像頭的高度與角度。

（2）保持智能車在校正板上位置不變，利用智能車本身采集圖像，存儲至SD卡中供上位機分析；

（3）用上位機提取SD卡中存儲的圖像，根據圖像調整程序中的圖像采集部分，使MCU看到的圖像與視頻采集卡的圖像大致相同即可圖3.8通過智能車獲得的圖像圖像校正主要步驟圖3.5圖像校正所用的校正板3.圖像校正50圖3.6智能車位于校正板圖3.7通過視頻采集卡1.調3.圖像校正51圖3.9

MC