0,98)(32,100)(2,2)(100,100)(93,96)(7,4)3(30,98)(31,99)(1,-1)(200,200)(194,207)(6,-7)表1:基本要求测试表2:发挥部分1、2测试时间(s)目标值实际值误差值第一步13(100,30)(95,28)(5,2)第二步13(198,99)(192,97)(6,2)第三步15(199,199)(194,195)(5,4)3测试数据分析发挥部分的实际测试中发现,误差值总是有趋势地向某一方向偏移。通过有意识将目标值向误差反方向移动,实际值则与题目要求非常符合。分析之后我们发现,由于我们用的小球并不是完美圆形,某一面总是弧度更小,滚动时在这里更容易停止。通过对比集几种不同材质的运动路径,我们发现质量越大的球惯性越大,算法收敛时更趋向稳定,但当算法发散时则容易滚出平板外,如铁球便属于这种材质。而质量小的球如木球,惯性较小,角度稍大容易导致失控,所以我们调节时,比例系数要设定的很低。6总结本系统使用STM32F4系列单片机,频率高达168MHz,片内有DCMI图像接口,方便我们接收处理图像,优势明显。设计中使用软件二值化,之后对图像进行初步的降噪处理,通过简单的算法识别小球质心,实现了基于视觉检测控制小球滚动的目的。由于时间短暂,本系统并不完美,还有很多地方可以改进,如:(1)使用3级的Canny算子对图像进行处理,检测出明显轮廓,使得本设计对视觉要求降低许多,镜头内可以出现任意干扰、不必担心小球反光、平板的位置可以随意摆放。(2)使用霍夫圆变换检测小球位置,可以忽略图像内噪点的影响,使位置检测更稳定。(3)使用卡尔曼滤波预测小球位置,可以极大程度上减小系统时延,提高精度。通过本次赛前准备,接触到了很多技术,学到了很多知识。虽然今年的电子设计大赛已经结束,但是要学习的东西还有很多,以后也一定要努力学习电子知识。
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