基于COMS圖像傳感器的太陽自動跟蹤控制器設計與實現

其中：6，5必須同時為1時，系統復位。
2．2 圖像傳感器的自動跟蹤原理
VC++設置為每隔5 min自動調用傳感器拍一次照，傳回的圖像經Matlab處理，計算出太陽質心坐標與圖像中心坐標的偏差，并轉化為水平和俯仰電機需調整的步數，再次送給單片機驅動步進電機，進而細微調整平面鏡跟蹤裝置，實現對太陽連續自動跟蹤。
FYP定義為俯仰步進電機應運行步數，FWP表示方位步進電機應運行步數。方位步進電機每動作一步實際為(1．8／100)°，俯仰步進電機每動作一步實際為(1．8／52)°。當系統實際運行時，光斑在圖像中心時設定坐標為(160，120)，向下移動出圖像FYP為50；向右移動出圖像FWP為160。若太陽光斑不在中心點時，如圖3所示，經Matlab程序執行結果為光斑圖像坐標(115，117)，光斑個數為1，對應FYP為1，FWP為-46。

圖像處理過程中運用了最大類間方差法Otsu，是根據最小二乘原理推導出來的，它基于直方圖來選取閾值，其基本思路是將直方圖在某一閾值處分割成兩組，當被分成的兩組的方差為最大時，得到閾值。方差是灰度分布均勻性一種量度，方差值越大說明構成圖像的兩部分差別越大，當部分目標錯分為背景，或部分背景錯分為目標都會導致兩部分差別變小，所以使類間方差最大的分割意味著錯分概率最小。Otsu算法具有簡單、分割速度快等優點，對噪音和目標大小十分敏感，對于信噪比較高的圖像具有很好的分割效果，被認為閾值自動選取的最優方法之一。

圖4為拍攝到太陽光斑存在干擾時的圖像，對比圖4(a)和圖4(b)可發現用Otsu法分割處理后，能有效消除圖像中細微干擾。圖4(c)由Otsu法處理后得到圖4(d)，光斑圖像坐標(160，120)，光斑個數為2，對應FYP和FWP為O。由此判斷拍攝的圖像存在明顯干擾，程序將FYP和FWP置為O，確保系統的可靠性。
一般情況下使用圖像傳感器跟蹤，但當陰天或出現厚云層時，太陽光斑無法出現在傳感器視角內，VC++立即調用時鐘算法，根據太陽在天空中每分鐘運動的角度，計算出跟蹤控制器5 min應轉動的角度，從而確定出步進電機的轉速，使得裝置根據太陽位置而相應變動。
2．3 系統軟件設計
軟件的主要部分為PC機部分，PC機環境為Windows XP，使用軟件Microsoft Visual C++6．0和Matlab 7．0。啟動時VC++負責調用一次sun函數，返回當前時刻太陽的高度角和方位角，并轉化為FYP和FWP運行步數。通過調用Windows API函數，實現上位機與單片機間數據的傳遞。通過MCC實現VC++與Matlab的聯合編程，控制攝像頭采集太陽光斑圖像，根據太陽光斑質心坐標與圖像中心坐標的偏差轉化為FYP和FWP校正步數。

上位機可執行程序控制界面如圖5所示，上位機控制平臺具有實現復位，太陽位置的跟蹤、手動校準。其中“設置”按鈕，可進行波特率、調整時間間隔等的設置。

3 實驗數據分析
實驗在蘇州大學現代光學所內進行，數據觀察時間為12月下旬至1月上旬。因數據量大，表1只列出2010年1月7日記錄的部分數據。具體測試方法如下：