基于CCD图像的太阳质心位置检测

摘 要： 设计了一种基于CCD图像传感器的太阳定位技术，利用CCD摄像头实时的采集太阳的图像，通过USB接口与计算机相连，提取连续图像帧，采用维纳滤波、迭代阈值法、边缘检测算子、改进的最小二乘圆拟合算法等，对太阳图像进行了轮廓提取和质心位置计算，太阳检测定位精度达到0.001°，从而达到更高精度、更快速度的太阳质心定位的目的。为后续驱动伺服电机调整高度角和方位角，最大限度地获取太阳能做了更加充分的准备。最后实验仿真成功。

关键字： 太阳能； CCD图像传感器； 边缘检测； 维纳滤波； 最小二乘法

中图分类号： TN964?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2013）22?0093?03

0 引 言

高效率的定位太阳运行轨迹，精确的检测太阳质心位置，实时地反馈太阳高度角和方位角变化，有助于使设备能最大化的利用太阳能，提高光电转化效率。目前太阳能跟踪控制系统大致分为2类：机械跟踪和电控。太阳高度角12 h偏转180°，每秒偏转0.004°，提高太阳的定位和跟踪精度对高倍聚光光伏系统来讲，其值必须足够小才能高效利用太阳能。下面对太阳图像采集及太阳质心定位技术做了系统设计，验证了改方案的实时性及实用性。

1 系统总体方案设计

本文设计了高精度太阳质心位置检测的总体方案，采用300万像素的CCD图像传感设备，最大成像像素2 048×1 536，通过软件设计每秒采集并处理一副图像，检测太阳在图像中的质心位置，最后达到太阳检测的定位精度上升为0.001°。

太阳位置与CCD成像透镜的距离很大，远远大于成像透镜的焦距。根据光学成像原理，太阳必定成像在透镜的焦平面上，在不考虑镜头成像畸变的条件下，由图1，图2可知，定位精度=视场角/对角线上像素数，视场角可由接收屏的边长和镜头焦距确定。

采用2 048×1 536像素的CCD图像传感器，规格为11.28×8.46。其则长度像素比：[11.282 048]=0.005 5=5.5×[10-3]=[8.461 536]mm/个。可得：太阳光斑偏移0.001°为两个像素的长度。

2 边缘检测和最小二乘法拟合圆

2.1 平滑滤波

本文采用维纳滤波[1]，加入高斯噪声，采用最小方均误差准则构造的最佳滤波方式，构建最佳滤波器，效果优于其他滤波方式。

2.2 迭代阈值法

在经过平滑滤波消除噪声干扰和一部分杂散的太阳光斑，采用迭代法处理灰度图像，得到最佳分割阈值。

经研究发现，太阳图像是一种对比度较高的图像类型，为了对比各种算法的分割效果，本论文使用该节所介绍的方法依次对太阳图像（2 048×1 536）进行分割，所得结果如表1所示。

2.3 改进的最小二乘法拟合圆

得到最佳分割阈值后，可根据梯度边缘检测算子[2]进行边缘定位，定位后针对太阳光斑图像的特点，提出了改进的最小二乘圆拟合中心算法[3]精确计算光斑中心位置坐标，来提高太阳光斑质心位置检测的精度[4]。

3 实验结果仿真及分析

3.1 各算子边缘检测效果比较

Roberts算子抑制假噪声能力较弱，边缘检测效果明显劣于其他算子；Sobels算子Prewitt算子对噪声抑制有一定的能力，但不能完全消除假边缘，检测边缘易出现多像素的宽度；Log算子：抗噪声能力好，但检测轮廓的能力有待提高；Canny算子定位精确，检测速度慢，影响后续太阳质心定位时对实时性的要求，检测结果比较如图4所示。

3.2 方案结果

4 结 语

本次实验的成果和优点：

（1）比原有的太阳跟踪设备的跟踪效率有很大的提高；

（2）改进了边缘检测算法和最小二乘拟合圆算法，提高了检测精度和速度；后续工作需要进一步提升算法或提升图像采集设备精度减少假边缘的产生，提高检测速率。

参考文献

[1] 杨露，苏秀琴，向静波，等.基于DSP和FPGA的视频图像处理系统设计[J].微计算机信息，2008，28（7?3）：288?290.

[2] 邓林华，许骏，程向明.基于迭代阈值的太阳像分割算法的应用研究[J].计算机与现代化，2010（10）：72?74.

[3] CANNY J. A computational approach to edge detection [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis Mach Intell， 1986， 8（6）： 679?698.

[4] 宋华军，朱明，胡硕.实时目标跟踪系统处理平台设计及快速算法研究[J].电子器件，2004，27（9）：474?477.

[5] 尹楠，顾济华，邹丽新，等.基于区域特征的线阵CCD图像自适应校正[J].现代电子技术，2013，36（4）：51?55.

[6] 张龙，夏智勋，胡建新.基于图像处理技术的补燃室火焰温度场测量[J].火箭推进，2007（6）：57?61.

[7] 武利翻.电子快门与CCD图像传感器抗晕的研究[J].电子科技，2010（8）：18?19.