原创 基于单片机的图像特征识别成功

这周，终于把基于单片机的图像特征识别实现了，可以正确的识别俊知锯片上的合金方向，准确率很高，达到了预期的效果。整个项目从开始到实现总共花了一个月的时间，效率还是非常高的。但若算上提出用AV摄像头的方法，到我同事先用单片机的ADC实现，到现在这个最终实现，这个时间就长了，差不多一年。

我做的这项图像识别技术，核心在于用单片机实现，而不是用PC或者平板实现，这个对于单片机群体来说，价值非常大，因为他们只会单片机C语言啊，并且成本可以很低。

目前看这项技术最好的方式，还是基于ARM+FPGA架构，因为FPGA可以实现精准的时序控制，二值化采样，图像放大缩小等功能，ARM获取经过预处理的数据后，采用特征比对的方式实现判断，而不是基于图像像素比对，这样子，单片机的RAM和处理速度资源都大大降低，在我这个合金识别技术上，只需要判断合金边沿的斜率即可。

图像特征比对算是图像识别中最简单的一种，对处理器，资源的要求都比较低，相对于不懂FPGA的群体来说，二值化功能可以由一颗单片机来完成，这样子的架构就是ARM+ARM来实现，其中一颗ARM专门做二值化图像采样。而二值化具体可以交由高速运放来完成。

下一步打算把这项图像识别技术开源化，毕竟这一项技术对国内的自动化帮助很大，尤其是各种自动化设备的上料机构，可以把它做成一个模组，产品化起来。这些工作，后续交由雨滴来推广开拓，自己的主业，也是围绕高频电源，毕竟方向太多，精力顾不上来。