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摄像头的工作原理说明加电路图随着中国网络事业的发展（直接的说，电脑的外部环境的变化→宽带网络的普及），大家对电脑摄像头的需求也就慢慢的加强。
比如用他来处理一些网络可视电话、视频监控、数码摄影和影音处理等。
话说回来，由于其的相对价格比较低廉（数码摄象机、数码照相机），技术含量不是太高，所以生产的厂家也就多了起来，中国IT市场就是如此，产品的质量和指标也就有比较大的差距。
一、首先来看看感光材料一般市场上的感光材料可以分为：CCD（电荷耦合）和CMOS（金属氧化物）两种。
前一种的优点是成像像素高，清晰度高，色彩还原系数高，经常应用在高档次数码摄像机、数码照相机中，缺点是价格比较昂贵，耗功较大。
后者缺点正好和前者互普，价格相对低廉，耗功也较小，但是，在成像方面要差一些。
如果你是需要效果好点的话，那么你就选购CCD元件的，但是你需要的￥就多一点了！二、像素也是一个关键指标现在市面上主流产品像素一般在130万左右，早些时候也出了一些10-30万左右像素的产品，由于技术含量相对较低效果不是很好，不久就退出历史舞台了。
这个时候也许有人会问，那是不是像素越高越好呢？从一般角度说是的。
但是从另一个方面来看也就不是那么了，对于同一个画面来说，像素高的产品他的解析图象能力就更高，呵呵，那么你所需要的存储器的容量就要很大了。
不然……我还是建议如果你选购的时候还是选购市面上比较主流的产品。
毕竟将来如果出问题了保修也比较好。
三、分辨率是大家谈的比较多的问题我想我没有必要到这里说分辨率这个东东了，大家最熟悉的应该就是：A：你的显示器什么什么品牌的。
分辨率可以上到多高，刷新率呢？B：呵呵，还好了，我用在1024*768 ，设计的时候就用在1280*1024。
玩游戏一般就800*600了。
但是摄像头的分辨率可不完全等同于显示器，切切的说，摄像头分辨率就是摄像头解析图象的能力。
现在市面上较多的CMOS的一般在640*480，有是也会在8 00*600。
图像处理电路及其应用实例一、图像处理电路简介图像处理电路是一种可以对图像进行处理并使其具有更好质量的电路。
它可以通过提高图像分辨率或色彩深度，增加对比度或亮度等，来改善图像质量。
图像处理电路通常由处理器、随机存取存储器、静态存储器和数字信号处理器等部件组成。
在实际应用中，图像处理电路通常会与摄像头、显示器、视频采集卡等设备一起使用，以实现图像处理和呈现的功能。
二、图像处理电路的应用实例1.数码相机数码相机是一种典型的图像处理器件，它通过使用图像传感器捕获图像，然后使用处理器和数字信号处理器对图像进行处理，以提高其质量。
数码相机通常会使用一些算法来对图像进行去噪、提高锐度、增强色彩和对比度等。
此外，数码相机还可以使用智能拍摄模式，根据场景自动选择合适的设置，从而提高拍摄质量。
2.监控摄像头监控摄像头是另一种应用广泛的图像处理设备。
监控摄像头可以将拍摄的视频传输到处理器中进行处理，从而实现对视频流进行实时监控、分析和识别等功能。
监控摄像头通常会使用一些算法来检测移动物体、识别人脸和车牌等，并将结果传输到监控系统中。
3.医学影像处理医学影像处理是医学科学中一个重要的领域。
图像处理电路可以用于医学影像处理中，以提高影像质量和准确性。
医学影像处理通常包括对X光和磁共振成像进行处理，以获取更清晰的图像和更准确的诊断结果。
图像处理算法可以在医学影像处理中起到重要作用，例如医学影像分割、形态学处理和配准等。
4.虚拟现实虚拟现实是一个快速发展的领域，图像处理电路在其中也起着重要的作用。
虚拟现实可以使用多个摄像头和传感器来捕获场景，并将数据传输到图像处理器中进行处理。
处理器可以使用深度图像算法来获取场景深度信息，进而实现虚拟现实中的交互和增强现实。
5.自动驾驶图像处理电路在自动驾驶过程中也发挥着重要的作用。
汽车上面的摄像头，通过图像处理算法实现了自动巡航功能，并可用于智能交通管理系统。
处理器可以通过图像处理算法检测和识别前方障碍物，以及对交通信号进行识别。
第七届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛技术报告学校：北京科技大学队伍名称：北京科技大学摄像头一队参赛队员：刘珂屹舒伯特徐国强带队教师：关于技术报告和研究论文使用授权的说明本人完全了解第七届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛关保留、使用技术报告和研究论文的规定，即：参赛作品著作权归参赛者本人，比赛组委会和飞思卡尔半导体公司可以在相关主页上收录并公开参赛作品的设计方案、技术报告以及参赛模型车的视频、图像资料，并将相关内容编纂收录在组委会出版论文集中。
参赛队员签名：带队教师签名：日期：摘要本文设计的智能车系统以MK60N512VMD100微控制器为核心控制单元，通过CMOS摄像头检测赛道信息，使用模拟比较器对图像进行硬件二值化，提取黑色引导线，用于赛道识别；通过光电编码器检测模型车的实时速度，使用PID控制算法调节驱动电机的转速和转向舵机的角度，实现了对模型车运动速度和运动方向的闭环控制。
为了提高模型车的速度和稳定性，使用C#、MFC上位机、SD卡模块、键盘模块等调试工具，进行了大量硬件与软件测试。
实验结果表明，该系统设计方案确实可行。
关键字：MK60N512VMD100，CMOS，PID，C#，SD卡AbstractIn this paper we will design a smart car system based on MK60N512VMD100as the micro-controller unit. We use a CMOS image sensor to obtain lane image information. Then convert the original image into the binary image by the analog comparator circuit in order to extract black guide line for track identification. An inferred sensor is used to measure the car`s moving speed. We use PID control method to adjust the rotate speed of driving electromotor and direction of steering electromotor, to achieve the closed-loop control for the speed and direction. In order to increase the speed and the reliability of the car, a great number of the hardware and software tests are carried on and the advantages and disadvantages of the different schemes are compared by using the C#、MFC simulation platform, SD card module and the keyboard module. The results indicate that our design scheme of the smart car system is feasible.Keywords: MK60N512VMD100，CMOS，PID，C#，SD card目录摘要 (III)Abstract......................................................................................................................... I V 目录.. (V)引言 (1)第一章系统总体设计 (2)1.1系统概述 (2)1.2整车布局 (3)第二章机械系统设计及实现 (4)2.1车体机械建模 (4)2.2前轮倾角的调整 (4)2.3底盘高度的调整 (5)2.4编码器的安装 (5)2.5舵机安装结构的调整 (5)2.6舵机转角分析 (6)2.7摄像头的安装 (8)第三章硬件系统设计及实现 (11)3.1硬件设计方案 (11)3.2传感器的选择 (11)3.2.1摄像头 (11)3.2.2编码器 (13)3.3电路设计方案 (14)3.3.1单片机最小系统板 (15)3.3.2电源稳压电路及检测电路 (16)3.3.3图像处理电路 (17)3.3.4电机驱动电路 (18)3.3.5舵机接口电路 (19)3.3.6键盘拨码电路 (19)第四章软件系统设计及实现 (21)4.1赛道中心线提取及优化处理 (21)4.1.1原始图像的特点 (21)4.1.2赛道边沿提取 (22)4.1.3图像校正 (24)4.1.4推算中心 (26)4.1.5路径选择 (27)4.2 PID 控制算法介绍 (28)4.2.1位置式PID (29)4.2.2增量式PID (29)4.2.3 PID参数整定 (30)4.3转向舵机的PID控制算法 (30)4.4驱动电机的PID控制算法 (32)第五章系统开发及调试工具 (34)5.1开发工具 (34)5.2上位机图像显示 (34)5.2.1C#静态上位机 (34)5.2.2 MFC SD卡上位机 (35)5.3SD卡模块 (38)5.3.1SD卡介绍 (38)5.3.2 SPI总线介绍 (38)5.3.3软件实现 (39)5.4键盘模块 (40)第六章模型车的主要技术参数 (41)结论 (42)参考文献 (I)附录：程序源代码 (II)引言随着科学技术的不断发展进步，智能控制的应用越来越广泛，几乎渗透到所有领域。
csi摄像头电路原理CSI摄像头电路原理CSI摄像头电路是一种将摄像头的信号转换为电子信号的电路，它是摄像头的核心部分，掌握了它的基本原理，就可以设计出更高性能的摄像头。
一、CSI摄像头工作原理CSI摄像头的工作原理与其它摄像头类似，是通过将光线的入射转换成电子信号的方式，而且CSI摄像头在此过程中还会进一步处理电子信号，可以将信号定屏等等。
1、首先，光线经过镜头的收集，这一步可以调整曝光时间、光圈大小、反差及其它参数；2、接下来，将收集到的光线传递到传感器；3、传感器将收集到的图像转换为一系列电路信号，并将信号发送给编码器；4、编码器将传感器收集到的电路信号转换为可识别的数据；5、最后，数据发送给计算机，以便进行图像处理、编辑等操作。
二、CSI摄像头核心部件CSI摄像头的核心部件有传感器、滤镜、编码器、放大器以及控制电路等等。
1、传感器：传感器是摄像头的核心部件，它用于收集摄入的光线，并将其转换成电路信号。
2、滤镜：滤镜是一种可以滤除杂散光线的装置，它可以用于改善摄像头的图像质量，使图像更加清晰、柔和。
3、编码器：编码器的主要功能是将传感器收集到的电路信号转换成可恢复原有数据的格式，以便发送给计算机。
4、放大器：放大器的作用是将电路信号放大到指定的电平，以便传递给编码器。
5、控制电路：控制电路是用于控制摄像头运行状态的电路，它可以调节摄像头的曝光时间、光圈大小、反差等参数。
三、CSI摄像头优点1、兼容性强：CSI摄像头比一般摄像头的兼容性更强，它可以与多种不同型号的计算机和外设兼容，使用起来更加方便。
2、质量高：摄像头的质量取决于传感器的质量，因此CSI摄像头使用的传感器质量更高，可以拍摄出更清晰的画面；3、功能齐全：CSI摄像头拥有一系列功能，包括曝光调节、色彩调节、反差调节等，可以满足不同环境的拍摄要求。
以上就是CSI摄像头电路的基本原理，它的主要核心部件及其具备的优点，从而可以更好地掌握CSI摄像头的基本操作流程和原理。
摄像头电路原理摄像头电路原理是指摄像头内部的电路结构和工作原理。
摄像头作为一种重要的图像采集设备，广泛应用于监控、视频通话、图像识别等领域。
本文将从摄像头的基本原理、电路结构和工作过程三个方面，介绍摄像头电路原理。
一、摄像头的基本原理摄像头的基本原理是利用光学器件将外界的光线转换为电信号，并经过电路处理后输出图像。
摄像头主要由图像传感器、适配器、信号处理电路和接口电路等组成。
其中，图像传感器是摄像头的核心部件，负责将光信号转换为电信号。
二、摄像头的电路结构摄像头的电路结构一般包括图像传感器电路、模拟信号处理电路和数字信号处理电路。
图像传感器电路负责将光信号转换为模拟电信号，模拟信号处理电路将模拟信号进行增强和处理，数字信号处理电路将模拟信号转换为数字信号，再经过编码压缩等处理输出。
1. 图像传感器电路图像传感器电路是摄像头电路的核心部分，它负责将光信号转换为模拟电信号。
常见的图像传感器有CCD（电荷耦合器件）和CMOS （互补金属氧化物半导体）两种。
CCD传感器通过电荷耦合的方式将光信号转换为电荷信号，再经过放大器放大后输出；CMOS传感器将光信号直接转换为电压信号。
2. 模拟信号处理电路模拟信号处理电路主要对图像传感器输出的模拟信号进行增强和处理。
这包括对信号进行放大、滤波、白平衡、色彩校正等处理，以提高图像质量和色彩还原度。
3. 数字信号处理电路数字信号处理电路将模拟信号转换为数字信号，并进行编码压缩、解码等处理。
数字信号处理电路可以对图像进行降噪、锐化、增强对比度等处理，同时还可以添加特效和滤镜等功能。
三、摄像头的工作过程摄像头的工作过程主要包括图像采集、信号处理和数据输出三个阶段。
1. 图像采集在图像采集阶段，图像传感器接收到外界的光信号，并将其转换为模拟电信号。
这一过程涉及到光信号的感光、积分和读出等步骤，最终得到一个完整的图像帧。
2. 信号处理在信号处理阶段，模拟信号经过模拟信号处理电路进行放大、滤波、白平衡、色彩校正等处理。
CCD摄像头电路设计CCD（电荷耦合器件）摄像头是一种常用的图像传感器，常用于数码相机、手机摄像头等设备中。
它通过将光转换为电荷，并将电荷转换为数字信号，实现图像的捕捉和传输。
下面将介绍CCD摄像头电路的设计过程。
1.摄像头传感器选择首先，需要选择合适的CCD摄像头传感器。
传感器的选择应根据具体应用需求来确定，包括分辨率、灵敏度、动态范围等参数。
同时，传感器的供电电压、输出接口等也需要考虑。
2.供电电路设计3.控制电路设计CCD摄像头通常需要通过控制信号来控制其工作模式、曝光时间等参数。
控制信号可以通过数字接口（如I2C、SPI）或模拟接口（如电压、电流）来实现。
设计控制电路时，需要考虑传感器的控制信号电平和电流要求，并合理选择控制器芯片。
4.时钟电路设计5.数据传输电路设计CCD摄像头传感器通常通过并行接口或串行接口将图像数据传输到后端处理器。
并行接口通常需要大量的引脚，而串行接口则可以减少引脚数量。
根据应用需求和数据传输速率要求，可以选择适合的接口类型，并设计相应的数据传输电路。
6.图像处理电路设计7.PCB设计最后，需要将以上设计的电路和组件布局在PCB（Printed Circuit Board）上。
在设计PCB时，需要考虑电路之间的布线、电源和地线的布置、电磁干扰的抑制等因素。
同时，还需要考虑PCB的尺寸、层数、材料等，以满足整体系统的需求。
总结CCD摄像头电路设计需要考虑供电电路、控制电路、时钟电路、数据传输电路、图像处理电路等方面。
在设计过程中，需要根据具体应用需求选择合适的传感器和电路组件，并合理布局、优化电路参数，以实现高质量的图像捕捉和传输。
摄像头电路板工作原理摄像头电路板是一种用于图像信号的传输和处理的电路板，它在现代摄像头中起着至关重要的作用。
它通过将光信号转换为电信号，并对电信号进行处理和解码，最终将图像数据传输到显示设备上。
摄像头电路板的工作原理可以简单分为以下几个步骤：1. 光信号转换为电信号：摄像头电路板上通常包含一个光敏传感器，例如CMOS或CCD芯片。
当光线照射到传感器上时，光敏元件会将光信号转换为电信号。
这个过程涉及到光电效应，即光子的能量被转换成电子的能量。
2. 电信号放大和滤波：传感器输出的电信号通常非常微弱，需要经过放大和滤波的处理，以提高信号的强度和质量。
放大电路会增加信号的幅度，而滤波电路则会去除噪声和干扰，使得信号更加稳定和清晰。
3. 信号处理和编码：经过前面的步骤，摄像头电路板已经获得了一系列的电信号，代表了图像的各个像素点的亮度值。
在信号处理阶段，这些电信号将经过一系列的算法和处理，如白平衡、曝光控制、对比度调整等，以优化图像的质量和细节。
4. 数字信号转换和压缩：经过信号处理后，电信号将被转换为数字信号，以便于存储和传输。
这通常涉及模数转换器（ADC）的使用，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。
同时，为了降低图像数据的存储和传输成本，通常还会对数字信号进行压缩，以减少数据量。
5. 数据传输和显示：经过数字信号转换和压缩后，图像数据可以通过各种方式进行传输，如USB、HDMI、网络等。
摄像头电路板上通常还包含一些接口电路，以便将图像数据传输到显示设备上进行显示。
显示设备可以是电视、电脑显示器、移动设备等。
总体来说，摄像头电路板通过光电转换、信号处理、数字信号转换和压缩等步骤，将光信号转换为数字图像数据，并将其传输到显示设备上进行显示。
这些步骤中涉及到的电路和算法的设计和优化，直接影响到图像的质量和性能。
因此，摄像头电路板的设计和制造具有非常重要的意义，它决定了我们能够获得清晰、高质量图像的能力。
随着科技的不断进步，摄像头电路板的性能也在不断提升。
基于图像处理的高校智能校园监控系统设计随着科技的发展，高校智能校园监控系统在保障校园安全、提高校园管理效率等方面发挥着越来越重要的作用。
在这样一个智能化的时代，如何设计一个基于图像处理的高校智能校园监控系统，使其能够满足高校校园监控的需求，是一个值得探讨的问题。
首先，高校智能校园监控系统应该具备图像识别和处理的功能。
通过图像识别技术，可以对校园内的人员和物体进行准确的识别，在发现异常行为或者不安全情况时，系统能够及时报警并采取相应的措施。
同时，图像处理技术也可以对监控画面进行优化和增强，提高监控画面的清晰度和细节，以便更好地进行监控和调查。
其次，高校智能校园监控系统还应该具备行为分析和预测的功能。
通过对大量的校园监控数据进行分析与挖掘，系统可以提取出异常行为的特征，并通过算法进行行为预测。
这样，当有学生出现异常行为时，系统能够及时发现并给予相应的提醒和干预，从而有效防范安全风险。
另外，高校智能校园监控系统还应该支持远程监控和调度。
通过网络和云技术的应用，监控系统可以将监控画面实时传输给相关人员，如保安人员、学校管理人员等。
这样，无论他们身处何地，都能通过电脑、手机等终端实时了解校园的情况，及时采取措施或者调度人员。
在设计高校智能校园监控系统时，还应考虑到系统的可扩展性和智能化程度。
随着高校的扩建和改造，监控系统也需要不断扩展和更新。
因此，系统应支持多个监控点的接入和管理，同时还应支持多种类型的监控设备的接入，如摄像头、红外传感器等。
另外，监控系统应该具备自学习和自适应的能力，可以根据实际需求和情况对系统进行自我调整和优化。
当然，高校智能校园监控系统的设计还需要关注隐私和数据安全的问题。
在设计阶段，应该充分考虑到学生和教职工的隐私权和信息安全问题，系统需要有严格的访问控制和权限管理机制，确保只有授权人员才能访问和操作监控系统。
此外，监控数据和相关信息也应进行加密存储和传输，防止被非法获取和滥用。
综上所述，设计一个基于图像处理的高校智能校园监控系统需要考虑多个方面的需求和问题。
北京科技大学图像处理电路我们的智能模型车自动控制系统中使用黑白全电视信号格式CMOS摄像头采集赛道信息。
摄像头视频信号中除了包含图像信号之外，还包括了行同步信号、行消隐信号、场同步信号、场消隐信号以及槽脉冲信号、前均衡脉冲、后均衡脉冲等。
因此，若要对视频信号进行采集，就必须通过视频同步分离电路准确地把握各种信号间的逻辑关系。
我们使用了LM1881芯片对黑白全电视信号进行视频同步分离，得到行同步、场同步信号。
在对硬件二值化的研究中，我们也从数字比较器以及模拟比较器几个方向进行了试探性研究，从图像的稳定性及清晰性等方面进行筛选，最终决定采用模拟电路搭建而成的比较器对图像进行二值化处理。
图3.7 比较电路原理图图3.8 LM1881外围电路原理图北京邮电大学摄像头选型在众多的摄像头中我们选择了CMOS的OV7620，属于数字摄像头。
模拟摄像头有更好的动态特性，在车子高速行驶时，图像更清晰，但是它需要额外的一块AD转换模块，增加了主板的开销。
我们在对比了车子在3米和3米3之间的模拟摄像头和数字摄像头的图像时，发现在用DMA采集的图像没有什么大的差别，提取的中线差不多，故我们毅然决然选择了比较简洁的数字摄像头OV7620。
图像提取与处理摄像头组的核心部分为左右边线的提取，从而推算出中心线的位置，引导车子的行进方向。
我们使用了ov7620这款数字摄像头，返回的是灰度图像，远方图像较模糊，难以提取黑线。
所以我们使用了边沿锐化算法，根据一定的阈值，对返回的灰度图像进行遍历，运算处理，得到反映图像边沿的二值图像，远方的信息也能较好地得到，再进行左右边线的提取。
边线提取，中心线推算思路：1.近处图像较远处图像可靠，所以边线由近到远提取2.近十行先从中间向两边进行边沿搜索，找到边沿，确保近处图像有效3.之后的行采用边沿跟踪，根据上一行的黑线位置动态地确定本行黑线的搜索范围，搜索黑线，节省时间4.若连续几行的左右线都找不到，判断为十字弯，进行左右线的延伸，直至再找到有效的边线；若连丢几行的次数较多时，则认为是虚线小s，进行垂直方向的延伸后不必特别处理5.若左右边线均找到，该行中心线直接为左右边线等权重加权；若某一边线丢失，则根据前面有效行的赛道宽度和另一边线的位置对中心线进行推算6.推算完中心线后可对中心线进行一定的修正，更符合实际今年的规则相较于去年增加了虚线小s这种路况，给边线提取增加了难度，所以黑线提取及中心线的推算就需要更多的信息。
我们统计了左右边线丢失的行数，左右边线的趋势，左线结束的位置，右线结束的位置，再进行中心线的推算。
大s锐化、中线提取图十字路口锐化、中线提取图虚线s锐化、中线提取图60cm半径弯中线提取图调试工具对于摄像头队而言，对图像的提取的处理无疑是一个很重要的环节，为了更好更准备的提取和处理黑线，我们自己用matlab开发了一个查看摄像头传回来图像的上位机。
它能够将摄像头传回来的数据还原到真实的图像，以便于我们看到摄像头工作的情况，及时发现和处理摄像头方面的问题。
该上位机的工作界面如下：附录A 算法源程序1、图像提取核心部分for( row = ROW_UPPER ; row >= ROW_LOWER; row--){//找左线lboundflag[row] = 0;//先将左线是否找到的属性置0for( col = lrbound; col >= llbound; col--)//从左线搜索右边界向左线搜索左边界开始搜{if( Pic_Buffer[row][col] == 255 )//找到白点{while(1)//左线需要向右搜索直至找到第一个白点{//if(Pic_Buffer[row][col]==255 &&Pic_Buffer[row][col+1]==0 && Pic_Buffer[row][col+2]==0 && col <= COLUMN_END-2)if(Pic_Buffer[row][col]==255 && col <= COLUMN_END){col++;}else{break;}}left = col - 1;line_left[row]= col - 1;lboundflag[row] = 1;//代表本行找到左线lfindcnt++;llost = 0;//统计连续找不到左线的行数break;}}//找右线rboundflag[row] = 0;//先将右线是否找到的属性置0 for(col = rlbound; col<=rrbound; col++){if(Pic_Buffer[row][col] == 255)//找到白点{while(1)//右线需要向左搜索直至找到第一个白点{if(Pic_Buffer[row][col]==255 && col >= COLUMN_START){col--;}else{break;}}right = col + 1;line_right[row] = right;rboundflag[row] = 1;//代表本行找到左线rfindcnt++;rlost = 0;//统计连续找不到左线的行数break;}}2、图像锐化部分for(j = 1;j <COLUMN-2;j++) //COLUMN{x=distinition[j+1]+2*source[j+1]+Pic_Buffer[i+1][j+1]-(distinition[j-1]+2*source[j-1]+Pic_Buffer[i+1][j-1]);y=distinition[j-1]+2*distinition[j]+distinition[j+1]-(Pic_Buffer[i+1][j-1]+2* Pic_Buffer[i+1][j]+ Pic_Buffer[i+1][j+1]);if(x*x+y*y<YZ)Pic_Buffer[i][j]=0;elsePic_Buffer[i][j]=255;}for(j=0;j<COLUMN;j++){distinition[j]=source[j];}//////////////////////////////////去噪处理///////////////////////if((i<ROW)&&i>5)for(int jj=3,ii=0;jj<COLUMN-4;jj++){ii=0;if(Pic_Buffer[(i-3)][jj]==255){if(Pic_Buffer[i-3][jj-1]==255)ii++;if(Pic_Buffer[i-3][jj+1]==255)ii++;if(Pic_Buffer[i-2][jj-1]==255)ii++;if(Pic_Buffer[i-2][jj]==255)ii++;if(Pic_Buffer[i-2][jj+1]==255)ii++;if(Pic_Buffer[i-4][jj-1]==255)ii++;if(Pic_Buffer[i-4][jj]==255)ii++;if(Pic_Buffer[i-4][jj+1]==255)ii++;if(ii<2)Pic_Buffer[i-3][jj]=0;}}大连理工大学2.4 CCD 传感器的安装本智能车系统是依据摄像头采集的图像为依据行驶的， CCD 传感器采集图像的稳定性及图像包含的信息是智能控制策略的基础，而传感器的安装位置及角度则决定了采集的信息量的大小。
2.4.1 摄像头镜头的选择不同型号的镜头的视角大小是不一样的，长焦镜头的焦距较长，成像较大，畸变较小，易于分析处理，当小车在直道或者小弯道上行驶时，可以很好的获得赛道信息。
但当跑道转弯角度较大时，由于视角小，会出现看不到赛道的情况，增大了道路信息判断的难度。
而广角镜头则与长焦镜头相反，由于视角较大，广角镜头的成像较小，在弯道上可以采集到较多的赛道信息，但是在直道或者小弯道时，远处的赛道信息在图像中所占比例大大减少，分析赛道信息较为困难，即前瞻较短。
在试验了多个镜头后，最终找到既能适当采集弯路信息，又能符合前瞻要求的镜头。
2.4.2 CCD 传感器的固定对于智能车来讲，车体重量越小，速度控制越迅速，车体姿态调整也越快，整体性能也就越好，但是 CCD 数据采集要求尽量稳定也就是尽量减少摄像头的晃动，因此本智能车系统采用质量较轻但又符合系统的刚性要求的铝合金材料来固定 CCD 传感器。
当摄像头位置处于智能车前面时车体近处视角过窄，转弯时采集赛道信息较为困难，但是由于车模本身的中心偏后，如果，摄像头后置又会加大前后重量差距，因此综合考虑后，本文将 CCD 传感器安装在智能车的中心位置，这样既符合采集要求，又减小了前后重量差距。
2.4.3 CCD 传感器的调节固定好 CCD 传感器后，还需要对 CCD 传感器的高度和角度进行调节。
为了更加灵活的调整摄像头的位置和角度，我们设计摄像头支架时尽量设计较多自由度，本摄像头支架拥有4 个自由度，即沿杆上下，绕杆旋转，俯仰，左右，能够充分调整摄像头的位置和俯仰角度。
摄像头位置越高，采集图像畸变越小，远处道路信息所占比例越大，但是过高会导致智能车行驶不稳定，严重时会导致翻车。
角度可以调节摄像头的前瞻距离和智能车近处道路的采集盲区的大小，角度越小，前瞻距离越大，同时近处采集盲区越大。
经过长时间试验，设计出可以调节 CCD 传感器角度和高度的摄像头固定装置，成功使 CCD 传感器采集图像符合系统要求。
