基于圖像處理技術(shù)的智能照明控制研究

1 　前言

智能照明控制是在“以人為本”作為前提的條件下, 對照明器具實(shí)行自動控制(包括: 照度的自動調(diào)節(jié)、燈的自動開關(guān)以及局部區(qū)域照度的控制)的行為。它應(yīng)該符合兩個相對獨(dú)立的要求:

(1)給人提供一個舒適的工作環(huán)境, 以保證工作人員具有較高的工作效率;

(2) 通過合理的管理以節(jié)約能源和降低運(yùn)行費(fèi)用。具體說來, 上班時間, 智能照明控制系統(tǒng)自動調(diào)節(jié)光照度于最合適的水平。在天晴時, 燈光自動調(diào)暗; 在天陰時, 燈光自動調(diào)亮。

同時, 利用紅外及微波傳感器探測是否有人工作,當(dāng)無人工作時, 自動轉(zhuǎn)入“夜間”工作狀態(tài)。其原理框圖如圖1 所示。為了使工作人員有一個舒適的工作環(huán)境, 使用調(diào)光電子鎮(zhèn)流器調(diào)光, 以減少工作人員長期工作而引起眼睛的疲勞感。隨著時間的推移, 燈具的老化和房間墻面反射率不斷衰減而引起照度下降, 而設(shè)計時的照度值高于標(biāo)準(zhǔn)照度值。這樣, 在使用初期時, 既浪費(fèi)能源, 又縮短燈具的壽命。為了保持照度維持基本不變而節(jié)約能源, 因此,可以通過智能控制來實(shí)現(xiàn)。但是, 該智能照明控制在工程施工中工作量大, 要求安裝較多的傳感器,特別是光傳感器要分布在不同的地方。本文設(shè)計了一種基于圖像處理技術(shù)的智能照明控制系統(tǒng), 以解決上述問題。

2 　基于圖像處理技術(shù)的智能照明控制系統(tǒng)

圖像處理技術(shù)是始于20 世紀(jì)50 年代, 1964 年美國噴射推進(jìn)實(shí)驗使用計算機(jī)對太空船送回的大批月球照片處理后得到了清晰逼真的圖像。70 年代初, 由于大量的研究和應(yīng)用, 圖像處理技術(shù)已形成較完善的學(xué)科體系。數(shù)字圖像信息可看成是一個二維數(shù)組f ( i , j) , 對圖像各象素進(jìn)行處理時, 輸入圖像F 上某象素的灰度值為f ( i , j) , 進(jìn)行某種P 處理, 得到輸出圖像上該象素的灰度值為g ( i ,j) , 即:

g ( i , j) = p ( f ( i , j) )因此, 如果將某一區(qū)域內(nèi)的光照度大小的分布, 通過CCD 傳感器變成一幅圖像的象素灰度值, 那么,就可以將該區(qū)域的光照度大小的分布輸出為一個待處理的二維數(shù)組f ( i , j) , 滿足如下關(guān)系:

f ( i , j) = p ( z ( x , y) )式中, z ( x , y) 為區(qū)域內(nèi)的光照度分布函數(shù);f ( i , j) 為該區(qū)域內(nèi)的象素灰度值形成的數(shù)組元素;p ( z) 為變換關(guān)系。

假設(shè)該數(shù)組的元素為: aij , 表示某矩形區(qū)域單位面積的照度值。并假設(shè)該數(shù)組為: m ×n (即m行n 列) 。f ( i , j) 稱為照度矩陣:

可知: 該區(qū)域的平均照度為:

當(dāng)該區(qū)域的平均照度值處在所要求的照度值范圍內(nèi)時, 執(zhí)行機(jī)構(gòu)維持現(xiàn)狀不變; 否則該區(qū)域的平均照度值不滿足設(shè)計要求, 通過執(zhí)行機(jī)構(gòu)將該區(qū)域的照度值加大或減小, 以滿足設(shè)計需要。

基于圖像處理技術(shù)的智能照明控制系統(tǒng)的框圖如圖2 所示。其工作原理是:

CCD 傳感器將某一區(qū)域的照度值傳送給圖像處理控制器, 控制器將獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算。即計算區(qū)域的平均照度, 根據(jù)使用要求判別某象素值或某局部區(qū)域象素平均值是否在要求的域值內(nèi), 如果是在要求的域值內(nèi), 則認(rèn)為照度合適; 反之, 說明照度過大或過小?？刂破鞲鶕?jù)需要控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行調(diào)光, 達(dá)到合適的照度要求為止。判斷是否有人走動的方法是: 將過道(人走動所經(jīng)過的) 區(qū)域的圖像分割出來, 該區(qū)域的象素值在沒有人走動時基本不變或變化很小。當(dāng)有人走動時, 該區(qū)域的象素值變化較大。假設(shè)t0 時刻沒有人走動時, 該區(qū)域象素值分布為f t0 ( x , y) , 經(jīng)過δt (如: 1 S ) 時間后,該區(qū)域的象素值分布為f t1 ( x , y) , 計算差值: δf( x , y) = f t1 ( x , y) - f t0 ( x , y) 。如果δf ( x ,y) 內(nèi)各象素值的絕對值之和較大, 可以認(rèn)為是有人在走動; 如果δf ( x , y) 內(nèi)各象素值的絕對值之和較小或為零時, 則可認(rèn)為沒有人走動。從而控制燈光的有無。圖像處理控制器的原理框圖如圖3 所示。

顯然, 處理器處理象素的速度要盡可能地快。

因此, 為了提高處理速度, 在進(jìn)行圖像處理計算時,不是一個一個象素的處理, 而是采用先將圖像進(jìn)行分割成更小塊的圖像進(jìn)行處理的方法進(jìn)行。由于DSP 技術(shù)在數(shù)字圖像的處理方面有其獨(dú)特的優(yōu)勢,所以采用DSP 技術(shù)進(jìn)行數(shù)字圖像的濾波以改善圖像的信噪比。此外, 相鄰象素之間具有一定的相關(guān)性,利用圖像相鄰象素之間的相關(guān)系數(shù)來提取亮域和暗域之間的邊界。提高控制的準(zhǔn)確度, 大大地延長了燈具的使用壽命。

基于圖像處理技術(shù)的智能照明系統(tǒng)由于采用了CCD 攝相傳感, 在工程布線以及傳感安裝上, 大大降低了工作量, 可靠性高。采用光傳感器必須要求在各控制點(diǎn)安裝傳感器, 布線極為復(fù)雜, 可靠性不高。

基于圖像處理的程序流程圖如圖4 所示。初始化系統(tǒng)后, 經(jīng)過采集圖像數(shù)據(jù), 將采集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行計算: 先進(jìn)行圖像分割, 然后進(jìn)行圖像特征提取,區(qū)分亮區(qū)和暗區(qū), 計算平均照度。判別照度值是否符合要求: 如果照度值符合要求, 重復(fù)采樣圖像數(shù)據(jù); 如果照度值不符合要求, 就輸出控制信號來調(diào)節(jié)燈的亮度, 之后, 重復(fù)采樣圖像數(shù)據(jù), 進(jìn)行下一個循環(huán)。

3 　結(jié)論

將圖像處理技術(shù)應(yīng)用于智能照明控制為智能照明控制設(shè)計提供了一條有效的途徑。本文在理論上進(jìn)行了探討, 并在圖像處理上做了一些基礎(chǔ)工作。

對于智能照明的照度與象素之間的關(guān)系以及更簡潔的算法還有待今后進(jìn)一步研究。