工廠倉庫火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

孫冬嬌+徐高威+劉恒

摘 要： 針對當(dāng)前工廠倉庫火災(zāi)事故頻繁發(fā)生，設(shè)計(jì)了一種工廠倉庫火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)由火災(zāi)檢測模塊與中心接收模塊組成，火災(zāi)檢測模塊利用以STM32為控制核心的智能小車在工廠倉庫“巡邏”，通過加裝OV7670圖像傳感器檢測火焰，一旦發(fā)現(xiàn)火災(zāi)事故發(fā)生，立即無線發(fā)送預(yù)警信息，信息由中心接收模塊接收后通過RS 232串口傳送給PC機(jī)，PC機(jī)采取相應(yīng)救災(zāi)措施。實(shí)際測試表明，本系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警信息的成功率高，近100%，零誤判，時(shí)間短。

關(guān)鍵詞： 火災(zāi)預(yù)警； STM32F407； OV7670； NRF905

中圖分類號： TN911?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號： 1004?373X（2014）07?0098?03

Design of warehouse fire warning system in factories

SUN Dong?jiao1，2， XU Gao?wei1， LIU Heng1，2

（1. College of Electronic&Information Engineering， Nanjing University of Information&Technology， Nanjing 210044， China；

2. Jiangsu Key Laboratory of Meteorological Observation and Information Processing， Nanjing 210044， China）

Abstract： A factory warehouse fire system was designed for the frequent occurrence of the factory warehouse fire accidents. This system is composed of fire detection module and central receiver module. The fire detection module takes STM32 microprocessor as master control of the smart car patrolling around the factory warehouse to detect flame by OV7670 image sensor and send the warning information by wireless RF system when discovering fire accident. The central receiver module receives the information and transmits it to PC through RS 232 serial port to adopt the corresponding relief measures. The practical testing result indicates that the system has a nearly 100% success rate in sending warning information.

Keywords： fire warning； STM32F407； OV7670； NRF905

0 引 言

現(xiàn)代工廠倉庫儲(chǔ)存量大、集中，且大部分是可燃易燃物品、極易發(fā)生火災(zāi)。為了保證倉庫中物品以及周邊人員的安全，火災(zāi)預(yù)警和撲救的及時(shí)性亟待解決。

在此提出一種利用CMOS圖像傳感器檢測火焰，以智能小車作為系統(tǒng)載體的工廠倉庫火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)。本文將從硬件和軟件方面介紹工廠倉庫火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)的具體設(shè)計(jì)方案，并且通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了系統(tǒng)穩(wěn)定可靠，能實(shí)時(shí)檢測火災(zāi)發(fā)生，及時(shí)發(fā)出火災(zāi)預(yù)警信息，與傳統(tǒng)火災(zāi)檢測技術(shù)相比，利用CMOS圖像傳感器檢測火災(zāi)，大大提高了火災(zāi)預(yù)警的準(zhǔn)確性與及時(shí)性，有效降低火災(zāi)危害，利用小車代替人“巡邏”，節(jié)約了人力資源，有較好的應(yīng)用前景。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與工作原理

本設(shè)計(jì)的火災(zāi)檢測模塊以STM32F407作為控制和檢測核心，利用OV7670圖像傳感器檢測火源，利用PWM（脈寬調(diào)制）技術(shù)控制智能車行駛、轉(zhuǎn)向，檢測到火源后，立即通過NRF905無線發(fā)送模塊發(fā)送火災(zāi)信息，同時(shí)通過VS1003b MP3模塊語音播報(bào)預(yù)警信息。

中心接收模塊由NRF905無線接收模塊接收后通過RS 232串口發(fā)送給PC機(jī)，PC機(jī)立即向消防部門發(fā)出火災(zāi)信息，并啟動(dòng)固定消防設(shè)施，如二氧化碳滅火系統(tǒng)、自動(dòng)噴水系統(tǒng)等，在火勢尚未蔓延前實(shí)施撲救。系統(tǒng)框圖如圖1所示。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)主控模塊

智能滅火小車采用ST公司的STM32F407處理器，其特點(diǎn)為：32位ARM Cortex?M4F RISC內(nèi)核；低功耗，最高工作頻率為168 MHz；片內(nèi)具有1 024 KB可編程FLASH；（192+4） KB片內(nèi)SRAM數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器；集成了單周期DSP指令和FPU（Floating Point Unit，浮點(diǎn)單元），提升了計(jì)算能力，可以進(jìn)行一些復(fù)雜的計(jì)算和控制。

圖1 系統(tǒng)框圖

2.2 火焰檢測模塊

火焰檢測模塊是本設(shè)計(jì)中最為重要的部分，在復(fù)雜的外界環(huán)境中準(zhǔn)確的檢測出火焰是技術(shù)難點(diǎn)，主要由圖像采集、火焰識(shí)別兩部分組成。

2.2.1 圖像采集部分

圖像采集使用OV公司生產(chǎn)的一顆1/6寸的CMOS VGA圖像傳感器OV7670，該傳感器體積小、工作電壓低、提供單片VGA攝像頭和影像處理器的所有功能。通過SCCB總線控制，可以輸出整幀、子采樣、取窗口等方式的各種分辨率為8位的影像數(shù)據(jù)。

OV7670的像素時(shí)鐘（PCLK）最高可達(dá)24 MHz，STM32F407的I/O口直接抓取，是非常困難的，也十分占耗CPU資源。所以，本設(shè)計(jì)并不是采取直接抓取來自O(shè)V7670的數(shù)據(jù)，而是通過FIFO芯片讀取，F(xiàn)IFO芯片用于暫存圖像數(shù)據(jù)，解決OV7670與STM32速率不匹配的問題。攝像頭采集的數(shù)據(jù)經(jīng)FIFO暫存后被STM32讀取，不再需要單片機(jī)具有高速I/O，也不會(huì)過度耗費(fèi)CPU資源。采集到的圖像存儲(chǔ)后待后續(xù)處理時(shí)讀取。

2.2.2 火焰識(shí)別部分

為準(zhǔn)確識(shí)別出火焰，本設(shè)計(jì)主要從火焰的形狀與顏色兩方面考慮。

火焰形狀識(shí)別主要依據(jù)描述火焰形狀的有關(guān)特征，比如：矩特征、曲率特征等。為得到圖像中的火焰形狀，系統(tǒng)對采集部分得到的圖像每隔一段時(shí)間進(jìn)行處理，處理方法采用圖像處理中的邊緣檢測方法。在圖像中，邊緣是指圖像中對象的邊界，即反映圖像中像素值劇烈變化的曲線，邊緣的確定與提取對于整個(gè)圖像場景的識(shí)別與理解是非常重要的，它能勾勒出目標(biāo)物體的輪廓，將目標(biāo)與背景區(qū)分開來，在本設(shè)計(jì)中就可以利用邊緣檢測技術(shù)描繪出火焰的形狀、大小、位置等信息。

但只根據(jù)火焰的形狀特征判斷檢測到火焰，不僅造成算法相對復(fù)雜，且誤判率較高。這里仍從火焰的顏色特征對火焰進(jìn)行檢測?；鹧鎱^(qū)域的顏色一般介于紅黃之間，火焰顏色識(shí)別是基于RGB顏色模式的，RGB顏色模式認(rèn)為所有的顏色是通過對紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三個(gè)顏色通道的變化以及它們相互之間的疊加來得到各式各樣的顏色的，且有如下結(jié)論：當(dāng)R≥G≥B時(shí)，能夠說明該顏色是紅黃色的。以此為依據(jù)，設(shè)定顏色閾值，將滿足條件的像素提取出來，達(dá)到一定范圍即可判斷火災(zāi)發(fā)生。

利用火焰的形狀與顏色特征兩者相結(jié)合，大大提高了火焰檢測的可靠性。

2.3 電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊

本設(shè)計(jì)的小車的電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊采用L298N控制芯片。電機(jī)驅(qū)動(dòng)原理圖如圖2所示。這里使用STM32引腳產(chǎn)生PWM信號分別對左側(cè)和右側(cè)的電機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行調(diào)節(jié)。此模塊可以控制滅火小車前進(jìn)、后退，同時(shí)還可以通過控制小車左右兩側(cè)車輪的轉(zhuǎn)速不同實(shí)現(xiàn)小車轉(zhuǎn)向，使系統(tǒng)能夠在倉庫中按既定路線“巡邏”。

圖2 電機(jī)驅(qū)動(dòng)原理圖

2.4 語音播報(bào)模塊

為了能夠?qū)崟r(shí)語音播報(bào)系統(tǒng)目前的工作狀態(tài)，本設(shè)計(jì)采用VS1003b作為聲音源的解碼芯片，使語音播報(bào)具有多種長時(shí)間的聲音輸出，不但具備清晰的播放功能，而且可以通過普通喇叭實(shí)現(xiàn)語音擴(kuò)音功能。首先將語音片段如“檢測火源”、“發(fā)現(xiàn)火源”等存入SD卡中，實(shí)際運(yùn)用時(shí)根據(jù)系統(tǒng)當(dāng)前所處的工作狀態(tài)，由主控芯片STM32F407通過串行外設(shè)總線接口SPI與VS1003b進(jìn)行通信，VS1003b解碼SD卡中的相應(yīng)語音片段，播報(bào)系統(tǒng)當(dāng)前工作狀態(tài)，很大程度上提升了系統(tǒng)的交互能力，若周圍有倉庫管理人員在，聽到語音片段播報(bào)火災(zāi)信息也可在火勢尚小時(shí)及時(shí)撲救。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

3.1 總體軟件流程

該系統(tǒng)軟件部分主要包括火災(zāi)檢測模塊的軟件設(shè)計(jì)以及中心接收模塊的軟件設(shè)計(jì)?；馂?zāi)檢測模塊系統(tǒng)初始化后，由圖像傳感器識(shí)別倉庫路邊標(biāo)志物使小車按既定路線在倉庫中“巡邏”，一旦發(fā)現(xiàn)火源，通過無線模塊立即發(fā)送預(yù)警信息，并語音播報(bào)火災(zāi)信息。中心接收模塊接收到火災(zāi)信息后，通過RS 232串口將火災(zāi)信息傳送給PC機(jī)，PC機(jī)通過專門火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)將預(yù)警信息發(fā)送給相關(guān)部門。軟件實(shí)現(xiàn)流程如圖3，圖4所示。3.2 邊緣檢測算法分析

圖像邊緣檢測技術(shù)是目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域十分重要的基礎(chǔ)，本設(shè)計(jì)采用目前比較常見的CANNY邊緣檢測算法，CANNY邊緣檢測算法實(shí)現(xiàn)主要為如下幾步：

（1） 對圖像進(jìn)行灰度化；

（2） 對圖像進(jìn)行高斯濾波；

（3） 用一階偏導(dǎo)的有限差分求梯度的幅值和方向；

（4） 對梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制；

（5） 用雙閾值算法檢測和連接邊緣。

圖3 火災(zāi)檢測模塊流程圖 圖4 中心接收模塊流程圖

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)過程中，以蠟燭模擬火源，在確保倉庫安全的前提下，在倉庫A，B，C，D四個(gè)區(qū)域分別擺放一只蠟燭，將火災(zāi)監(jiān)測模塊與中心接收模塊上電，并打開用C++編寫的“火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)”上位機(jī)軟件，觀測系統(tǒng)能否識(shí)別出火焰并發(fā)出預(yù)警信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。

圖5 預(yù)警系統(tǒng)顯示

為了進(jìn)一步測試該系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與及時(shí)性，主要測試內(nèi)容包括：預(yù)警信息發(fā)送成功率、預(yù)警信息誤報(bào)次數(shù)、預(yù)警信息發(fā)布平均耗時(shí)。在倉庫A、B、C、D四個(gè)區(qū)域隨機(jī)放置蠟燭，小車從倉庫隨機(jī)位置出發(fā)，觀察系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與及時(shí)性。具體測試結(jié)果見表1。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在實(shí)驗(yàn)場地的各個(gè)區(qū)域共計(jì)200次的實(shí)驗(yàn)中，該系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確檢測到火災(zāi)并發(fā)出預(yù)警信息，成功率接近100%，誤報(bào)次數(shù)為0。從蠟燭被擺放到試驗(yàn)場地，平均耗時(shí)約為1 min。實(shí)驗(yàn)測量數(shù)據(jù)可以證明該系統(tǒng)的及時(shí)性與準(zhǔn)確性很好。

表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

[＼&A＼&B＼&C＼&D＼&試驗(yàn)次數(shù)＼&50＼&50＼&50＼&50＼&成功預(yù)警次數(shù)＼&49＼&50＼&50＼&49＼&誤報(bào)次數(shù)＼&1＼&0＼&0＼&1＼&平均耗時(shí) /s＼&55＼&63＼&71＼&58＼&成功率 /%＼&98＼&100＼&100＼&98＼&]

5 結(jié) 語

本設(shè)計(jì)經(jīng)過開發(fā)、調(diào)試，最終達(dá)到預(yù)期效果。設(shè)計(jì)采用高性能、低功耗的ARM Cortex?M4內(nèi)核STM32處理器，能夠迅速采集并處理傳感器數(shù)據(jù)，并發(fā)出相應(yīng)的預(yù)警信息。該設(shè)計(jì)較傳統(tǒng)火災(zāi)檢測技術(shù)有較大改進(jìn)，改進(jìn)之處在于設(shè)計(jì)主要采用OV7670圖像傳感器識(shí)別火焰，與傳統(tǒng)火災(zāi)預(yù)警技術(shù)相比，由于感煙檢測、感溫檢測和感火焰檢測等采用的傳感器性能與現(xiàn)場環(huán)境變化會(huì)直接影響識(shí)別、檢測的可靠性和準(zhǔn)確性，存在較大缺陷，本設(shè)計(jì)采用OV7670圖像傳感器，在實(shí)際運(yùn)用中，有效提高了設(shè)計(jì)的及時(shí)性與準(zhǔn)確性。但是，系統(tǒng)設(shè)計(jì)仍有部分問題需要改進(jìn)，如何更快的發(fā)出火災(zāi)預(yù)警信息，保證火災(zāi)預(yù)警100%成功等等，在后續(xù)研究中將努力提升系統(tǒng)性能。

參考文獻(xiàn)

[1] 張飛飛，楊雪松，高愛宇.基于STM32的智能滅火機(jī)器人設(shè)計(jì)[J].甘肅科技，2013，29（12）：14?15.

[2] 王明明，王志霖，袁昊，等.基于MSP430的實(shí)用糧倉溫濕度檢測系統(tǒng)[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2012，35（2）：10?12.

[3] 潘方.RS 232串口通信在PC機(jī)與單片機(jī)通信中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2012，35（13）：70?71.

[4] 楊博，冒曉莉，葛益嫻.基于MSP430的遠(yuǎn)程無線體溫測量系統(tǒng)[J].電子設(shè)計(jì)工程，2011，21（16）：70?71.

[5] 李茜，杜剛，魏利卓，等.智能滅火機(jī)器人的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].遼寧工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2012，32（4）：228?230.

[6] 李德明，韓劍，江國強(qiáng).基于OV7670的圖像及顯示系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].儀器儀表學(xué)報(bào)，2010，31（8）：30?32.

[7] 黃智偉，于紅利，寧志剛，等.基于STM32F417的圖像采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用，2012，10（8）：48?50.

[8] 何敏.基于MSP430微處理器的低功耗無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)[J].現(xiàn)代計(jì)算機(jī)，2012（19）：55?57.

[9] 梁森.自動(dòng)檢測與轉(zhuǎn)換技術(shù)[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2006.

[10] 肖宏偉.Visual C++開發(fā)答疑[M].北京：人民郵電出版社，2003.

OV7670的像素時(shí)鐘（PCLK）最高可達(dá)24 MHz，STM32F407的I/O口直接抓取，是非常困難的，也十分占耗CPU資源。所以，本設(shè)計(jì)并不是采取直接抓取來自O(shè)V7670的數(shù)據(jù)，而是通過FIFO芯片讀取，F(xiàn)IFO芯片用于暫存圖像數(shù)據(jù)，解決OV7670與STM32速率不匹配的問題。攝像頭采集的數(shù)據(jù)經(jīng)FIFO暫存后被STM32讀取，不再需要單片機(jī)具有高速I/O，也不會(huì)過度耗費(fèi)CPU資源。采集到的圖像存儲(chǔ)后待后續(xù)處理時(shí)讀取。

2.2.2 火焰識(shí)別部分

為準(zhǔn)確識(shí)別出火焰，本設(shè)計(jì)主要從火焰的形狀與顏色兩方面考慮。

火焰形狀識(shí)別主要依據(jù)描述火焰形狀的有關(guān)特征，比如：矩特征、曲率特征等。為得到圖像中的火焰形狀，系統(tǒng)對采集部分得到的圖像每隔一段時(shí)間進(jìn)行處理，處理方法采用圖像處理中的邊緣檢測方法。在圖像中，邊緣是指圖像中對象的邊界，即反映圖像中像素值劇烈變化的曲線，邊緣的確定與提取對于整個(gè)圖像場景的識(shí)別與理解是非常重要的，它能勾勒出目標(biāo)物體的輪廓，將目標(biāo)與背景區(qū)分開來，在本設(shè)計(jì)中就可以利用邊緣檢測技術(shù)描繪出火焰的形狀、大小、位置等信息。

但只根據(jù)火焰的形狀特征判斷檢測到火焰，不僅造成算法相對復(fù)雜，且誤判率較高。這里仍從火焰的顏色特征對火焰進(jìn)行檢測?；鹧鎱^(qū)域的顏色一般介于紅黃之間，火焰顏色識(shí)別是基于RGB顏色模式的，RGB顏色模式認(rèn)為所有的顏色是通過對紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三個(gè)顏色通道的變化以及它們相互之間的疊加來得到各式各樣的顏色的，且有如下結(jié)論：當(dāng)R≥G≥B時(shí)，能夠說明該顏色是紅黃色的。以此為依據(jù)，設(shè)定顏色閾值，將滿足條件的像素提取出來，達(dá)到一定范圍即可判斷火災(zāi)發(fā)生。

利用火焰的形狀與顏色特征兩者相結(jié)合，大大提高了火焰檢測的可靠性。

2.3 電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊

本設(shè)計(jì)的小車的電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊采用L298N控制芯片。電機(jī)驅(qū)動(dòng)原理圖如圖2所示。這里使用STM32引腳產(chǎn)生PWM信號分別對左側(cè)和右側(cè)的電機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行調(diào)節(jié)。此模塊可以控制滅火小車前進(jìn)、后退，同時(shí)還可以通過控制小車左右兩側(cè)車輪的轉(zhuǎn)速不同實(shí)現(xiàn)小車轉(zhuǎn)向，使系統(tǒng)能夠在倉庫中按既定路線“巡邏”。

圖2 電機(jī)驅(qū)動(dòng)原理圖

2.4 語音播報(bào)模塊

為了能夠?qū)崟r(shí)語音播報(bào)系統(tǒng)目前的工作狀態(tài)，本設(shè)計(jì)采用VS1003b作為聲音源的解碼芯片，使語音播報(bào)具有多種長時(shí)間的聲音輸出，不但具備清晰的播放功能，而且可以通過普通喇叭實(shí)現(xiàn)語音擴(kuò)音功能。首先將語音片段如“檢測火源”、“發(fā)現(xiàn)火源”等存入SD卡中，實(shí)際運(yùn)用時(shí)根據(jù)系統(tǒng)當(dāng)前所處的工作狀態(tài)，由主控芯片STM32F407通過串行外設(shè)總線接口SPI與VS1003b進(jìn)行通信，VS1003b解碼SD卡中的相應(yīng)語音片段，播報(bào)系統(tǒng)當(dāng)前工作狀態(tài)，很大程度上提升了系統(tǒng)的交互能力，若周圍有倉庫管理人員在，聽到語音片段播報(bào)火災(zāi)信息也可在火勢尚小時(shí)及時(shí)撲救。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

3.1 總體軟件流程

該系統(tǒng)軟件部分主要包括火災(zāi)檢測模塊的軟件設(shè)計(jì)以及中心接收模塊的軟件設(shè)計(jì)。火災(zāi)檢測模塊系統(tǒng)初始化后，由圖像傳感器識(shí)別倉庫路邊標(biāo)志物使小車按既定路線在倉庫中“巡邏”，一旦發(fā)現(xiàn)火源，通過無線模塊立即發(fā)送預(yù)警信息，并語音播報(bào)火災(zāi)信息。中心接收模塊接收到火災(zāi)信息后，通過RS 232串口將火災(zāi)信息傳送給PC機(jī)，PC機(jī)通過專門火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)將預(yù)警信息發(fā)送給相關(guān)部門。軟件實(shí)現(xiàn)流程如圖3，圖4所示。3.2 邊緣檢測算法分析

圖像邊緣檢測技術(shù)是目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域十分重要的基礎(chǔ)，本設(shè)計(jì)采用目前比較常見的CANNY邊緣檢測算法，CANNY邊緣檢測算法實(shí)現(xiàn)主要為如下幾步：

（1） 對圖像進(jìn)行灰度化；

（2） 對圖像進(jìn)行高斯濾波；

（3） 用一階偏導(dǎo)的有限差分求梯度的幅值和方向；

（4） 對梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制；

（5） 用雙閾值算法檢測和連接邊緣。

圖3 火災(zāi)檢測模塊流程圖 圖4 中心接收模塊流程圖

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)過程中，以蠟燭模擬火源，在確保倉庫安全的前提下，在倉庫A，B，C，D四個(gè)區(qū)域分別擺放一只蠟燭，將火災(zāi)監(jiān)測模塊與中心接收模塊上電，并打開用C++編寫的“火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)”上位機(jī)軟件，觀測系統(tǒng)能否識(shí)別出火焰并發(fā)出預(yù)警信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。

圖5 預(yù)警系統(tǒng)顯示

為了進(jìn)一步測試該系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與及時(shí)性，主要測試內(nèi)容包括：預(yù)警信息發(fā)送成功率、預(yù)警信息誤報(bào)次數(shù)、預(yù)警信息發(fā)布平均耗時(shí)。在倉庫A、B、C、D四個(gè)區(qū)域隨機(jī)放置蠟燭，小車從倉庫隨機(jī)位置出發(fā)，觀察系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與及時(shí)性。具體測試結(jié)果見表1。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在實(shí)驗(yàn)場地的各個(gè)區(qū)域共計(jì)200次的實(shí)驗(yàn)中，該系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確檢測到火災(zāi)并發(fā)出預(yù)警信息，成功率接近100%，誤報(bào)次數(shù)為0。從蠟燭被擺放到試驗(yàn)場地，平均耗時(shí)約為1 min。實(shí)驗(yàn)測量數(shù)據(jù)可以證明該系統(tǒng)的及時(shí)性與準(zhǔn)確性很好。

表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

[＼&A＼&B＼&C＼&D＼&試驗(yàn)次數(shù)＼&50＼&50＼&50＼&50＼&成功預(yù)警次數(shù)＼&49＼&50＼&50＼&49＼&誤報(bào)次數(shù)＼&1＼&0＼&0＼&1＼&平均耗時(shí) /s＼&55＼&63＼&71＼&58＼&成功率 /%＼&98＼&100＼&100＼&98＼&]

5 結(jié) 語

本設(shè)計(jì)經(jīng)過開發(fā)、調(diào)試，最終達(dá)到預(yù)期效果。設(shè)計(jì)采用高性能、低功耗的ARM Cortex?M4內(nèi)核STM32處理器，能夠迅速采集并處理傳感器數(shù)據(jù)，并發(fā)出相應(yīng)的預(yù)警信息。該設(shè)計(jì)較傳統(tǒng)火災(zāi)檢測技術(shù)有較大改進(jìn)，改進(jìn)之處在于設(shè)計(jì)主要采用OV7670圖像傳感器識(shí)別火焰，與傳統(tǒng)火災(zāi)預(yù)警技術(shù)相比，由于感煙檢測、感溫檢測和感火焰檢測等采用的傳感器性能與現(xiàn)場環(huán)境變化會(huì)直接影響識(shí)別、檢測的可靠性和準(zhǔn)確性，存在較大缺陷，本設(shè)計(jì)采用OV7670圖像傳感器，在實(shí)際運(yùn)用中，有效提高了設(shè)計(jì)的及時(shí)性與準(zhǔn)確性。但是，系統(tǒng)設(shè)計(jì)仍有部分問題需要改進(jìn)，如何更快的發(fā)出火災(zāi)預(yù)警信息，保證火災(zāi)預(yù)警100%成功等等，在后續(xù)研究中將努力提升系統(tǒng)性能。

參考文獻(xiàn)

[1] 張飛飛，楊雪松，高愛宇.基于STM32的智能滅火機(jī)器人設(shè)計(jì)[J].甘肅科技，2013，29（12）：14?15.

[2] 王明明，王志霖，袁昊，等.基于MSP430的實(shí)用糧倉溫濕度檢測系統(tǒng)[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2012，35（2）：10?12.

[3] 潘方.RS 232串口通信在PC機(jī)與單片機(jī)通信中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2012，35（13）：70?71.

[4] 楊博，冒曉莉，葛益嫻.基于MSP430的遠(yuǎn)程無線體溫測量系統(tǒng)[J].電子設(shè)計(jì)工程，2011，21（16）：70?71.

[5] 李茜，杜剛，魏利卓，等.智能滅火機(jī)器人的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].遼寧工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2012，32（4）：228?230.

[6] 李德明，韓劍，江國強(qiáng).基于OV7670的圖像及顯示系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].儀器儀表學(xué)報(bào)，2010，31（8）：30?32.

[7] 黃智偉，于紅利，寧志剛，等.基于STM32F417的圖像采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用，2012，10（8）：48?50.

[8] 何敏.基于MSP430微處理器的低功耗無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)[J].現(xiàn)代計(jì)算機(jī)，2012（19）：55?57.

[9] 梁森.自動(dòng)檢測與轉(zhuǎn)換技術(shù)[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2006.

[10] 肖宏偉.Visual C++開發(fā)答疑[M].北京：人民郵電出版社，2003.

OV7670的像素時(shí)鐘（PCLK）最高可達(dá)24 MHz，STM32F407的I/O口直接抓取，是非常困難的，也十分占耗CPU資源。所以，本設(shè)計(jì)并不是采取直接抓取來自O(shè)V7670的數(shù)據(jù)，而是通過FIFO芯片讀取，F(xiàn)IFO芯片用于暫存圖像數(shù)據(jù)，解決OV7670與STM32速率不匹配的問題。攝像頭采集的數(shù)據(jù)經(jīng)FIFO暫存后被STM32讀取，不再需要單片機(jī)具有高速I/O，也不會(huì)過度耗費(fèi)CPU資源。采集到的圖像存儲(chǔ)后待后續(xù)處理時(shí)讀取。

2.2.2 火焰識(shí)別部分

為準(zhǔn)確識(shí)別出火焰，本設(shè)計(jì)主要從火焰的形狀與顏色兩方面考慮。

火焰形狀識(shí)別主要依據(jù)描述火焰形狀的有關(guān)特征，比如：矩特征、曲率特征等。為得到圖像中的火焰形狀，系統(tǒng)對采集部分得到的圖像每隔一段時(shí)間進(jìn)行處理，處理方法采用圖像處理中的邊緣檢測方法。在圖像中，邊緣是指圖像中對象的邊界，即反映圖像中像素值劇烈變化的曲線，邊緣的確定與提取對于整個(gè)圖像場景的識(shí)別與理解是非常重要的，它能勾勒出目標(biāo)物體的輪廓，將目標(biāo)與背景區(qū)分開來，在本設(shè)計(jì)中就可以利用邊緣檢測技術(shù)描繪出火焰的形狀、大小、位置等信息。

但只根據(jù)火焰的形狀特征判斷檢測到火焰，不僅造成算法相對復(fù)雜，且誤判率較高。這里仍從火焰的顏色特征對火焰進(jìn)行檢測?；鹧鎱^(qū)域的顏色一般介于紅黃之間，火焰顏色識(shí)別是基于RGB顏色模式的，RGB顏色模式認(rèn)為所有的顏色是通過對紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）三個(gè)顏色通道的變化以及它們相互之間的疊加來得到各式各樣的顏色的，且有如下結(jié)論：當(dāng)R≥G≥B時(shí)，能夠說明該顏色是紅黃色的。以此為依據(jù)，設(shè)定顏色閾值，將滿足條件的像素提取出來，達(dá)到一定范圍即可判斷火災(zāi)發(fā)生。

利用火焰的形狀與顏色特征兩者相結(jié)合，大大提高了火焰檢測的可靠性。

2.3 電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊

本設(shè)計(jì)的小車的電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊采用L298N控制芯片。電機(jī)驅(qū)動(dòng)原理圖如圖2所示。這里使用STM32引腳產(chǎn)生PWM信號分別對左側(cè)和右側(cè)的電機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行調(diào)節(jié)。此模塊可以控制滅火小車前進(jìn)、后退，同時(shí)還可以通過控制小車左右兩側(cè)車輪的轉(zhuǎn)速不同實(shí)現(xiàn)小車轉(zhuǎn)向，使系統(tǒng)能夠在倉庫中按既定路線“巡邏”。

圖2 電機(jī)驅(qū)動(dòng)原理圖

2.4 語音播報(bào)模塊

為了能夠?qū)崟r(shí)語音播報(bào)系統(tǒng)目前的工作狀態(tài)，本設(shè)計(jì)采用VS1003b作為聲音源的解碼芯片，使語音播報(bào)具有多種長時(shí)間的聲音輸出，不但具備清晰的播放功能，而且可以通過普通喇叭實(shí)現(xiàn)語音擴(kuò)音功能。首先將語音片段如“檢測火源”、“發(fā)現(xiàn)火源”等存入SD卡中，實(shí)際運(yùn)用時(shí)根據(jù)系統(tǒng)當(dāng)前所處的工作狀態(tài)，由主控芯片STM32F407通過串行外設(shè)總線接口SPI與VS1003b進(jìn)行通信，VS1003b解碼SD卡中的相應(yīng)語音片段，播報(bào)系統(tǒng)當(dāng)前工作狀態(tài)，很大程度上提升了系統(tǒng)的交互能力，若周圍有倉庫管理人員在，聽到語音片段播報(bào)火災(zāi)信息也可在火勢尚小時(shí)及時(shí)撲救。

3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

3.1 總體軟件流程

該系統(tǒng)軟件部分主要包括火災(zāi)檢測模塊的軟件設(shè)計(jì)以及中心接收模塊的軟件設(shè)計(jì)。火災(zāi)檢測模塊系統(tǒng)初始化后，由圖像傳感器識(shí)別倉庫路邊標(biāo)志物使小車按既定路線在倉庫中“巡邏”，一旦發(fā)現(xiàn)火源，通過無線模塊立即發(fā)送預(yù)警信息，并語音播報(bào)火災(zāi)信息。中心接收模塊接收到火災(zāi)信息后，通過RS 232串口將火災(zāi)信息傳送給PC機(jī)，PC機(jī)通過專門火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)將預(yù)警信息發(fā)送給相關(guān)部門。軟件實(shí)現(xiàn)流程如圖3，圖4所示。3.2 邊緣檢測算法分析

圖像邊緣檢測技術(shù)是目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域十分重要的基礎(chǔ)，本設(shè)計(jì)采用目前比較常見的CANNY邊緣檢測算法，CANNY邊緣檢測算法實(shí)現(xiàn)主要為如下幾步：

（1） 對圖像進(jìn)行灰度化；

（2） 對圖像進(jìn)行高斯濾波；

（3） 用一階偏導(dǎo)的有限差分求梯度的幅值和方向；

（4） 對梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制；

（5） 用雙閾值算法檢測和連接邊緣。

圖3 火災(zāi)檢測模塊流程圖 圖4 中心接收模塊流程圖

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)過程中，以蠟燭模擬火源，在確保倉庫安全的前提下，在倉庫A，B，C，D四個(gè)區(qū)域分別擺放一只蠟燭，將火災(zāi)監(jiān)測模塊與中心接收模塊上電，并打開用C++編寫的“火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)”上位機(jī)軟件，觀測系統(tǒng)能否識(shí)別出火焰并發(fā)出預(yù)警信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示。

圖5 預(yù)警系統(tǒng)顯示

為了進(jìn)一步測試該系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與及時(shí)性，主要測試內(nèi)容包括：預(yù)警信息發(fā)送成功率、預(yù)警信息誤報(bào)次數(shù)、預(yù)警信息發(fā)布平均耗時(shí)。在倉庫A、B、C、D四個(gè)區(qū)域隨機(jī)放置蠟燭，小車從倉庫隨機(jī)位置出發(fā)，觀察系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與及時(shí)性。具體測試結(jié)果見表1。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在實(shí)驗(yàn)場地的各個(gè)區(qū)域共計(jì)200次的實(shí)驗(yàn)中，該系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確檢測到火災(zāi)并發(fā)出預(yù)警信息，成功率接近100%，誤報(bào)次數(shù)為0。從蠟燭被擺放到試驗(yàn)場地，平均耗時(shí)約為1 min。實(shí)驗(yàn)測量數(shù)據(jù)可以證明該系統(tǒng)的及時(shí)性與準(zhǔn)確性很好。

表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

[＼&A＼&B＼&C＼&D＼&試驗(yàn)次數(shù)＼&50＼&50＼&50＼&50＼&成功預(yù)警次數(shù)＼&49＼&50＼&50＼&49＼&誤報(bào)次數(shù)＼&1＼&0＼&0＼&1＼&平均耗時(shí) /s＼&55＼&63＼&71＼&58＼&成功率 /%＼&98＼&100＼&100＼&98＼&]

5 結(jié) 語

本設(shè)計(jì)經(jīng)過開發(fā)、調(diào)試，最終達(dá)到預(yù)期效果。設(shè)計(jì)采用高性能、低功耗的ARM Cortex?M4內(nèi)核STM32處理器，能夠迅速采集并處理傳感器數(shù)據(jù)，并發(fā)出相應(yīng)的預(yù)警信息。該設(shè)計(jì)較傳統(tǒng)火災(zāi)檢測技術(shù)有較大改進(jìn)，改進(jìn)之處在于設(shè)計(jì)主要采用OV7670圖像傳感器識(shí)別火焰，與傳統(tǒng)火災(zāi)預(yù)警技術(shù)相比，由于感煙檢測、感溫檢測和感火焰檢測等采用的傳感器性能與現(xiàn)場環(huán)境變化會(huì)直接影響識(shí)別、檢測的可靠性和準(zhǔn)確性，存在較大缺陷，本設(shè)計(jì)采用OV7670圖像傳感器，在實(shí)際運(yùn)用中，有效提高了設(shè)計(jì)的及時(shí)性與準(zhǔn)確性。但是，系統(tǒng)設(shè)計(jì)仍有部分問題需要改進(jìn)，如何更快的發(fā)出火災(zāi)預(yù)警信息，保證火災(zāi)預(yù)警100%成功等等，在后續(xù)研究中將努力提升系統(tǒng)性能。

參考文獻(xiàn)

[1] 張飛飛，楊雪松，高愛宇.基于STM32的智能滅火機(jī)器人設(shè)計(jì)[J].甘肅科技，2013，29（12）：14?15.

[2] 王明明，王志霖，袁昊，等.基于MSP430的實(shí)用糧倉溫濕度檢測系統(tǒng)[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2012，35（2）：10?12.

[3] 潘方.RS 232串口通信在PC機(jī)與單片機(jī)通信中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2012，35（13）：70?71.

[4] 楊博，冒曉莉，葛益嫻.基于MSP430的遠(yuǎn)程無線體溫測量系統(tǒng)[J].電子設(shè)計(jì)工程，2011，21（16）：70?71.

[5] 李茜，杜剛，魏利卓，等.智能滅火機(jī)器人的控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].遼寧工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2012，32（4）：228?230.

[6] 李德明，韓劍，江國強(qiáng).基于OV7670的圖像及顯示系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].儀器儀表學(xué)報(bào)，2010，31（8）：30?32.

[7] 黃智偉，于紅利，寧志剛，等.基于STM32F417的圖像采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用，2012，10（8）：48?50.

[8] 何敏.基于MSP430微處理器的低功耗無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)[J].現(xiàn)代計(jì)算機(jī)，2012（19）：55?57.

[9] 梁森.自動(dòng)檢測與轉(zhuǎn)換技術(shù)[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2006.

[10] 肖宏偉.Visual C++開發(fā)答疑[M].北京：人民郵電出版社，2003.