基于COMS图像传感器的太阳自动跟踪控制器设计与实现
sun()函数中各个变量的含义：
而PC与单片机通信协议如下：
状态各位定义如下：
其中：6，5必须同时为1时，系统复位。
2．2 图像传感器的自动跟踪原理
VC++设置为每隔5 min自动调用传感器拍一次照，传回的图像经Matlab处理，计算出太阳质心坐标与图像中心坐标的偏差，并转化为水平和俯仰电机需调整的步数，再次送给单片机驱动步进电机，进而细微调整平面镜跟踪装置，实现对太阳连续自动跟踪。
FYP定义为俯仰步进电机应运行步数，FWP表示方位步进电机应运行步数。方位步进电机每动作一步实际为(1．8／100)°，俯仰步进电机每动作一步实际为(1．8／52)°。当系统实际运行时，光斑在图像中心时设定坐标为(160，120)，向下移动出图像FYP为50；向右移动出图像FWP为160。若太阳光斑不在中心点时，如图3所示，经Matlab程序执行结果为光斑图像坐标(115，117)，光斑个数为1，对应FYP为1，FWP为-46。
图像处理过程中运用了最大类间方差法Otsu，是根据最小二乘原理推导出来的，它基于直方图来选取阈值，其基本思路是将直方图在某一阈值处分割成两组，当被分成的两组的方差为最大时，得到阈值。方差是灰度分布均匀性一种量度，方差值越大说明构成图像的两部分差别越大，当部分目标错分为背景，或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小，所以使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。Otsu算法具有简单、分割速度快等优点，对噪音和目标大小十分敏感，对于信噪比较高的图像具有很好的分割效果，被认为阈值自动选取的最优方法之一。
图4为拍摄到太阳光斑存在干扰时的图像，对比图4(a)和图4(b)可发现用Otsu法分割处理后，能有效消除图像中细微干扰。图4(c)由Otsu法处理后得到图4(d)，光斑图像坐标(160，120)，光斑个数为2，对应FYP和FWP为O。由此判断拍摄的图像存在明显干扰，程序将FYP和FWP置为O，确保系统的可靠性。
一般情况下使用图像传感器跟踪，但当阴天或出现厚云层时，太阳光斑无法出现在传感器视角内，VC++立即调用时钟算法，根据太阳在天空中每分钟运动的角度，计算出跟踪控制器5 min应转动的角度，从而确定出步进电机的转速，使得装置根据太阳位置而相应变动。
2．3 系统软件设计
软件的主要部分为PC机部分，PC机环境为Windows XP，使用软件Microsoft Visual C++6．0和Matlab 7．0。启动时VC++负责调用一次sun函数，返回当前时刻太阳的高度角和方位角，并转化为FYP和FWP运行步数。通过调用Windows API函数，实现上位机与单片机间数据的传递。通过MCC实现VC++与Matlab的联合编程，控制摄像头采集太阳光斑图像，根据太阳光斑质心坐标与图像中心坐标的偏差转化为FYP和FWP校正步数。
上位机可执行程序控制界面如图5所示，上位机控制平台具有实现复位，太阳位置的跟踪、手动校准。其中“设置”按钮，可进行波特率、调整时间间隔等的设置。
3 实验数据分析
实验在苏州大学现代光学所内进行，数据观察时间为12月下旬至1月上旬。因数据量大，表1只列出2010年1月7日记录的部分数据。具体测试方法如下：
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