嵌入式机器视觉系统优化研究
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2 嵌入式LinuX操作系统优化
嵌入式系统硬件资源较为有限，作为以应用为中心的专用计算机系统，需要对其在启动速度、实时性、系统尺寸、电源管理等方面进行优化。近年来，Linux凭借其优良特性广泛地应用于嵌入式系统。但是，作为一种原本为PC机设计的操作系统，设计者开始并没有考虑嵌入式应用对启动速度的要求，导致其典型的启动时间一般在几十秒或以上，这对用户来说是不能容忍的。此外，随着Linux内核的不断膨胀，启动时间越来越长。因此，加快启动速度已经成为嵌入式Linux系统亟待解决的关键问题之一。
由于成本的考虑，Beagleboard—xM平台没有Flash，它是从MicroSD卡启动的。嵌入式Linux系统启动时序如表1所示。系统上电后，内部ROM程序会从SD卡加载x—loader到SRAM。x—loader负责初始化系统(如时钟、RAM等)，并将u—boot从SD卡中加载到RAM。u—boot负责将内核镜像从SD卡加载到RAM中。内核解压并运行，挂载文件系统，执行init进程，登录系统，最终完成系统的启动。编写perl脚本记录串口输出的时间，开机启动过程各部分耗时如图3所示。在系统启动过程中，内核解压与运行时间、系统自启动项加载时间占了整个系统启动的大部分时间。本文引用地址：https://www.eepw.com.cn/article/201610/306025.htm
本文对嵌入式Linux操作系统采取的优化策略如下。
1)修改并重新编译u—boot源码，取消开机3 s等待时间
系统会检测在开机等待时间内用户按钮是否被按下，如果被按下，则可以进行设置系统环境变量，修改启动选项等操作。这里可以跳过这一步，减少开机时间。
2)裁剪内核中不必要的功能部分
嵌入式Ldnux操作系统内核中除了进程管理、内存管理、任务调度等核心部分外，还提供了多种文件系统、网络、硬件驱动、内核调试等功能模块，但它们并非必不可少，例如手持移动终端通常不需要NTFS等文件系统，也不需要RAID和SCSI设备支持。所以，根据嵌入式系统应用的具体需求配置Linux内核才能减小Linux内核的静态映像体积，同时也能够相应减少这些功能模块运行时间的开销。
3)采用“-Os - mthumb”编译选项进行优化以减小内核镜像大小
-Os是gcc优化选项中最深层次的优化，相当于是对代码进行了-O2的优化，但不增加代码尺寸。-mthumb表示使用16位短指令集，它具有更高的代码密度，即占用存储空间小，仅为32位ARM代码规格的65％，但其性能却下降的很少。
4)去掉内核打印输出
Linux系统启动时，一般使用串口控制台或VGA控制台打印内核启动信息，打印速度取决于串口的速度和处理器的速度，这在大多数嵌入式系统中要用数百毫秒的时间。
5)用buildroot构建轻量级的根文件系统
常用于构建根文件系统的工具有OE(OpenEmbedded)和buildroot等。OE是重量型的交叉编译系统工具，可以用来构建复杂的根文件系统，但配置和定制过程难度很大，而且要耗费约20 G的硬盘空间和十几个小时的编译时间。buildroot则是一个相当小巧灵活的交叉编译工具，用它定制和调整软件包十分方便，而且buildroot提供了类似Linux kernel配置采用的配置菜单，易于使用。
6)桌面环境使用X11而非Gnome或KDE
X11即X Window系统，它是一种可以用于Unix和类Unix操作系统的位图显示视窗系统。Gnome和KDE是两种相对复杂的桌面环境。对于嵌入式机器视觉系统，如果用户界面不追求华丽，可以使用更为简洁的X11，以及简单的桌面管理器twm。
7)禁用或暂缓启动某些启动项
为了加速启动，可以禁用不必要的启动项，甚至一些必要的启动项可以在系统完成登录后再启动。具体可以通过修改／etc／init．d／下自启动项快捷方式名称的方法实现。
$cd／etc／init．d／
$mv S20network K20network
当系统完成开机启动后再启动该项目，可以用如下命令：
$K20network start
如表2所示，经过优化后，内核镜像大小由3．046 MB减小到2．797 MB，系统的启动时间(从复位到开启应用程序)由35．171 s缩短到10．056 s，基本满足实际应用的需要。嵌入式Linux操作系统优化取得了明显的效果。
应用在移动载体上的嵌入式机器视觉系统通常对能耗也有较高的要求。Beagleboard—xM是一款功耗较低的产品，不需要风扇冷却。电源管理主要是由PMIC模块实现的。另外，通过更改系统的显示设置，如屏保时间、待机时间等，来降低能耗。
3 应用程序优化
机器视觉系统往往涉及大量复杂的计算，大多采用C／C++等高效率的语言进行开发。嵌入式系统对应用软件的质量要求很高，在嵌入式开发中须注意对代码进行优化，尽可能地提高代码效率。本文从算法、代码效率以及处理器的特性等方面出发，为开发高效率嵌入式机器视觉应用程序提供了些经验。
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