[RK3288 Android5.1] ADC驱动

本文详细介绍了rk3288开发板上的ADC接口应用,包括高速ADC流、温度传感器和逐次逼近ADC的功能及使用方法。通过具体步骤讲解了如何在rk3288 Linux设备树上添加AD设备,以及如何创建和配置酒精传感器设备驱动,提供了关键代码示例。
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rk3288开发板上的AD接口分为:高速ADC流(High-speed ADC Stream Interface)、温度传感器(Temperature Sensor)、逐次逼近ADC(Successive Approximation Register);
ADC扩展知识:
1、获取 AD 通道
        struct iio_channel *chan; //定义 IIO 通道结构体
        chan = iio_channel_get(&pdev->dev, NULL); //获取 IIO 通道结构体
2、读取 AD 采集到的原始数据
        int value,Vresult;
        ret = iio_read_channel_raw(chan, &value);
        调用 iio_read_channel_raw 函数读取 AD 采集的原始数据并存入value变量中。
3、计算采集到的电压
        使用标准电压将 AD 转换的值转换为用户所需要的电压值。其计算公式如下:
        Vresult = (Vref * value) / (2^n-1) ========> 用户需要的电压 = (rk3288标准电压 * 采集的原始数据) / (2^AD位数-1)
        例如,rk3288的AD标准电压为 1.8V,AD 采集位数为10位精度,AD采集到的原始数据为1234,则:
                            Vresult = (1800mv * 1234) / 1023;
4、ADC 常用函数接口
        struct iio_channel *iio_channel_get(struct device *dev, const char *consumer_channel);
            功能:获取 iio 通道描述;
            参数:
                dev: 使用该通道的设备描述指针;
                consumer_channel: 该设备所使用的IIO通道描述指针;
                    
        void iio_channel_release(struct iio_channel *chan);
            功能:释放 iio_channel_get 函数获取到的通道;
            参数:
                chan:要被释放的通道描述指针;
                        
        int iio_read_channel_raw(struct iio_channel *chan, int *val);
            功能:读取chan通道AD采集的原始数据;
            参数:
                chan:要读取的采集通道指针;
                val:存放读取结果的指针;

rk3288-android5.1添加ADC驱动,以下以酒精传感器为例:
1、在rk3288 linux设备数(DTS)上添加AD设备
        路径:android\kernel\arch\arm\boot\dts\xxx-rk3288.dts
        添加项:
                &adc {
                        status = "okay";

                        key {
                                compatible = "rockchip,key";        
                                io-channels = <&adc 1>;
                                .......
                        };        

                        adc0 {  //添加此项,根据ADC通道选择
                                    compatible = "alcohol-adc0";   
                                    io-channels=<&adc 0>;         
                          };
                };
                    
2、添加酒精传感器设备驱动
        可以在drivers目录创建属于自己的添加驱动目录;
        创建方法如下:
        (1)、在kernel/drivers/目录下创建个xxx目录;
        (2)、在创建好的xxx目录下创建Makefile和Kconfig文件;
        (3)、分别打开kernel/drivers/Makefile和Kconfig文件,分别添加一下代码:
                    Makefile:
                               obj-y        += xxx/
                    Kconfig:
                            source "drivers/xxx/Kconfig"
        (4)、添加设备驱动
                1)、在xxx目录下添加xxx_alcohol_sensor.c酒精传感器设备驱动文件,驱动代码详情附件;
                2)、分别打开xxx目录下的Makefile和Kconfig文件,分别添加一下内容:
                        Makefile:
                                obj-$(CONFIG_XXX_ALCOHOL)    += xxx_alcohol_sensor.o
                        Kconfig:
                                menu "xxx customized drivers"
                                    config XXX_ALCOHOL
                                    tristate "xxxboard alcohol driver"
                                    default y
                                    ---help---
                                    This is alcohol sensor driver.   
                                endmenu
                3)、make menuconfig确保是否正确配置;
                4)、编译kernel
               
        需要注意的地方:RK3288的ADC IO标准电压是1.8V,有些传感器ADC输出最高的电压是3.3V或者5V等等(此时需要做个转换电路),容易造成rk3288的ADC接口烧掉!!!

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提供的引用内容中未包含rk3288芯片在Android5.1系统下相机自动白平衡的实现及问题解决的相关信息,所以无法根据引用内容回答该问题。不过,一般来说,相机自动白平衡的实现通常涉及以下几个方面: ### 实现方法 - **算法选择**:常见的自动白平衡算法有灰度世界算法、完美反射算法、动态阈值算法等。灰度世界算法假设图像中所有像素的RGB分量的平均值相等,通过调整RGB通道的增益来实现白平衡。 - **传感器数据处理**:相机传感器会采集到图像的原始数据,对这些数据进行分析和处理,提取出用于白平衡计算的特征信息,如颜色统计信息等。 - **增益调整**:根据算法计算出的结果,调整相机传感器的RGB通道的增益,使得图像中的白色物体在显示时呈现出真实的白色。 ### 问题解决方案 - **颜色偏色**:如果出现颜色偏色的问题,可能是算法选择不当或者参数设置不合理。可以尝试更换不同的白平衡算法,或者调整算法的参数。 - **响应速度慢**:若自动白平衡的响应速度较慢,可能是数据处理的复杂度较高。可以优化算法的实现,减少不必要的计算步骤,提高处理速度。 以下是一个简单的Python示例,展示灰度世界算法的基本实现: ```python import cv2 import numpy as np def gray_world(image): # 计算RGB通道的平均值 avg_b, avg_g, avg_r = np.mean(image, axis=(0, 1)) # 计算平均灰度值 gray_avg = (avg_b + avg_g + avg_r) / 3 # 计算增益 gain_b = gray_avg / avg_b gain_g = gray_avg / avg_g gain_r = gray_avg / avg_r # 调整RGB通道的增益 image[:, :, 0] = np.clip(image[:, :, 0] * gain_b, 0, 255).astype(np.uint8) image[:, :, 1] = np.clip(image[:, :, 1] * gain_g, 0, 255).astype(np.uint8) image[:, :, 2] = np.clip(image[:, :, 2] * gain_r, 0, 255).astype(np.uint8) return image # 读取图像 image = cv2.imread(&#39;test.jpg&#39;) # 应用灰度世界算法 balanced_image = gray_world(image) # 显示结果 cv2.imshow(&#39;Original Image&#39;, image) cv2.imshow(&#39;Balanced Image&#39;, balanced_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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