随着数码技术的不断发展，数字图像处理的应用领域不断扩大，其实时处理技术成为研究的热点。VLSI技术的迅猛发展为数字图像实时处理技术提供了硬件基础。其中FPGA(现场可编程门阵列)的特点使其非常适用于进行一些基于像素级的图像处理。 传统的图像显示系统必须连接到PC才能观察图像视频，存在着高速实时性、稳定性问题。本设计脱离高清晰工业相机必须与PC连接才可以观看到高清晰图像的束缚，实现系统的小型化。针对130万像素彩色1/2英寸镁光CMOS图像传感器，提出用硬件实现Bayer格式到RGB格式转换的设计方案，完成由黑白图像到高清彩色图像的转换，用SDRAM作缓存，输出标准VGA信号，可直接连接VGA显示器、投影仪等设备进行实时的视频图像观看，与模拟相机740X576分辨率(480线)图像相比，设计图像画质相当于1280X1024分辨率(750线)，最高帧率25fps，整个结构应用FPGA作为主控制器，用少量的缓存代替传统的大容量存储，加快了运算速率，减小了电路规模，满足图像实时处理的要求，使展现出来的视频图像得到质的飞跃。可以广泛应用于工业控制和远程监控等领域。 论文研究的重点是采用altera公司EP2C芯片前端驱动CMOS图像传感器，实时采集Bayer图像象素，分析研究CFA图像插值算法，实现了基于FPGA的实时线性插值算法，能够对输入是每像素8bit、分辨率为1280×1204的Bayer模式图像数据进行实时重构，输出彩色RGB图像。由端口FIFO作为数据缓冲，存储一帧图像到高速SDRAM，构建VGA显示控制器，实现对输入是每像素24bit(RGB101010)、分辨率为640×480、帧频25HZ彩色图像进行实时显示。 整个模块结构包括电源模块单元等、CMOS成像单元、FPGA数据处理单元、SDRAM控制单元、VGA显示接口单元。 最后，对系统进行了调试。经实验验证，系统达到了实时性，能正确和可靠的工作。整个设计模块能够满足高帧率和高清晰的实时图像处理，占用系统资源很少，用较少的时间完成了图像数据的转换，提高了效率。
上传时间： 2013-06-08
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近年来，随着计算机和通信技术的飞速发展，特别是网络的迅速普及和3C(计算机、通信、消费电子)合一的加速，微型化和专业化成为发展的新趋势，嵌入式产品已经成为了信息产业的主流，嵌入式系统技术也成为目前电子产品设计领域最为热门的技术之一，目前已经广泛地应用于军事国防、消费电子、网络通信、工业控制等各个领域。本文在研究视频采集发展现状和趋势的基础上，设计了一种基于32位处理器的嵌入式图像采集和传输系统。此套硬件系统可应用于LCD显示屏、桌面视频、多媒体、数字电视机、图像处理、可视电话和远程户外图像采集等领域。 该图像采集系统在硬件系统上以ARM芯片S3C44BOX为核心，利用CMOS图像传感器采集图像；以FIFO帧存储器暂存图像数据，解决了ARM芯片与图像传感器之间速率的不同步问题；并充分利用了FPGA/CPLD高性能、低功耗、低成本的优点，用CPID器件控制整个图像采集的时序逻辑。在软件平台移植了嵌入式操作系统’uClinux,并在此基础上开发了底层的驱动程序和应用程序。体积小巧，具备图像采集、显示和远程传输功能和良好的可扩展性。 全文共分为五个章节，第一章主要介绍了论文的课题背景和图像采集技术的发展现状，介绍了论文的研究目标和研究内容。第二章从硬件和软件两方面阐述了嵌入式图像采集系统的总体设计方案，详细介绍了硬件开发平台嵌入式系统和软件开发平台嵌入式操作系统各自的定义和特点。第三章主要介绍基于ARM的图像采集系统硬件设计方面的内容，包括各个模块的具体实现方案、系统硬件性能分析和硬件电路的抗干扰设计等。第四章研究了基于uClinux平台的几个主要模块的软件设计，主要包括图像传感芯片的初始化和采集程序的实现、LCD控制器的初始化和图像显示程序的实现、以太网控制器的初始化和图像数据传输程序的实现。第五章是对全文的一个总结，概括了作者所做的工作，提出所存在的不足并对后续的研究工作做了进一步的展望。
上传时间： 2013-04-24
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图像采集是数字化图像处理的第一步，开发图像采集平台是视觉系统开发的基础。视觉检测的速度是视觉检测要解决的关键技术之一，也是专用图像处理系统设计所要完成的首要目标
标签： 高速图像采集
上传时间： 2013-04-24
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随着微电子技术的高速发展，实时图像处理在多媒体、图像通信等领域有着越来越广泛的应用。FPGA就是硬件处理实时图像数据的理想选择，基于FPGA的图像处理专用系统的研究将成为信息产业的新热点。 本文详细介绍了一种实时监控图像处理系统的设计方案，实现了具有前端视频采集系统、图像预处理功能系统、图像显示系统。该系统采用Altera公司的FPGA芯片作为中央处理器，由视频采集模块、异步FIFO模块、视频解码模块、I
上传时间： 2013-06-20
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论文研究了基于Bayer格式的CCD原始图像的颜色插值算法，并将设计的改进算法应用到以FPGA为核心的图像采集前端。出于对成本和体积的考虑，一般的数字图像采集系统采用单片CCD或CMOS图像传感器，然后在感光表面覆盖一层颜色滤波阵列(CFA)，经过CFA后每个像素点只能获得物理三基色(红、绿、蓝)其中一种分量，形成马赛克图像。为了获得全彩色图像，就要利用周围像素点的值近似地计算出被滤掉的颜色分量，称这个过程为颜色插值。由于当前对图像采集系统的实时性要求越来越高，业内已经开始广泛采用FPGA来进行图像处理，充分发挥硬件并行运算的速度优势，以求在处理速度和成像质量两方面均达到满意的效果。。主要的工作内容如下: 本文首先介绍了彩色滤波阵列、图像色彩恢复和插值算法的概念，然后分析和研究了当下常用的颜色插值算法，如双线性插值算法、加权系数法等等，指出了各个算法的特点和不足；接下来针对硬件系统并行运算的特性和实时性处理的要求，结合其中两种算法的思路设计了适用于硬件的改进算法，该算法主要引入了方向标志位的概念以及平滑的边界仲裁法则来检测边界，借鉴利用梯度的三角函数关系来判断边界方向，通过简化且适用于硬件的方法计算加权系数，从而选择合适的方向进行插值。 在介绍了FPGA用于图像处理的优势后，针对FPGA的特点采用模块化结构设计，详细阐述了本文算法的软件实现过程及所使用到的关键技术；文章设计了一个以FPGA为核心的前端图像采集平台，并将改进插值算法应用到整个系统当中。详细分析了采集前端的硬件需求，讨论了核心芯片的选型和硬件平台设计中的注意事项，完成了印制电路板的制作。 文章通过MATLAB仿真得到了量化的性能评估数据，并选取几种算法在硬件平台上运行，得到了实验图片。最后结合图片的视觉效果和仿真数据对几种不同算法的效果进行了评估和比较，证明改进的算法对图像质量有所增强，取得了良好的效果。
上传时间： 2013-06-11
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无线多媒体传感器网络（WMSNs）中传感器节点采集的数据量非常大，在传输前需对大数据量的多媒体信息进行压缩处理，但是单节点能源受限，存储、处理能力相对较弱。针对无线多媒体传感器网络应用的高效、低耗能的需求这些问题，在图像压缩双正交重叠变换（LBT）的基础上，文中提出了一种基于此变换的分布式无线多媒体传感器网络图像压缩算法。即基于簇结构，把压缩任务分配给其他节点，通过多个节点相互协作，共同完成图像的压缩编码和传输。实验结果表明，在传感器节点散布不均且较为密集的情况下，该算法在高质量、低复杂度和低功耗等方面都有了很大的性能提高。
上传时间： 2014-12-23
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提出一种基于USB的彩色CCD高清图像采集系统设计方案。图像数据的来源采用的是SONY公司的 ICX205AK芯片，结合USB2.0接口，复杂可编程逻辑器件CPLD设计了一个高速的彩色CCD图像采集系统。文中详细阐述了系统内不同模块的硬件电路设计思路和软件运行流程。整个系统由电源系统、CCD传感器、A/D模数转换器、CPLD控制器、USB2.0高速接口、上位机控制程序等各个部分组成。本系统的硬件电路可以协调正常工作完成分辨率为140万的高清图像采集，最高采集帧率达7.5 frame/s。
上传时间： 2013-10-24
上传用户：tianming222
一、传感器的定义信息处理技术取得的进展以及微处理器和计算机技术的高速发展，都需要在传感器的开发方面有相应的进展。微处理器现在已经在测量和控制系统中得到了广泛的应用。随着这些系统能力的增强，作为信息采集系统的前端单元，传感器的作用越来越重要。传感器已成为自动化系统和机器人技术中的关键部件，作为系统中的一个结构组成，其重要性变得越来越明显。最广义地来说，传感器是一种能把物理量或化学量转变成便于利用的电信号的器件。国际电工委员会(IEC:International Electrotechnical Committee)的定义为：“传感器是测量系统中的一种前置部件，它将输入变量转换成可供测量的信号”。按照Gopel等的说法是：“传感器是包括承载体和电路连接的敏感元件”，而“传感器系统则是组合有某种信息处理(模拟或数字)能力的传感器”。传感器是传感器系统的一个组成部分，它是被测量信号输入的第一道关口。传感器系统的原则框图示于图1-1，进入传感器的信号幅度是很小的，而且混杂有干扰信号和噪声。为了方便随后的处理过程，首先要将信号整形成具有最佳特性的波形，有时还需要将信号线性化，该工作是由放大器、滤波器以及其他一些模拟电路完成的。在某些情况下，这些电路的一部分是和传感器部件直接相邻的。成形后的信号随后转换成数字信号，并输入到微处理器。德国和俄罗斯学者认为传感器应是由二部分组成的，即直接感知被测量信号的敏感元件部分和初始处理信号的电路部分。按这种理解，传感器还包含了信号成形器的电路部分。传感器系统的性能主要取决于传感器，传感器把某种形式的能量转换成另一种形式的能量。有两类传感器：有源的和无源的。有源传感器能将一种能量形式直接转变成另一种，不需要外接的能源或激励源(参阅图1-2(a))。有源(a)和无源(b)传感器的信号流程无源传感器不能直接转换能量形式，但它能控制从另一输入端输入的能量或激励能传感器承担将某个对象或过程的特定特性转换成数量的工作。其“对象”可以是固体、液体或气体，而它们的状态可以是静态的，也可以是动态(即过程)的。对象特性被转换量化后可以通过多种方式检测。对象的特性可以是物理性质的，也可以是化学性质的。按照其工作原理，传感器将对象特性或状态参数转换成可测定的电学量，然后将此电信号分离出来，送入传感器系统加以评测或标示。各种物理效应和工作机理被用于制作不同功能的传感器。传感器可以直接接触被测量对象，也可以不接触。用于传感器的工作机制和效应类型不断增加，其包含的处理过程日益完善。常将传感器的功能与人类5大感觉器官相比拟： 光敏传感器——视觉；声敏传感器——听觉；气敏传感器——嗅觉；化学传感器——味觉；压敏、温敏、流体传感器——触觉。与当代的传感器相比，人类的感觉能力好得多，但也有一些传感器比人的感觉功能优越，例如人类没有能力感知紫外或红外线辐射，感觉不到电磁场、无色无味的气体等。对传感器设定了许多技术要求，有一些是对所有类型传感器都适用的，也有只对特定类型传感器适用的特殊要求。针对传感器的工作原理和结构在不同场合均需要的基本要求是： 高灵敏度，抗干扰的稳定性(对噪声不敏感)，线性，容易调节(校准简易)，高精度，高可靠性，无迟滞性，工作寿命长(耐用性) ，可重复性，抗老化，高响应速率，抗环境影响(热、振动、酸、碱、空气、水、尘埃)的能力 ，选择性，安全性(传感器应是无污染的)，互换性 低成本 ，宽测量范围，小尺寸、重量轻和高强度，宽工作温度范围 。二、传感器的分类可以用不同的观点对传感器进行分类：它们的转换原理(传感器工作的基本物理或化学效应)；它们的用途；它们的输出信号类型以及制作它们的材料和工艺等。根据传感器工作原理，可分为物理传感器和化学传感器二大类：传感器工作原理的分类物理传感器应用的是物理效应，诸如压电效应，磁致伸缩现象，离化、极化、热电、光电、磁电等效应。被测信号量的微小变化都将转换成电信号。化学传感器包括那些以化学吸附、电化学反应等现象为因果关系的传感器，被测信号量的微小变化也将转换成电信号。有些传感器既不能划分到物理类，也不能划分为化学类。大多数传感器是以物理原理为基础运作的。化学传感器技术问题较多，例如可靠性问题，规模生产的可能性，价格问题等，解决了这类难题，化学传感器的应用将会有巨大增长。常见传感器的应用领域和工作原理列于表1.1。按照其用途，传感器可分类为： 压力敏和力敏传感器 ，位置传感器 ， 液面传感器 能耗传感器 ，速度传感器 ，热敏传感器，加速度传感器，射线辐射传感器 ，振动传感器，湿敏传感器 ，磁敏传感器，气敏传感器，真空度传感器，生物传感器等。以其输出信号为标准可将传感器分为： 模拟传感器——将被测量的非电学量转换成模拟电信号。数字传感器——将被测量的非电学量转换成数字输出信号(包括直接和间接转换)。膺数字传感器——将被测量的信号量转换成频率信号或短周期信号的输出(包括直接或间接转换)。开关传感器——当一个被测量的信号达到某个特定的阈值时，传感器相应地输出一个设定的低电平或高电平信号。
上传时间： 2013-10-11
上传用户：zhangdebiao
绪论第一章 光纤传感器第二章 固态图像传感器第三章 红外传感器第四章 生物传感器第五章 机器人传感器第六章 气体传感器第七章 湿度传感器第八章 非晶态合金传感器第九章 智能式传感器第十章 微波传感器第十一章 其他新型传感器参考文献.全书共分十一章，分别介绍了光纤传感器、固态图像传感器、红外传感器、生物传感器、机器人传感器、气体传感器、湿度传感器、非晶态合金传感器、智能传感器、微波传感器及其他新型传感器的基本原理、基本特性和应用实例。本书取材新颖，内容丰富，反映了当代传感器技术的新发展与新成就。 全书可作为测试计量技术、仪器仪表、自动控制专业研究生教材，也可供有关专业本科生、大专生选用，还可供有关工程技术人员参考。
标签： 传感器原理
上传时间： 2013-11-02
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图像识别技术目前在人们的生活中，应用越来越普遍，如我们较熟悉的数码相机、摄像头、具有摄像功能的手机、以及我们看见的一些智能玩具上都具有图像识别的功能。在此为大家介绍的此款图像识别模组主要是应用于交互式智能玩具、图像处理产品、教学中。此模组接口简单，应用方便，容易与MCU结合使用，若与凌阳公司的SPCE061A结合，使其声貌并具，更能体现产品的特效功能。 2 功能简介 该模组可以实现如下功能: 识别颜色、形状 识别位置 3 模组结构 光学镜头CMOS传感器SPCA561A图象处理芯片SPCA563A微控制器SPCE061AEagle模组 图3.1 图像识别模组结构框图 图像识别模组由光学镜头、CMOS传感器（SPCA561A）、图像处理芯片（SPCA563A）组成。 SPCA563A分析和处理SPCA561A传过来的图像信号，并得出相应的信息（颜色、形状等等）。此模组接口简单，应用方便，容易与MCU结合使用，我们下面将要介绍的Demo就是其与SPCE061A结合的例子。 图像识别模组和外界的接口共有6针，依次接在SPCA563A的：VCC、SCK、SD、RDY、图像识别3_RESET和GND。
标签： 图像识别
上传时间： 2013-12-13
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