基于FPGA的线型CCD高速驱动采集一控制板设计摘要：线型CCD图像传感器在工业检测、图像测量和机器视觉等方面有着广泛的应用。本文针对CCD测量应用系统中的前端处理、驱动控制和信号采集，设计制作了一款基于FPGA的高速驱动采集 体化控制板。该控制板选用了Altera公司的Cyclone系列FPGA和TI公司的专用图像信号处理芯片VSP5010，由FPGA对VSP5010进行配置，生成双路CCD驱动脉冲，控制接收A/D变换后的图像数据，并以适当的接口方式将采集数据送入计算机以便进行后期处理。该控制板将CCD的驱动脉冲产生和图像数据采集集于一体，有效简化了CCD测量应用系统前端的外部电路设计，提高了图像数据采集速率和质量，并具有灵活性强，易于扩展等特点。关键词：线型CCD：FPGA：AFE：驱动：数据采集
上传时间： 2022-06-22
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智能车辆，是一个集环境感知、规划决策、自动驾驶等功能于一体的综合系统，它集中地运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、电子、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。本系统以Freescalel6位单片机MC9S12DG128作为系统控制处理器，基于CCD传感器采集视频图像，通过对获得的图像进行处理分析，获得道路信息提取赛道黑线，并结合测速反馈实现对小车的闭环反馈控制，后轮驱动电机控制模换采用了模薪PID控制算法，充分的利用了内部提供的模糊推理机，文中介绍了赛车的硬件设计和软件设计，小车图像采集模块、转向模块和驱动模块的设计，以及摄像头工作机制和速度反馈的设计。通过对智能模型车系统设计、开发及研究，取得了一定的成果，但仍有不完善的地方，有待进一步深入研究。关键词：模糊PIDCCD图像采集测速反馈
上传时间： 2022-06-23
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本书介绍了压力传感器、圆环力敏传感器、氧传感器、有机蒸气传感器及其输出的非线性信号，因传感器是将输人的非电量转化为电学量的元件，要求将测得的电学量反演输出并显示为非电量，以达到测量的最终目的，这就要依靠除经典算法以外的各种先进的算法．例如规范化多项式拟合法、输人－输出的归十算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法、量子粒子群算法、神经网络算法、模糊算法才能完成反演转换。本书重点就是结合实际应用介绍这些算法，书中有的算法是本书作者独创的。此外本书还介绍了不同非线性信号的自然和强制融合过程、从而可实现传感器的补偿，以提高其测量精度。
上传时间： 2022-07-05
上传用户：qingfengchizhu
本课题给出了一种基于高速PCI总线、以FPGA为核心处理器和控制器的高分辨率实时图像处理系统，该系统可实现对高分辨率高帧率图像（1024*768@60HZ）的实时采集、处理以及输出。本文首先给出了高分辨率实时图像处理系统的系统方案，然后介绍了高分辨率实时图像处理卡的详细设计方案。本文的重点在于介绍高分辨率实时图像处理系统的FPGA控制逻辑设计，主要研究了该数字图像处理系统中影响系统实时处理速度的数据流控制技术，如PCI接口控制、FPGA与外部RAM的高速读写控制、图像的采集预处理，图像的输出控制等，本文还介绍了高分辨率实时图像处理卡的上位机应用程序设计与实现，本文的最后介绍了系统的调试及应用。验证结果表明，本文所设计的接口模块可以很好地应用在高分辨率实时图像处理系统中，采用这些接口模块，系统能有效完成上述的图像数据流控制功能。
上传时间： 2022-07-27
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OpencV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库，是计算机视觉、图像处理、模式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视化等相关从业人员的好工具。本书介绍了大约200多个典型的技术问题，覆盖了基于OpenCV基础编程的主要内容，利用大量生动有趣的编程案例和编程技巧，从解决问题和答疑解惑入手，以因特网上最新资料为蓝本，深入浅出地说明了OpenCV中最典型和用途最广的程序设计方法。全书结构清晰、合理，范例实用、丰富，理论结合实践，即使读者只是略懂计算机视觉原理，也能人手对相关理论方法直接进行编码实现。 "基于OPENCV的计算机视觉技术实现"的图书目录…… 前言 第一章 使用OpenCV实现计算机视觉技术 1.1 计算机视觉技术 1.2 什么是OpenCV 1.3 基于OpenCV库的编程方法 本章小结 第二章 OpenCV的编程环境 2.1 OpenCV环境介绍 2.2 OpenCV的体系结构 2.3 OpenCV实例演示 本章小结 第三章 OpenCV编程风格 3.1 命名约定 3.2 结构 3.3 函数接口设计 3.4 函数实现 3.5 代码布局 3.6 移植性 3.7 文件操作 3.8 文档编写 本章小结 第四章 数据结构 4.1 基本数据结构 4.2 数组有关的操作 4.3 动态结构 本章小结 第五章 数据交互 5.1 绘图函数 5.2 文件存储 5.3 运行时类型信息和通用函数 5.4 错误处理函数 5.5 系统函数 本章小结 第六章 图像处理 6.1 边缘检测 6.2 直方图 6.3 Hough变换 6.4 几何变换 6.5 形态学 本章小结 第七章 结构与识别 7.1 轮廓处理函数 7.2 计算几何 7.3 平面划分 7.4 目标检测函数 7.5 生成与控制贝塞尔曲线 7.6 用OpenCV进行人脸检测 本章小结 第八章 图形界面（HighGUI） 8.1 读取和保存图像 8.2 OpenCV中的实用系统函数 本章小结 第九章 视频处理（CvCAM） 9.1 使用HighGUI对视频进行读写处理 9.2 CvCam对摄像头和视频流的使用 本章小结 第十章 OpenCV附加库第一部分 10.1 附加库介绍 10.2 形态学（morhing functions） 本章小结 第十一章 OpenCV附加库第二部分——隐马尔可夫模型 11.1 隐马尔可夫模型概述 11.2 隐马尔可夫模型中的基本结构与函数介绍 11.3 隐马尔可夫模型中的函数介绍 11.4 人脸识别工具 本章小结 第十二章 核心库综合例程 12.1 检测黑白格标定板内指定矩形区域内的角点 12.2 解线性标定方程组程序 本章小结 第十三章 运动与跟踪 13.1 图像统计的累积函数 13.2 运动模板函数 13.3 对象跟踪 13.4 光流 13.5 预估器 13.6 Kalman滤波器跟踪示例 13.7 用Snake方法检测可变形体的轮廓 13.8 运动目标跟踪与检测 本章小结 第十四章 立体视觉第一部分——照相机定标 14.1 坐标系介绍 14.2 透视投影矩阵的获得 14.3 摄像机参数的获取 14.4 径向畸变的校正 14.5 使用OpenCV及CVUT进行摄像机定标 14.6 OpenCV中的定标函数 14.7 CVUT介绍 本章小结 第十五章 立体视觉第二部分——三维重建 15.1 极线几何 15.2 特征点匹配 15.3 三维重建 15.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十六章 立体视觉第三部分——三维重建算法 16.1 图像校正 16.2 已校正图像的快速三维重建 16.3 Birchfield算法 16.4 OpenCV中相关函数介绍 本章小结 第十七章 立体视觉第四部分——立体视觉实例 17.1 图像校正实例代码 17.2 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之一 17.3 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之二 17.4 Birchfield算法的OpenCV实现 本章小结 第十八章 常见问题解疑 18.1 安装与编译出错解决方法 18.2 OpenCV库基本技术问题 18.3 OpenCV在Linux下的相关问题 18.4 OpenCV库中的陷阱和bug
上传时间： 2013-07-18
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温度监控系统的设计 随着“信息时代”的到来，作为获取信息的手段——传感器技术得到了显著的进步，其应用领域越来越广泛，对其要求越来越高，需求越来越迫切。传感器技术已成为衡量一个国家科学技术发展水平的重要标志之一。因此，了解并掌握各类传感器的基本结构、工作原理及特性是非常重要的。 由于传感器能将各种物理量、化学量和生物量等信号转变为电信号，使得人们可以利用计算机实现自动测量、信息处理和自动控制，但是它们都不同程度地存在温漂和非线性等影响因素。传感器主要用于测量和控制系统，它的性能好坏直接影响系统的性能。因此，不仅必须掌握各类传感器的结构、原理及其性能指标，还必须懂得传感器经过适当的接口电路调整才能满足信号的处理、显示和控制的要求，而且只有通过对传感器应用实例的原理和智能传感器实例的分析了解，才能将传感器和信息通信和信息处理结合起来，适应传感器的生产、研制、开发和应用。另一方面，传感器的被测信号来自于各个应用领域，每个领域都为了改革生产力、提高工效和时效，各自都在开发研制适合应用的传感器，于是种类繁多的新型传感器及传感器系统不断涌现。温度传感器是其中重要的一类传感器。其发展速度之快，以及其应用之广，并且还有很大潜力。 为了提高对传感器的认识和了解，尤其是对温度传感器的深入研究以及其用法与用途，基于实用、广泛和典型的原则而设计了本系统。本文利用单片机结合传感器技术而开发设计了这一温度监控系统。文中传感器理论单片机实际应用有机结合，详细地讲述了利用热敏电阻作为热敏传感器探测环境温度的过程，以及实现热电转换的原理过程。 本设计应用性比较强，设计系统可以作为生物培养液温度监控系统，如果稍微改装可以做热水器温度调节系统、实验室温度监控系统等等。课题主要任务是完成环境温度检测，利用单片机实现温度调节并通过计算机实施温度监控。设计后的系统具有操作方便，控制灵活等优点。 本设计系统包括温度传感器，A/D转换模块，输出控制模块，数据传输模块，温度显示模块和温度调节驱动电路六个部分。文中对每个部分功能、实现过程作了详细介绍。整个系统的核心是进行温度监控，完成了课题所有要求。
标签： 温度监控系统
上传时间： 2013-07-18
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随着科学技术的发展，指纹识别技术被广泛应用到各种不同的领域。对于一般的指纹识别系统，其设计要求具有很高的实时性和易用性，因此识别算法应该具有较低的复杂度，较快的运算速度，从而满足实时性的要求。所以有必要根据不同的识别算法采用不同的实现平台，使得指纹识别系统具有较高的可靠性、实时性、有效性等性能要求。 SOPC片上可编程系统和嵌入式系统是当前电子设计领域中最热门的概念。NiosⅡ是Altera．公司开发的一种采用流水线技术、单指令流的RISC嵌入式处理器软核，可以将它嵌入到FPGA内部，与用户自定义逻辑组建成一个基于FPGA的片上专用系统。 本文在综合考虑各种应用情况的基础上，以网络技术、数据库技术、指纹识别技术和嵌入式系统技术为理论基础，提出了一种有效可行的系统架构方案。对指纹识别技术中各个环节的算法和原理进行了深入研究，合理的改进了部分指纹识别算法；同时为了提高系统的实时性，采用NiosⅡ嵌入式处理器和FPGA硬件模块实现指纹图像处理主要算法。论文主要包括以下几个方面： 1、对指纹图像预处理、特征提取和特征匹配算法原理进行阐述，同时改进了指纹图像的细化算法，提高了算法的性能，并设计了一套实用的指纹特征数据结构； 2、针对指纹图像预处理模块，包括图像的归一化、频率提取、方向提取以及方向滤波，采用基于FPGA的硬件电路的方式实现。实验结果表明，在保证系统误识率较低、可靠性高的基础上，大大提高了系统的执行速度； 3、改变了传统的单枚指纹识别方法，提出采用多枚指纹唯一标识身份，大大降低了识别系统的误识率； 4、改进了传统的基于三角形匹配中获取基准点的方法，同时结合可变界限盒思想进行指纹特征匹配。 5、结合COM+技术、数据库技术和网络技术，开发了后台指纹特征匹配服务系统，实现了嵌入式指纹识别系统同数据库的实时信息交换。 实验结果表明，本文所提出的系统构架方案有效可行，基于FPGA的自动指纹识别系统在速度、功耗、扩展性等方面具有独特的优势，拥有广阔的发展前景。
上传时间： 2013-08-04
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随着移动终端、多媒体、通信、图像扫描技术的发展，图像应用日益广泛，压缩编码技术对图像处理中大量数据的存储和传输至关重要。同时， FPGA单片规模的不断扩大，在FPGA芯片内实现复杂的数字信号处理系统也成为现实，因此采用FPGA实现图像压缩已成为一种必然趋势。JPEG静态图像压缩标准应用非常广泛，是图像压缩中主要的标准之一。研究JPEG图像压缩在FPGA上的实现，具有广阔的应用背景。 论文从实际工程应用出发，通过设计图像压缩的IP核，完成JPEG压缩算法在FPGA上的实现。首先阐述JPEG基本模式的压缩编码的标准，然后在设计规划过程中，采用SOC的设计思想，给出整个系统的内部结构、层次划分，对各个模块的HDL实现进行详细的描述，最后完成整体验证。方案采用了IP核复用的设计技术，基于Xilinx公司本身的IP核，进行了再次开发。在研究JPEG标准的核心算法DCT的基础上，加以改进，设计了适合器件结构的基于DA算法的DCT变换的IP核。通过结构和算法的优化，提高了速度，减少占用过多的片内资源。 设计基于Xilinx的Virtex- II系列的FPGA的硬件平台,在ISE7.1中编译综合，最后通过Modelsim仿真验证。分辨率为352×288大小的源图像，在不同的压缩等级设置下，均测试通过。仿真验证的结果表明：基于FPGA的JPEG压缩编码占用较少的硬件资源，可在较高的工作频率下运行，设计在速度和资源利用率方面达到了较优的状态，能够满足一般图像压缩的要求。 整个设计可以作为单独的JPEG编码芯片也可以作为IP核添加到其他系统中去，具有一定的使用价值。
上传时间： 2013-04-24
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视频监控系统是一个集计算机的交互性、多媒体信息的综合性、通信的分布性和监控的实时性等技术于一体的综合系统。随着网络带宽，计算机处理能力和存储容量的快速提高，以及各种实用视频处理技术的出现，视频监控进入了全数字化的网络时代。视频监控系统的核心功能主要包括两大部分，一是视频图像采集和压缩处理，一是图像数据的传输。系统的主要硬件模块分为监控终端和监控控制终端两个部分。 本文设计并实现了一种基于ARM和嵌入式Linux的视频监控系统，该系统主要实现了视频图像的采集压缩和图像数据流基于RTP协议的传输。本系统的核心硬件平台采用韩国SamSung公司的S3C2410微处理器，ARM端作为视频监控终端，PC机作为监控控制终端。ARM端主要承载了图像采集、编码和对图像数据进行RTP打包并传输的功能，PC端主要承载的功能是图像数据的接收、显示和对监控终端的控制、访问。 在视频图像采集和压缩处理部分，利用Video for Linux提供的接口函数，实现了利用摄像头采集图像的过程，并设计实现了V4L视频采集及压缩模块，设计了系统JEPG图像采集和压缩模块和MPEG-4图像采集和压缩模块的具体编程流程和实现过程，并实现了基于这两种编码方式的视频压缩。用Visual C++实现了用户控制终端，可对应JPEG和MPEG-4两种编码方式进行解码并显示。 在图像数据的传输部分，系统采用了RTP协议作为视频数据流传输协议，并实现了视频数据在局域网内的实时性传输。移植了现在比较常用的JRTPLIB源码库，为RTP的实现提供了可调用的库函数，按照MPEG-4数据流的RTP封装格式和流程，设计实现了RTP编程。 最后对系统的功能和性能进行了测试。测试结果显示MPEG-4在保证与JPEG相当的图像质量时，大大减少了传输的数据量。同时，使用RTP协议进行传输，保证了系统的实时性，也保证了图像的传输质量。
上传时间： 2013-07-12
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人脸识别技术作为生物识别技术之一，是模式识别在图像领域中的具体运用，其应用前景非常广阔，可以应用到身份证件的鉴别、自动门禁控制系统、银行取款机、家庭安全，图片检索等领域。 人脸识别系统主要分为人脸检测定位，特征提取和人脸分类三部分。人脸的检测和定位，即从输入的图像中找到人脸及人脸存在的位置，并将人脸从背景中分离出来。在特征提取部分，先对原始人脸数据进行特征提取，之后原始数据由维数较少的有效特征数据表示并存储在数据库中，接下来进行人脸分类，在识别待测人脸图像时，将待测图像的特征数据与数据库中存储数据相比对，判断是否为库中的某一人，从而实现自动识别人脸的目的。 在过去的十年里，人脸识别技术一直是图像处理领域里具有挑战性的课题，随着研究的深入，许多人脸检测及识别算法被提出来。其中基于主成分分析的Eigenface的算法及其变形已经成为测试人脸识别系统性能的基准算法；同时Adaboost人脸检测算法，在PC上基本可以达到实时，在嵌入式产品广泛应用的今天，只有让人脸识别算法在嵌入式平台上实现，才能获得更广阔的应用，本文研究了在嵌入式平台上Adaboost人脸检测算法的性能。 嵌入式是后PC时代的一个亮点，目前已经应用在社会生活的方方面面。嵌入式产品的开发平台分为包括很多，如：DSP，ARM，PowerPC等等。本文采用的ARM9作为嵌入式开发平台，研究人脸识别在ARM平台的性能，为实用的嵌入式人脸识别系统的设计提供参考。 本文从PC平台的软件实现入手，分别实现了PC平台下的AdaBoost人脸检测算法和PCA人脸识别算法,分析了现象及结果，接下来搭建了基于ARM嵌入式系统的硬件平台，对AdaBoost人脸检测算法进行了硬件平台的移植，并得出相应实验效果。
上传时间： 2013-05-31
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