刀具状态的精确监测是保证金属切削加工过程顺利进行的关键,因此研制准确、可靠且成本低廉的刀具状态监测系统一直是研究人员所追求的目标。在众多刀具状态监测方法中,声发射监测技术,以其信号直接来源于切削区,具有灵敏度高、响应快,能有效避开低频干扰等优点,非常适用于刀具状态监测。 围绕如何获取高信噪比的刀具状态信号特征,拟结合嵌入式技术,构建准确、稳定、低成本的实时刀具状态监测与辨识系统。给出了基于ARM& WinCE平台的刀具状态监测系统数据处理平台软硬件初步解决方案。作为课题的前期研究本文主要进行了以下工作: (1)分析了声发射信号与刀具磨损状态的相关性,验证了利用声发射信号进行刀具状态监测的可行性; (2)确定刀具状态监测系统的整体方案,包括系统整体架构、软硬件设计方案。ARM& WinCE构成本系统的数据处理与显示平台,EVC为图形界面应用程序开发工具; (3)构建了数据处理与显示平台。选用MagicARM2410实验开发平台,简化了硬件设计;根据系统的功能需求,进行ARM平台的接口设计、操作系统和必要的驱动程序的剪裁及移植; (4)完成了数据处理与显示应用软件设计。系统软件包括界面模块、数据管理模块、数据处理模块、图形及结果显示模块、参数设置模块等,其中数据处理模块主要包括小波消噪、小波包分解特征提取等算法; (5)实现了ARM& WinCE平台与PC机的实时可靠通讯。
上传时间: 2013-04-24
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微处理器技术、传感器技术和无线通信技术的进步,推动了无线数据采集系统的产生和发展。数据采集技术广泛应用于雷达、通信、遥感遥测等领域。在各种信息的获取中,对高速数据采集的需求非常广泛。随着测控技术的发展,对数据采集系统的智能化和网络化水平也提出了更高的要求。并且由于通讯网络的飞速发展,移动通信与实际应用的结合使得各种基于GPRS网络的无线数据传输系统成为当前远距离无线通讯领域最为广泛的应用。本课题将广泛应用的嵌入式控制器引入到数据采集系统设计中,并结合GPRS优秀的网络特性,实现了一个低功耗、智能化、网络化、软硬件可根据具体测量任务适当裁减的无线高速数据采集平台。 本设计采用32位ARM处理器S3C2410为核心器件,配以FPGA+DDRSDRAM高速数据采集模块,GPRS数据通信模块,在Linux嵌入式操作系统和应用软件的支持下,实现了数字化高速采集,数字化无线数据网络传输的现场数据采集系统。该平台采集的现场数据主要为各种传感器输出的电压模拟量。前端数据采集模块的FPGA控制高速AD转换器将输入的模拟量信号采集后,存储在由DDRSDRAM构成的大容量缓存中,再经过嵌入式系统中的微控制器进行各种处理,然后将处理结果保存在ARM系统的SDRAM内存,最后通过在ARM系统模块扩展的GPRS模块,将采集到的数据通过GPRS网络发送出去。 IAnux由于其代码开放性以及强大的网络功能等特点,在许多的嵌入式网络设备中有着广泛应用,与其他的嵌入式操作系统相比,具有着更多的优势。因此本课题将其作为硬件平台的操作系统。基于ARM的嵌入式数据采集与处理系统结构清晰、通用性好、可扩展性强,可为各种嵌入式应用提供一套完整的硬、软件解决方案,在工业测量与控制领域具有较为广阔的应用前景。
上传时间: 2013-04-24
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在现代工业测控领域,人们对数据采集的要求越来越高;不仅要求高速、高精度还要求采集设备便携化、网络化和智能化,此外还需要友好的人机界面。传统的8/16位单片机因资源极度受限,难以满足上述要求;而PCI或ISA数据采集卡,则存在着安装麻烦、价格昂贵且电磁兼容性差等缺点。32位嵌入式微处理器的出现很好地解决了上述矛盾,本文的研究正是基于ARM的嵌入式数据采集系统的设计。 本文以齿轮箱或机械转轴的振动信号为采集对象设计了基于ARM处理器和嵌入式Linux的数据采集系统。该系统硬件平台以S3C2410主控板和自行研制的振动信号调理板为核心,在此基础上扩展了UART、RS485、USB、TCP/IP以及单总线通信接口,适应多种条件下的数据传输。同时系统提供了LCD显示和触摸屏输入模块,具备良好的人机交互功能。软件方面,搭建Linux交叉开发环境,实现了基于Linux操作系统的Bootloader的移植。最后,根据课题需要,完成了A/D采样和单总线驱动程序的设计。 本嵌入式数据采集系统存储容量大,硬件接口丰富,软件资源配置灵活,设计方案具有很好的通用性和可扩展性。
上传时间: 2013-05-28
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随着国民经济的快速发展,我国对于电力的需求和依赖性也越来越大。同时,对变电站及电网的安全和稳定也提出了更高的要求。2008年的南方冰雪灾害造成了电力设施及输电线路的重大损失,严重危害了电网的正常工作,影响了人民的正常生活和工厂的正常运行。电力部门需要一种能够实时监控变电站设备的监控系统,第一时间监测到电力设备的损坏和人为因素的破坏,迅速做出处理,将损失减小到最低值。随着电力部门网路化的全面普及,各个变电站有了相应的通讯网络,使得监控系统网络传输成为可能。 课题探索了低功耗、高性能、低成本并具有丰富芯片资源的嵌入式处理器和内核精简、性能强悍、源码开放及开发成本低的操作系统,设计和实现了基于ARM9和嵌入式Linux操作系统的变电站监控系统,实现了对变电站设备的实时视频监控、红外线监测和烟雾火灾探测等功能。系统硬件采用模块化设计,主控制器模块采用三星公司的S3C2410A高性能芯片作为嵌入式微处理器,设计了外围接口电路和其它外围设备电路;视频监控模块采用OV511系列USB摄像头进行图像采集;红外线防盗监测模块采用热释电红外线传感器配合菲涅尔透镜设计了报警电路;烟雾火灾探测模块采用Motorola公司生产的离子型烟雾检测芯片MC14468,设计了监测电路。系统软件开发分两层,下层软件开发构建了交叉编译环境,移植了嵌入式Linux操作系统并利用Video4Linux API库函数接口完成了视频图像采集程序的设计,同时对摄像头驱动程序进行了提取和编译;上层软件开发实现了对采集的视频数据在网络中传输,使用Visual C++设计了客户端监控应用界面,实现人机交互,并对所采集视频图像进行了最优化处理。 课题针对现有监控系统存在的不足进行改进,集视频监控、红外线防盗监测和火灾报警等功能于一体,充分发挥嵌入式系统和计算机网络的优势,设计出了功能丰富,性能优良的变电站监控系统。提高了变电站运行和维护的安全性及可靠性,并逐步实现了电网的可视化监控和调度,使电网调控运行更为安全、可靠。
上传时间: 2013-04-24
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随着嵌入式的广泛应用,对传统的数据采集系统的改造,开发新型的嵌入式采集系统,目前已成为研制的热点。起重机采集系统类似于飞机上的“黑匣子”,能自动记录起重机运行数据,并能以文件的形式存储起重机的运行数据,而且可以通过USB通信接口实现数据的转移。与传统的采集数据相比,此系统有采集速度快,性能稳,功耗低,读取数据方便的优点。只需插入U盘,几分钟内就可以将数据取走,避免了传统将电脑带入现场采集数据的缺点。在起重机采集系统的项目开发过程中,本人的主要工作是实现数据采集模块的设计,通过构建基于ARM微处理器和开源Linux操作系统的平台,实现起重机运行数据的U盘存储。 本研究首先对课题研究的背景和整个系统做了概述;其次详述了系统的硬件设计和Linux移植到AT91RM9200平台的方法;然后详细讨论了系统的软件设计即基于Linux的U盘驱动的实现以及Mass Storage类协议及其子类UFI命令集,并采用单批量传输协议实现了部分UFI子类命令以实现对U盘逻辑扇区读、写等操作的驱动程序;在U盘上采用目前主流操作系统(Windows,Linux等)所支持的FAT32文件格式,实现了文件的读写等API函数,并在此基础上按文件系统的实现层次对其进行设计与优化,实现了起重机运行数据的可靠存储;最后对课题研究做了总结。
上传时间: 2013-07-09
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磁共振成像(MRI)由于自身独特的成像特点,使得其处理方法不同于一般图像.根据不同的应用目的,该文分别提出了MRI图像去噪和分割两个算法.首先,该文针对MRI重建后图像噪声分布的实际特点,提出了基于小波变换的MRI图像去噪算法.该算法详细阐明了MRI图像Rician噪声的特点,首先对与噪声和边缘相关的小波系数进行建模,然后利用最大似然估计来进行参数估计,同时利用连续尺度间的尺度相关性特点来进行函数升级,以便获得最佳萎缩函数,进一步提高图像的质量,最终取得了一定的效果.与此同时,该文对MRI图像的进一步的分析与应用展开了一定研究,提出了一种改进的快速模糊C均值聚类鲁棒分割算法.该算法先用K均值聚类方法得到初始聚类中心点,同时考虑邻域对分割结果的影响,对目标函数加以改进,用来克服噪声和非均匀场对MRI图像分割的影响,达到鲁棒分割的目的,为进一步图像处理和分析打下基础.通过实验,我们发现,无论是针对模拟图像还是实际图像,该文所提出的两个算法都取得了较好的效果,达到了预期的目的.
上传时间: 2013-04-24
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随着电子技术的不断发展,嵌入式系统越来越多地在控制类、消费类、通讯类等电子产品广泛应用,嵌入式技术也越来越和人们的生活紧密结合。同时,计算机硬件的发展以及数据量的增加,对存储设备的要求也越来越高。 本文深入研究了嵌入式系统中数据存储和数据交换,提出了一套完整的嵌入式系统中数据存储和数据交换的设计方案,并详细介绍了其实现过程。Flash存储器由于体积小、功耗低、性能稳定等特点在便携式电子产品中得到了广泛的应用。Flash存储器主要有两种形式:Nor Flash和Nand Flash。Nor Flash具有XIP特性,可以直接在芯片上执行代码,而且读取速度较快。Nand Flash存储密度大、容量大、生产工艺简单、性价比高,但是控制方式复杂而且可能会存在一定的坏块。SD卡是近年来流行的大容量便携式存储卡。本系统中,我们以Flash和SD卡作为数据存储介质。在存储介质的选择方面,在系统内部采用了体积小、容量大、成本低的Flash,并采用Nor和Nand Flash相结合的方案:在Nor Flash上存储与系统相关的软件和程序,在Nand Flash上存储用户数据。系统外部采用安全性高、容量大、性能佳的SD卡作存储容量扩展。实现了基于Atmel公司ARM系列MCU的Flash存储器和SD卡的硬件电路的设计及底层驱动程序的设计。 本研究分别根据Nor和Nand Flash数据存储和操作特点,分析了JFFS2和YAFFS的特点以及各自的存储方式、断电保护、损耗平衡、垃圾回收等一系列的策略和机制,并在Nor和Nand Flash上实现并优化了这些管理机制。在SD上则采用目前主流操作系统(Windows,Linux等)所支持的FAT16文件格式,完成了从磁盘格式化到文件的读写等标准API函数,实现了嵌入式系统的高速数据交换。
上传时间: 2013-04-24
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基于PC、图像采集卡和存储设备的传统数字视频监控系统,体积庞大、功耗高、价格昂贵,只局限于特定范围的应用。而嵌入式网络视频监控系统以其价格低、便携式等特点在安防、智能家居等场所得到了越来越广泛的应用。 本文基于S3C2440\Windows CE5.0平台设计了一款具有网络传输查看功能的嵌入式网络视频监控系统。重点研究了OV9650 CMOS摄像头芯片流接口驱动的实现过程和开发方法,设计了基于TCP/IP网络传输协议的网络视频通信系统。并应用H.263压缩编解码算法对采集到的视频数据进行压缩,提高了视频传输效率。同时,针对H.263视频解码算法设计了一款简易视频回放软件,对H.263视频进行回放。为进一步满足小型化、便携式、低成本需求,开发定制了一款基于S3C2440\Windows CE5.0平台的手持式接收终端。 本系统整合了图像采集、网络通信、H.263编解码、视频回放等多项技术,实现了嵌入式技术、以太网络、视频监控三大前沿领域的有机结合。由于采用了ARM9单芯片控制方案,系统具有集成度高、可靠性高、功耗低、成本低、体积小、稳定性好等特点,可应用在远程监控、工业控制、视频会议、智能家居等诸多领域。该系统架构也为视频监控系统的发展提供了一种新思路。关键词:ARM;WinCE;S3C2440;嵌入式;网络视频监控
上传时间: 2013-04-24
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超声理论与技术的快速发展,使超声设备不断更新,超声检查已成为预测和评价疾病及其治疗结果不可缺少的重要方法。超声诊断技术不仅具有安全、方便、无损、廉价等优点,其优越性还在于它选用诊断参数的多样性及其在工程上实现的灵活性。 全数字B超诊断仪基于嵌入式ARM9+FPGA硬件平台、LINUX嵌入式操作系统,是一种新型的、操作方便的、技术含量高的机型。它具有现有黑白B超的基本功能,能够对超声回波数据进行灵活的处理,从而使操作更加方便,图象质量进一步提高,并为远程医疗、图像存储、拷贝等打下基础,是一种很有发展前景、未来市场的主打产品。全数字B型超声诊断仪的基本技术特点是用数字硬件电路来实现数据量极其庞大的超声信息的实时处理,它的实现主要倚重于FPGA技术。现在FPGA已经成为多种数字信号处理(DSP)应用的强有力解决方案。硬件和软件设计者可以利用可编程逻辑开发各种DSP应用解决方案。可编程解决方案可以更好地适应快速变化的标准、协议和性能需求。 本论文首先阐述了医疗仪器发展现状和嵌入式计算机体系结构及发展状况,提出了课题研究内容和目标。然后从B超诊断原理及全数字B超诊断仪设计入手深入分析了B型超声诊断仪的系统的硬件体系机构。对系统的总体框架和ARM模块设计做了描述后,接着分析了超声信号进行数字化处理的各个子模块、可编程逻辑器件的结构特点、编程原理、设计流程以及ARM处理模块和FPGA模块的主要通讯接口。接着,本论文介绍了基于ARM9硬件平台的LINUX嵌入式操作系统的移植和设备驱动的开发,详细描述了B型超声诊断仪的软件环境的架构及其设备驱动的详细设计。最后对整个系统的功能和特点进行了总结和展望。
上传时间: 2013-05-28
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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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