近年来，在钢铁材质质量检测的研究领域，电磁无损检测方法以其非破坏性和简便快速的优点取得了大量成果，然而对于钢材及其制品的混料、硬度和裂纹质量检测还存在许多难题.如用传统检测平台检测钢铁件硬度的检测精度和速度都不够理想。 基于上述情况，论文将先进的SOPC技术应用到钢铁件的电磁无损检测中。SOPC技术将处理器、存储器、IO接口、各种外围设备等系统设计需要的部件集成到一个可编程逻辑器件上，构建成一个可编程的片上系统。 论文详细论述了基于FPGA的电磁无损检测试验装置的理论基础，并在此基础上给出了总体设计方案。全文着重叙述了系统的模拟部分，系统配置以及软件部分的整个设计过程。利用QuartusⅡ自定义外设和Avalon总线多主并行处理的特点，采用Vefilog HDL，语言实现激励信号发生器和高速数据采集器，使得信号激励和信号采集在同一片芯片中实现，从而提高了信号及信号处理的精确度。由于电磁检测对多种参数的敏感反应，必须抑制由此引入的多种因素的干扰，利用FIR数字滤波和相关方法从众多的干扰信号中提取出有效信号的幅度和相位，同时利用NiosⅡC2H功能对滤波模块进行硬件加速处理，大大提高了信号处理的速度。利用最小二乘法建立回归方程模型进行无损检测。最后运用此电磁无损检测系统对轴承钢的硬度进行了定性测试，取得了较好的检测结果。 试验结果表明，将SOPC技术应用到电磁无损检测系统中，系统的检测速度和检测精度都有所提高，并使得整个系统在规模、可靠性、性能指标、开发成本、产品维护及硬件升级等多方面实现了优化。
上传时间： 2013-06-04
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人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后，以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测，随着研究的深入和应用的扩大，在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景，发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展，它的功能、应用和可靠性逐渐增加，在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建立自己的模块，为用户的升级和改进留下广阔的空间。并且速度更高，密度也更大，其设计方法的灵活性降低了整个系统的开发成本，FPGA 设计成为电子自动化设计行业不可缺少的方法。 本文从人脸检测算法入手，总结基于FPGA上的嵌入式系统设计方法，使用IBM的Coreconnect挂接自定义模块技术。经过训练分类器、定点化、以及硬件加速等方法后，能够使人脸检测系统在基于Xilinx的Virtex II Pro开发板上平台上，达到实时的检测效果。本文工作和成果可以具体描述如下： 1. 算法分析：对于人脸检测算法，首先确保的是检测率的准确性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。算法中较多的是积分图的特征值计算，这便于进一步的硬件设计。同时对检测算法进行耗时分析确定运行速度的瓶颈。 2. 软硬件功能划分：这一步考虑市场可以提供的资源状况，又要考虑系统成本、开发时间等诸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro开发板，在上面有可以供利用的Power PC处理器、可扩展的存储器、I/O接口、总线及数据通道等，通过分析可以对算法进行细致的划分，实现需要加速的模块。 3. 定点化：在Adaboost算法中，需要进行大量的浮点计算。这里采用的方法是直接对数据位进行操作它提取指数和尾数，然后对尾数执行移位操作。 4. 改进检测用的级联分类器的训练，提出可以迅速提高分类能力、特征数量大大减小的一种训练方法。 5. 最后对系统的整体进行了验证。实验表明，在视频输入输出接入的同时，人脸检测能够达到17fps的检测速度，并且获得了很好的检测率以及较低的误检率。
上传时间： 2013-04-24
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视频运动目标检测是数字视频信号处理、分析应用的一个重要领域，在民用和军事上有着广泛的应用，实现可靠、快速的运动目标检测系统有着非常重要的意义。 本文详细介绍了基于FPGA的视频运动目标检测系统的软硬件设计方法及其实现方案。首先介绍了视频信号的分类和性质，在此基础上，讨论分析了当前三种主要的运动目标检测算法的基本原理和优缺点；然后对运动目标检测系统的硬件设计制定了详细的方案，为系统的实现提供了稳定良好的硬件平台；最后，在前面分析研究的基础上，详细介绍了系统的FPGA硬件实现过程。 本文通过对视频运动目标检测算法的分析研究，采用了一种改进的帧间差分算法，并结合系统任务，最终开发了一种基于Altera公司CYCLONE系列FPGA芯片的实时视频运动目标检测系统。采用FPGA实现系统设计，可提高系统的处理速度，同时具有良好的灵活性和适应性。实际应用表明，本文所设计的运动目标检测系统能很好地检测出运动目标，并具有较好的抗干扰能力。
上传时间： 2013-04-24
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基于FPGA技术的网络入侵检测是未来的发展方向，而网络包头的分类是入侵检测系统的关键。 文章首先介绍了FPGA技术的基本原理以及其在信息安全方面的应用，接着介绍入侵检测系统以及FPGA技术在入侵检测系统中的应用。 分析了几种比较出名的网络包分类算法，包括软件分类方法、TCAM分类算法、BV算法、Tree Bitmap算法以及端口范围分类算法。 在此基础上，文章设计了一个基于FPGA技术的入侵检测系统包分类的基本框架图，实现框架图中的各个基本功能模块。在实现过程中，提出了一类结合三态内容可寻址内存(TCAM)和普通存储器(RAM)的网络包包头分类方案。我们将检测规则编号并位图化，使用RAM存储与包头结构相关的规则位图，通过TCAM上的数据匹配操作，快速关联待分析的网络数据包与入侵检测规则。文章还讨论了网包头分类方法的优化算法，将优化算法与未优化算法在速度和空间上进行比较。此外，还讨论了对Snort的规则库进行整理和规则化的问题。 最后，对所设计的包头分类匹配模块在Quartus II进行仿真评估，将实验结果与已有的一些分类算法进行了比较。结果说明，本设计在匹配速度和更新速度上有优势，但消耗了较多的存储空间．
上传时间： 2013-07-17
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视频序列中运动目标的检测是计算机视觉和图像编码研究领域的一个重要课题，在机器人导航、智能监视系统、交通监测、医学图像处理以及视频图像压缩和传输等领域都有广泛的应用。FPGA作为当今主流的大规模可编程专用集成电路，可以满足高速图像处理的需要。使用FPGA可以充分利用硬件上的并行性，从本质上改善图像处理的速度，使对大数据量的图像处理达到实时性。本文提出基于FPGA的运动目标检测系统，对以后算法的改进，输入输出图像大小的变化，图像采集和显示设备更换等都具有灵活性。 本文对目前运动目标检测的主要算法研究分析，根据背景减法的适用环境和特点提出改进的W4运动检测算法。该算法具备背景减法的优点，并且克服了W4运动检测算法在环境变化较快或环境变化较频繁条件下对运动目标进行检测的局限性。 本文首先在MATLAB中对改进的W4运动检测算法进行仿真，然后将算法移植到FPGA中实现。设计图像采集、图像检测和VGA显示等模块，完善运动目标检测系统。根据算法和运动目标检测系统的特点提出一种基于改进的W4算法的快速检测方法，该方法以块为单位进行运动目标检测，可以有效地提高图像处理的速度，使系统满足实时性要求。
上传时间： 2013-07-20
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基于FPGA的视频移动目标检测系统的研究与实现基于FPGA的视频移动目标检测系统的研究与实现
上传时间： 2013-07-19
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基于FPGA的运动物体检测系统设计基于FPGA的运动物体检测系统设计
上传时间： 2013-08-03
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基于FPGA和DSP的中频信号检测系统的研究与设计
上传时间： 2013-06-17
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基于 FPGA 的运动目标检测系统的研究与开发 \\r\\n希望有哪位朋友需要
上传时间： 2013-08-11
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基于FPGA的高速图像采集和处理卡 能用于视觉检测系统
上传时间： 2013-08-28
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