随着计算机技术的发展，机器视觉在工农业生产和国防等领域已得到成功的应用，利用机器视觉进行检测更是其典型应用。根据运行环境的不同，机器视觉系统可分为PC-BASED系统和PLC-BASED系统。由于这两种系统成本都相对较高、软硬件系统相对复杂、体积相对较大，因此，在应用中受到一定的限制。嵌入式系统是当前发展迅速的热门技术，具有体积小、价格低、开发环境简单、运用灵活、现场运行可靠等优点。因此，将机器视觉技术建立在嵌入式系统平台上不仅是机器视觉的发展趋势，同时也实现了两者的优势互补。 在现代工程领域，常常需要检测各种振动。相对传统方法而言，视觉测振技术具有明显优点。本文主要研究了在ARM平台上利用机器视觉技术进行振动检测的相关技术及方法。 根据嵌入式机器视觉系统的特点，本文分析了摄像系统标定的方法，建立空间物体的实际位置与图像上点的对应关系，并改进数据处理的方法，提高标定的精度。分析了目前常用的图像处理方法，根据系统平台实际工作能力，设计了有针对性的处理算法，提高图像处理的效率；为了方便对被测对象的识别和跟踪，采用基于颜色阈值的分割技术，从而有效地降低了对系统测量环境、光照条件等的要求，提高了系统的适应性。 本文以二维振动物体为被测对象，利用机器视觉技术，对低频小振幅的二维振动进行了检测，并对振动信号进行分析。实验证明利用视觉技术检测振动的可行性和可靠性。
上传时间： 2013-04-24
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基于彩色路径识别的视觉导航方法是当前自动导航小车领域的研究热点和方向。视觉导航是指根据地面路径和被控对象之间的位置偏差控制其运行的方向，因此，地面彩色路径图像的摄取及其识别处理就成为视觉导航系统中的基础和关键。在当前的视觉导航系统设计中，图像处理的硬件平台都是基于通用微处理器，嵌入式微处理器或者DSP进行设计的。这些处理器一个共同的特点就是数据串行处理，而图像处理过程涉及大量的并行处理操作，因此传统的串行处理方式满足不了图像处理的实时性要求。 鉴于微处理器这方面的不足，作者提出一种使用FPGA实现图像识别的并行处理方案，并据此设计一个智能图像传感器。该传感器采用先进的FPGA技术，将图像采集及其显示，路径的识别处理以及通信控制等模块集成在一个芯片上，形成一个片上系统(SOC)。其主要功能是对所采集的彩色路径图像进行识别处理，获得彩色路径的坐标及其方向角，并将处理结果发送给上位机，为自动导航提供控制依据。 本文将彩色路径的识别处理过程划分为三个阶段，第一阶段为颜色聚类识别，以获得二值路径图像，第二阶段为数学形态学运算，用于对第一阶段中获得的二值图像进行去斑处理，第三阶段为路径中心线的定位及其方向角的测量。图像传感器与上位机的通信采用异步串行方式，由于上位机需要控制该传感器执行多种任务，作者定义一种基于异步串行通信的应用层协议，用于上位机对传感器的控制。在图像的显示中，为了弥补图像采集的速率和VGA显示速率的不匹配，作者提出一种基于单端口存储器的图像帧缓冲机制，通过VGA接口将采集的图像实时地显示出来。 根据上述思想，作者完成了系统的硬件电路设计，并对整个系统进行了现场调试。调试结果表明，传感器系统的各个模块都能正常工作，FPGA中的数字逻辑电路能够实时地将路径从图像中准确地识别出来，.充分体现了FPGA对路径图像的高速处理优势，达到了设计预期目标，在一定程度上丰富了路径图像识别处理的技术和方法。
上传时间： 2013-04-24
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飞机特征点图像的识别是航空试飞领域中计算机视觉研究的重要课题，在基于图像的视频安全监控、自动识别与智能人机交互方面有着重要的研究价值。其检测算法经过长时间的发展，已经取得了显著的成绩。本文中对Paul Viola提出的基于积分图像和AdaBoost的检测方法进行了深入研究、改进，并针对实际问题成功应用到飞机特征点图像的快速检测中。
上传时间： 2013-11-04
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为了实现PCB缺陷的在线自动检测，设计了一种PCB缺陷自动检测系统,该系统主要由机器臂、电气控制系统以及视觉传感器系统等组成。通过可编程控制的图像采集系统获取高质量的原始视觉图像，利用图像处理实现对缺陷目标的自动检测及识别。实验结果验证了该系统检测PCB板缺陷的高效性和实时性。
上传时间： 2013-12-12
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摘 要:阐述了高精度自动贴片机视觉对准系统的构成和原理。介绍了利用模式识别理论和图像的不变矩实现定位标志存在性判断的原理及算法和定位标志对准的原理及相关的图像处理算法,以及其中的点模式匹配算法。试验结果表明,定位标志存在性判断算法可以有效地区分不同的定位标志和判断定位标志是否在视场之内;定位标志对准算法在输入图像旋转、平移、定位标志被部分遮挡时,能精确地得到定位标志的位置偏差。关键词:贴片机;自动对准;定位标志;模式识别;不变矩;SUAN滤波;点模式匹配;图像处理
上传时间： 2013-11-16
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论文以Altera公司的Cyclone II系列EP2CSQ208为核心芯片，构建基于FPGA的SOPC嵌入式硬件平台，并以此平台为基础深入研究SOPC嵌入式系统的硬件设计和软件开发方法，详细测试和验证系统存储模块和外围模块。同时以嵌入式处理器IP核NioslI为核心，设计出基于NioslI的视觉控制软件。在应用中引入pc／os．II实时操作系统，介绍了实时操作系统I_tc／OS．II的相关概念和移植方法，设计了相关底层软件及轨迹图像识别算法，将具体应用程序划分成多个任务，最终实现了视觉图像的实时处理及小车的实时控制。 在本设计中，图像采集部分利用SAA7111A视频解码芯片完成视频信号的采集，利用FPGA完成复杂高速的逻辑控制及时序设计，将采集的数字视频信号存储在外扩存储器SRAM中，以供后续图像处理。 在构建NioslI CPU时，自定制了SRAM控制器、irda红外接口、OC i2c接口、PWM接口和VGA显示接口等相关外设组件，提供了必要的人机及控制接口，方便系统的控制及调试。
上传时间： 2013-11-13
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在高端嵌入式平台 TI TMS320DM642 基础上， 完成了机器视觉系统的总体设计， 具体给出了系统硬件设计和系统软件设计。在PC 平台上进行了机器视觉相关算法的验证和实现。 以门牌识别为例， 详细介绍了机器视觉算法在 DM642 平台上的移植和优化的实现过程。最后对本文所研究的系统功能和创新点进行了总结。实际应用表明， 本文设计的机器视觉系统具有较好的合理性和实用性。 目前， 一般机器视觉信息处理平台主要有（ 1）基于通用 PC： 主要是用软件实现图像处理和识别， 能够提供中等的图像处理和识别能力， 但是要占用 CPU过多的处理能力;（ 2）基于通用DSP 芯片： 优点是设计简便、 灵活， 特别适合于新型产品的研究开发;（ 3） 基于可编程 FPGA： 采用的是硬件描述语言（VHDL） ，用其开发图像处理算法难度较大。
上传时间： 2014-12-01
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人脸特征是最自然直接的生物特征，它具有直接、友好、方便的特点，易于为用户接受。人脸识别由于其在监控、罪犯识别、人机交互等方面广泛潜在的应用，已成为图像处理、模式识别和计算机视觉等学科最活跃的研究领域。线性鉴别分析是特征抽取中最为经典和广泛使用的方法之一。近年来，在小样本情况下如何抽取Fisher最优鉴别特征一直是许多研究者关心的问题。文中阐述了应用Fisher 判别法在人脸图像样本分类方面的运用。在标准数据库ORL人脸库和Yale人脸数据库上仿真的试验结果证实了方法的有效性和稳定性。
上传时间： 2013-12-04
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设计并实现了基于图像检索的地标识别系统。该系统通过捕捉地标的视觉特征，帮助游客或使用者更好地理解图像的内容并同时提供图像拍摄的地理位置信息。首先根据提取的SURF特征搜寻地标在数据库中的最优匹配，然后根据最优匹配结果给出输入地标在地图中的位置。系统采用的层次化数据库结构和分级检索方式，使得检索效率比传统的遍历检索方式提高30%。大量实验证明文中提出的算法具有鲁棒性和高准确性，该系统已在高校内部地标识别中测试使用成功。
上传时间： 2013-12-29
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数字图像处理学：Visual C++实现 １数字图象处理导论 ２光学基础与视觉系统 ３对设备无关位图的访问 ４图象的变换 ５图象的增强 ６图象复原 ７图象重建 ８图象分割 ９图象纹理分析 １０图象腐蚀与膨胀 １１图象压缩编码 １２图象模式识别
上传时间： 2014-01-21
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