CCD（ Charge Coupled Device ）全称为电荷耦合器件，是70 年代发展起来的新型半导体器件。它是在MOS集成电路技术基础上发展起来的，为半导体技术应用开拓了新的领域。它具有光电转换、信息存贮和传输等功能，具有集成度高、功耗小、结构简单、寿命长、性能稳定等优点，故在固体图像传感器、信息存贮和处理等方面得到了广泛的应用。CCD图像传感器能实现信息的获取、转换和视觉功能的扩展，能给出直观、真实、多层次的内容丰富的可视图像信息，被广泛应用于军事、天文、医疗、广播、电视、传真通信以及工业检测和自动控制系统。实验室用的数码相机、光学多道分析器等仪器，都用了CCD作图象探测元件。一个完整的CCD器件由光敏单元、转移栅、移位寄存器及一些辅助输入、输出电路组成。CCD工作时，在设定的积分时间内由光敏单元对光信号进行取样，将光的强弱转换为各光敏单元的电荷多少。取样结束后各光敏元电荷由转移栅转移到移位寄存器的相应单元中。移位寄存器在驱动时钟的作用下，将信号电荷顺次转移到输出端。将输出信号接到示波器、图象显示器或其它信号存储、处理设备中，就可对信号再现或进行存储处理。由于CCD光敏元可做得很小（约10um），所以它的图象分辨率很高。
上传时间： 2022-06-23
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高性能低成本的图像采集和处理系统在自动测量、设备检测、安全监控等工业测控领域需求巨大。相比于CMOS图像传感器，CCD图像传感器在灵敏度、分辨率、噪声控制以及技术成熟度等方面具有明显优势。发达国家对于基于CCD图像传感器的高性能图像采集和处理系统的开发已经具有了一定的经验和成功先例，而在我国，相关的技术开发还比较薄弱。因此，通过对基于CCD图像传感器的高性能图像采集和处理系统进行研究和开发，迅速掌握核心技术，积累必要的技术储备和经验，对满足我国在相关领域的需求有着重要意义。本文研究了CCD图像传感器的发展历程、结构及工作原理、性能特点，并与CMOS图像传感器进行了比较。详细分析了SONY公司的大面阵CCD图像传感器，并以此器件为核心完成了图像采集和处理系统的设计。选用CYPRESS公司的LC4256V型CPLD（Complex Programmable Logic Device）芯片和TI公司的MSP430F149型MCU（Micro Controller Unit）芯片共同构成系统的核心处理平台。以CPLD为设计载体，使用Verilog硬件描述语言实现了驱动时序设计，完成了对CCD图像传感器的控制。对CYPRESS公司的CY7C68013型USB器件进行了固件程序、驱动程序和应用程序开发，实现了高速数据传输。硬件上采用了模块化设计，并充分考虑了抗干扰措施。实际测试表明，上述系统工作稳定，具有良好的灵活性和可扩展性。
上传时间： 2022-06-23
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机器视觉系统主要功能包括：尺寸测量、瑕疵检测、色差检测、模式识别、定位检测、方向检测、颗粒计数、圆周检测、气密性检测、条码识别、二维码识别、图像智能学习识别等功能；机器视觉可以取代人工，在线检测。
标签： 机器视觉 在线检测设备 尺寸测量仪 瑕疵检测仪 色差仪 视觉定位
上传时间： 2022-07-24
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21世纪大学新型参考教材系列 集成电路B 荒井
上传时间： 2013-04-15
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家电维修(最基础的教程B)1-20.Torrent
上传时间： 2013-06-10
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jk-b交通信号控制机原理图
上传时间： 2013-07-13
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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
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专辑类-实用电子技术专辑-385册-3.609G jk-b交通信号控制机原理图-1.3M.zip
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专辑类-电子基础类专辑-153册-2.20G 21世纪大学新型参考教材系列-集成电路B-荒井-159页-2.8M.pdf
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实现基于CPLD的CCD采集系统设计源码
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