介绍了基于ARM+DSP架构的嵌入式机器视觉系统的特性，分析了制约嵌入式机器视觉系统性能的因素。从操作系统和应用程序方面，讨论了嵌入式机器视觉系统的优化方案。通过对嵌入式Linux内核和文件系统进行裁剪，对应用程序代码进行大量的优化，并充分利用Cotex-A处理器独有的NEON加速技术，使系统开机启动时间缩短25 s，应用程序运行速度提高2.5倍。
上传时间： 2013-11-01
上传用户：小枫残月
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
上传用户：chenhr
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上传时间： 2021-11-05
上传用户：ddk
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标签： 嵌入式
上传时间： 2022-05-07
上传用户：lw125849842
射击训练是基本的军事训练科目，改善训练环境、改进训练质量，在现代军队建设中具有重要的意义。本文首先从国内外自动报靶技术的研究现状出发论述了自动报靶技术的发展，在此基础上提出了基于嵌入式机器视觉的智能报靶系统设计实现。 本文讨论了基于机器视觉的嵌入式报靶系统终端硬件组成、相关图像格式和Linux操作系统，分析了嵌入式Linux操作系统、Qt/E和开源计算机视觉库OpenCV关于ARM9处理器的移植，研究了图像校正、图像灰度化及二值化、图像分割与裁剪和识别判靶的相关算法，提出了颜色模板判靶的理论，并通过以ARM嵌入式图像处理识别模块为核心，采用功能模块设计理念的实现方案，从底层的操作系统及相关软件的移植入手到图像采集传输、图像处理、识别判靶等步骤，解决了依托ARM处理器结合USB摄像头完成自动图像识别报靶的问题。文中给出了报靶系统的详细硬件组成方案，并在嵌入式Linux操作系统下依托Qt库和开源计算机视觉库（OpenCV）解决了软件组成与具体实现，最终在此基础上论述了本课题设计的实验装置及详细的实验结果。
上传时间： 2013-07-17
上传用户：yuanyuan123
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上传时间： 2022-02-17
上传用户：kent
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上传时间： 2022-03-31
上传用户：默默
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
上传用户：Breathe0125
图像处理、图像分析与机器视觉
上传时间： 2013-07-09
上传用户：eeworm
图像处理、图像分析与机器视觉
上传时间： 2013-06-25
上传用户：eeworm
