印刷电路板( PCB)是集成各种电子元器件的信息载体，在各个领域得到了广泛的应用。近年来随着印刷电路板生产复杂度和产量的提高，传统PCB缺陷检测方式因接触受限、高成本、低效率等因素，已经逐渐不能满足现代检测需要，因此研究实现一种PCB缺陷的自动检测系统具有很大的现实意义和实用价值。 @@ 本论文根据机器视觉检测理论，运用数字图像处理技术，构建了一套PCB缺陷自动检测系统方案。该系统主要由光照、CCD摄像机、图像采集卡、运动控制台及计算机图像处理软件组成。其中图像处理软件部分作为本论文的核心，着重研究了其关键功能模块包括图像预处理、阈值分割、图像识别几个部分算法的选择与设计，并在MATLAB 7.0的环境下进行仿真。 @@ 运用现代成熟的数字图像处理技术，本文实现了PCB缺陷的软件检测方案。在预处理模块中，结合PCB板的特点运用图像预处理手段得到高质量的PCB图像。在阈值分割模块中，实现了四种当前成熟的阈值分割算法，以得到特征清晰、低噪声的PCB二值图像。在识别模块中结合电路板的短路、断路、毛刺、缺损、空洞五大缺陷的特征，设计相应算法并予以实现，并提示缺陷信息。 @@关键词：缺陷检测；图像预处理；图像分割；图像识别
上传时间： 2013-06-23
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随着图像处理技术的不断发展，图像处理技术在国民经济和社会生活的各个方面都得到了广泛的运用。与此同时，人们对图像处理的要求也越来越高。传统的数字图像处理器件主要有专用集成芯片（Application Specific Integrated Circuit）和数字信号处理器（Digital Signal Process）。进入20世纪以来，伴随着半导体技术的发展，现场可编程门阵列FPGA以其应用灵活、集成度高、功能强大、设计周期短、开发成本低的特点，越来越多地被应用在图像处理领域。大量实践证明，FPGA的并行处理能力与流水线作业能显著地提高图像处理的速度，因此基于FPGA的图像处理系统有着广阔的发展前景。 本文研究的是一个在嵌入式视频监控系统下的图像预处理子系统。首先实现了一个通用可重复配置的图像处理算法研究硬件平台，完成图像的采集、接收、处理、存储、输出等功能。由于FPGA本身具有完全的可重复配置性，所以该架构的硬件平台可以很方便的升级和重复配置。其次在该平台上，本文使用Verilog HDL硬件语言在FPGA芯片上实现了多种图像预处理算法。在实现过程中，为了充分发挥FPGA在并行处理方面的强大功能，本文对算法做了一定的改进，使其尽量能使用并行处理的方式来完成。实验结果表明，本图像预处理系统能在毫秒级高速地完成多种图像算法，完全能够满足视频监控系统50帧/秒的输出要求。 最后根据视频监控系统在实际运用中出现的噪声类型多样化的情况，我们设计了一种基于反馈理论的图像处理效果控制模块。该模块能通过对处理后图像峰值信噪比（PSNR）的分析，控制FPGA对下一幅图像的噪声采用更有针对性的图像处理方法。
上传时间： 2013-05-20
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随着生物工程及医学影像学的发展，磁共振成像在医学诊断学方面发挥着越来越重要的角色。磁场的均匀性是大型医疗设备——核磁共振(MRI)成像的理论基础，是评价该设备的一个重要的技术参数，磁场的均匀性分析也是电磁场理论分析的一个重要方向。良好、稳定的磁场均匀性对核磁共振图像的信噪比(SNR)的提高有重要的意义，同时也是饱和压脂序列实现的唯一条件。 该课题的主要内容是在介绍磁共振成像原理与磁共振超导磁体的超导匀场线圈的形状及位置的基础上，分析各个线圈中电流的大小与空间某点磁场强度的关系。同时借鉴磁共振成像原理，设计辅助测量水膜，对空间某一特定半径的球体腔内各点的磁场强度进行自动化测量。在当前使用的被动式匀场的基础上，利用分析软件，对线圈的选择及电流的大小进行计算与优化。实验结果表明效果良好，磁场均匀度有很大的改善。 采用的主要方法是利用磁共振成像原理及傅里叶转化技术去设计一种精确、方便、快捷的匀场方法。通过计算机模拟及有限元分析的方法进行计算、优化，最终得到理想的磁场均匀度。 良好的磁场均匀性是磁共振成像的基础，是饱和压脂序列(FATSAT)、平面回波成像(EPI)、弥散成像、频谱分析等一系列近几年新出现的先进序列实现的前提条件。从而为临床医学提供了一种先进的检查手段，为疾病诊治的及时性、准确性、可靠性及病灶确切位置的判断都提供了基础。 该文所介绍的磁场均匀性测量、分析方法以及在此基础上设计的匀场计算分析软件已在多台磁共振安装调试过程中得到应用，达到了预期的目的，能够满足现场调试的要求。该方法对于今后超导磁体磁共振的磁场均匀性调试，及在医学影像学方面的发展有很好的应用价值。该项技术在该领域的推广必然会提高磁场均匀性的精度，推动医学影像学及临床诊断学的发展。并能带来良好的社会效益及经济效益，具有关阔的应用前景。
上传时间： 2013-04-24
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数字识别系统源代码 使用说明 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90%。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。 具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。 注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。
上传时间： 2013-06-25
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心血管系统疾病是现今世界上发病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作为一种非稳态的心电变异性现象，是指心电T波段振幅、形态甚至极性逐拍交替变化。大量研究表明，TWA与室性心律失常、心脏性猝死等有直接密切的关系，已成为一种无创独立性预测指标。随着数字信号处理技术和计算机技术的迅速发展，微伏级的TWA已经可以被检出，并且精度越来越高。本文以T波交替检测为中心，基于ARM给出了T波交替检测技术原理性样机的硬件及软件，实现实时监护的目的。 在TWA检测研究中，需要对心电信号进行预处理，即信号去噪和特征点检测。小波分析以其多分辨率的特性和表征时频两域信号局部特征的能力成为我们选取的心电信号自动分析手段。文中采用小波变换将原始心电信号分解为不同频段的细节信号，根据三种主要噪声的不同能量分布，采用自适应阈值和软硬阈值折衷处理策略用阈值滤波方法对原始信号进行去噪处理：同时基于心电信号的特征点R峰对应于Mexican-hat小波变换的极值点，因此我们使用Mexican-hat小波检测R峰，通过附加检测方案确保了位置的准确性，并根据需要提出了T波矩阵提取方法。 随后文章介绍了T波交替的产生机理及研究进展，分别从临床应用和检测方法上展现了目前TWA的发展进程，并利用了谱分析法、相关分析法和移动平均修正算法分别从时域和频域对一些样本数据进行T波交替检测。在检测中谱分析法抗噪能力较强，但作为一种频域检测方法，无法检测非稳态TWA信号，而相关分析法受呼吸、噪声影响较大，数据要求较高，因此可以在谱分析检测为阳性TWA基础上，再对信号进行相关分析，从而克服自身算法缺陷，确定交替幅度和时间段。最后对影响检测结果的因素进行讨论研究，从而降低检测误差。 文章还设计了T波交替检测技术原理性样机的关键部分电路和软件框架。硬件部分围绕ARM核的Samsung S3C44BOX为核心，设计了该样机的关键电路，包括采集模块、数据处理模块(外部存储电路、通信接口电路等)。其中在采集模块中针对心电信号是微弱信号并且干扰大的特点，采用了具有高共模抑制比和高输入阻抗的分级放大电路，有效的提取了信号分量：A/D转换电路保证了信号量化的高精度。利用USB接口芯片和删内部异步串行通讯实现系统与外界联系。系统软件中首先介绍了系统的软件开发环境，然后给出了心电信号分析及处理程序设计流程图及实现，使它们共同完成系统的软件监护功能。
上传时间： 2013-07-27
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ASIC对产品成本和灵活性有一定的要求.基于MCU方式的ASIC具有较高的灵活性和较低的成本,然而抗干扰性和可靠性相对较低,运算速度也受到限制.常规ASIC的硬件具有速度优势和较高的可靠性及抗干扰能力,然而不是灵活性较差,就是成本较高.与传统硬件(CHW)相比,具有一定可配置特性的场可编程门阵列(FPGA)的出现,使建立在可再配置硬件基础上的进化硬件(EHW)成为智能硬件电路设计的一种新方法.作为进化算法和可编程器件技术相结合的产物,可重构FPGA的研究属于EHW的研究范畴,是研究EHW的一种具体的实现方法.论文认为面向分类的专用类可重构FPGA(ASR-FPGA)的研究,可使可重构电路粒度划分的针对性更强、设计更易实现.论文研究的可重构FPGA的BCH通讯纠错码进化电路是一类ASR-FPGA电路的具体方法,具有一定的实用价值.论文所做的工作主要包括:(1)BCH编译码电路的设计——求取实验用BCH码的生成多项式和校验多项式及其相应的矩阵并构造实验用BCH码;(2)建立基于可重构FPGA的基核——构造具有可重构特性的硬件功能单元,以此作为可重构BCH码电路的设计基础;(3)构造实现可重构BCH纠错码电路的方法——建立可重构纠错码硬件电路算法并进行实验验证;(4)在可重构纠错码电路基础上,构造进化硬件控制功能块的结构,完成各进化RLA控制模块的验证和实现.课题是将可重构BCH码的编译码电路的实现作为一类ASR-FPGA的研究目标,主要成果是根据可编程逻辑电路的特点,选择一种可编程树的电路模型,并将它作为可重构FPGA电路的基核T;通过对循环BCH纠错码的构造原理和电路结构的研究,将基核模型扩展为能满足纠错码电路需要的纠错码基本功能单元T;以T作为再划分的基本单元,对FPGA进行"格式化",使T规则排列在FPGA上,通过对T的控制端的不同配置来实现纠错码的各个功能单元;在可重构基核的基础上提出了纠错码重构电路的嵌套式GA理论模型,将嵌套式GA的染色体串作为进化硬件描述语言,通过转换为相应的VHDL语言描述以实现硬件电路;采用RLA模型的有限状态机FSM方式实现了可重构纠错码电路的EHW的各个控制功能块.在实验方面,利用Xilinx FPGA开发系统中的VHDL语言和电路图相结合的设计方法建立了循环纠错码基核单元的可重构模型,进行循环纠错BCH码的电路和功能仿真,在Xilinx公司的Virtex600E芯片进行了FPGA实现.课题在研究模型上选取的是比较基本的BCH纠错码电路,立足于解决基于可重构FPGA核的设计的基本问题.课题的研究成果及其总结的一套ASR-FPGA进化硬件电路的设计方法对实际的进化硬件设计具有一定的实际指导意义,提出的基于专用类基核FPGA电路结构的研究方法为新型进化硬件的器件结构的设计也可提供一种借鉴.
上传时间： 2013-07-01
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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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基于FPGA的视频图像处理系统的研究，论文
上传时间： 2013-08-31
上传用户：JamesB
对脉搏波信号进行分析之前，对信号的去噪非常重要，本论文利用Mallat算法对脉搏波信号进行多分辨分析和去噪，分别对阈值法、平移不变量法、模极大值法的降噪原理进行分析，通过大量实验对比，比较了它们在处理脉搏波信号方面的优缺点。通过对一段含噪脉搏波信号降噪，得到了满意的去噪效果。
上传时间： 2013-10-20
上传用户：lmq0059
对脉搏波的完全分析是建立在含有少量噪声且较为清晰的脉搏波信号中，然而在采集脉搏波信号时容易受到多种干扰的影响，使其提取出来的脉搏波含有大量的噪声，因此降噪处理显得尤为必要。同时，脉搏波中含有人体生理病理信息，不同的人将表现为不同的特征，可以看出确定脉搏波特征点对于分析人体生理健康很有意义。针对信号去噪问题采用小波变换和多分辨率分析的方法，该方法在时域和频域都能表征信号局部信息的能力，且具有对信号具有自适应性。运用极值法确定出脉搏波的峰值点，然后再根据峰值点确定出其他特征点的位置，实验证明该方法能够增加特征点的检出率。
上传时间： 2013-10-12
上传用户：shirleyYim
