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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图像的采集和传输是实时监控、远程控制、智能小区等诸多领域的关键技术。基于传统：PC的图像采集已成为现实。随着信息技术的迅速发展，嵌入式系统的研究开发成为了后PC时代的一个热点，它被广泛应用于工业现场、信息家电等各行各业。同时，图像的远程采集传输也朝着专业化、多样化和低成本的方向发展。利用嵌入式技术来实现图像的远程采集传输正顺应了时代发展，有较大的实用价值。 本文主要研究了基于嵌入式的远程图像采集传输系统。嵌入式终端采用$3C2410为核心的目标板为硬件平台，采用嵌入式Linux为系统平台。系统通过连接在嵌入式终端的USB摄像头完成静态图像数据采集，并进行图像压缩处理。在图像传输方面，论文设计了两种模式：一种是通过Intemet传输的、基于B/S模式的传输方式。在该模式下，远端客户机通过浏览器访问架设在终端里的嵌入式服务器而获得图像信息。另一种是基于GPRS网络实现远程无线图像传输。终端将采集到的图像数据通过GPRS网络发送到拥有固定Ip的监控服务器上来完成图像远程传输。 本文首先介绍了图像采集传输和嵌入式方面的相关内容，并介绍了本论文所采用的开发平台。为了顺利开发接着构建了开发环境，这里包括U-boot的移植、Linux系统的内核编译和移植、设备驱动模块的加载以及交叉编译环境的建立。在此基础上，利用Vide04Linux的接口函数，用C语言实现了图像原始数据的采集程序，并利用JPEG算法了实现图像压缩。在基于B/S模式的传输方式中，首先利用Boa架设了嵌入式服务器，然后用C语言完成CGI脚本，该脚本将图像嵌入网页并实时更新以实现网页的动态输出。在基于GPRS实现远程无线图像传输方式中，论文详细分析了系统通讯数据流的特征，提出了采用辨识特征字符、数据打包等策略以实现GPRS的网络连接和数据通讯，并且在此基础上用C语言编程实现。同时，在PC(Linux)上用Socket编程实现了监控服务器软件，该软件用以接收图像数据和控制嵌入式终端的系统状态。最后，论文分析比较了两种传输方式的区别和优缺点。试验证明，采用两种方式都能成功实现图像的远程采集传输，并且试验效果较好。
上传时间： 2013-05-17
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近年来，图像处理与识别技术得到了迅速的发展。人们已经充分认识到图像处理和识别技术是认识世界、改造世界的重要手段。目前，图像识别技术已应用到很多领域，渗入到各行各业，在医学、公安、交通、工业等领域具有广阔的应用前景。 这篇论文介绍了一种基于DSP＋FPGA构架的实时图像识别系统。DSP作为图像识别模块的核心，负责图像识别算法的实现；FPGA作为图像采集模块的核心，负责图像的采集，并且完成预处理工作。图像识别算法的运算量大，并且控制复杂，对系统的性能要求很高。DSP的特殊结构和优良性能很好地满足了系统的需要，而FPGA的高速性和灵活性也保证了系统实时性，并且简化了外围电路，减少了系统设计难度。 系统使用模板匹配和神经网络算法对数字0～9进行识别。模板匹配一般适用于识别规范化的数字、字符等小型字符集（特别是同一字体的字符集）。由于结构比较简单，系统处理能力强，模板匹配的识别速度快并且识别率高，取得很好的效果。神经网络所具有的分布式存储、高容错性、自组织和自学习功能，使其对图像识别问题显示出极大的优越性。 研究表明，在DSP+FPGA的构架上实现的图像识别系统，具有结构灵活、通用性强的特点，适用于模块化设计，有利于提高算法的效率。系统可以充分发挥和结合DSP和FPGA的优势，准确快速地实现图像识别。通过软、硬件的灵活组合，系统可以实现图像处理大部分的相关功能，使之能够运用到工业视觉检测、汽车牌照识别等系统中。
上传时间： 2013-06-18
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近年来微光、红外、X光图像传感器在军事、科研、工农业生产、医疗卫生等领域的应用越来越为广泛，但由于这些成像器件自身的物理缺陷，视觉效果很不理想，往往需要对图像进行适当的处理，以得到适合人眼观察或机器识别的图像。因此，市场急需大量高效的实时图像处理器能够在传感器后端对这类图像进行处理。而FPGA的出现，恰恰解决了这个问题。 近十年来，随着FPGA(现场可编程门阵列)技术的突飞猛进，FPGA也逐渐进入数字信号处理领域，尤其在实时图像处理方面。Xilinx的研究表明，在2000年主要用于DSP应用的FPGA的发货量，增长了50％；而常规的DSP大约增长了40％。由于FPGA可无比拟的并行处理能力，使得FPGA在图像处理领域的应用持续上升，国内外，越来越多的实时图像处理应用都转向了FPGA平台。与PDSP相比，FPGA将在未来统治更多前端(如传感器)应用，而PDSP将会侧重于复杂算法的应用领域。可以说，FPGA是数字信号处理的一次重大变革。 算法是图像处理应用的灵魂，是硬件得以发挥其强大功能的根本。”共轭变换”图像处理方法是一种新型的图像处理算法，由郑智捷博士上个世纪90年代初提出。这种算法使用基元形状(meta-shape)技术，而这种技术的特征正好具备几何与拓扑的双重特性，使得大量不同的基于形态的灰度图像处理滤波器可用这种方法实现。该种算法在空域进行图像处理，无需进行大量复杂的算术运算，算法简单、快速、高效，易于硬件实现。通过十多年来的实验与实践证明，在微光图像，红外图像，X光图像处理领域，”共轭变换”图像处理方法确实有其独特的优异性能。本篇论文就针对”共轭变换”图像处理方法在微光图像处理领域的应用，就如何在FPGA上实现”共轭变换”图像处理方法展开研究。首先在Matlab环境下，对常用的图像增强算法和”共轭变换”图像处理方法进行了比较，并且在设计制作“FPGA视频处理开发平台”的基础上，用VHDL实现了”共轭变换”图像处理方法的基本内核并进行了算法的硬件实现与效果验证。此外，本文还详细地讨论了视频流的采集及其编码解码问题以及I2C总线的FPGA实现。
上传时间： 2013-04-24
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随着图像处理和模式识别技术的进步，基于生物特征的识别技术成为蓬勃发展的高技术之一，根据IBG(InternationalBiometricGroup)组织对生物特征市场的统计和预测，该领域的收入的年增长率30-50％，到2008年，全球总收入将达到46.39亿美元。而基于指纹特征的识别技术由于其独特的可靠性，稳定性，方便快捷的特点，恰好符合了市场的需求。目前指纹识别技术是生物识别领域中应用最广泛的识别技术，也是研究与应用的一个热点。 SOPC片上可编程系统和嵌入式系统是当前电子设计领域中最热门的概念。NiosⅡ是Altera公司开发的一种采用流水线技术、单指令流的RISC嵌入式处理器软核，可以将它嵌入FPGA内部，与用户自定义逻辑结合构成一个基于FPGA的片上系统。与嵌入式硬核相比较，嵌入式软核具有更大的灵活性。而FPGA的高速性、恰恰满足了指纹识别系统对速度的要求。 本文对指纹识别技术中各个环节的算法进行了较为深入的研究，结合NiosⅡ嵌入式处理器的特点，对算法进行了合理的选择与优化，形成了一套完整的指纹识别算法，并提出了一种基于FPGA的指纹识别系统硬件设计方案。 论文的内容主要包括以下几个方面： 1、对指纹图像预处理、后处理和匹配算法进行了改进，提高了算法的性能；设计了一种适用于快速匹配的指纹特征数据结构；提出了一套基于特征点匹配的指纹识别算法。实验结果表明该算法速度快、误识率较低、可靠性较高，可以满足实用的要求。 2、本着增加系统集成度、减小系统体积、提高便携性、降低功耗和成本，同时提升系统的性能的原则，使用Altera公司提供的外围设备IP核配合NiosⅡ处理器软核搭建了一个单片嵌入式系统，然后以内嵌NiosⅡ软核的FPGA和FPS200指纹采集器为核心芯片，外配片外RAM和Flash存储器以及小键盘和LCD显示屏等器件，设计了一个便携式指纹识别系统，提出了一套基于FPGA的硬件设计方案。 3、利用NiosⅡ开发板对硬件设计方案进行了初步的验证，实现了指纹采集芯片FPS200与FPGA的接口，并进行了算法的移植。 实验结果表明本文所提出的系统设计方案是可行的。基于FPGA的自动指纹识别系统在速度、功耗、体积、扩展性方面有着独特的优势，具有广阔的发展空间。最后提出了对这一设计继续改进的思路和下一步研究的内容。
上传时间： 2013-06-07
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生物特征识别是指通过计算机，利用人体固有的生理特征，如指纹，静脉来进行个人身份鉴别的技术。由于生物特征唯一性和不变性，使得生物特征识别与传统的方法如数字密码和身份证相比，具有更高的安全性和易用性。传统的高性能自动识别系统大多基于PC平台联机应用，然而在实际应用中往往对自动识别系统要求有更高的便携性和易用性，嵌入式技术的快速发展使得实现这样的系统变为了可能。 生物特征识别系统主要由通用模块的控制系统与非通用模块的图像采集设备与识别算法组成。本文针对通用模块与非通用模块接口问题进行研究和设计，实现了一个工作良好的嵌入式平台。 本课题在设计核心板、扩展板、转接板的硬件基础上，移植实时操作系统Linux，编写各种接口与模块的驱动、多路摄像头切换程序，并很好的解决了摄像头采集生物特征时光强控制问题，为很好的采集到清晰图像提供了一个良好稳定的硬件平台。 本课题所设计的嵌入式系统通过测试，做了大量的实验，并将所采集到的手指静脉图像进行讨论分析，具有实用价值。
上传时间： 2013-06-03
上传用户：lguotao
随着数字化和网络化的发展，传统的门禁系统由于鉴别方式、速度和性能等方面的限制，很难满足安全可靠和网络化的控制需求。由于识别技术的不断成熟，基于人体生理特征的身份识别系统逐渐被人们开始采用，目前，从实用的角度看，指纹识别技术要比其它生物识别技术更安全和方便，这是因为人的指纹具有唯一性、不变性以及贴身性的特点。传统的门禁控制器常采用单片机开发，利用串行通信接口向远程上位机传送数据，多个门禁控制器一般组成RS485网络，通信线路专用且不易于实现网络控制和远程控制，而基于TCP/IP网络通信的门禁系统通过局域网传递数据，很容易实现远程控制和分布式管理。 文中设计了基于指纹识别和以太网的智能网络型门禁控制器。在ARM9和Linux操作系统上采用FPS200指纹传感器采集指纹图像和USB摄像头采集视频图像，以及采用以太网控制器芯片AX88796，实现了基于TCP/IP协议的网络门禁系统。 论文首先分析了门禁系统的研究背景、意义及国内外的发展现状，然后介绍了指纹识别网络门禁系统的总体结构，阐述了系统各个重要功能模块的硬件资源。根据系统的硬件资源搭建了嵌入式Linux的软件平台，移植了相关模块的驱动程序。论文研究了指纹识别算法，包括指纹图像预处理和指纹图像的特征提取和匹配，重点分析了指纹图像分割法，利用灰度梯度和灰度方差的结合设置一个合适的局部阈值对指纹进行分割。然后，阐述了门禁控制系统软件的总体设计，并重点介绍Video4Linux采集图像、指纹图像采集、GoAhead Web Server的应用以及系统运用TCP/IP实现系统门禁控制器和上位机PC之间的网络通信。 系统测试部分介绍了测试环境、测试方法以及测试内容。测试结果表明，本课题设计的指纹识别网络型门禁系统在稳定性、可靠性以及实时性方面达到了较好的效果。文章最后提出了一些在工作中遇到的问题，并对近几年来的一些新的研究趋势做了简单的总结与展望，指出了指纹识别网络型门禁系统未来的研究方向。
上传时间： 2013-07-23
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指纹识别是在指纹图像上找到指纹的特征，通过计算机模糊比较的方法，把两个指纹的特征模板进行比较，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果。本文对现已存在的多种指纹识别算法进行编程比较，并对细化算法提出改进。同时采用基于ARM7TDMI内核的32位处理器S3C44B0作为主控制器，半导体电容传感器FPS200作为指纹数据采集设备，构建了自动指纹识别系统。论文完成主要工作如下： 1、指纹采集模块的设计：根据FPS200的相关寄存器资源和管脚特性，完成指纹传感器FPS200的电路设计；研究FPS200主要寄存器的功能和图像采集方式，给出FPS200在三种工作方式下的工作流程，并且对三种工作模式进行分析。 2、指纹识别算法研究：通过对现已存在的多种图像预处理算法进行编程实现和对比研究发现，细化后的图像多存在短线、断线、毛刺等干扰以及细化不彻底的现象，为此提出了新的修复算法：分析目标点周围纹线的走向趋势，选择去除或者保留周围的相连点，较好地解决了细化不彻底的问题；再对细化后的图像采用方形模板进行纹线跟踪，去除伪特征点，克服了逐步递进的纹线跟踪算法过于复杂、不易实现等问题。 3、采用Sansung公司基于ARM7TDMI内核的32位RISC处理器S3C44B0，构建了自动指纹识别系统。该系统主要包括电源管理部分、指纹图像采集模块、存储器模块、JTAG调试接口以及与外设连接的串行接口。硬件部分主要完成指纹采集模块接口的设计与开发，软件部分主要完成指纹图像采集程序、指纹识别算法程序和串口通信程序的开发，此外还通过串口实现指纹数据上传到上位机，在VB环境下实现了简易的人机交互软件，提供指纹图像的直观显示，用于对指纹识别程序进行测试，并对测试结果进行了分析。
上传时间： 2013-05-22
上传用户：Andy123456
自“9.11”后，随着人们对安防需求的升级，门禁控制系统得到日益广泛的应用，不断提高门禁系统的安全性成为研究的重要课题。第四代门禁系统结合了人体生物特征识别技术，利用人体本身具有的物理特征(如指纹、虹膜、脸型、掌纹等)或行为特征(如步态、签名等)来确定人的身份，取代或加强传统的身份识别方法。 论文采用掌形识别为控制方案，基于ARM920T内核的EP9315芯片为门禁系统CPU，设计和调试了系统的硬件平台。 论文研究了掌形识别算法，进行了三方面的工作。 首先研究了掌形中的手形特征，提出了一种基于骨架特征的手形识别算法，很好的克服了手指旋转给识别带来的干扰。 然后研究了掌形中的掌纹特征，通过系列图像处理，分离出手掌的三条主线，提取主线端点，并在主线上等间隔采样，利用端点和采样点进行匹配，拥有很高的识别率。 最后结合手形与掌纹特征，实现掌形识别。依据手形特征对掌形库进行粗分类，利用掌纹特征进行匹配，算法拥有很快的识别速度与稳定较高的识别率。对分类规则提出了新思路与方法。 论文还提出了基于ARM的门禁系统方案。成功设计了以基于ARM920T内核的EP9315芯片为CPU的最小系统，设计PCB图并制板，最后调试了系统的底层电路。 论文的研究设计工作，通过提高掌形识别算法的识别率，达到了提高门禁系统安全性的目的；ARM平台的设计与调试，在工程实际中有参考价值。
上传时间： 2013-04-24
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现代信息技术的迅猛发展，使得图像处理方面的研究与应用，尤其是实时图像处理引起了更广泛的关注。近年来，随着嵌入式和DSP技术的不断发展，数字信号处理领域的理论研究成果被逐渐应用到实际系统中，从而推动了新理论的产生和应用，对图像处理等领域的技术发展起到了十分重要的作用。可见，研究如何将ARM和DSP双处理器结构应用于实时图像处理系统的新方法有着非常重要的理论价值和应用价值。本文主要研究内容如下： 1.分析了实时图像处理领域的最新发展，得出了以ARM和DSP分别作为实时图像处理系统核心的优势和劣势，结合本课题实时性，高效性和便携性的特点，设计一个以ARM+DSP双处理器为核心的通用实时图像处理系统，并通过增加或裁剪可以广泛应用于图像处理和图像识别领域。 2.掌纹识别技术是继指纹识别和虹膜识别后人体生物特征识别领域中最新的研究方向，正处在不断的研究和探索阶段。在论文中，介绍了以ARM+DSP双处理器为核心的通用实时图像处理系统和掌纹识别技术相融合的实例，构成最基本的脱机掌纹识别系统，给出了系统的组成和运行的基本流程，实现最基本的识别功能，降低成本，提升实时掌纹识别系统的性能。 3.具体设计中，在对两种系统组成方案经过比较后，选择了基于TI公司的TMS320VC5470双核处理器为核心，根据TMS320VC5470芯片的特点，对系统平台的硬件原理进行设计，扩充了进行研究所需的片外RAM，ROM(Flash)，人机接口电路，外围接口电路，仿真接口JTAG等。随后根据原理图所需器件，选择相对应的封装形式，设计8层印刷电路板，对BGA封装形式芯片的扇出方式，布线规则以及高速数字电路与高速PCB设计中涉及的信号完整性问题予以重点研究，较好解决了高密度BGA封装集成电路的布线及其电磁兼容性问题。除此之外，在软件设计方面，讨论了针对TMS320VC5470系统脱离主机开发环境成为独立系统时双核Bootload的实现、双核间通讯及程序固化到FLASH中的方法。 本文所做的创新工作是将ARM和DSP有效的相结合，使他们在实时图像处理系统中发挥各自的优势，克服自身的劣势，提升了实时图像处理系统的性能，缩小了体积，节约了成本；并基于上述研究成果，将该ARM+DSP实时图像处理系统和最新的掌纹识别的原理相结合，构成了手持式掌纹识别系统，对于实时掌纹识别技术的研究有着非常重要意义。
上传时间： 2013-07-31
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