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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图像采集是数字化图像处理的第一步，开发图像采集平台是视觉系统开发的基础。视觉检测的速度是视觉检测要解决的关键技术之一，也是专用图像处理系统设计所要完成的首要目标
标签： 高速图像采集
上传时间： 2013-04-24
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随着 EDA 技术及微电子技术的飞速发展，现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称 FPGA)的性能有了大幅度的提高，FPGA的设计水平也达到了一个新的高度。基于FPGA的嵌入式系统设计为现代电子产品设计带来了更大的灵活性，以Nios Ⅱ软核处理器为核心的SOPC(System on Programmable Chip)系统便是把嵌入式系统应用在FPGA上的典型例子，本文设计的指纹识别模块就是基于FPGA的Nios Ⅱ处理器为核心的SOPC设计。通过IP核技术和灵活的软硬件编程，实现Nios Ⅱ对FPGA外围器件的控制，并对指纹处理算法进行了改进，研究了指纹识别算法到Nios Ⅱ系统的移植。 本文首先阐述了指纹识别模块的SOPC设计方案，然后是对模块的详细设计。在硬件方面，完成了指纹识别模块的 FPGA 硬件设计，包括 FPGA 内部的Nios Ⅱ系统硬件设计和 FPGA 外围电路设计。前者利用 SOPC Builder将Nios Ⅱ处理器、指纹读取接口 UART、键盘与LCD显示接口、FLASH接口、SDRAM控制器构建成NiosⅡ硬件系统，后者是电源和时钟电路、SDRAM存储器电路、FLASH存储器电路、LCD显示电路、指纹传感器电路、FPGA 配置电路这些纯实物硬件设计，给出了设计方法和电路连接图。 在软件方面，包括下面两个内容： 完成 FPGA 外围器件程序设计，实现对外围器件的操作。 深入的研究了指纹识别算法。对指纹图像识别算法中的指纹图像滤波和匹配算法进行了分析，提出了指纹图像增强改进算法和匹配改进算法，通过试验，改进后的指纹图像滤波算法取得了较好的指纹图像增强效果。改进后的匹配算法速度较快，误识率较低。最后研究了指纹识别算法如何在FPGA中的Nios Ⅱ系统的实现。
上传时间： 2013-06-12
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在很多高精度计算场合需要采用浮点运算。过去用门电路进行各种运算通常为定点运算，但其计算精度有限。随着现场可编程门阵（FPGA）的迅速发展，可以采用FPGA实现浮点运算。 本文首先介绍定点数和浮点数的格式，完成基于FPGA的几种常用浮点运算器的VHDL设计，包括浮点数与定点数之间的相互转换，浮点加法器、减法器、乘法器以及除法器。在这些浮点运算单元电路中采用多级流水线技术，并在某些方面优化算法，提高了运算器的性能。在此基础上讨论浮点运算器的应用，通过调用自主开发的浮点乘、加模块设计浮点FIR滤波器，并将其应用于正交中频采样，结果表明浮点运算的正交中频采样可以得到更高的镜频抑制比。最后应用浮点运算模块设计浮点FFT处理器，在FPGA中实现高精度的FFT处理。
上传时间： 2013-05-20
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文中简单阐述了红外辐射机理，论述了红外焦平面阵列技术的发展状况。红外成像系统，尤其是红外焦平面阵列，由于探测器材料和制造工艺的原因，各像素点之间的灵敏度存在差别，甚至存在一些缺陷点，各个探测单元特征参数不完全一致，因而存在着较大的非均匀性，降低了图像的分辨率，影响了红外成像系统的有效作用距离。实时非均匀性校正是提高和改善红外图像质量的一项重要技术。 论文建立了描述其非均匀性的数学模型，分析了红外焦平面阵列非均匀性产生的原因及特点，讨论了几种常用的非均匀性校正的方法，指出了其各自的优缺点和适应场合。 根据红外探测器光谱响应的特点和基于参考源的两点温度非均匀性校正理论，采用FPGA+DSP实现红外成像系统实时非均匀性两点校正，设计完成了相应的红外焦平面阵列非均匀性校正硬件电路。对该系统中各个模块的功能及电路实现进行了详细的描述，并给出了相应的结构框图。同时给出了该图像处理器的部分软件流程图。该方法动态范围大而且处理速度快，适用于红外成像系统实时的图像处理场合。实践表明，该方案取得了较为满意的结果。
上传时间： 2013-04-24
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8051系列是至今为止最成功的单片机之一，在FPGA平台上研究带硬件浮点运算器的8051是对其在SoC及专用化的方向上的一次迈进。文章首先介绍了8051的基本架构，包括硬件模块、指令系统、内存分配以及基本外设。然后讲解了在设计8051时如何划分模块，每个模块的功能与设计，同时也介绍了如何设计流水线来加速8051的处理速度。对于浮点运算器，文章介绍了IEEE浮点数的表示方法，包括各种特殊值的表示方法以及作用。在探讨浮点运算器设计的时候首先是给出了模块的划分及其实现的功能，然后以生动的实例介绍了加减乘除四种浮点运算的算法。在介绍完8051与浮点运算器设计以后，文章介绍了如何将浮点运算器集成到8051上，包括硬件上的数据线接口和控制线接口，以及软件中如何运用硬件浮点运算器。最后文章给出了此设计在ModelSim上的仿真结果以及在CyclonelIFPGA芯片上的验证过程，可以清楚地看到，与KeilC51软件库的浮点运算相比，加法运算从186个时钟周期减少到4个时钟周期，减法运算从200个时钟周期减少到4个时钟周期，乘法运算从241个时钟周期减少到4个时钟周期，而除法则由原来的¨lO个时钟周期减少到4个时钟周期，可见硬件浮点运算器使8051在运算能力上有了质的提高。 笔者也在“Google”和“百度”搜索引擎上，以及“维普数据论文网’’上搜索过，都没有发现有类似的设计，带硬件浮点运算器的8051可谓是一次创新，希望在实际应用中能有用武之地。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：13081287919
PROTEL99SE软件识别POWER PCB的*.PCB软件。只要运行padsimporter.exe这个补丁即可自己完成安装。
上传时间： 2013-06-01
上传用户：yuanhong95
实时红外图像处理是红外成像制导的关键技术。本课题来源于兵器工业部第209研究所承担研制的红外成像制导技术背景下的红外图像信息处理机项目。 本文在总结国内外研究现状的基础上，做了大量红外图像信息处理系统硬件部分的设计工作。主要有以下几点： 1．系统方案和总体结构设计 在分析比较目前几种主流系统方案后，将红外图像处理机设计成“双FPGA+双DSP+CPCI”结构。选用ADI公司TigerSHARK系列的DSP芯片ADSP-TS201作为系统高层算法处理的核心处理器，选用Altera公司的FPGA芯片StratixⅡ EP2S60F67214作为底层算法处理和接口控制的核心，选用高速CPCI总线作为红外图像信息处理机与主机的通讯桥梁。 2．FPGA部分的设计是本课题的核心，对FPGA部分进行了设计和调试 (1)图像预处理模块：FPGA负责系统的底层预处理算法和相应控制。首先对采集来的图像数据进行中值滤波和直方图统计，然后按照链路口(Linkport)的通信协议，将预处理后的图像数据实时地从FPGA传给DSP。 (2)DSP-CPCI桥接模块：FPGA负责DSP与CPCI的接口，将DSP处理后的结果通过DSP-CPCI桥接模块传给主机。 联调实验测试表明，实时红外图像信息处理成功实现了对典型红外目标的检测、识别和跟踪，从而验证系统核心FPGA部分的设计是成功的。
上传时间： 2013-07-13
上传用户：gjzeus
随着电子技术和计算机技术的飞速发展，视频图像处理技术近年来得到极大的重视和长足的发展，其应用范围主要包括数字广播、消费类电子、视频监控、医学成像及文档影像处理等领域。当前视频图像处理主要问题是当处理的数据量很大时，处理速度慢，执行效率低。而且视频算法的软件和硬件仿真和验证的灵活性低。 本论文首先根据视频信号的处理过程和典型视频图像处理系统的构成提出了基于FPGA的视频图像处理系统总体框图；其次选择视频转换芯片SAA7113，完成视频图像采集模块的设计，主要分三步完成：1)配置视频转换芯片的工作模式，完成视频转化芯片SAA7113的初始化：2)通过分析输出数据流的格式标准，来识别奇偶场信号、场消隐信号和有效行数据的开始和结束信号三种控制信号，并根据控制信号，用Verilog硬件描述语言编程实现图像数据的采集；3)分析SRAM的读写控制时序，采用两块SRAM完成图像数据的存储。然后编写软件测试文件，在ISE Simulator仿真环境进行程序测试与运行，并分析仿真结果，验证了数据采集和存储的正确性；最后，对常用视频图像算法的MATLAB仿真，选择适当的算子，采用工具MATLAB、System Generator for DSP和ISE，利用模块构建方式，搭建视频算法平台，实现图像平滑滤波、锐化滤波算法，在Simulink中仿真并自动生成硬件描述语言和网表，对资源的消耗做简要分析。 本论文的创新点是采用新的开发环境System Generator for DSP实现视频图像算法。这种开发视频图像算法的方式灵活性强、设计周期短、验证方便、是视频图像处理发展的必然趋势。
上传时间： 2013-07-28
上传用户：lingzhichao
随着交通工具的迅猛发展，智能交通系统(Intelligent TransportationSystems，简称ITS)在交通管理中受到广泛的关注。而在ITS中，车牌识别(LicensePlate Recognition，简称LPR)是其核心技术。车牌识别系统主要由数据采集和车牌识别算法两个部分组成。由于车牌清晰程度、摄像机性能、气候条件等因素的影响，牌照中的字符可能出现不清楚、扭曲、缺损或污迹干扰，这都给识别造成一定难度。因此，在复杂背景中快速准确地进行车牌定位成为车牌识别系统的难点。 本文研究和设计了一种集图象采集，图象识别，图象传输等于一体的实时嵌入式系统。该平台包括硬件系统设计与应用程序开发两个方面，充分利用TI公司的C6000系列DSP强大的并行运算能力、以及FPGA的灵活时序逻辑控制技术，从硬件方面实现系统的高速运行。 本文的主要工作有两部分组成，具体如下： (1) 在硬件设计方面：实现由A/D、电源、FPGA、DSP以及SDRAM和FLASH所组成的车牌识别系统；设计并完成系统的原理图和印制板图；完成电路板调试，以及完成FPGA．在高速图像采集中的veriIog应用程序开发。 (2) 在软件开发方面：完成Philips公司的SAA7113H的配置代码开发，以及DSP底层的部分驱动程序开发。 该系统能够实现25帧每秒的数字视频流图像数据的输出，并由FPGA负责完成一幅720×572数据量的图像采集。DSP负责系统的嵌入式操作，包括系统的控制和车牌识别算法的实现。 目前，嵌入式车牌识别系统硬件平台已经搭建成功，系统软件代码程序也已经开发完成。本系统能够实现高速图像采集、嵌入式操作与车牌识别算法、UART数据通信等功能，具有速度快、稳定性高、体积小、功耗低等特点，为车牌识别算法提供一个较好的验证平台。
上传时间： 2013-07-30
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