基于SoC的高速运动线缆表观字符实时光电检测系统研究

发布时间：2017-09-23 21:42

  本文关键词：基于SoC的高速运动线缆表观字符实时光电检测系统研究

  更多相关文章： 点阵字符识别 线缆 高层次综合 片上系统

【摘要】：线缆生产过程中,线缆的生产日期、生产批次、产品型号等重要信息往往以点阵字符的形式被喷印在线缆表面。线缆表观字符检测是线缆质量控制中的重要内容。传统线缆表观字符识别使用人工方法,效率低,工作强度大。在线缆生产速度越来越高的情况下,人工识别的方法已经不能满足线缆制造业的要求。为此开展了基于SoC的高速运动线缆表观字符实时光电检测系统研究。本文以Zynq SoC为算法实现平台,结合ARM的灵活性与FPGA卓越的计算性能,使用AXI4总线进行系统互联,实现了完整的点阵字符识别系统。经测试识别率可达91%,识别单幅1600×1200像素线缆图像所需时间仅需22 ms。据我们查阅国内外重要数据库的结果,单芯片上实现的点阵字符光学识别系统在国内尚未见报道。点阵字符识别算法方面,本文采用差分法去除线缆背景区域;然后利用灰度投影曲线与拟合曲线的误差平方值提取了4幅线缆环视图像中包含完整字符区域的图像;随后针对线缆表面图像光照不均的情况,提出了一种大窗口中值差分二值化算法,并对其进行了算法优化;为有效分割点阵字符,采用了基于多次投影的二次分割算法对点阵字符进行有效分割,并对字符进行了归一化;最后提出了一种改进的分块重心向量特征提取方法,结合字符尺寸信息与直接模板匹配方法,设计了多层分类器对字符进行分类识别。为了满足系统帧率要求,本文利用高层次综合技术对算法进行了硬件实现与优化。对大窗口快速中值查找算法进行了硬件并行化、存储结构优化、循环体优化等多种硬件优化措施;对最大类间方差法的计算过程进行了资源优化和流水线操作;对分块重心特征向量计算模块进行了全并行优化。最后采用软硬件联合仿真技术对所有硬件模块进行了验证。经仿真结果验证,硬件优化后算法速度可提高50倍以上。为测试系统性能,本文搭建了完整的软硬件测试平台,移植了嵌入式Linux操作系统以及Qt软件,并且编写了图形界面。最终在Zynq芯片上实现了完整的线缆表观点阵字符识别系统。
【关键词】：点阵字符识别 线缆 高层次综合 片上系统
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN29
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-16
• 1.1 研究背景和意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.3 论文主要工作14-16
• 1.3.1 论文研究内容14
• 1.3.2 论文创新点14
• 1.3.3 论文章节安排14-16
• 第二章 软硬件平台设计16-31
• 2.1 Zynq-7000概述16-21
• 2.1.1 Zynq-7000体系架构与设计优势16-18
• 2.1.2 Zynq-7000启动流程18
• 2.1.3 AXI4总线18-21
• 2.1.3.1 AXI4总线架构19
• 2.1.3.2 AXI4总线工作模式19-21
• 2.2 线缆表观图像采集系统设计21-25
• 2.2.1 采集平台与光学方案设计21-23
• 2.2.2 GigE相机选型与驱动23-25
• 2.2.2.1 相机选型23-24
• 2.2.2.2 GigE相机配置与驱动24-25
• 2.3 硬件平台设计25-29
• 2.3.1 硬件平台系统设计25-26
• 2.3.2 VDMA26-27
• 2.3.2.1 VDMA概述26-27
• 2.3.2.2 VDMA驱动与控制27
• 2.3.3 HDMI图像显示系统27-29
• 2.3.3.1 HDMI概述27-28
• 2.3.3.2 HDMI显示系统28-29
• 2.4 嵌入式软件平台设计29-31
• 2.4.1 嵌入式操作系统29-30
• 2.4.1.1 Linux嵌入式操作系统29-30
• 2.4.1.2 交叉编译环境搭建30
• 2.4.2 Qt移植30-31
• 第三章 线缆表观点阵字符识别算法31-68
• 3.1 图像预处理31-41
• 3.1.1 图像质量分析32-33
• 3.1.2 差分法去除线缆背景区域33-34
• 3.1.3 基于灰度投影曲线拟合的目标线缆识别算法34-39
• 3.1.4 线缆区域提取39-40
• 3.1.5 线缆倾斜校正40-41
• 3.2 图像二值化41-53
• 3.2.1 常用二值化算法42-44
• 3.2.1.1 最大类间方差法（OTSU法）42-43
• 3.2.1.2 基于熵的方法43-44
• 3.2.2 非均匀光照条件下的图像二值化算法44-49
• 3.2.2.1 同态滤波法45-46
• 3.2.2.2 局部阈值分割算法46-47
• 3.2.2.3 形态学处理方法47-49
• 3.2.3 大窗口中值差分二值化算法49-53
• 3.2.3.1 大窗口中值滤波提取图像背景49-51
• 3.2.3.2 大窗口快速中值查找算法51-53
• 3.2.3.3 背景差分图像的二值化53
• 3.3 字符分割算法53-59
• 3.3.1 点阵字符分割预处理算法54-55
• 3.3.1.1 形态学去噪54
• 3.3.1.2 字符倾斜校正54-55
• 3.3.2 基于多次投影的二次分割算法55-58
• 3.3.3 字符归一化算法58-59
• 3.4 特征向量提取与多层分类器设计59-67
• 3.4.1 改进的分块重心向量特征提取算法60-62
• 3.4.2 多层分类器设计62-67
• 3.4.2.1 基于图像空间信息的第一层分类器63-64
• 3.4.2.2 基于分块质心特征向量欧氏距离的第二层分类器64-65
• 3.4.2.3 基于直接模板匹配的第三层分类器65-67
• 3.5 点阵字符识别结果67-68
• 第四章 点阵字符识别算法优化与实现68-84
• 4.1 高层次综合技术（HLS）68-70
• 4.1.1 高层次综合技术概览68-69
• 4.1.2 高层次综合技术开发流程69-70
• 4.2 面向HLS的大窗口中值差分二值化算法优化70-81
• 4.2.1 大窗口快速中值查找算法实现70-79
• 4.2.1.1 存储结构设计71-74
• 4.2.1.2 循环展开技术74-75
• 4.2.1.3 模块接口设计75-77
• 4.2.1.4 大窗口快速中值查找算法仿真与测试77-79
• 4.2.2 最大类间方差法（Otsu）优化与实现79-81
• 4.3 并行分块重心向量特征提取算法优化81-83
• 4.3.1 并行分块重心计算模块的实现与优化81-82
• 4.3.2 并行分块重心向量特征提取模块仿真与测试82-83
• 4.4 本章小结83-84
• 第五章 系统测试84-89
• 5.1 测试环境84-87
• 5.1.1 硬件测试环境搭建84-85
• 5.1.2 软件测试环境搭建85-87
• 5.1.2.1 Zynq启动文件85-86
• 5.1.2.2 系统调试界面86-87
• 5.2 系统测试87-89
• 5.2.1 线缆表观字符识别率测试87-88
• 5.2.2 线缆表观字符识别速度测试88-89
• 第六章 总结与展望89-91
• 6.1 全文总结89-90
• 6.2 后续工作展望90-91
• 致谢91-92
• 参考文献92-97
• 攻读硕士学位期间取得的成果97-98

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 朱健华;王林;罗前;;一种基于SOC软硬件协同仿真调度技术的研究[J];电子元器件应用;2012年02期

2 ;大唐微电子选择安捷伦业内领先的93000SOC系列进行通信SOC测试[J];国外电子测量技术;2004年05期

3 李健;;软件将是SoC创新的灵魂[J];电子产品世界;2006年11期

4 米林;赵孟娜;秦甲磊;吴旋;;基于径向基函数神经网络的电动汽车动力电池SOC模型[J];重庆理工大学学报(自然科学);2011年10期

5 司焕丽;胡杨川;;一种适用于SoC的时钟复位管理电路设计[J];通信技术;2013年12期

6 李峰;于治楼;姜凯;;加密算法在SOC中的设计实现[J];信息技术与信息化;2009年04期

7 刘颖;SOC中的常用互连总线[J];上海应用技术学院学报(自然科学版);2003年04期

8 ;大唐微电子选择安捷伦业内领先的93000 SoC系列进行通信SoC测试[J];电子工业专用设备;2004年10期

9 李效白;钱剑敏;冯晓;;基于SOC的细纱机自动控制系统设计[J];中国科技信息;2009年18期

10 侯恩广;乔昕;刘广敏;李杨;;动力锂电池SOC估计的建模与仿真[J];计算机仿真;2014年02期

中国重要会议论文全文数据库 前8条

1 张志敏;;聚芯SoC,让嵌入式系统简单化![A];全国第一届信号处理学术会议暨中国高科技产业化研究会信号处理分会筹备工作委员会第三次工作会议专刊[C];2007年

2 王志华;;SOC集成电路研究的若干问题[A];中国通信集成电路技术与应用研讨会文集[C];2006年

3 王金华;马肇民;汪艳;;养路工慢病危险因素SOC模型干预效果分析[A];2012年铁路卫生防疫学术年会论文集[C];2012年

4 杨年宏;王伟;岳学民;陈田;;一种热量敏感的3D SoC并行测试方法研究[A];第六届中国测试学术会议论文集[C];2010年

5 魏淑华;侯明金;;SoC中混合信号测试与可测性设计研究[A];第六届中国测试学术会议论文集[C];2010年

6 石璞;;基于径向基神经网络的AMR锂电池SOC估计[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集（3）[C];2008年

7 江燕辉;张金艺;林峰;王佳;;多时钟域SOC的TAM优化与测试调度[A];第五届中国测试学术会议论文集[C];2008年

8 何耀;刘兴涛;陈立;张陈斌;陈宗海;;基于无迹卡尔曼粒子滤波算法的动力锂电池SOC估计[A];Proceedings of 14th Chinese Conference on System Simulation Technology & Application(CCSSTA’2012)[C];2012年

中国重要报纸全文数据库 前10条

1 ;科技部启动超大规模集成电路SOC专项[N];中国高新技术产业导报;2000年

2 记者 谢耕发;超大规模集成电路SOC专项预启动[N];科技日报;2000年

3 本报记者 那罡;东软SOC让企业安全状况一目了然[N];中国计算机报;2011年

4 福建移动通信有限责任公司网络部 洪顺安;SOC变更电信安全秩序[N];通信产业报;2005年

5 京微雅格市场总监 窦祥峰;转向多系统集成SoC 提供FPGA易用平台是关键[N];中国电子报;2013年

6 本报记者 程鸿;南航SOC正传[N];计算机世界;2002年

7 本报记者 谷艳丽;SOC改变“发现漏洞、亡羊补牢”老套路[N];中国计算机报;2011年

8 本报记者 边歆;SOC规范安全运维[N];网络世界;2010年

9 本报记者 那罡;运营商SOC再升级[N];中国计算机报;2009年

10 本报记者 吴玮;SOC下一站：互联网信息监控[N];中国计算机报;2012年

中国博士学位论文全文数据库 前6条

1 蒋志迪;可编程媒体处理系统芯片（SoC）结构设计研究[D];浙江大学;2005年

2 廖永波;SOC软硬件协同方法及其在FPGA芯片测试中的应用研究[D];电子科技大学;2010年

3 唐杉;基于片上网络互联的SoC调试技术研究[D];北京邮电大学;2008年

4 耿爽;SOC通道在组胺诱导的人树突状细胞介导的Th_2反应中的作用研究[D];武汉大学;2012年

5 李娇;层次化SOC可测性架构及测试调度优化策略研究[D];上海大学;2014年

6 高峰;HEV用金属氢化物镍电池SOC估测方法研究[D];武汉大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 徐志鹏;宽电压SoC的自适应电压频率调节系统设计[D];东南大学;2015年

2 王闯;锂电池SOC估算方法及串联电池组一致性研究[D];东北大学;2014年

3 张迪;大容量串联锂电池SOC估算及均衡控制[D];燕山大学;2016年

4 王耀杰;基于SoC的高速运动线缆表观字符实时光电检测系统研究[D];电子科技大学;2016年

5 王志浩;基于SOC的串联储能锂电池组均衡策略研究[D];广西大学;2016年

6 李延聪;SoC总线测试平台的设计与实现[D];青岛大学;2007年

7 祁建佳;基于改进型模糊神经网络的蓄电池SOC检测方法研究与实现[D];电子科技大学;2015年

8 齐洋洋;电动汽车锂电池SOC估计研究[D];重庆大学;2015年

9 李涅;适用于SoC的高性能低压差线性稳压器设计[D];电子科技大学;2014年

10 惠辽辽;近30年县域基本农田与非基本农田SOC动态对比[D];重庆师范大学;2014年

，

本文编号：907638