基于ARM的亚像元级高精度线径测量系统设计

发布时间：2017-10-19 22:10

  本文关键词：基于ARM的亚像元级高精度线径测量系统设计

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【摘要】：在线材生产过程中,线径是线材质量控制的一项重要指标,它直接影响线材的产品质量、成本,线材质量偏差将会带来资源浪费和经济损失等问题。线径测量的方法有很多种类,其中平行光投影法就是比较常见的线径测量方法,该方法结构比较简单、成本比较低。但是,其测量精度受到CCD像元尺寸和光源平行度限制。虽然可通过选用更小像元尺寸CCD和复杂的扩束准直系统来提高测量精度,但需增加测量系统的制作成本和难度。因此,针对平行光投影法存在的问题,本文设计了一种基于ARM Cortex-M4微处理器采用亚像元边缘检测算法提高测量精度的非接触式线径测量系统。论文设计的线径测量系统分为了三个部分:(1)投影法光学系统设计、(2)电子学设计及(3)系统软件设计。其中:在光学系统设计中,通过对比多种线径测量方法,最终选择改进后的正交结构平行光投影法作为系统的测径方法,带有待测线材信息的光束经过滤波片后,投影到线阵CCD光敏面上。而在硬件电路设计中,以ARM M453VG6AE作为系统主控芯片,将相关电路分为:CCD驱动模块、视频信号采样模块、数据通信模块和LCD显示模块。由M453VG6AE实现对线阵CCD TCD1103GFG驱动时序控制。视频采样则采用内置式12位高速ADC完成数据转换。数据通信采用PL2303实现系统与上位机之间的数据交换。LCD1602A用于显示测量结果。最后,在系统软件设计中,使用C语言实现硬件电路各模块联动工作的软件设计。重点研究了亚像元边缘检测算法对线径测量系统测量数据的处理,用差分算子进行粗定位,再用五次多项式拟合的亚像元边缘检测算法实现精定位。该方法与阈值电平法相比,测量结果具有比较好的精度和稳定性。实验结果经过标定后,获得较高的测量精度,表明本设计方案具有一定可操作性和实用性。
【关键词】：线径测量 亚像元边缘检测 光投影法 ARM
【学位授予单位】：苏州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG81
【目录】：

• 中文摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-21
• 1.1 课题研究的背景及意义10-12
• 1.2 国内外研究现状分析12-19
• 1.2.1 ARM Cortex-M处理器简介12-13
• 1.2.2 亚像元边缘检测算法的发展13-15
• 1.2.3 国内外非接触线径测量系统的现状15-19
• 1.3 本文研究的主要内容19
• 1.4 本文的总体结构19-21
• 第2章 亚像元边缘检测算法21-27
• 2.1 亚像元边缘检测算法21-25
• 2.1.1 亚像元边缘检测的原理21-23
• 2.1.2 常用亚像元边缘检测算法23-25
• 2.2 基于五项式拟合的亚像元边缘检测算法25-26
• 2.2.1 差分算子（粗定位）25
• 2.2.2 五项式拟合（精定位）25-26
• 2.3 本章小结26-27
• 第3章 系统测量方法及总体设计27-41
• 3.1 常见的光学线径测量方法27-32
• 3.1.1 激光扫描法27-28
• 3.1.2 衍射法28-29
• 3.1.3 成像法29-30
• 3.1.4 向后散射干涉法30-31
• 3.1.5 本文所选方法31-32
• 3.2 投影法光学系统设计32-38
• 3.2.1 线阵CCD器件的选择32-34
• 3.2.2 光源的选择34-35
• 3.2.3 扩束准直系统35-37
• 3.2.4 正交结构平行光投影系统37-38
• 3.3 系统总体设计38-40
• 3.4 本章小结40-41
• 第4章 基于ARM的电子学设计41-56
• 4.1 ARM Cortex-M4微处理器的选择41-44
• 4.1.1 M453VG6AE关键特性41-42
• 4.1.2 M453VG6AE软件开发工具及调试适配器42-44
• 4.2 CCD驱动模块44-50
• 4.2.1 CCD驱动时序及要求44-46
• 4.2.2 CCD驱动方法46-47
• 4.2.3 CCD驱动电路、设计流程及结果47-50
• 4.3 视频信号采样模块50-52
• 4.3.1 M453VG6AE内置 12 Bit ADC简介50
• 4.3.2 视频信号采样设计流程图50-52
• 4.4 数据通信模块52-53
• 4.5 LCD显示模块53-55
• 4.6 本章小结55-56
• 第5章 实验结果与误差分析56-65
• 5.1 实验结果分析56-60
• 5.1.1 系统硬件的搭建56-57
• 5.1.2 测量结果57-58
• 5.1.3 亚像元测量法与阈值电平法的比较58-60
• 5.2 系统标定60-61
• 5.3 误差分析61-64
• 5.4 本章小结64-65
• 第6章 总结与展望65-67
• 6.1 全文工作总结65-66
• 6.2 未来工作展望66-67
• 参考文献67-71
• 攻读学位期间公开发表的论文71-72
• 致谢72

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本文编号：1063604