基于嵌入式的故障灯检测系统的研制
发布时间：2021-09-04 17:27
随着现代科学技术的迅速发展,大量的智能仪器设备应用为工业自动化和智能化奠定了基础。现代电子科学技术为这些仪器设备赋予了更强大的功能和自动化能力,也使得各类系统功能更加多样。现代仪器设备运行状态的检测和故障诊断的主要技术手段有:1、利用内嵌的软硬件系统实现仪器设备运行参数的自动采集,以及运行状态的自动监控和故障诊断,并通过总线或网络将相关信息提交给上位机;2、利用各种各样的信号灯或显示屏等可视化界面在运行现场将运行结果和故障信息展现出来,以帮助技术人员判断设备的运行状态。比如某些医疗仪器、无人变电站的现场监控等,就是通过各种类型的指示灯等可视化信息来反映出该设备运行状态与运行参数。“便携式故障灯检测系统的研制”由某省级医疗产品监督检验机构提出研发要求,依据项目方提出技术需求,我们提出了基于嵌入式系统设计的技术框架,采用高速工业相机作为信号采集设备,借助机器视觉检测技术,通过检测各种形式的信号灯的颜色、频率、占空比来检测设备运行的状态,解决了许多医疗仪器需要利用各种灯光标志进行在线检测的自动化检测问题,并减轻了检测人员的劳动强度。本课题采用AM3354处理器做为硬件平台,使用Mars640...
【文章来源】：山东师范大学山东省
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
机器视觉系统
第二章 系统总体设计阐述了嵌入式机器视觉检测系统(以下简称该系统)的总体使用的硬件部分和软件部分。详细分析了所使用的硬件以及面主要参考搭配使用后在硬件层面是否可提高系统的运行入式系统方案对比与分析，分析 Linux 系统加载到微处理及对后续功能开发的便捷度，最后对该系统中使用的软件们的结构与工作原理。构在构建高速传输、处理系统，因此所选用的系统组件必须能力强，易于开发和较好的鲁棒性等特点。整体设计框图统开发调试所用部件）。
图 2-2 模块化需求分析分部分主要由 GigE 相机，工业镜头，光源，AM3354 硬件，因为在实际开发过程中介于网口数量较少的限制，使用开发使用，实际使用中并无此设备。图 2-3 系统硬件部分
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于NEON优化技术的视频处理系统设计[J]. 陈炎,袁国顺,刘小强. 微电子学与计算机. 2018(07)
[2]机器视觉在测量领域的应用专利技术综述[J]. 庞尔江. 传感器世界. 2018(04)
[3]基于OpenCV机器视觉的玻璃缺陷检测系统的研究[J]. 赵涟漪. 宁夏师范学院学报. 2018(04)
[4]机器视觉表面缺陷检测综述[J]. 汤勃,孔建益,伍世虔. 中国图象图形学报. 2017(12)
[5]基于FPGA的目标边缘提取硬件加速系统的设计[J]. 张庭亮,甄倩倩,胡明明. 山西大同大学学报(自然科学版). 2017(05)
[6]基于机器视觉的电视机信号接口检测系统[J]. 周子玉,邹建红. 机电工程技术. 2017(10)
[7]基于arm-linux机器视觉的图像特征点快速检测方法[J]. 李保华. 微电子学与计算机. 2017(10)
[8]基于机器视觉的光纤传像元件缺陷检测系统[J]. 张堃,王明泉,张俊生. 测试技术学报. 2017(04)
[9]图像分割方法综述研究[J]. 周莉莉,姜枫. 计算机应用研究. 2017(07)
[10]基于ARM与Linux的工业机器视觉系统设计[J]. 孙克男,赖晓阳,唐厚君. 自动化技术与应用. 2016(04)
博士论文
[1]基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术研究[D]. 龚爱平.浙江大学 2013
硕士论文
[1]基于图像处理的车牌识别算法的研究与设计[D]. 顾李云.南京邮电大学 2018
[2]基于边缘检测的高速铁路设备识别方法研究[D]. 马真.南京邮电大学 2018
[3]基于机器视觉的电子元器件表面缺陷检测技术研究[D]. 陈济楠.贵州大学 2018
[4]基于GigE协议图像传输系统实现[D]. 刘睿.哈尔滨工业大学 2018
[5]基于千兆网的高性能嵌入式图像处理技术研究[D]. 周黎.中国科学院研究生院(光电技术研究所) 2016
[6]基于嵌入式Linux操作系统的捷联惯导软件实时性研究[D]. 张中将.国防科学技术大学 2015
[7]基于嵌入式Linux智能家居视频监控的实现[D]. 金长委.浙江工业大学 2015
[8]基于GigE Vision相机的嵌入式图像采集系统的设计[D]. 彭佩红.东南大学 2015
[9]基于Cortex-A8的嵌入式机器视觉控制系统的研究与开发[D]. 马敏锐.江南大学 2015
[10]基于ARM9的嵌入式Linux网络视频监控系统的研究与实现[D]. 戴祖国.中山大学 2015
本文编号：3383694
【文章来源】：山东师范大学山东省
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
机器视觉系统
第二章 系统总体设计阐述了嵌入式机器视觉检测系统(以下简称该系统)的总体使用的硬件部分和软件部分。详细分析了所使用的硬件以及面主要参考搭配使用后在硬件层面是否可提高系统的运行入式系统方案对比与分析，分析 Linux 系统加载到微处理及对后续功能开发的便捷度，最后对该系统中使用的软件们的结构与工作原理。构在构建高速传输、处理系统，因此所选用的系统组件必须能力强，易于开发和较好的鲁棒性等特点。整体设计框图统开发调试所用部件）。
图 2-2 模块化需求分析分部分主要由 GigE 相机，工业镜头，光源，AM3354 硬件，因为在实际开发过程中介于网口数量较少的限制，使用开发使用，实际使用中并无此设备。图 2-3 系统硬件部分
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于NEON优化技术的视频处理系统设计[J]. 陈炎,袁国顺,刘小强. 微电子学与计算机. 2018(07)
[2]机器视觉在测量领域的应用专利技术综述[J]. 庞尔江. 传感器世界. 2018(04)
[3]基于OpenCV机器视觉的玻璃缺陷检测系统的研究[J]. 赵涟漪. 宁夏师范学院学报. 2018(04)
[4]机器视觉表面缺陷检测综述[J]. 汤勃,孔建益,伍世虔. 中国图象图形学报. 2017(12)
[5]基于FPGA的目标边缘提取硬件加速系统的设计[J]. 张庭亮,甄倩倩,胡明明. 山西大同大学学报(自然科学版). 2017(05)
[6]基于机器视觉的电视机信号接口检测系统[J]. 周子玉,邹建红. 机电工程技术. 2017(10)
[7]基于arm-linux机器视觉的图像特征点快速检测方法[J]. 李保华. 微电子学与计算机. 2017(10)
[8]基于机器视觉的光纤传像元件缺陷检测系统[J]. 张堃,王明泉,张俊生. 测试技术学报. 2017(04)
[9]图像分割方法综述研究[J]. 周莉莉,姜枫. 计算机应用研究. 2017(07)
[10]基于ARM与Linux的工业机器视觉系统设计[J]. 孙克男,赖晓阳,唐厚君. 自动化技术与应用. 2016(04)
博士论文
[1]基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术研究[D]. 龚爱平.浙江大学 2013
硕士论文
[1]基于图像处理的车牌识别算法的研究与设计[D]. 顾李云.南京邮电大学 2018
[2]基于边缘检测的高速铁路设备识别方法研究[D]. 马真.南京邮电大学 2018
[3]基于机器视觉的电子元器件表面缺陷检测技术研究[D]. 陈济楠.贵州大学 2018
[4]基于GigE协议图像传输系统实现[D]. 刘睿.哈尔滨工业大学 2018
[5]基于千兆网的高性能嵌入式图像处理技术研究[D]. 周黎.中国科学院研究生院(光电技术研究所) 2016
[6]基于嵌入式Linux操作系统的捷联惯导软件实时性研究[D]. 张中将.国防科学技术大学 2015
[7]基于嵌入式Linux智能家居视频监控的实现[D]. 金长委.浙江工业大学 2015
[8]基于GigE Vision相机的嵌入式图像采集系统的设计[D]. 彭佩红.东南大学 2015
[9]基于Cortex-A8的嵌入式机器视觉控制系统的研究与开发[D]. 马敏锐.江南大学 2015
[10]基于ARM9的嵌入式Linux网络视频监控系统的研究与实现[D]. 戴祖国.中山大学 2015
本文编号：3383694
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