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脉冲阵列式图像传感器成像系统设计

发布时间:2022-02-24 03:30
  传统图像传感器采用“帧扫描”与“多级量化”的采样方式,存在大量的数据冗余,在高速情况下数据保存与图像处理面临极大的困难。基于仿生机理的地址-事件表示生物视觉传感器虽然降低了数据冗余减小了数据量,却是以牺牲数据完备性为代价。本文应用一种新型的单比特脉冲像素图像传感器——脉冲阵列式图像传感器,该传感器使用脉冲间隔表示结合高速帧频的方法在保持超高帧率和完备数据信息的同时压缩了数据量,适合应用于高速运动物体识别领域。本文在协助完成芯片设计的基础上构建了传感器成像系统,实现了芯片功能验证与数据传输处理。本文首先研究了脉冲阵列式图像传感器像素的工作原理,针对脉冲数据同步读出结构设计了相应的数字时序电路,并在电子设计自动化(Electronics Design Automation,EDA)软件平台下完成了数字版图设计。其次对图像传感器芯片搭建了测试系统,完成了芯片功能测试,在此基础上设计了一套包含模拟高速运动场景的成像系统,完成了高速脉冲数据采集及实时显示。最后本文在分析了传统运动检测算法的基础上,将光流矢量应用于脉冲数据,实现了基于此成像系统的高速目标运动检测。图像传感器芯片采用0.11μm工艺... 

【文章来源】:天津大学天津市211工程院校985工程院校教育部直属院校

【文章页数】:71 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题背景
        1.1.1 CMOS图像传感器
        1.1.2 运动目标检测
    1.2 国内外研究概况
        1.2.1 高速图像传感器发展现状
        1.2.2 AER图像传感器发展现状
        1.2.3 运动目标检测算法发展现状
    1.3 课题研究意义
    1.4 论文章节安排
第2章 脉冲阵列式图像传感器设计
    2.0 脉冲阵列式图像传感器
    2.1 脉冲阵列式图像传感器像素结构
    2.2 像素结构时序分析
    2.3 脉冲阵列式图像传感器数字模块设计
        2.3.1 时序控制电路
        2.3.2 SPI接口
    2.4 数字版图设计
        2.4.1 逻辑综合
        2.4.2 形式验证
        2.4.3 布局布线
        2.4.4 静态时序分析
    2.5 本章小结
第3章 脉冲阵列式图像传感器测试
    3.1 脉冲阵列式图像传感器物理参数
    3.2 脉冲阵列式图像传感器PCB设计
        3.2.1 高速PCB信号完整性问题
        3.2.2 PCB分层与模块设计
    3.3 FPGA设计
        3.3.1 程序架构
        3.3.2 FPGA配置方法
    3.4 测试结果分析
        3.4.1 光响应曲线——脉冲累加
        3.4.2 光响应曲线——脉冲间隔
        3.4.3 数字模块功能测试
    3.5 本章小结
第4章 脉冲阵列式图像传感器成像系统
    4.1 脉冲阵列式图像传感器相机
    4.2 伺服电机控制系统
    4.3 数据采集器&上位机软件
        4.3.1 ULM928 测试盒
        4.3.2 上位机软件
    4.4 脉冲阵列式图像传感器理想模型
        4.4.1 脉冲累加还原
        4.4.2 脉冲间隔还原
    4.5 系统验证
    4.6 本章小结
第5章 基于脉冲阵列式图像传感器的运动检测
    5.1 常用运动检测综述
        5.1.1 帧间差分法
        5.1.2 背景差分法
        5.1.3 光流法
    5.2 基于脉冲阵列式图像传感器的运动检测
        5.2.1 光流法详解
        5.2.2 脉冲数据处理流程
    5.3 实验结果分析
        5.3.1 高速脉冲间隔还原
        5.3.2 脉冲数据稠密光流场
        5.3.3 目标区域标记
    5.4 本章小结
第6章 总结与展望
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
致谢


【参考文献】:
期刊论文
[1]超深亚微米数字集成电路版图验证技术[J]. 吕江萍,陈超,胡巧云.  电子与封装. 2017(08)
[2]视频图像中的运动目标检测[J]. 周同雪,朱明.  液晶与显示. 2017(01)
[3]基于OpenCV的视频运动目标检测及其应用研究[J]. 黄景星,吴伟隆,龙楚君,张明军.  计算机技术与发展. 2014(03)
[4]移动背景下的运动目标跟踪[J]. 梅跃松,于剑桥,陈曦.  红外与激光工程. 2011(04)
[5]一种混合高斯背景模型下的像素分类运动目标检测方法[J]. 高凯亮,覃团发,陈跃波,常侃.  南京大学学报(自然科学版). 2011(02)
[6]一种基于码本背景模型的运动目标检测方法[J]. 赵占杰,林小竹,张金燕.  北京石油化工学院学报. 2010(01)
[7]System ACE CF技术——解决FPGA配置的新方案[J]. 杨森,陈建军,王建国.  雷达与对抗. 2002(04)

博士论文
[1]复杂环境运动目标检测若干关键问题研究[D]. 丁莹.吉林大学 2010
[2]视频图像中的运动人体检测和人脸识别[D]. 李春明.西安电子科技大学 2005

硕士论文
[1]基于电压降与时钟树优化的RF芯片数字后端设计[D]. 黄芝文.北京工业大学 2017
[2]智能监控系统中目标检测算法的研究[D]. 张叶.成都理工大学 2015
[3]基于光流法的运动目标检测和跟踪算法研究[D]. 刘洁.中国矿业大学 2015



本文编号:3641886

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