基于ZYNQ的在线产品智能检测系统研究

发布时间：2023-10-14 08:13

　　目前,在线产品质量检测主要有人工检测和基于PC的仪器设备检测两种方式。人工检测不仅效率低下,也会因为人为因素的影响影响准确率,后者也存在体积大、成本高、硬件升级周期长等不足。随着半导体和嵌入式技术的发展与进步,嵌入式芯片已经集成了足够的系统资源,处理速度也更加迅速,能满足复杂系统的设计需求。为此,本文设计了一套基于嵌入式的在线产品质量智能检测系统。本课题采用基于ZYNQ为核心的Miz 702N作为检测系统的硬件开发平台,根据设计需求将系统整体功能划分为硬件系统设计开发、嵌入式系统移植和驱动设计与软件系统设计开发三个部分。在硬件系统设计开发部分,对系统硬件功能进行了模块化设计,分别对基于USB和OV5640的图像采集模块、HDMI显示模块和图像处理IP模块进行开发。在驱动设计和系统移植部分,通过移植嵌入式Linux操作系统,设计了底层硬件设备的驱动程序,方便软件系统设计开发部分调用底层硬件。在软件系统设计开发部分,设计并实现了基于BOW+SVM模型的饮料瓶的缺陷检测算法和条形码、二维码识别检测算法,并基于QT5设计了图形化操作界面,将所有功能模块集成。经实际测试,经过FPGA硬件IP加速...

【文章页数】：87 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
        1.2.3 国内外研究现状综述
    1.3 主要研究内容
第2章 智能检测系统方案设计
    2.1 引言
    2.2 系统需求分析和硬件构架选择
        2.2.1 系统需求分析
        2.2.2 系统硬件架构选择
    2.3 系统总体方案设计
        2.3.1 硬件开发平台简介
        2.3.2 系统总体结构设计
        2.3.3 关键器件选型
    2.4 本章小结
第3章 智能检测系统硬件设计
    3.1 引言
    3.2 视频采集接口的设计
        3.2.1 AXI传输协议简介
        3.2.2 USB相机视频采集接口设计
        3.2.3 OV5640 摄像头视频采集接口设计
    3.3 图像传输及显示模块设计
        3.3.1 图像缓存传输模块设计
        3.3.2 HDMI显示IP设计
    3.4 智能检测系统系统集成
        3.4.1 HLS简介
        3.4.2 基于HLS的图像硬件处理IP模块设计
        3.4.3 系统底层硬件集成
    3.5 嵌入式LINUX系统移植
        3.5.1 LINUX环境构建
        3.5.2 QT、OpenCV和 Zbar移植
    3.6 本章小结
第4章 智能检测系统软件设计
    4.1 引言
    4.2 基于BOW+SVM的缺陷分类
        4.2.1 BOW模型原理介绍
        4.2.2 SVM算法简介
        4.2.3 BOW+SVM图像分类的算法流程
        4.2.4 算法实现及验证
    4.3 条形码识别
        4.3.1 条形码的分类及优点
        4.3.2 EAN码的编码结构
        4.3.3 条码图像的识别
    4.4 二维条形码识别
        4.4.1 二维条形码分类及优点
        4.4.2 QR Code码的编码结构
        4.4.3 二维码的识别
    4.5 软件界面设计
    4.6 本章小结
第5章 系统功能验证实验和实验结果分析
    5.1 引言
    5.2 嵌入式设备实验系统实验装置图
    5.3 系统模块功能验证实验
        5.3.1 OV摄像头图像采集验证实验
        5.3.2 USB相机图像采集验证实验
    5.4 饮料瓶在线缺陷分类算法验证实验
    5.5 饮料瓶条码标签识别验证实验
        5.5.1 条形码算法识别验证实验
        5.5.2 二维码算法识别验证实验
    5.6 本章小结
结论
参考文献
致谢



本文编号：3853936