本文關鍵詞：基于SoC的高速運動線纜表觀字符實時光電檢測系統(tǒng)研究

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【摘要】：線纜生產過程中,線纜的生產日期、生產批次、產品型號等重要信息往往以點陣字符的形式被噴印在線纜表面。線纜表觀字符檢測是線纜質量控制中的重要內容。傳統(tǒng)線纜表觀字符識別使用人工方法,效率低,工作強度大。在線纜生產速度越來越高的情況下,人工識別的方法已經不能滿足線纜制造業(yè)的要求。為此開展了基于SoC的高速運動線纜表觀字符實時光電檢測系統(tǒng)研究。本文以Zynq SoC為算法實現(xiàn)平臺,結合ARM的靈活性與FPGA卓越的計算性能,使用AXI4總線進行系統(tǒng)互聯(lián),實現(xiàn)了完整的點陣字符識別系統(tǒng)。經測試識別率可達91%,識別單幅1600×1200像素線纜圖像所需時間僅需22 ms。據(jù)我們查閱國內外重要數(shù)據(jù)庫的結果,單芯片上實現(xiàn)的點陣字符光學識別系統(tǒng)在國內尚未見報道。點陣字符識別算法方面,本文采用差分法去除線纜背景區(qū)域;然后利用灰度投影曲線與擬合曲線的誤差平方值提取了4幅線纜環(huán)視圖像中包含完整字符區(qū)域的圖像;隨后針對線纜表面圖像光照不均的情況,提出了一種大窗口中值差分二值化算法,并對其進行了算法優(yōu)化;為有效分割點陣字符,采用了基于多次投影的二次分割算法對點陣字符進行有效分割,并對字符進行了歸一化;最后提出了一種改進的分塊重心向量特征提取方法,結合字符尺寸信息與直接模板匹配方法,設計了多層分類器對字符進行分類識別。為了滿足系統(tǒng)幀率要求,本文利用高層次綜合技術對算法進行了硬件實現(xiàn)與優(yōu)化。對大窗口快速中值查找算法進行了硬件并行化、存儲結構優(yōu)化、循環(huán)體優(yōu)化等多種硬件優(yōu)化措施;對最大類間方差法的計算過程進行了資源優(yōu)化和流水線操作;對分塊重心特征向量計算模塊進行了全并行優(yōu)化。最后采用軟硬件聯(lián)合仿真技術對所有硬件模塊進行了驗證。經仿真結果驗證,硬件優(yōu)化后算法速度可提高50倍以上。為測試系統(tǒng)性能,本文搭建了完整的軟硬件測試平臺,移植了嵌入式Linux操作系統(tǒng)以及Qt軟件,并且編寫了圖形界面。最終在Zynq芯片上實現(xiàn)了完整的線纜表觀點陣字符識別系統(tǒng)。
【關鍵詞】：點陣字符識別 線纜 高層次綜合 片上系統(tǒng)
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN29
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景和意義11-12
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 論文主要工作14-16
• 1.3.1 論文研究內容14
• 1.3.2 論文創(chuàng)新點14
• 1.3.3 論文章節(jié)安排14-16
• 第二章 軟硬件平臺設計16-31
• 2.1 Zynq-7000概述16-21
• 2.1.1 Zynq-7000體系架構與設計優(yōu)勢16-18
• 2.1.2 Zynq-7000啟動流程18
• 2.1.3 AXI4總線18-21
• 2.1.3.1 AXI4總線架構19
• 2.1.3.2 AXI4總線工作模式19-21
• 2.2 線纜表觀圖像采集系統(tǒng)設計21-25
• 2.2.1 采集平臺與光學方案設計21-23
• 2.2.2 GigE相機選型與驅動23-25
• 2.2.2.1 相機選型23-24
• 2.2.2.2 GigE相機配置與驅動24-25
• 2.3 硬件平臺設計25-29
• 2.3.1 硬件平臺系統(tǒng)設計25-26
• 2.3.2 VDMA26-27
• 2.3.2.1 VDMA概述26-27
• 2.3.2.2 VDMA驅動與控制27
• 2.3.3 HDMI圖像顯示系統(tǒng)27-29
• 2.3.3.1 HDMI概述27-28
• 2.3.3.2 HDMI顯示系統(tǒng)28-29
• 2.4 嵌入式軟件平臺設計29-31
• 2.4.1 嵌入式操作系統(tǒng)29-30
• 2.4.1.1 Linux嵌入式操作系統(tǒng)29-30
• 2.4.1.2 交叉編譯環(huán)境搭建30
• 2.4.2 Qt移植30-31
• 第三章 線纜表觀點陣字符識別算法31-68
• 3.1 圖像預處理31-41
• 3.1.1 圖像質量分析32-33
• 3.1.2 差分法去除線纜背景區(qū)域33-34
• 3.1.3 基于灰度投影曲線擬合的目標線纜識別算法34-39
• 3.1.4 線纜區(qū)域提取39-40
• 3.1.5 線纜傾斜校正40-41
• 3.2 圖像二值化41-53
• 3.2.1 常用二值化算法42-44
• 3.2.1.1 最大類間方差法（OTSU法）42-43
• 3.2.1.2 基于熵的方法43-44
• 3.2.2 非均勻光照條件下的圖像二值化算法44-49
• 3.2.2.1 同態(tài)濾波法45-46
• 3.2.2.2 局部閾值分割算法46-47
• 3.2.2.3 形態(tài)學處理方法47-49
• 3.2.3 大窗口中值差分二值化算法49-53
• 3.2.3.1 大窗口中值濾波提取圖像背景49-51
• 3.2.3.2 大窗口快速中值查找算法51-53
• 3.2.3.3 背景差分圖像的二值化53
• 3.3 字符分割算法53-59
• 3.3.1 點陣字符分割預處理算法54-55
• 3.3.1.1 形態(tài)學去噪54
• 3.3.1.2 字符傾斜校正54-55
• 3.3.2 基于多次投影的二次分割算法55-58
• 3.3.3 字符歸一化算法58-59
• 3.4 特征向量提取與多層分類器設計59-67
• 3.4.1 改進的分塊重心向量特征提取算法60-62
• 3.4.2 多層分類器設計62-67
• 3.4.2.1 基于圖像空間信息的第一層分類器63-64
• 3.4.2.2 基于分塊質心特征向量歐氏距離的第二層分類器64-65
• 3.4.2.3 基于直接模板匹配的第三層分類器65-67
• 3.5 點陣字符識別結果67-68
• 第四章 點陣字符識別算法優(yōu)化與實現(xiàn)68-84
• 4.1 高層次綜合技術（HLS）68-70
• 4.1.1 高層次綜合技術概覽68-69
• 4.1.2 高層次綜合技術開發(fā)流程69-70
• 4.2 面向HLS的大窗口中值差分二值化算法優(yōu)化70-81
• 4.2.1 大窗口快速中值查找算法實現(xiàn)70-79
• 4.2.1.1 存儲結構設計71-74
• 4.2.1.2 循環(huán)展開技術74-75
• 4.2.1.3 模塊接口設計75-77
• 4.2.1.4 大窗口快速中值查找算法仿真與測試77-79
• 4.2.2 最大類間方差法（Otsu）優(yōu)化與實現(xiàn)79-81
• 4.3 并行分塊重心向量特征提取算法優(yōu)化81-83
• 4.3.1 并行分塊重心計算模塊的實現(xiàn)與優(yōu)化81-82
• 4.3.2 并行分塊重心向量特征提取模塊仿真與測試82-83
• 4.4 本章小結83-84
• 第五章 系統(tǒng)測試84-89
• 5.1 測試環(huán)境84-87
• 5.1.1 硬件測試環(huán)境搭建84-85
• 5.1.2 軟件測試環(huán)境搭建85-87
• 5.1.2.1 Zynq啟動文件85-86
• 5.1.2.2 系統(tǒng)調試界面86-87
• 5.2 系統(tǒng)測試87-89
• 5.2.1 線纜表觀字符識別率測試87-88
• 5.2.2 線纜表觀字符識別速度測試88-89
• 第六章 總結與展望89-91
• 6.1 全文總結89-90
• 6.2 后續(xù)工作展望90-91
• 致謝91-92
• 參考文獻92-97
• 攻讀碩士學位期間取得的成果97-98

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