一、基于嵌入式系统的高速CCD图像采集（论文文献综述）
刘颖[1]（2021）在《基于ARM的自动焦度计测控系统设计》文中指出自动焦度计是用来测量眼镜镜片或隐形接触镜片相关光学参数的仪器,是配镜过程中所必备的仪器之一。具有使用简单方便、测量迅速准确等优点。由于目前国内自动焦度计主要依赖国外进口产品,针对自动焦度计国产化问题,提出了基于ARM的自动焦度计测控系统。论文基于哈特曼光阑测量原理推算出了球镜度、柱镜度、柱镜轴位和棱镜度的计算公式,分析给出测量系统的功能需求和性能指标需求;选用全志公司推出的A33ARM处理器作为测控系统的软硬件载体,采用Linux实时操作系统作为嵌入式系统软件平台,确定了基于ARM+Linux测控系统的总体方案。在考虑测控系统如何减小测量误差时,对哈特曼光阑求取其最佳孔径进行了优化设计。根据哈特曼光阑上圆孔的排布方式建立了目标函数模型,利用孔径光阑衍射干涉光学理论结合Matlab仿真确定了变量模型,以枚举法作为极值搜寻方法,求得一定测量面积内哈特曼光阑最佳孔径;搭建了实验平台,通过对比证明了此方法求得的最佳孔径值的可靠性,并将设计的哈特曼光阑应用于文中的测控系统。系统硬件部分根据给出的具体外设功能需求确定了光源模块、图像采集模块、WiFi传输数据模块、LCD触摸屏人机交互模块及打印功能模块,设计了功能模块与A33微处理器的通信接口;系统软件部分搭建基于Linux操作系统环境的开发平台,完成对外设模块功能的软件设计;基于镜片光学参数计算公式完成了球镜度、柱镜度、柱镜轴位和棱镜度测量程序设计;通过应用程序Qt软件的C++语言进行编程,设计了人机交互测量界面和设置界面。结合测量光路、主控硬件和结构件,搭建了实验样机,验证了测控系统的功能和性能指标,实验结果表明,系统实现了图像采集、WiFi数据传输、LCD界面显示及触摸操作、打印测量数据结果功能需求,并对测量数据进行分析,表明能够达到预期的性能指标要求。
陈斐[2]（2021）在《库尔勒香梨外部缺陷在线检测研究》文中研究指明外部缺陷的存在,会直接影响水果的品质,降低其附属的商品价值,使消费者对水果的消费欲降低,对水果产业造成损失。为了解决这个问题,需对水果的外部缺陷进行检测,剔除含有外部缺陷的水果,提高水果的商品质量。在对水果外部品质进行检测时,若使用人工进行评判,会受检测人员的经验水平影响,其主观性太大,使得检测结果参差不齐,难以形成规范。基于机器视觉采集的库尔勒香梨图像,对其表面缺陷进行研究,以获取不同缺陷间的区别,为建立快速检测方法提供依据。同时,相较于传统机器视觉系统,嵌入式机器视觉系统的功耗和成本更低,精准度合理,可有效降低水果生产成本。因此,基于嵌入式机器视觉系统对水果的外部缺陷实现自动检测是重要且具有实际意义的。本文以南疆特色水果—库尔勒香梨为研究对象,对其外部缺陷的在线检测进行研究。研究的主要内容如下:（1）对嵌入式机器视觉系统的关键硬件进行选择,并自行开发配套软件,搭建库尔勒香梨外部缺陷检测研究平台。选择STM32f103ZET6作为系统主控和处理核心,选择CMOS摄像头OV7725作为图像采集模块,移植Free RTOS为实时操作系统高效利用处理器资源。（2）香梨外轮廓与缺陷区域识别算法研究。通过对图像灰度化和图像增强,凸显香梨和缺陷特征,减少冗余图像信息。结合双峰阈值法改进过的阈值分割、边缘检测和形态学处理研究了一种区分香梨外轮廓和缺陷区域的识别算法。（3）缺陷特征和分类算法研究。分别对缺陷的几何特征、颜色特征和纹理特征进行研究分析。依据研究结果,优选出圆形度、S分量、灰度平均值和能量4个特征,结合决策树构建香梨缺陷识别分类算法。另在研究过程中,发现基于形态学处理检测香梨是否有果梗的算法和基于圆形度特征识别畸形梨的算法,其识别准确率分别为90%和88%。（4）测试缺陷分类识别算法和嵌入式机器视觉系统的性能。结果表明,其对库尔勒香梨外部缺陷的识别分类准确率为90.5%,说明基于嵌入式机器视觉系统对库尔勒香梨外部缺陷进行在线检测是可行的。
许瀚文[3]（2021）在《嵌入式虹膜识别算法研究》文中研究指明随着科学技术的进步和社会生活品质的改善,人们越来越重视身份识别系统的安全性,虹膜识别技术以其高可靠性、高准确率、难仿造性以及无接触等优势脱颖而出。现有的基于PC平台的虹膜识别系统存在功耗高、体积大、成本高和不便携等缺点。因此,本文设计了基于嵌入式平台的价格低、识别率高、运行速度快且携带方便的虹膜识别系统,并分别采用树莓派4代B型开发板和EAIDK-310开发板进行实现,克服了传统的PC机虹膜识别系统的缺点。本文的主要工作包括以下几方面:针对眼睑和睫毛等噪声区域对识别精度的影响,本文使用一种适合于嵌入式平台运行的抗干扰快速虹膜定位法。将改进的Hough圆检测法和Daugman微积分法相结合,从粗到精定位虹膜内外边界,并定位出眼睑和睫毛区域,以作为特征匹配过程的输入。该方法减少了传统定位搜索的盲目性,可以快速定位出虹膜边界且定位精度较高。为克服传统Hamming距离法的移位对比次数过多,时间复杂度较高的问题。本文使用自动控制移位配准的改进Hamming距离匹配法,有效减少了比对次数,提前结束匹配过程,提高了特征匹配的实时性。采用双目虹膜采集仪IRISIA自行建立了实验室环境下的小型虹膜图像数据库 SDU-IDB（Shandong University-Iris Data Base）,共采集了 115 位山东大学微电子学院本科生和研究生的左眼和右眼的虹膜图像,总计2538张。基于CASIA-IrisV1、CASIA-IrisV3-Interval和SDU-IDB三个虹膜库对改进的虹膜识别算法进行测试,采用误识率FAR、拒识率FRR、等错误率EER和ROC曲线以及运行速度等作为虹膜识别应用系统性能优劣的衡量标准。利用改进的虹膜识别算法开发出嵌入式虹膜识别系统,在树莓派4B开发板和EAIDK-310开发板设计移植了嵌入式Linux操作系统,分别以树莓派4B和EAIDK-310开发板作为核心板卡,完成了 USB红外CMOS虹膜摄像头的调用和调试、虹膜识别过程以及结果显示等功能。通过对大量虹膜图像样本的实验,得出本文搭建的基于ARM的嵌入式虹膜识别系统实现了开发成本低、识别准确率高、运行快速可靠、抗干扰能力强且可移动性好等特性,能够满足虹膜识别对嵌入式系统的性能和功能的需求,具有一定的实际应用价值。
余滔[4]（2021）在《CSNS能量分辨中子成像谱仪数据读出方法研究》文中研究指明制造业的发展对于经济的发展意义重大,一个国家制造业的发展水平体现出其生产力发展水平。从第一次工业文明开始,机器逐步代替手工成为制造业中的主要生产力,世界主要强国的发展历史都有力地证明,制造业的发展将极大地促进国家和民族的强盛。能量分辨中子成像谱仪根据中子特性设计瞄准新兴产业和现代制造业中新能源、新材料、高端装备制造等领域的材料和器/部件在研发与设计、加工制造、运行与服役性能评价等应用环节的需求。谱仪将为解决若干瓶颈问题和关键科学技术问题提供科学数据支撑。中子不带电,不与物质核外电子相互作用。呈现波动性的中子可以与物质微观结构相互作用,可以类比人们所熟知的X射线的探测原理对物质进行探测,中子是研究微观世界原理的有力手段。中子在分辨轻元素、同位素和近邻元素方面表现出独特的优势。此外,中子与样品的相互作用不会破坏样品内部结构,因此中子探测成为探测具有活性的生物样品的有效手段,中子波长短,对于研究物质微观结构的微小变化具有优势。随着中子源的不断发展,中子束流强度不断提高,中子散射技术已经广泛地应用在物质微观原理、化学材料结构、地质历史、生物医学等领域。近十年来,一系列新的成像概念,更多地利用中子辐射的独特特性来实现图像对比,有望进一步扩大成像研究的潜在应用。一些主要的技术发展包括:能量选择性（单色）成像、布拉格边缘成像、极化中子成像和中子共振吸收成像。值得注意的是,布拉格边缘成像是一种能量选择方法,有时也被称为能量分辨成像,与其他中子成像不同,其不仅对成像空间分辨有较高要求,而且由于其能量选择的特性,对时间分辨也有较高要求,成为近年来研究的重点。随着中子源束流强度的提高,能量分辨中子成像样品处束流强度也不断提高,针对中子成像能量分辨中子成像谱仪不同探测器的特性需要设计适合的数据读出方法。本论文聚焦中国散裂中子源能量分辨中子成像谱仪的数据读出方法预研,针对中国散裂中子源能量分辨中子成像谱仪高事例率、高时间分辨、高空间分辨、探测器系统规模大的特点,研究其数据读出方法。本论文在调研国际上相关谱仪及其读出电子学设计的基础上,提炼出能量分辨中子成像谱仪高事例率信号转换、高速实时数据处理、高速大规模数据传输三个关键问题,提出了适用于高事例率能量分辨中子成像探测器特点的实时数据读出方法。中子成像探测器前端电子学采用Timepix3芯片实现探测器信号的读取,具有高密度感光单元的Timepix3保障谱仪系统具有高空间分辨,其高速数据读出接口及独特的基于事件的数据读出机制保障谱仪系统具有高事例率转换能力与高时间分辨。衍射闪烁体探测器通道与数目众多,采用专用集成芯片MaPMTv10实现前端高通道数的数据读出。能量分辨中子成像谱仪由中子成像探测器与衍射闪烁体探测器组成,系统探测器众多,读出电子学系统采用嵌入式架构,Zynq系列片上系统集成软件可编程的ARM端,同时FPGA（Field Programmable Gate Array）端可以实现硬件端编程,利用片上系统的可编程逻辑端高速实时计算能力实现实时数据处理,基于片上系统的处理器系统端搭建嵌入式系统完成数据上传,读出电子学引入WR（White Rabbit）授时系统与中子脉冲ID（Identity Document）系统实现系统时钟与数据同步。本论文对电子学原型电路进行了功能与性能测试,各电子学模块性能指标均满足设计要求。适用于能量分辨中子成像探测器特点的高速读出方法实现了 3×106 n/cm2/s有效事例率、透射最佳波长分辨电子学贡献优于0.2%的中子成像数据读出。基于硬件的实时多重计数与像素数据处理方法实现了可灵活配置多重计数判选条件的FPGA多重计数处理逻辑、图像与能谱实时统计逻辑,使得处理后的成像分辨率提升。
任维卓[5]（2020）在《基于DSP图像式路基沉降监测系统研究》文中研究指明路基表面平顺是保障铁路运营安全的关键环节,是实现铁路运营的现代化、信息管理的智能化必备条件,而路基不平整会导致列车振动、脱轨等严重事故。目前针对路基表面沉降测量主要有人工监测、半自动监测法;然而这些方法并不能实现对复杂环境的路基变形监测,已无法满足复杂环境下路基沉降检测精度的要求;图像式路基表面沉降在线监测系统是通过定位光斑中心值后经过差分计算得到监测靶面沉降前后的位置数据信息,以此来反应监测点相对于基准点的沉降变形。在根据目前铁路路基沉降监测的现状及机器视觉测量在铁路领域应用的基础上,结合路基沉降监测的现场环境和嵌入式系统的特点,将激光和嵌入式技术应用到铁路路基表面沉降变形监测中,研发基于DSP图像式路基表面沉降在线监测系统。首先,依据我国铁路运行管理条例的需要,收集及调研国内外长大隧道铁路路基表面沉降在线监测方法及数据、高精度光斑图像中心定位技术、监测靶面位姿修正方法及相关数据,设计出图像式路基沉降监测系统的模型,确定合适的研究方案。其次,针对研究方案及铁路现场的环境要求完成沉降变形监测终端的设计与实现,主要包括DSP嵌入式控制系统、相机、激光器、显示屏、倾角传感器、温度传感器和蓄电池的选型（适用工作环境等）,根据铁路路基沉降监测原理,完成图像采集、数据传输、数据存储及其监控中心实现,依据系统功能完成相应算法软件部分的代码编写。然后,针对传统光斑中心定位技术,靶面与激光距离较远时,会产生误差较大问题,提出了重心拟合法,并将该算法移植嵌入式系统进行验证;同时由于列车经过时受振动的影响,相机与靶面发生偏转会影响沉降测量的精度,引入单目视觉位姿解算,并将靶面位姿测量算法移植到沉降监测系统进行验证,实现对光斑图像中心定位结果的修正,以提高沉降监测系统的测量精度。最后,在实验室研发图像式路基沉降监测系统,模拟铁路路基表面沉降进行测量实验,并利用LabVIEW实现了监控中心界面设计,实现了监控中心对沉降监测终端的远程实时控制,经实验验证该系统的精度和稳定性满足无砟轨道沉降测量的要求,对保障铁路安全、平稳运行起到关键作用。
范浩[6]（2018）在《基于嵌入式视觉的矿井涌水量监测系统设计》文中研究表明煤炭在我国的能源消费中占主导地位,但与此同时我国也深受煤矿水害的影响。现阶段,由于冲水断层或者人为预防不当原因引起的矿井涌水事故时有发生。传统的矿下水文监测系统无法同时获取井下精确的水位信息与实时水位图像,这为安全生产带来了极大的不便。随着安全生产意识的提高,设计一套既能实时观测水位图像又能准确获得涌水量的可视化水文监测系统显得至关重要。针对中国矿井水文监测存在的现实问题,系统以机器视觉技术、嵌入式处理器平台以及OpenCV为基础,设计并实现了一套基于嵌入式视觉的矿井涌水量监测系统。该系统通过图像采集模块对水位图像进行采集,将采集到的水位图像在嵌入式视觉图像处理平台处理后转变为水位值,经由以太网通信发送到上位机后得到矿井下的涌水量。本设计为了更好的对水位图像进行处理,需要将Linux系统移植入ARM中,在此基础上再利用OpenCV库对水位图像进行处理。本文首先对现有的矿井涌水量监测方案进行分析,根据现有的涌水量监测方案弊端提出了基于嵌入式视觉监测的方案,同时对该监测系统整体结构进行设计;然后对该监测系统的硬件电路和软件部分进行了介绍;最后对整个监测系统进行测试、分析,验证了本设计的可行性。
陈金胜[7]（2017）在《基于图像识别的轨道定位及嵌入式实现》文中进行了进一步梳理轨道是列车得以运行的载体,在列车安全运营过程中轨道必须保持良好的技术状态。轨检小车作为轨道线路状态检测的重要设备,是保障列车安全运行的一项有效手段。实时、高精度的位置信息是轨检小车对轨道线路准确检测的前提,也是轨检小车必须具有的一项基本功能,研究一种快速、精确的自主定位方法对于轨道检测效率的提高具有重要意义。光电编码器是轨道定位中较为常用的方法,但其存在滑行及车轮磨损等问题,图像识别技术具有无接触、高效性等优点,通过对轨检小车定位需求特点的分析,提出了基于图像识别的轨道定位方法。利用车轮光电编码器定位连续性的特点实现对轨道线路的连续定位,基于轨道线路扣件等间距铺设,通过对扣件的计数来间接实现对轨道的点式定位,重点研究了基于图像识别技术与光电编码器技术的融合算法,构建了定位系统的数学模型。扣件的快速检测算法是实现基于图像识别的轨道定位算法的关键,扣件的识别需要经过图像滤波去噪、模板匹配等步骤,由于常规的扣件识别算法往往因处理速度较慢、运算量大等因素难易满足嵌入式系统需求。为了实现轨道扣件的快速识别定位,对轨道图像预处理算法及基于模板匹配的扣件检测算法进行研究,通过利用设定停止标准、采用基于图像金字塔模型及曲面拟合的梯度向量快速提取算法,最终达到了适应于嵌入式系统的轨道扣件快速检测的目的。轨道定位算法的嵌入式设计是实现轨道定位的硬件基础,在对轨道定位算法的研究基础之上,设计了嵌入式定位系统的总体方案,构建了嵌入式系统框架,并进行了嵌入式处理器的选型、嵌入式操作系统的选择、图像处理算法的移植以及操作界面的设计,实现了硬件系统平台的搭建,最终实现了嵌入式平台下基于图像识别的轨道定位。
段洁[8]（2014）在《中高空面阵CCD航空相机操纵系统关键技术研究》文中进行了进一步梳理中高空面阵CCD航空相机是用于军用飞机进行空中侦察的重要设备,其任务就是从中高空实时获取高分辨率可见光目标图像信息,处理后将侦察信息实时传输给地面控制中心,完成地面目标采集和战场目标打击效果的评估。而操纵系统是中高空面阵CCD航空相机重要的控制与检测设备,可实现对航空相机供电电源的实时故障诊断和状态监测与控制,以及完成航拍图像的并行实时无损压缩。论文结合某型中高空面阵CCD航空相机的设计方案,设计了一款满足基本侦察任务要求的航空相机操纵系统,并对所涉及到的关键技术进行了深入研究,为研制功能更强大、更完善的航空相机提供了一定的理论依据和工程实践经验。因此,开展本课题研究对促进我国航空相机事业发展,提高我国航空侦察能力具有非常重要的意义。本文针对现有通用的Linux操作系统功能模块繁多的情况,其不仅占用内存资源,而且影响执行速度和任务响应速度。为此,提出了基于PC104总线的移植与裁剪技术,根据应用需求,对Linux系统进行实用性改造,提高了系统的任务响应速度；针对航拍图像数据量大,存储困难等问题,给出了基于软硬件并行技术的图像压缩子系统设计方案,实现图像的并行、实时和无损压缩,其图像压缩时数据流的处理速率达到60MB/S,图像压缩比达到10：1；针对航空相机供电电源故障率高,传统故障诊断方法不足而使得相机维护难度大的实际问题,进行了基于PSO-RBF神经网络的故障诊技术研究,设计了基于PSO-RBF的航空相机电源的故障诊断系统,实现了对航空相机供电电源的实时、全自动化的故障诊断。其研究的主要内容有：在全面分析某型中高空面阵CCD航空相机工作原理基础上,论述了航空相机的系统组成。依据航空相机操纵系统的性能指标要求,进行了航空相机操纵器系统的总体方案设计,设计了操纵系统的硬件电路模块,并分析了其功能；给出了航空相机操纵系统软件模块的构成,设计了操纵系统总体工作流程；针对系统所涉及到的关键技术,即基于PC104总线的Linux系统的裁剪技术,图像实时无损压缩的软硬件并行技术和基于PSO-RBF神经网络的故障诊断技术,提出了航空相机操纵系统的相关技术指标,并进行了深入研究。（1）研究了基于PC104总线的Linux系统的裁剪技术.研究了Linux裁剪技术与方法,选择了操纵系统的主控计算机主板,分析了PC104主板的硬件资源。针对其硬件资源进行了Boot Loader移植,将移植后操作系统采用粗粒度和细粒度的内核裁剪方法进行了实用性改造,增强了Linux内核的抢占性；通过改善Linux内核实时调度器的调度策略,构建了一个具有实时处理能力的嵌入式系统,以满足系统的实时性需求。实现了任务响应时间不大于20ms,系统启动时间不大于5s。（2）研究了图像实时无损压缩的软、硬件并行技术在分析图像压缩基础知识和小波变换原理的基础上,研究了适用于图像无损压缩9/7-M小波提升方法,给出了航空相机操纵系统图像并行无损压缩子系统的总体设计方案,分别设计了图像并行无损压缩子系统的软硬件。采用DSP+FPGA结构,将一幅4056×5356的大图用两块结构完全相同的图像压缩板并行处理；采用三级整数提升小波变换技术,对小波变换的高频和低频系数分别进行了编码,并对编码数据进行打包处理,减少了对内存的访问时间。实现了航拍图像的并行、实时和无损压缩,其图像压缩时数据流的处理速率达到60MB/S,图像压缩比达到10：1。（3）研究了基于PSO-RBF神经网络的故障诊断技术。在分析粒子群优化算法基本原理基础上,建立了RBF神经网路模型,并提出了PSO-RBF神经网络算法,依据此算法,设计了基于PSO-RBF神经网络的航空相机供电电源的故障诊断子系统方案。搭建了故障诊断子系统的硬件平台,编写了PSO-RBF算法程序。利用己搭建的软硬件平台对航空相机供电电源进行测试,结果表明在不依赖标准设备和附加测试点的条件下,可实现航空相机供电电源的实时、全自动化芯片级的故障诊断,并可自动完成故障定位。故障现象的检测覆盖率达到了100%,准确率达到了95%以上,故障元器件定位率达到98%。
徐韶辉[9]（2012）在《基于DSP的视频监控系统硬件设计》文中研究表明随着经济的快速发展和人们安防意识增强,视频监控系统得到广泛应用。如今,传统的视频监控系统正在被数字网络视频监控系统所逐渐取代。数字网络视频监控系统集图像处理技术、嵌入式技术和网络通信技术于一体,具有功能强、体积小、易安装、稳定性和可靠性高等特点。本文根据作者参与的智能无线视频监控系统项目中的系统要求,以图像传感器、图像处理和嵌入式系统等理论为基础,完成了基于DSP的视频监控系统的硬件平台设计。此平台可以实现视频图像采集、视频信号处理、视频数据传输等功能。本文主要工作内容如下：1.介绍了研究背景、意义和课题来源,阐述了视频监控系统的发展史,对系统设计过程中的关键技术如嵌入式技术、数字信号处理器技术、图像传感器技术进行了分析和研究。2.根据系统设计原则和相关技术的要求,进行系统总体方案设计,确定了视频采集模块与视频处理模块的核心器件,并完成芯片选型工作。3.按照视频采集模块设计方案,在视频采集模块中以CCD图像传感器为核心,完成了图像采集、噪声抑制、图像处理、电源模块、EEPROM存储、RS-232C接口等部分的详细设计。4.在认真学习达芬奇技术和TMS320DM6446处理器结构和功能的基础上,围绕DM6446多媒体处理器完成了视频处理模块各部分的设计,包括：视频解码部分、存储部分、电源部分、以太网传输部分和RS-232C接口。5.介绍了信号完整性的相关知识,对PCB层数和层叠结构进行了分析与设计,详细阐述了元器件布局布线注意事项,最终完成了整个系统的PCB设计。
吕同周[10]（2007）在《基于嵌入式系统的数字图像采集处理系统研究》文中研究说明理想的分布式视觉检测系统要求其图像采集处理单元体积小,功耗低,抗干扰能力强,能够完成数据预处理。CMOS数字图像传感器具有功耗低、体积小、集成度高等优点,能够满足分布式视觉检测系统的要求。本文将嵌入式系统应用于图像采集处理单元中,使图像采集,数据预处理,网络传输等模块集成化,从而大大提高了图像采集处理单元的性能。本文提出图像采集处理单元解决方案并加以验证,基于嵌入式系统的图像采集处理单元更适于在工业现场分布式视觉检测系统中应用。本文在提出图像采集处理单元整体设计方案的基础上,对所提出方案进行了硬件和软件的详细分析与设计。硬件方面,通过分析比较,利用COMS数字图像传感器进行图像采集,设计了基于嵌入式系统的Virtex-II Pro型FPGA图像采集处理电路,使用用户IP核控制视觉传感器和外部SRAM进行图像数据实时采集和存储。软件方面,利用用户IP核和固定IP核配合内部总线搭建系统平台,为相关IP核编写了驱动程序,并将嵌入式TCP/IP协议栈—uIP移植到系统中以实现基于以太网的图像数据实时传输。根据系统硬件和软件的设计方案,本文使用实验室现有FPGA开发模拟系统对设计方案进行了验证。实验表明,本文所提出的解决方案完全可行,图像采集处理单元能够实现对COMS数字图像传感器所采集图像的实时采集、存储与传输等功能。
二、基于嵌入式系统的高速CCD图像采集（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于嵌入式系统的高速CCD图像采集（论文提纲范文）
（1）基于ARM的自动焦度计测控系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 自动焦度计的国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第2章 自动焦度计测控系统总体方案设计 |
| 2.1 自动焦度计测量原理 |
| 2.2 光学参数计算公式 |
| 2.2.1 球镜度 |
| 2.2.2 柱镜度和柱镜轴位 |
| 2.2.3 棱镜度 |
| 2.3 测控系统需求分析 |
| 2.3.1 系统功能指标需求 |
| 2.3.2 系统性能指标需求 |
| 2.4 测控系统总体设计方案 |
| 2.4.1 测控系统操作系统的选择 |
| 2.4.2 测控系统微处理器的选择 |
| 2.4.3 总体方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 哈特曼光阑最佳孔径设计 |
| 3.1 基本思路 |
| 3.2 孔阵排列模型 |
| 3.3 优化变量的约束条件 |
| 3.4 优化方法的选取及实现 |
| 3.5 实验结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 测控系统硬件模块选型及接口设计 |
| 4.1 光源模块 |
| 4.2 图像采集模块 |
| 4.2.1 图像传感器的选型 |
| 4.2.2 图像传感器的接口电路设计 |
| 4.3 WiFi功能模块 |
| 4.3.1 WiFi功能模块的选择 |
| 4.3.2 WiFi功能模块接口设计 |
| 4.4 LCD触摸屏 |
| 4.5 嵌入式微型打印机 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 测控系统软件设计 |
| 5.1 嵌入式Linux开发环境搭建 |
| 5.1.1 建立交叉编译环境 |
| 5.1.2 Bootloader移植 |
| 5.1.3 Linux内核移植 |
| 5.1.4 根文件系统构建和移植 |
| 5.2 硬件设备软件设计 |
| 5.2.1 LED光源 |
| 5.2.2 CMOS图像采集模块 |
| 5.2.3 WiFi数据传输功能模块 |
| 5.2.4 LCD触摸屏 |
| 5.2.5 微型打印机模块 |
| 5.3 测量光学参数软件设计 |
| 5.3.1 镜片光学中心的确定 |
| 5.3.2 镜片类型的判别 |
| 5.3.3 镜片光学参数检测 |
| 5.4 界面设计 |
| 5.4.1 主测量界面设计 |
| 5.4.2 设置界面设计 |
| 5.5 界面交互功能 |
| 5.5.1 主界面交互 |
| 5.5.2 设置交互 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 实验及分析 |
| 6.1 实验样机搭建 |
| 6.2 系统功能验证 |
| 6.2.1 CMOS采集图像 |
| 6.2.2 WiFi无线发送数据 |
| 6.2.3 LCD触摸显示功能 |
| 6.2.4 打印功能 |
| 6.3 系统性能指标验证 |
| 6.3.1 测量结果 |
| 6.3.2 WiFi通信距离测试 |
| 6.3.3 系统响应时间测试 |
| 6.3.4 系统稳定性测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 相关程序代码 |
| 附录 B 相关程序代码 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（2）库尔勒香梨外部缺陷在线检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 机器视觉检测技术研究现状 |
| 1.2.1 机器视觉技术概述 |
| 1.2.2 机器视觉检测技术在水果检测中的应用 |
| 1.3 嵌入式机器视觉系统 |
| 1.3.1 嵌入式机器视觉系统组成 |
| 1.3.2 嵌入式机器视觉在水果检测中的应用 |
| 1.3.3 嵌入式机器视觉系统特点 |
| 1.4 主要研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 库尔勒香梨嵌入式机器视觉研究平台 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 嵌入式机器视觉研究平台的体系结构设计 |
| 2.2.1 嵌入式机器视觉系统的工作原理 |
| 2.2.2 嵌入式机器视觉研究平台整体设计 |
| 2.3 嵌入式机器视觉系统硬件设计 |
| 2.3.1 光源 |
| 2.3.2 图像处理模块 |
| 2.3.3 图像采集模块 |
| 2.3.4 实时显示模块 |
| 2.3.5 SD卡模块 |
| 2.3.6 通讯模块 |
| 2.4 嵌入式机器视觉系统软件设计 |
| 2.4.1 软件开发环境 |
| 2.4.2 主程序设计 |
| 2.4.3 图像采集 |
| 2.4.4 图像储存 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 库尔勒香梨图像处理方法 |
| 3.1 图像预处理 |
| 3.1.1 图像灰度化 |
| 3.1.2 图像增强 |
| 3.2 图像分割 |
| 3.2.1 阈值分割法 |
| 3.2.2 边缘检测 |
| 3.3 图像的数学形态学处理 |
| 3.3.1 结构元素 |
| 3.3.2 膨胀运算 |
| 3.3.3 腐蚀运算 |
| 3.3.4 组合运算 |
| 3.3.5 连通缺陷区域 |
| 3.4 香梨外轮廓与缺陷区域的分割 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 香梨外部缺陷特征的研究 |
| 4.1 试验样本 |
| 4.2 基于图像数学形态学的果梗检测 |
| 4.2.1 基于形态学处理提取香梨果梗 |
| 4.2.2 试验与结果分析 |
| 4.3 缺陷几何特征 |
| 4.3.1 外部缺陷面积 |
| 4.3.2 香梨轮廓及外部缺陷圆形度 |
| 4.4 缺陷颜色特征 |
| 4.4.1 缺陷的彩色颜色特征 |
| 4.4.2 缺陷的灰度平均值 |
| 4.5 缺陷纹理特征 |
| 4.5.1 灰度共生矩阵 |
| 4.5.2 特征参数提取 |
| 4.6 基于决策树的缺陷分类 |
| 4.6.1 决策树 |
| 4.6.2 决策树特征选取 |
| 4.6.3 决策树的构造 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 系统测试与结果分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 嵌入式机器视觉系统试验平台 |
| 5.3 嵌入式机器视觉系统软件 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）嵌入式虹膜识别算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 生物特征识别技术 |
| 1.2.1 生物特征识别技术的主要类别 |
| 1.2.2 虹膜识别技术 |
| 1.3 虹膜识别技术研究现状及应用前景 |
| 1.3.1 国内外研究现状 |
| 1.3.2 虹膜识别的应用 |
| 1.4 论文主要研究内容及章节安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 嵌入式虹膜识别的基本原理 |
| 2.1 嵌入式系统 |
| 2.1.1 嵌入式系统分类 |
| 2.1.2 嵌入式系统特点 |
| 2.1.3 Linux操作系统 |
| 2.2 虹膜识别系统工作流程 |
| 2.2.1 虹膜图像采集 |
| 2.2.2 虹膜图像预处理 |
| 2.2.3 虹膜的特征提取与编码 |
| 2.2.4 虹膜特征匹配 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 嵌入式虹膜识别的系统研制 |
| 3.1 嵌入式虹膜识别系统的硬件设计 |
| 3.1.1 嵌入式虹膜识别系统的硬件架构 |
| 3.1.2 开发板的硬件结构与性能 |
| 3.1.3 虹膜图像采集装置 |
| 3.2 嵌入式虹膜识别系统的软件设计 |
| 3.2.1 操作系统的安装 |
| 3.2.2 编译环境的搭建 |
| 3.2.3 摄像头的调试 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于嵌入式的虹膜识别算法研究 |
| 4.1 虹膜边界定位 |
| 4.1.1 图像平滑处理 |
| 4.1.2 虹膜内边界检测 |
| 4.1.3 虹膜外边界检测 |
| 4.2 噪声区域定位 |
| 4.2.1 定位眼睑噪声区域 |
| 4.2.2 定位睫毛噪声区域 |
| 4.3 虹膜归一化 |
| 4.4 直方图均衡化 |
| 4.5 基于一维Log-Gabor滤波的特征提取 |
| 4.6 基于改进Hamming距离的特征匹配 |
| 4.6.1 Hamming距离的计算 |
| 4.6.2 旋转虹膜的自动移位比较 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 虹膜识别结果与系统性能分析 |
| 5.1 实验环境 |
| 5.2 虹膜图像数据库 |
| 5.2.1 CASIA-IrisV1公共虹膜库 |
| 5.2.2 CASIA-IrisV3-Interval公共虹膜库 |
| 5.2.3 SDU-IDB虹膜图像库 |
| 5.3 虹膜图像处理结果 |
| 5.4 虹膜特征匹配结果 |
| 5.4.1 认证模式分析与评价 |
| 5.4.2 识别模式分析与评价 |
| 5.4.3 实际移位比对次数分析 |
| 5.5 虹膜识别系统运行速度 |
| 5.6 嵌入式虹膜识别系统结果 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 工作总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（4）CSNS能量分辨中子成像谱仪数据读出方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 背景介绍 |
| 1.1 中子及中子源 |
| 1.1.1 中子及其应用 |
| 1.1.2 中国散裂中子源 |
| 1.2 中子成像方法 |
| 1.2.1 传统中子成像 |
| 1.2.2 光栅干涉成像 |
| 1.2.3 极化中子成像 |
| 1.2.4 能量分辨中子成像 |
| 1.3 能量分辨中子成像探测器 |
| 1.3.1 气体探测器 |
| 1.3.2 闪烁体探测器 |
| 1.3.3 半导体探测器 |
| 1.4 中国散裂中子源能量分辨中子成像谱仪 |
| 1.5 本论文研究内容及结构安排 |
| 第2章 位置灵敏中子成像探测器数据读出方法调研 |
| 2.1 一维位置灵敏中子成像探测器数据读出方法调研 |
| 2.2 二维位置灵敏中子成像探测器数据读出方法调研 |
| 2.2.1 并行数据读出方案 |
| 2.2.2 采用ASIC降低数据读出通道 |
| 2.3 像素结构中子成像探测器数据读出方法调研 |
| 2.3.1 采用CCD的数据读出方案 |
| 2.3.2 采用ASIC的数据读出方案 |
| 第3章 能量分辨中子成像谱仪数据读出方法研究 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 探测器信号分析 |
| 3.1.2 事例率 |
| 3.1.3 空间测量需求 |
| 3.1.4 时间测量需求 |
| 3.2 前端转换芯片 |
| 3.2.1 中子成像探测器前端转换芯片 |
| 3.2.2 衍射闪烁体探测器前端转换芯片 |
| 3.3 多重计数分析 |
| 3.3.1 多重计数产生原因 |
| 3.3.2 多重计数处理条件分析 |
| 3.4 读出系统架构 |
| 第4章 读出电子学设计与实现 |
| 4.1 系统同步设计 |
| 4.1.1 中子脉冲ID系统 |
| 4.1.2 WR授时系统 |
| 4.2 中子成像探测器读出电子学原型 |
| 4.2.1 UDPM硬件设计 |
| 4.2.2 固件设计 |
| 4.2.3 基于硬件的实时数据处理 |
| 4.3 衍射闪烁体探测器读出电子学原型 |
| 4.3.1 DCM硬件设计 |
| 4.3.2 DPM硬件设计 |
| 4.3.3 固件设计 |
| 4.4 数据读出软件实现 |
| 4.4.1 软件系统架构 |
| 4.4.2 软硬件交互接口 |
| 4.4.3 数据交互协议 |
| 第5章 测试与验证 |
| 5.1 电子学性能测试 |
| 5.1.1 高数串行数据传输性能评估 |
| 5.1.2 软硬件交互数据传输性能评估 |
| 5.1.3 嵌入式系统以太网传输性能评估 |
| 5.2 光学测试 |
| 5.2.1 放大倍数对成像的影响 |
| 5.2.2 焦距对光斑大小的影响 |
| 5.2.3 多重计数处理对成像的影响 |
| 5.3 中子束流测试 |
| 5.3.1 放大倍数对成像的影响 |
| 5.3.2 阈值调节对成像的影响 |
| 5.3.3 中子能谱测量 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文 |
（5）基于DSP图像式路基沉降监测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外路基沉降监测研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文研究内容与创新 |
| 1.3.1 本文的研究内容与创新 |
| 1.3.2 论文的结构安排 |
| 1.4 小结 |
| 2 图像式路基沉降监测系统总体方案 |
| 2.1 图像式路基沉降监测的原理及组成 |
| 2.2 系统的功能需求 |
| 2.3 沉降监测系统的测量精度分析 |
| 2.4 图像式路基表面沉降测量方案 |
| 2.5 小结 |
| 3 图像式路基沉降监测系统的硬件系统 |
| 3.1 硬件开发平台 |
| 3.2 DSP集成开发环境 |
| 3.3 沉降变形监测终端设计 |
| 3.3.1 图像采集系统 |
| 3.3.2 图像存储系统 |
| 3.3.3 图像数据无线传输系统 |
| 3.4 监控中心设计 |
| 3.5 小结 |
| 4 图像式路基沉降监测软件系统 |
| 4.1 路基沉降分析计算模型 |
| 4.1.1 沉降分析计算 |
| 4.1.2 算法调试及结果分析 |
| 4.2 振动数据的剔除实验 |
| 4.3 沉降监测靶面位姿修正 |
| 4.3.1 靶面特征点的设计 |
| 4.3.2 监测靶面特征点位姿解算 |
| 4.3.3 实验结果分析 |
| 4.4 主控制中心实现 |
| 4.5 小结 |
| 5 实验室模拟实验验证 |
| 5.1 沉降监测系统应用 |
| 5.2 实验步骤 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.4 小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 沉降监测靶面位姿修正程序 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（6）基于嵌入式视觉的矿井涌水量监测系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 嵌入式视觉发展现状 |
| 1.4 本课题研究的主要内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 系统总体方案设计 |
| 2.1 涌水量监测原理 |
| 2.2 涌水量监测方案比较 |
| 2.3 嵌入式视觉监测系统设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 监测仪硬件设计 |
| 3.1 功能与结构设计 |
| 3.2 水位尺与照明光源设计 |
| 3.3 远程数据传输方式设计 |
| 3.4 图像采集模块及其电路设计 |
| 3.5 嵌入式视觉图像处理平台 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 系统软件设计 |
| 4.1 水位图像预处理算法设计 |
| 4.2 水位线提取算法设计 |
| 4.3 软件开发环境搭建 |
| 4.4 嵌入式系统移植 |
| 4.5 OV9650驱动配置与程序设计 |
| 4.6 OpenCV库在Linux系统上的移植 |
| 4.7 上位机监测软件 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 实验测试与结果分析 |
| 5.1 实验测试 |
| 5.2 误差分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间主要研究成果 |
（7）基于图像识别的轨道定位及嵌入式实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 选题背景及意义 |
| 1.2.1 选题背景 |
| 1.2.2 选题意义 |
| 1.3 相关研究现状 |
| 1.3.1 轨道定位方法研究现状 |
| 1.3.2 嵌入式图像处理国内外研究现状 |
| 1.3.3 基于轨道扣件的轨道定位 |
| 1.4 研究内容和论文结构 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 嵌入式轨道定位原理及系统设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于图像识别的轨道定位原理 |
| 2.2.1 光电编码器轨道绝对定位 |
| 2.2.2 扣件位置定位 |
| 2.2.3 轨道定位 |
| 2.3 基于图像识别的轨道定位系统整体设计方案 |
| 2.3.1 系统整体方案 |
| 2.3.2 系统的主要功能及指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 轨道图像预处理方法研究 |
| 3.1 图像剪裁 |
| 3.2 图像增强 |
| 3.2.1 高斯滤波 |
| 3.2.2 均值滤波 |
| 3.2.3 中值滤波 |
| 3.2.4 试验结果与分析 |
| 3.3 边缘提取算法 |
| 3.3.1 Sobel边缘检测算子 |
| 3.3.2 Roberts边缘检测算子 |
| 3.3.3 Laplacian边缘检测算子 |
| 3.3.4 检测效果综合对比 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于相似度量的快速模板匹配方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相似度量原理 |
| 4.3 相似度量的停止标准设定 |
| 4.4 基于图像金字塔模型的快速匹配搜索策略 |
| 4.5 仿射变换参数的确定 |
| 4.6 梯度向量的快速提取算法 |
| 4.7 实验结果与分析 |
| 4.7.1 实验方法 |
| 4.7.2 实验结果 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 基于图像识别的轨道定位嵌入式实现 |
| 5.1 嵌入式系统结构 |
| 5.2 硬件系统设计 |
| 5.2.1 主传感器选型 |
| 5.2.2 主要硬件设计 |
| 5.3 软件系统设计 |
| 5.3.1 操作系统选型 |
| 5.3.2 编写环境配置 |
| 5.3.3 软件工作流程 |
| 5.4 测试结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 1.发表的学术论文 |
| 2.取得的相关科研成果 |
| 3.参与的科研项目 |
| 致谢 |
（8）中高空面阵CCD航空相机操纵系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究目的和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 航空相机操纵系统相关技术的国内外发展状况 |
| 1.2.1 操作系统的发展状况 |
| 1.2.2 图像压缩技术的发展 |
| 1.2.3 故障诊断技术发展状况 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 中高空面阵CCD航空相机与操纵系统 |
| 2.1 中高空面阵CCD航空相机工作原理 |
| 2.2 中高空面阵CCD航空相机组成 |
| 2.3 操纵系统组成与工作原理 |
| 2.3.1 系统工作原理 |
| 2.3.2 系统功能与组成 |
| 2.3.3 系统软件模块和工作流程 |
| 2.4 本文要解决的关键技术问题和主要技术指标 |
| 2.4.1 系统涉及的关键技术 |
| 2.4.2 主要技术指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于PC104总线的Linux的裁剪技术研究 |
| 3.1 Linux裁剪技术 |
| 3.1.1 基于Linux自配裁剪技术 |
| 3.1.2 基于Linux系统的源代码裁剪技术 |
| 3.1.3 基于调用图的Linux内核的裁剪技术 |
| 3.2 BOOT LOADER的移植 |
| 3.2.1 PC104主板的资源 |
| 3.2.2 Boot Loader的移植环境的搭建 |
| 3.2.3 Boot Loader移植 |
| 3.3 Linux内核的裁剪与应用文件系统的建立 |
| 3.3.1 Linux内核裁剪的主要内容 |
| 3.3.2 内核编译与加载 |
| 3.3.3 基于busybox的根文件系统构建 |
| 3.3.4 制作映像文件 |
| 3.4 系统的开关机与任务响应性能测试 |
| 3.4.1 测试条件 |
| 3.4.2 测试方法 |
| 3.4.3 测试结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 图像实时无损压缩的软硬件并行技术研究 |
| 4.1 图像压缩原理 |
| 4.1.1 图像压缩基础知识 |
| 4.1.2 小波变换理论 |
| 4.2 图像并行实时压缩子系统的设计方案 |
| 4.3 图像并行实时压缩子系统的实现 |
| 4.3.1 基于乒乓操作的高速缓存模块 |
| 4.3.2 图像并行实时压缩子系统的硬件设计 |
| 4.3.3 FPGA主控制器设计 |
| 4.3.4 子系统的软件设计 |
| 4.4 图像并行实时压缩子系统实验 |
| 4.4.1 高速缓存性能测试 |
| 4.4.2 图像压缩性能的测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于PSO-RBF神经网络的故障诊断技术研究 |
| 5.1 原始粒子群优化算法 |
| 5.2 改进粒子群优化算法 |
| 5.3 改进粒子群优化神经网路模型建立 |
| 5.3.1 神经网络概述 |
| 5.3.2 RBF神经网络 |
| 5.3.3 改进的粒子群算法优化RBF神经网络 |
| 5.4 基于PSO-RBF的故障诊断子系统的设计方案 |
| 5.4.1 故障诊断子系统的设计方案 |
| 5.4.2 航空相机电源系统概述 |
| 5.4.3 故障的设定与测试接口 |
| 5.5 基于PSO-RBF神经网络的故障诊断子系统的实现 |
| 5.5.1 故障诊断子系统的硬件设计 |
| 5.5.2 故障诊断子系统的软件设计 |
| 5.6 故障诊断子系统实验 |
| 5.6.1 基于主元分析的测试样本故障特征提取 |
| 5.6.2 仿真实验 |
| 5.6.3 实测实验 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文主要研究工作与所取得的创新性成果 |
| 6.1.1 本文主要完成的研究工作 |
| 6.1.2 论文的主要创新性成果 |
| 6.2 进一步研究与展望 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间的学术成果和参与科研情况 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ |
（9）基于DSP的视频监控系统硬件设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的背景、意义及来源 |
| 1.2 视频监控系统的发展历史 |
| 1.3 视频监控系统国内外研究现状 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 相关技术介绍 |
| 2.1 嵌入式系统 |
| 2.1.1 嵌入式系统的定义 |
| 2.1.2 嵌入式系统的特点 |
| 2.1.3 嵌入式系统的发展 |
| 2.2 DSP技术 |
| 2.2.1 DSP的发展 |
| 2.2.2 DSP处理器的典型特点 |
| 2.3 电荷耦合器件(CCD) |
| 2.3.1 CCD图像传感器的发展 |
| 2.3.2 CCD结构和工作原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统总体设计与方案选型 |
| 3.1 系统总体设计 |
| 3.1.1 系统设计原则 |
| 3.1.2 视频采集模块总体功能设计 |
| 3.1.3 视频处理模块总体功能设计 |
| 3.2 视频采集模块设计方案 |
| 3.2.1 图像传感器的选择 |
| 3.2.2 视频采集模块器件选型 |
| 3.3 视频处理模块设计方案 |
| 3.3.1 主处理器的选择 |
| 3.3.2 达芬奇(DaVinci)技术介绍 |
| 3.3.3 TMS320DM6446简介 |
| 3.3.4 视频处理模块器件选型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 视频采集模块设计 |
| 4.1 图像采集部分 |
| 4.1.1 CCD图像采集硬件设计 |
| 4.1.2 CCD工作时序分析 |
| 4.2 图像处理部分 |
| 4.2.1 图像预处理部分 |
| 4.2.2 图像处理部分 |
| 4.3 外围电路设计 |
| 4.3.1 电源模块 |
| 4.3.2 EEPROM模块 |
| 4.3.3 RS-232C串口调试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 视频处理模块设计 |
| 5.1 视频处理部分 |
| 5.1.1 视频解码 |
| 5.1.2 视频输出 |
| 5.2 存储部分 |
| 5.2.1 DDR2 SDRAM存储器 |
| 5.2.2 Nor Flash存储器 |
| 5.3 电源部分 |
| 5.4 其它外设 |
| 5.4.1 以太网接口 |
| 5.4.2 RS-232C串口 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 系统PCB设计 |
| 6.1 信号完整性分析 |
| 6.1.1 反射 |
| 6.1.2 串扰 |
| 6.2 系统PCB板层设计 |
| 6.2.1 Core和PP介绍 |
| 6.2.2 视频采集模块板层设计 |
| 6.2.3 视频处理模块板层设计 |
| 6.3 系统PCB布局 |
| 6.4 系统PCB布线 |
| 6.4.1 视频采集板布线 |
| 6.4.2 视频处理板布线 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 视频采集模块电路图及PCB板 |
| 附录1.1 视频采集模块电路图 |
| 附录1.2 视频采集模块PCB |
| 附录2 视频处理模块部分电路与PCB板 |
| 附录2.1 视频解码电路 |
| 附录2.2 视频输出电路 |
| 附录2.3 Nor Flash电路 |
| 附录2.4 DDR2 SDRAM电路 |
| 附录2.5 电源模块电路 |
| 附录2.6 以太网接口电路 |
| 附录2.7 RS-232C接口电路 |
| 附录2.8 视频处理模块PCB |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 攻读学位期间参研的科研项目 |
（10）基于嵌入式系统的数字图像采集处理系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的提出 |
| 1.2 图像数据采集常用设计模式分析 |
| 1.3 数据预处理方案分析 |
| 1.4 嵌入式系统及其应用 |
| 1.5 本课题的目的和意义 |
| 1.6 本文的主要工作 |
| 第二章 图像采集处理系统方案设计 |
| 2.1 图像传感器 |
| 2.2 网络传输系统 |
| 2.3 嵌入式系统平台 |
| 2.4 系统硬件设计方案 |
| 2.5 其它主要芯片 |
| 2.5.1 数据存储芯片 |
| 2.5.2 串口通讯芯片 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 采集系统硬件电路设计 |
| 3.1 FPGA 电路设计 |
| 3.1.1 FPGA 与OV9653 和SRAM 接口设计 |
| 3.1.2 FPGA 配置电路设计 |
| 3.2 以太网接口电路 |
| 3.3 RS232 接口电路 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 嵌入式系统硬件功能设计 |
| 4.1 设计工具及开发流程简介 |
| 4.1.1 Verilog HDL 语言简介 |
| 4.1.2 ISE 设计工具简介 |
| 4.1.3 EDK 设计工具简介 |
| 4.1.4 EDK 硬件开发流程 |
| 4.2 基于SOPC 技术的嵌入式系统整体结构设计 |
| 4.2.1 SOPC 技术与IP 复用技术 |
| 4.2.2 嵌入式系统的整体结构 |
| 4.2.3 CoreConnect 总线体系结构 |
| 4.2.4 外设固定IP 功能设置 |
| 4.3 图像数据存储功能实现 |
| 4.3.1 COMS 数据发送时序和SRAM 写时序分析 |
| 4.3.2 用户IP 核RAM Writer 整体结构 |
| 4.3.3 用户IP 核RAM Writer 功能实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 嵌入式系统软件设计 |
| 5.1 嵌入式系统软件开发工具简介 |
| 5.1.1 嵌入式系统设计工具简介 |
| 5.1.2 软件应用工具简介 |
| 5.2 用户IP 核设计 |
| 5.2.1 外设驱动基本原理 |
| 5.2.2 RAM Writer 硬件驱动实现 |
| 5.2.3 用户核模板设计 |
| 5.3 嵌入式系统其他外设IP 核设计 |
| 5.3.1 OPB_GPIO 控制器设计 |
| 5.3.2 OPB_EMC 控制器设计 |
| 5.3.3 OPB_UART 控制器设计 |
| 5.4 嵌入式TCP/IP 协议栈uIP 的移植 |
| 5.4.1 uIP 简介 |
| 5.4.2 uIP 设备驱动程序接口 |
| 5.4.3 uIP 应用程序接口 |
| 5.4.4 uIP 的移植 |
| 5.5 系统工作流程 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 实验 |
| 6.1 网络通信实验 |
| 6.2 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 附录1 图像采集/传输电路PCB |
| 附录2 用户IP 核Verilog 程序 |
| 附录3 uIP 网络设备驱动 |
| 致谢 |
四、基于嵌入式系统的高速CCD图像采集（论文参考文献）
- [1]基于ARM的自动焦度计测控系统设计[D]. 刘颖. 长春理工大学, 2021(02)
- [2]库尔勒香梨外部缺陷在线检测研究[D]. 陈斐. 塔里木大学, 2021
- [3]嵌入式虹膜识别算法研究[D]. 许瀚文. 山东大学, 2021(12)
- [4]CSNS能量分辨中子成像谱仪数据读出方法研究[D]. 余滔. 中国科学技术大学, 2021(09)
- [5]基于DSP图像式路基沉降监测系统研究[D]. 任维卓. 兰州交通大学, 2020
- [6]基于嵌入式视觉的矿井涌水量监测系统设计[D]. 范浩. 山东科技大学, 2018(03)
- [7]基于图像识别的轨道定位及嵌入式实现[D]. 陈金胜. 上海工程技术大学, 2017(03)
- [8]中高空面阵CCD航空相机操纵系统关键技术研究[D]. 段洁. 长春理工大学, 2014(07)
- [9]基于DSP的视频监控系统硬件设计[D]. 徐韶辉. 太原理工大学, 2012(09)
- [10]基于嵌入式系统的数字图像采集处理系统研究[D]. 吕同周. 天津大学, 2007(04)