资料介绍
图像采集是数字化图像处理的第一步,开发图像采集平台是视觉系统开发的基础。视觉检测的速度是视觉检测要解决的关键技术之一,也是专用图像处理系统设计所要完成的首要目标“3。传统的图像采集卡只能将采集的图像数据实时传输给计算机,而不能传输给专用图像处理系统,因此需要研制专用的图像采集系统,既能够实时高速获取视觉图像,又能实时将图像数据传输给计算机和专用图像处理系统。
FPGA(Field Programmable Gate Array)运算速度快,实时性强,易于并行运算和实现流水线结构,编程相对复杂,它实现图像底层处理速度快,易于通过VHDL(VeryHigh Speed Integrate Circuit Hardware Description Language)语言编写程序实现。以FPGA为底层运算和控制核心,能够通过软件编程无限次更改内部硬件逻辑,改变功能,编程后的FPGA相当于专用集成芯片,采用硬件电路实现软件功能,具有很高的运行速度。典型的视觉应用系统可由下列五个部分组成:图像获取、预处理、特征的提取、分类和识别、响应等5个部分组成,其中预处理、特征提取、分类一识别三个阶段分别对应了视觉任务的底层、中层和高层。视觉检测中图像处理的特点是底层图像处理数据量大,算法简单,占有2/3的计算量,高层图像处理算法复杂,但数据量小。因此,底层图像采集及控制过程由FPGA实现;高层图像处理算法由DSP(Digital SignalProcessor,数字信号处理)实现。高速完成视觉传感器的数据处理任务。
本文以Altera公司的Cyclone系列EPlC6为核心构建了图像采集系统,该芯片建立在流水线设计和查找表结构基础上,可以进行并行运算处理,不仅克服其它嵌入式芯片执行速度慢的缺陷,而且完全适于各种图像处理算法的实现。图像预处理中关键是图像噪声的滤除和特征提取,噪声的滤除在图像处理过程中十分重要,它影响图像处理中图像的输入、采集、处理的各个环节以及输出结果的全过程。因此,去噪声是图像处理中极为重要的步骤。一个良好的图像处理系统,不论是模拟处理还是数字处理,都是把降低第一级的噪声作为重要工作。
本篇论文阐述了图像噪声的来源以及噪声滤除的基本理论,给出了改进的非线性滤波算法,并进行各种算法的~IATLAB仿真比较;概述了图像采集系统的工作原理和各部分组成及其助能。采用EDA技术,设计以FPGA芯片为核心控制的图像采集系统,实现了改进的非线性滤波算法,仿真结果说明算法的有效性和系统的高速性能达到了预期目的。本文在视觉检测的主要指标,即目标识别和处理速度方面进行了有意义的探索和较为深入的研究,在实践应用方面有着较强的实用价值。
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