首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于SOPC的QR二维码识别系统设计与实现

摘要第4-5页
Abstract第5页
引言第9-10页
1 绪论第10-15页
    1.1 课题背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状与发展趋势第11-12页
        1.2.1 国内外研究现状第11-12页
        1.2.2 发展趋势第12页
    1.3 课题研究内容第12-14页
    1.4 论文的章节安排第14-15页
2 QR 二维码符号体系简介第15-35页
    2.1 QR 二维码符号特点第15-17页
        2.1.1 符号版本和规格第15页
        2.1.2 寻象图形第15-16页
        2.1.3 分隔符第16页
        2.1.4 定位图形第16页
        2.1.5 校正图形第16页
        2.1.6 编码区域第16页
        2.1.7 空白区第16-17页
    2.2 QR 二维码编码流程第17-27页
        2.2.1 数据分析第17页
        2.2.2 数据编码第17-23页
        2.2.3 纠错编码第23-24页
        2.2.4 构造最终码字序列第24页
        2.2.5 在矩阵中布置模块第24-25页
        2.2.6 掩模第25-26页
        2.2.7 添加格式和版本信息第26-27页
    2.3 QR 二维码的识别原理第27-34页
        2.3.1 获取 QR 码图像第28页
        2.3.2 QR 码符号图像预处理第28-30页
        2.3.3 QR 码符号识别第30-34页
    2.4 本章小结第34-35页
3 基于 SOPC 的 QR 二维码识别系统总体方案设计第35-39页
    3.1 SOPC 技术简介第35-36页
    3.2 系统架构方案设计第36-37页
    3.3 识别系统工作流程第37-38页
    3.4 本章小结第38-39页
4 基于 SOPC 的 QR 识别系统硬件设计第39-59页
    4.1 硬件系统总体设计第39页
    4.2 Nios II 处理器系统设计第39-42页
        4.2.1 Nios II 软核定制第40页
        4.2.2 存储器设计第40-41页
        4.2.3 SGDMA 控制器设置第41页
        4.2.4 外部中断设置第41页
        4.2.5 通用 I/O 设置第41-42页
        4.2.6 UART 控制器设置第42页
        4.2.7 其他组件设置第42页
    4.3 图像采集单元第42-45页
        4.3.1 摄像头模块介绍第42-43页
        4.3.2 基于 FPGA 的图像采集单元设计第43-45页
    4.4 显示控制单元第45-48页
        4.4.1 实时显示拍摄画面第46-47页
        4.4.2 译码结果显示第47-48页
    4.5 图像预处理单元第48-56页
        4.5.1 灰度化第48-49页
        4.5.2 中值滤波第49-52页
        4.5.3 二值化第52-56页
    4.6 DMA 接口单元第56-58页
    4.7 本章小结第58-59页
5 基于 SOPC 的 QR 二维码识别系统软件设计第59-71页
    5.1 摄像头配置第59-61页
    5.2 LCD 显示驱动第61-62页
    5.3 DMA 传输第62-63页
    5.4 QR 码符号识别第63-70页
        5.4.1 QR 码符号定位第63-66页
        5.4.2 识读版本信息第66页
        5.4.3 建立采样网络获取符号数据第66-67页
        5.4.4 格式信息译码第67-68页
        5.4.5 QR 码符号数据消除掩模第68页
        5.4.6 获取 QR 码符号的编码数据第68-69页
        5.4.7 对提取的码字进行纠错第69页
        5.4.8 对纠错后的数据进行译码第69-70页
    5.5 本章小结第70-71页
6 系统调试与测试第71-78页
    6.1 上位机调试软件设计第71-72页
    6.2 显示系统测试第72-73页
    6.3 图像预处理结果测试第73-74页
    6.4 Nios II 译码结果测试第74-75页
    6.5 识别系统整体测试第75-76页
    6.6 系统使用资源分析第76-77页
    6.7 本章小结第77-78页
7 总结与展望第78-80页
参考文献第80-82页
在学研究成果第82-83页
致谢第83页

论文共83页,点击 下载论文
上一篇:基于核稀疏表示的人脸识别方法研究
下一篇:基于USB3.0高分辨率摄像头图像采集系统设计