基于FPGA的火焰燃烧状态检测系统设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-17页 |
| 第2章 系统设计的相关知识介绍 | 第17-27页 |
| 2.1 算法介绍 | 第17-22页 |
| 2.1.1 降噪原理 | 第17-18页 |
| 2.1.2 测温原理 | 第18-20页 |
| 2.1.3 神经网络 | 第20-22页 |
| 2.2 硬件平台介绍 | 第22-24页 |
| 2.2.1 DE2开发板 | 第22-23页 |
| 2.2.2 CMOS传感器 | 第23-24页 |
| 2.3 软件平台介绍 | 第24-26页 |
| 2.3.1 Quartus Ⅱ软件平台 | 第24-26页 |
| 2.3.2 Nios Ⅱ软件平台 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 系统分析与设计 | 第27-33页 |
| 3.1 需求分析 | 第27-28页 |
| 3.2 总体设计 | 第28-29页 |
| 3.3 硬件设计 | 第29-31页 |
| 3.4 软件设计 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 系统各功能模块的具体设计与实现 | 第33-61页 |
| 4.1 基础平台搭建 | 第33-40页 |
| 4.1.1 顶层设计 | 第33-35页 |
| 4.1.2 图像获取与整形 | 第35-38页 |
| 4.1.3 温度场转换 | 第38-39页 |
| 4.1.4 输出形式 | 第39-40页 |
| 4.2 滤波算法研究与实现 | 第40-42页 |
| 4.2.1 自适应均值滤波算法 | 第40-41页 |
| 4.2.2 本文使用的去噪算法 | 第41-42页 |
| 4.3 火焰图像特征提取模块 | 第42-48页 |
| 4.3.1 火焰中心点 | 第42-43页 |
| 4.3.2 火焰温度 | 第43-47页 |
| 4.3.3 火焰面积 | 第47-48页 |
| 4.3.4 特征提取算法实现 | 第48页 |
| 4.4 BP神经网络模块 | 第48-56页 |
| 4.4.1 BP神经网络 | 第48-49页 |
| 4.4.2 BP网络学习过程 | 第49-50页 |
| 4.4.3 BP网络设计 | 第50-51页 |
| 4.4.4 燃烧状况检测算法实现 | 第51-56页 |
| 4.5 软核设计与实现 | 第56-59页 |
| 4.5.1 软核设计 | 第56-57页 |
| 4.5.2 软核程序实现 | 第57-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 系统测试与结果分析 | 第61-71页 |
| 5.1 硬件调试 | 第61页 |
| 5.2 软件调试 | 第61-62页 |
| 5.3 遇到的问题及解决方法 | 第62-63页 |
| 5.4 系统测试 | 第63-69页 |
| 5.4.1 测试环境 | 第63-64页 |
| 5.4.2 冒烟测试 | 第64页 |
| 5.4.3 火焰识别测试 | 第64页 |
| 5.4.4 特征提取测试 | 第64-67页 |
| 5.4.5 状态检测测试 | 第67-69页 |
| 5.5 结果分析 | 第69-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 进一步工作展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
