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基于FPGA的纸病检测系统关键技术研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
1 绪论第12-20页
    1.1 课题研究背景第12-14页
    1.2 课题研究目的及意义第14-15页
    1.3 国内外研究现状及发展第15-17页
        1.3.1 国外研究现状第15-16页
        1.3.2 国内研究现状第16-17页
    1.4 纸病检测的快速性趋势第17页
    1.5 FPGA在图像处理中的发展及应用第17-18页
    1.6 论文主要研究内容及章节安排第18-20页
2 纸病及其检测技术第20-27页
    2.1 纸病成因与分类第20-21页
    2.2 纸病检测原理及检测系统组成第21-24页
        2.2.1 检测原理第21页
        2.2.2 检测系统硬件组成第21-23页
        2.2.3 检测系统软件平台第23-24页
    2.3 纸病检测关键技术第24-26页
        2.3.1 纸病图像处理算法第24-25页
        2.3.2 纸病检测实现的快速性第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
3 纸病图像处理算法研究第27-38页
    3.1 纸病图像处理算法第27-34页
        3.1.1 图像预处理算法第28-31页
        3.1.2 图像特征量的选择第31-34页
    3.2 纸病图像的分类第34-37页
        3.2.1 RBFNN模糊纸病分类器第34-35页
        3.2.2 BP神经网络分类器第35-36页
        3.2.3 朴素贝叶斯纸病分类第36-37页
    3.3 本章小结第37-38页
4 基于FPGA的纸病检测系统的研究与实现第38-71页
    4.1 FPGA概述第38-42页
        4.1.1 FPGA的开发工具及语言第38-39页
        4.1.2 FPGA的工程设计流程第39-41页
        4.1.3 SOPC及其开发流程第41-42页
    4.2 硬件系统研究与实现第42-56页
        4.2.1 相机选型及其工作原理第43-45页
        4.2.2 图像的采集系统第45-48页
        4.2.3 图像存储模块第48-54页
        4.2.4 串口通信模块第54-56页
    4.3 图像预处理模块的FPGA实现第56-61页
        4.3.1 图像颜色格式转换第56-57页
        4.3.2 中值滤波第57-59页
        4.3.3 边缘检测第59-61页
    4.4 图像特征提取的FPGA实现第61-67页
    4.5 分类器的FPGA实现第67-70页
    4.6 本章小结第70-71页
5 上位机开发第71-84页
    5.1 Qt函数类第71-75页
        5.1.1 信号与槽第71-72页
        5.1.2 界面图形基类QWidget第72-74页
        5.1.3 对话框基类QDialog第74-75页
    5.2 纸病检测界面设计第75-83页
        5.2.1 登录界面设计第75-77页
        5.2.2 主窗口界面设计第77-78页
        5.2.3 检测界面设计第78-80页
        5.2.4 历史记录界面设计第80-83页
    5.3 本章总结第83-84页
6 纸病检测系统性能测试第84-97页
    6.1 纸病检测系统功能测试第84-87页
    6.2 主要纸病分析能力测试第87-92页
        6.2.1 黑斑图像第87-88页
        6.2.2 孔洞图像第88-89页
        6.2.3 边缘裂缝图像第89-90页
        6.2.4 亮斑图像第90-92页
    6.3 综合调试第92-95页
    6.4 测试中遇到的问题及解决办法第95-96页
    6.5 本章小结第96-97页
7 总结与展望第97-99页
    7.1 全文工作总结第97-98页
    7.2 未来工作展望第98-99页
致谢第99-100页
参考文献第100-104页
附录A:中值滤波RTL级示图第104-105页
附录B:Sobel算子RTL级示图第105-106页
附录C:系统顶层RTL图第106-107页
附录D:SDRAM顶层控制程序第107-112页
攻读学位期间发表的学术论文第112-113页

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