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FPGA的大枣检测与分级系统设计

致谢第7-8页
摘要第8-9页
ABSTRACT第9页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 课题研究背景、意义和应用前景第15-16页
    1.2 国内外技术研究现状第16-19页
        1.2.1 国外研究现状分析第16-17页
        1.2.2 国内研究现状分析第17-19页
    1.3 论文研究内容及组织结构第19-21页
        1.3.1 论文基本内容第19页
        1.3.2 论文章节安排第19-21页
第二章 系统框架与器件选择第21-34页
    2.1 喂料系统设计第21-22页
    2.2 光学系统设计第22-25页
        2.2.1 光学镜头选择第22-24页
        2.2.2 光源选择第24-25页
    2.3 触发系统设计第25-27页
        2.3.1 硬件电路设计第26页
        2.3.2 触发逻辑设计第26-27页
    2.4 核心系统器件选型第27-32页
        2.4.1 主控制器选择第27页
        2.4.2 传感器选择第27-30页
        2.4.3 AD模数转换器选择第30-32页
        2.4.4 USB芯片选择第32页
    2.5 本章小结第32-34页
第三章 彩色线阵CCD图像采集系统设计第34-51页
    3.1 图像采集系统整体方案第34-35页
    3.2 硬件电路设计第35-42页
        3.2.1 电源系统设计第35-37页
        3.2.2 FPGA内部电路设计第37页
        3.2.3 传感器电路设计第37-38页
        3.2.4 AD9945采样电路设计第38-39页
        3.2.5 图像数据传输电路设计第39-40页
        3.2.6 RS485串口电路设计第40页
        3.2.7 硬件电路调试第40-42页
    3.3 软件与逻辑设计第42-50页
        3.3.1 KLI2113驱动逻辑设计第42-43页
        3.3.2 AD9945逻辑设计第43-46页
        3.3.3 USB2.0逻辑设计第46-48页
        3.3.4 上位机软件设计第48-50页
    3.4 本章小结第50-51页
第四章 图像数据处理第51-58页
    4.1 图像预处理研究第51-53页
        4.1.1 中值滤波处理第52-53页
        4.1.2 均值滤波处理第53页
    4.2 Bayer数据处理研究第53-56页
        4.2.1 Bayer数据压缩第54-55页
        4.2.2 Bayer数据还原第55-56页
    4.3 本章小结第56-58页
第五章 大枣检测分级算法研究第58-69页
    5.1 大枣大小检测算法第58-63页
        5.1.1 图像数据二值化第58-60页
        5.1.2 3×3像素矩阵构建第60-61页
        5.1.3 膨胀算法第61-62页
        5.1.4 像素点统计第62-63页
    5.2 大枣边缘检测算法第63-66页
        5.2.1 灰度图像转化第63-64页
        5.2.2 Sobel边缘检测第64-65页
        5.2.3 边缘点统计第65-66页
    5.3 算法结果测试第66-68页
    5.4 本章小结第68-69页
第六章 总结与展望第69-71页
    6.1 本文工作的总结第69-70页
    6.2 对未来的展望第70-71页
参考文献第71-74页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第74-75页

论文共75页,点击 下载论文
上一篇:基于机器视觉的嵌入式零件检测系统设计
下一篇:基于人脸视频处理的心率检测方法研究