基于DaVinci平台的铜成分软测量系统设计
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-13页 |
| 1 绪论 | 第13-21页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·课题研究背景 | 第14-15页 |
| ·相关技术研究现状 | 第15-17页 |
| ·图像处理技术与软测量方法相结合的研究现状 | 第15-16页 |
| ·软测量技术应用于嵌入式平台的研究现状 | 第16-17页 |
| ·主要贡献和创新点 | 第17-19页 |
| ·章节安排 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 2 DaVinci软硬件平台的搭建 | 第21-39页 |
| ·硬件选型及方案设计 | 第21-26页 |
| ·设计要求 | 第22页 |
| ·微控制器选型 | 第22-25页 |
| ·硬件方案设计 | 第25-26页 |
| ·ARM端软件平台搭建 | 第26-35页 |
| ·Uboot移植 | 第28-30页 |
| ·MontaVista Linux内核移植 | 第30-32页 |
| ·文件系统构建 | 第32-35页 |
| ·DSP端软件平台搭建 | 第35-37页 |
| ·DSP/BIOS配置 | 第35-37页 |
| ·双核开发环境的搭建 | 第37页 |
| ·平台测试 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 3 软件整体架构与实现 | 第39-59页 |
| ·整体软件架构 | 第39-40页 |
| ·ARM端软件架构实现 | 第40-48页 |
| ·图像采集模块 | 第41-43页 |
| ·图像处理模块 | 第43页 |
| ·图像显示模块 | 第43-45页 |
| ·多模块间同步与通信 | 第45-47页 |
| ·Qt界面的实现 | 第47-48页 |
| ·Qt界面和图像的双重显示 | 第48页 |
| ·ARM和DSP端双核通信 | 第48-53页 |
| ·基于Codec Engine框架的程序设计 | 第48-51页 |
| ·CMEM | 第51页 |
| ·DSPLink | 第51-53页 |
| ·DSP端软件实现 | 第53-56页 |
| ·xDAIS和xDM算法标准 | 第54-55页 |
| ·铜成分软测量算法框架 | 第55-56页 |
| ·软件框架测试 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-59页 |
| 4 铜块图像ROI自动提取算法的研究与实现 | 第59-73页 |
| ·ROI提取算法简介 | 第59-60页 |
| ·图象预处理 | 第60-62页 |
| ·灰度图提取 | 第60页 |
| ·图像滤波 | 第60-61页 |
| ·边缘图提取 | 第61-62页 |
| ·单一背景下的ROI提取 | 第62-64页 |
| ·问题抽象 | 第64-65页 |
| ·HS多高斯模型的建立 | 第65-69页 |
| ·HSV颜色空间 | 第65-66页 |
| ·HS多高斯模型 | 第66-68页 |
| ·模型建立 | 第68-69页 |
| ·复杂背景下的SBRE方法 | 第69-70页 |
| ·结果分析 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 5 ROI质量检测与特征提取 | 第73-87页 |
| ·铜块ROI特征分析 | 第73-74页 |
| ·纹理特征分析 | 第74-85页 |
| ·纹理特征简介 | 第74-75页 |
| ·LBP特征分析 | 第75-80页 |
| ·VAR特征分析 | 第80-82页 |
| ·灰度方差特征分析 | 第82-83页 |
| ·质量检测分析 | 第83-85页 |
| ·颜色特征提取 | 第85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 6 铜成分软测量模型的研究与实现 | 第87-99页 |
| ·软测量模型分析 | 第87-88页 |
| ·ε-SVR方法 | 第88-91页 |
| ·ε-SVR模型 | 第88-90页 |
| ·建模步骤 | 第90页 |
| ·参数选择 | 第90-91页 |
| ·S-GMR方法 | 第91-95页 |
| ·高斯混合模型(GMM) | 第91-92页 |
| ·EM方法 | 第92-93页 |
| ·基于高斯混合模型的回归(GMR) | 第93-94页 |
| ·S-GMR | 第94-95页 |
| ·建模步骤 | 第95页 |
| ·回归模型实验比较与分析 | 第95-97页 |
| ·S-GMR在DaVinci平台上的实现 | 第97-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 7 总结与展望 | 第99-101页 |
| ·总结 | 第99-100页 |
| ·展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-107页 |
| 作者攻读硕士学位期间的科研成果 | 第107页 |
