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基于嵌入式机器视觉的轨道缺陷检测系统研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第1章 绪论第9-22页
    1.1 课题背景与意义第9页
    1.2 机器视觉检测技术概述第9-14页
        1.2.1 国外发展现状第10-12页
        1.2.2 国内发展现状第12-14页
    1.3 嵌入式机器视觉检测技术第14-17页
        1.3.1 嵌入式系统概述第14-15页
        1.3.2 嵌入式系统与传统机器视觉系统的比较第15-17页
    1.4 图像传感器第17-20页
        1.4.1 图像传感器的分类第17页
        1.4.2 CCD与CMOS的性能对比第17-19页
        1.4.3 CCD传感器的分类与比较第19-20页
    1.5 主要内容第20-21页
    1.6 本章小结第21-22页
第2章 图像采集处理系统硬件设计第22-56页
    2.1 图像采集处理系统的选择第22-24页
        2.1.1 图像采集处理系统的几种方案第22-23页
        2.1.2 CPLD+DSP图像采集处理系统的总体结构设计第23-24页
    2.2 CCD传感器第24-31页
        2.2.1 CCD传感器的基本工作原理第24-29页
            2.2.1.1 MOS结构第25-27页
            2.2.1.2 电荷的产生和存储第27-28页
            2.2.1.3 电荷的传输和转移第28-29页
            2.2.1.4 电荷的检测和输出第29页
        2.2.2 CCD传感器的选择第29-31页
    2.3 驱动模块第31-36页
        2.3.1 驱动方案的选择第31-33页
        2.3.2 电平转换电路第33-36页
            2.3.2.1 低压电平转换电路第34-36页
            2.3.2.2 高压电平转换电路第36页
    2.4 CCD信号预处理模块第36-39页
        2.4.1 信号放大电路第37-38页
        2.4.2 信号滤波电路第38-39页
        2.4.3 数模转换电路第39页
    2.5 FIFO缓存模块第39-42页
        2.5.1 FIFO缓存的设计原理第40-42页
        2.5.2 FIFO缓存器的选择第42页
    2.6 图像处理模块第42-48页
        2.6.1 DSP概述第42-43页
        2.6.2 DSP的选择第43-44页
        2.6.3 DSP数据接第44-47页
            2.6.3.1 SDRAM存储器第44-47页
            2.6.3.2 FLASH存储器第47页
        2.6.4 电源与复位电路第47-48页
    2.7 数据传输模块第48-54页
        2.7.1 千兆以太网概述第49-50页
        2.7.2 千兆以太网接第50-54页
            2.7.2.1 千兆以太网MAC层芯片第51-52页
            2.7.2.2 千兆以太网PHY层芯片第52-54页
    2.8 本章小结第54-56页
第3章 图像采集驱动软件设计第56-64页
    3.1 硬件语言与软件开发平台第56-57页
    3.2 驱动时序分析与仿真第57-63页
        3.2.1 CCD时序分析与仿真第57-59页
        3.2.2 信号预处理时序分析与仿真第59-61页
        3.2.3 FIFO时序分析与初始化模块仿真第61-63页
    3.3 本章小结第63-64页
第4章 系统在钢轨图像处理中的应用第64-77页
    4.1 数字图像处理特点第64-65页
    4.2 钢轨缺陷图像处理流程第65-66页
    4.3 基于加权自适应中值滤波的轨道图像预处理第66-69页
    4.4 图像的分割第69-73页
        4.4.1 基于先验知识的轨道区域定位第69-70页
        4.4.2 基于自适应Canny算法的边缘分割第70-73页
    4.5 缺陷特征识别与分类第73-75页
        4.5.1 钢轨缺陷几何特征描述第73-74页
        4.5.2 基于LVQ神经网络的分类方法第74-75页
    4.6 本章小结第75-77页
第5章 总结与展望第77-79页
    5.1 全文总结第77页
    5.2 研究特点第77-78页
    5.3 课题展望第78-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-83页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第83页

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