本文關(guān)鍵詞：基于FPGA的路面裂紋采集與檢測系統(tǒng)設(shè)計

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【摘要】：公路仍然是當(dāng)今世界主要的運(yùn)輸方式,大到關(guān)乎一個國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,小到關(guān)乎一個人的出行生活。而道路的養(yǎng)護(hù),尤其是對路面裂紋的查找修復(fù)就成為了一個不小的工程。人們已經(jīng)在路面裂紋自動檢測設(shè)備方面做了不少的研究設(shè)計工作,但是這些設(shè)備因為高額的成本,所以難以得到廣泛的推廣。本論文設(shè)計的基于FPGA路面裂紋采集與檢測系統(tǒng)將圖像采集、GPS定位、圖像處理等集成到一塊核心板卡上,并且有目的性的存儲裂紋圖像數(shù)據(jù),使得整個系統(tǒng)在具備很好的圖像采集精度的同時,還具有硬件體積小、成本低的優(yōu)點。本論文的主要設(shè)計內(nèi)容包括:1.基于FPGA的集成板卡系統(tǒng)的設(shè)計研究。分別對構(gòu)成集成板卡系統(tǒng)的圖像采功能模塊、GPS定位功能模塊、緩存功能模塊進(jìn)行相應(yīng)的驅(qū)動時序、硬件聯(lián)接原理以及Verilog代碼的設(shè)計。2.圖像處理子模塊中的硬件位級中值濾波算子子模塊和圖像邊緣檢測Sobel算法子模塊的研究設(shè)計。通過對原有硬件位級中值濾波算子的研究改進(jìn),實現(xiàn)了硬件位級中值濾波算子的邏輯電路設(shè)計以及硬件位級中值濾波算子子模塊Verliog代碼;在學(xué)習(xí)Sobel算法的數(shù)學(xué)原理和借鑒已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)Sobel算法梯度算子的Verilog代碼設(shè)計。3.路面裂紋的模式識別的設(shè)計。通過采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,來構(gòu)建裂紋識別分類器;通過圖像投影,對裂紋二值化圖像特征參數(shù)的提取;設(shè)計裂紋識別分類器的訓(xùn)練流程。
【關(guān)鍵詞】：FPGA 圖像處理 Verilog HDL 模式識別
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U418.6;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 課題研究的目的及意義10-11
• 1.2 路面裂紋檢測系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 國外研究進(jìn)展11-13
• 1.2.2 國內(nèi)研究進(jìn)展13
• 1.3 課題的來源及研究內(nèi)容13-15
• 1.3.1 課題來源13
• 1.3.2 課題的主要研究內(nèi)容13-15
• 第2章 基于FPGA路面裂紋采集與檢測系統(tǒng)的構(gòu)成15-40
• 2.1 基于FPGA的集成板卡系統(tǒng)16
• 2.2 補(bǔ)光系統(tǒng)16
• 2.3 電源系統(tǒng)16
• 2.4 基于FPGA路面裂紋采集與檢測系統(tǒng)工作原理16-17
• 2.5 線陣CCD圖像采集傳感器數(shù)據(jù)控制接收子模塊設(shè)計17-27
• 2.5.1 轉(zhuǎn)移脈沖（SH）時序的實現(xiàn)18-19
• 2.5.2 復(fù)位脈沖（RS）的實現(xiàn)19
• 2.5.3 ∮1 和∮2 雙相驅(qū)動時鐘的實現(xiàn)19-21
• 2.5.4 AD轉(zhuǎn)換芯片控制21-26
• 2.5.5 線陣CCD成像分析26-27
• 2.6 GPS定位數(shù)據(jù)控制接收子模塊設(shè)計27-38
• 2.6.1 串口接收rx模塊29-31
• 2.6.2 數(shù)據(jù)處理模塊31-32
• 2.6.3 串口發(fā)送tx模塊32-35
• 2.6.4 雙RAM緩存結(jié)構(gòu)設(shè)計35-38
• 2.7 圖像處理模塊38-39
• 2.8 本章小結(jié)39-40
• 第3章 位級中值濾波硬件算法子模塊40-48
• 3.1 位級中值濾波原理40
• 3.2 改進(jìn)型位級中值濾波硬件算子設(shè)計40-44
• 3.2.1 數(shù)據(jù)流處理模塊的改進(jìn)設(shè)計40-42
• 3.2.2 統(tǒng)計大部分?jǐn)?shù)模塊改進(jìn)設(shè)計42-43
• 3.2.3 統(tǒng)計大部分?jǐn)?shù)模塊改進(jìn)設(shè)計的硬件實現(xiàn)43-44
• 3.3 構(gòu)造 3~*3 模板改進(jìn)型位級中值濾波器44-47
• 3.3.1 3~*3 模板生成模塊44-45
• 3.3.2 3~*3 濾波窗口位寬輸入的改進(jìn)型位級中值濾波模塊45-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 第4章 圖像邊緣檢測Sobel算子模塊48-57
• 4.1 Sobel圖像邊緣檢測算法48-50
• 4.2 Sobel算法的Verilog代碼設(shè)計50-56
• 4.2.1 3~*3 水平梯度算子模板和 3~*3 垂直梯度算子模板的設(shè)計51-53
• 4.2.2 方均根運(yùn)算模塊設(shè)計53-54
• 4.2.3 適當(dāng)閥值比較模塊設(shè)計54-56
• 4.3 本章小結(jié)56-57
• 第5章 路面裂紋模式識別57-63
• 5.1 模式識別57
• 5.2 模式識別的方法57-59
• 5.3 路面裂紋圖像的特征參數(shù)59-61
• 5.4 路面裂紋識別分類器61-62
• 5.5 本章小結(jié)62-63
• 結(jié)論63-64
• 參考文獻(xiàn)64-67
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文67-68
• 致謝68

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本文編號：556794