本文選題：嵌入式 + 智能相機(jī)　； 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著嵌入式技術(shù)的蓬勃發(fā)展,傳統(tǒng)上基于PC平臺設(shè)計的儀器設(shè)備由于其體積大、成本高、硬件升級周期長等缺點,開始逐步被基于嵌入式處理器的解決方案所取代。半導(dǎo)體技術(shù)的發(fā)展確保了嵌入式處理芯片可以擁有更多的系統(tǒng)資源和優(yōu)異的處理性能,能滿足用戶對不同功能接口和處理速度的要求。為此,本文依托于嵌入式技術(shù),設(shè)計了一款具有智能化特點和良好交互特性的圖像處理設(shè)備—嵌入式智能相機(jī)。本文選用ZYNQ SoC作為智能相機(jī)系統(tǒng)的硬件處理平臺,依據(jù)系統(tǒng)設(shè)計需求,將系統(tǒng)整體功能結(jié)構(gòu)的開發(fā)劃分到用戶空間、內(nèi)核空間、底層硬件三個層面。在硬件層,對系統(tǒng)硬件功能進(jìn)行了模塊化設(shè)計,分別對基于USB和OV7725的雙通道圖像采集模塊、HDMI顯示模塊進(jìn)行開發(fā)。在內(nèi)核層,通過移植嵌入式Linux操作系統(tǒng),進(jìn)行了底層硬件設(shè)備驅(qū)動程序的設(shè)計,為在用戶層操作底層硬件提供了函數(shù)接口。在用戶層中,對應(yīng)用于目標(biāo)追蹤和圖像分類的兩種智能圖像處理算法進(jìn)行移植實現(xiàn),通過設(shè)計基于Qt的圖形操作界面,將智能圖像處理算法集成進(jìn)嵌入式智能相機(jī)的頂層應(yīng)用軟件系統(tǒng)中,最終將智能相機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用于人臉追蹤和工業(yè)零件缺陷分類檢測中。在人臉追蹤系統(tǒng)中,人臉識別成功后啟動基于時空上下文的實時追蹤功能,有效解決了當(dāng)目標(biāo)發(fā)生遮擋時追蹤出錯的問題,實時追蹤速率8幀/秒。通過構(gòu)建基于BOW模型的特定工業(yè)零件缺陷分類檢測系統(tǒng),為缺陷分類的實現(xiàn)提供了一種新思路,經(jīng)實際測試,該分類系統(tǒng)對待測物在尺度、角度上的的變化具有較強(qiáng)魯棒性,分類準(zhǔn)確率達(dá)80%以上。
[Abstract]:With the rapid development of embedded technology, the traditional instruments and equipments based on PC platform are gradually replaced by the solution based on embedded processor because of its large volume, high cost, long hardware upgrade cycle and so on. The development of semiconductor technology ensures that embedded processing chips can have more system resources and excellent processing performance, and can meet the requirements of users for different functional interfaces and processing speed. Therefore, based on embedded technology, this paper designs an embedded intelligent camera, which has the characteristics of intelligence and good interaction. In this paper, ZYNQ SoC is chosen as the hardware processing platform of the intelligent camera system. According to the system design requirements, the development of the overall functional structure of the system is divided into three layers: user space, kernel space and underlying hardware. In the hardware layer, the hardware function of the system is modularized, and the dual-channel image acquisition module based on USB and OV7725 is developed, and the HDMI display module is developed. In the kernel layer, by transplanting embedded Linux operating system, the design of the underlying hardware device driver is carried out, which provides the function interface for operating the underlying hardware in the user layer. In the user layer, two intelligent image processing algorithms, which are applied to target tracking and image classification, are transplanted, and the graphical operation interface based on QT is designed. The intelligent image processing algorithm is integrated into the top-level application software system of embedded intelligent camera. Finally, the intelligent camera system is applied to face tracking and industrial parts defect classification. In the face tracking system, the real-time tracking function based on temporal and spatial context is activated after face recognition is successful, which effectively solves the problem of tracking errors when the target is occluded. The real-time tracking rate is 8 frames / sec. By constructing a defect classification and detection system for specific industrial parts based on Bow model, a new idea is provided for the realization of defect classification. After practical testing, the classification system is robust to the change of measurement object in scale and angle. The classification accuracy is over 80%.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1983783