【摘 要】
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机器视觉检测是一种无接触、无损伤的检测技术,是实现设备高效、智能和精密控制的有效手段。机器视觉检测主要是运用图像处理技术及相关优化算法完成设计的,但很多优化算法耗费计算资源多且运算周期较长,所以,越来越多的学者尝试将优化算法移植到实时性较好的便携式设备中,完成对相关产品的质量检测。FPGA（Field Programmable Gate Array）以其突出的硬件加速并行处理功能使高速处理计算的问
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机器视觉检测是一种无接触、无损伤的检测技术,是实现设备高效、智能和精密控制的有效手段。机器视觉检测主要是运用图像处理技术及相关优化算法完成设计的,但很多优化算法耗费计算资源多且运算周期较长,所以,越来越多的学者尝试将优化算法移植到实时性较好的便携式设备中,完成对相关产品的质量检测。FPGA（Field Programmable Gate Array）以其突出的硬件加速并行处理功能使高速处理计算的问题得以解决。ZYNQ 7000将ARM（Advanced RISC Machines）处理器与FPGA系统集成于一体,构建了PS+PL的异构平台。将算法直接布局到FPGA的逻辑资源中,实现高速的硬件加速。针对传统图像采集检测存在硬件体积大、功耗高、稳定性不足的问题,本文提出一种基于ARM+FPGA的异构平台图像处理系统,同时该系统引入了机器视觉检测技术对图像进行精密处理,并将其应用在物品的表面缺陷检测中对系统的功能进行验证。主要研究内容如下:首先,对数字图像的表示方法以及相关的图像处理算法进行原理性介绍,包括图像的噪声滤波、图像信息的增强、图像分割、图像的形态学滤波以及边缘检测算法等,为硬件算法的布局提供了理论基础。其次搭建了图像采集显示系统。利用ARM端模拟OV5640摄像头SCCB协议,通过扩展引脚EMIO（Extended MIO）控制摄像头引脚实现摄像头对图像数据的采集。针对视频流时序自主设计了采集数据转换接口以及异构平台数据交互接口,解决了异构平台之间数据交互的问题,并且对采集传输显示系统进行了验证。结果表明该系统能完成图像采集、传输与显示,为图像处理提供了一个通用架构。然后借助FPGA硬件平台,将图像预处理以及检测算法布局到硬件逻辑资源中完成算法移植。针对采集图像的噪声,采用中值滤波技术;根据检测物体自身的特性,采用自适应阈值分割算法实现图像分割;为了使缺陷轮廓更加光滑,使用形态滤波开运算。并针对传统边缘检测中阈值单一且边缘方向多样性不足的问题,提出了一种改进的边缘检测算法,提高了边缘判定的精确度。利用基于IP核的设计方法,将多种算法的融合封装,实现模块的高效复用。最后在ZYNQ平台上完成了表面缺陷检测系统的测试与分析。针对覆铜板和电路板进行了功能测试,检测的最小表面划痕为0.5 mm,并且实现了对电路板凹凸型立体缺陷的检测。其中系统共使用查找表14375个,BRAM消耗15KB,总功耗为2.044W。经系统测试效果表明,在保证算法运算精度的前提下,本系统以较少的资源实现了实时的物体采集、缓存、检测处理并在RGB屏幕显示检测结果,满足了实时性、高速性与便携性要求。
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