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随着机器视觉技术在工业领域的飞速发展,传统的机器视觉系统在处理效果和速度上面临着严峻挑战,因此如何高效地采集图像并进行实时图像处理是一个亟待解决的问题。在面对功能需求日益激增的嵌入式图像处理系统时,使用传统的SoC实现图像处理系统已无法满足需求,况且不管在航空航天等军事领域还是生活应用中环境复杂多变。因此在满足性能要求的前提下,如何设计出环境适应性好,功能丰富且成像质量和处理速度快的图像采集处理系统是本文研究的关键。Xilinx推出的Zynq-7000系列产品在单片上集成了双核Cortex-A9处理器和Xilinx7系列的FPGA,不仅解决了处理器和可编程逻辑的通信矛盾,又能为实现功能丰富的高端嵌入式应用提供高性能处理和计算。本文利用软硬件协同技术设计实现了基于Zynq平台的嵌入式图像采集处理系统方案。该方案以双核ARM架构处理器作为管控中心,移植Linux系统搭建可视化平台,以FPGA作为系统数据传输处理的硬件平台。其中图像处理模块实现了可用于焊缝检测边缘的改进锐化算法,并通过HLS工具将该算法集成到硬件中实现,实现系统的硬件加速。本文主要的研究工作如下:(1)研究传统SoC实现图像采集处理系统的缺点,并分析了图像采集处理系统各个阶段的发展形式,论证了基于Zynq平台实现嵌入式图像采集处理系统的优势。本系统采用CMOS相机实现高速数据采集并通过DVP接口传输,在系统内采用AXI总线技术连接各个模块,以HDMI接口作为图像显示接口,并且在实现的模块中加入数据缓存模块,使得数据高效有序的传输。(2)设计了系统的软硬件实现的具体流程,并提出了各个模块的选型和设计要求。针对系统视频输入接口,设计了用于PL与PS数据交互的采集控制IP核;针对图像处理接口设计,利用HLS工具优化了改进锐化算法的实现方式;针对视频输出接口,设计实现了将RGB信号转换为HDMI差分信号输出的控制接口。(3)研究了嵌入式采集和处理系统中常用的图像处理算法,并基于阈值分割实现了肤色检测算法、研究传统的焊缝边缘检测的流程,设计了改进的锐化算法并将其应用于焊缝边缘检测的优化方案。该方案降低了噪声的干扰且焊缝边缘检测效果更好。在HLS设计实现中,通过加入行缓存和窗口函数的设计模式实现数据的流水线工作,优化算法处理的速度。(4)移植Linux操作系统,添加相关驱动支持,设计QT应用软件。对于关键驱动的实现,针对相机接口与PL通信的特点,本文采用OV5640驱动实现对相机设备的灵活配置。针对数据缓存部分,设计了VDMA驱动来控制系统的各个模块运行。本文通过软硬件划分的方式搭建的嵌入式图像采集处理系统,系统稳定工作,通过测试图像处理效果提升明显且实时显示,另外系统易于移植,系统可定制,设计成本低等让该工程具有非常大的应用前景。