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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于FPGA的微型零件尺寸检测系统研究
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基于FPGA的微型零件尺寸检测系统研究
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
1 绪论第9-16页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 机器视觉检测技术第10-12页
        1.2.1 机器视觉概述第10页
        1.2.2 机器视觉检测技术第10-11页
        1.2.3 机器视觉检测技术在微型零件测量中的应用第11-12页
    1.3 本文方案的选择第12-14页
    1.4 论文研究内容和结构安排第14-15页
        1.4.1 论文主要研究内容第14页
        1.4.2 论文结构安排第14-15页
    1.5 本章小结第15-16页
2 系统总体设计第16-25页
    2.1 系统总体结构第16页
    2.2 系统机械部分第16-18页
        2.2.1 三维伺服机构第16-17页
        2.2.2 系统测量工作平台第17-18页
    2.3 光学系统设计第18-22页
        2.3.1 相机的选择第18-19页
        2.3.2 照明设计第19-20页
        2.3.3 镜头的选择第20-21页
        2.3.4 相机的标定技术第21-22页
    2.4 基于 FPGA 的图像采集和处理系统设计第22-24页
        2.4.1 FPGA 技术第22页
        2.4.2 FPGA 和图像处理第22页
        2.4.3 图像采集和图像处理系统设计第22-24页
    2.5 本章小结第24-25页
3 基于 FPGA 的机器视觉检测系统硬件设计第25-37页
    3.1 基于 FPGA 的硬件系统第25-26页
    3.2 系统主要芯片及器件选择第26-36页
        3.2.1 FPGA 核心处理器的选择第26-27页
        3.2.2 储存器的选择第27-30页
        3.2.3 视频解码芯片选型第30-33页
        3.2.4 视频编码芯片选型第33-34页
        3.2.5 图像显示器选型第34-35页
        3.2.6 时钟源接口第35-36页
    3.3 本章小结第36-37页
4 基于 FPGA 的机器视觉检测系统软件设计第37-48页
    4.1 FPGA 开发环境与软件和相关技术第37-39页
        4.1.1 QuartusⅡ软件及设计流程第37-38页
        4.1.2 IP 技术第38-39页
    4.2 可编程片上系统 SOPC第39-41页
        4.2.1 SOPC 技术第39页
        4.2.2 SOPC 软硬件协同设计第39-41页
    4.3 NiosⅡ处理器相关知识第41-44页
        4.3.1 NiosⅡ处理器第41-42页
        4.3.2 Avalon 总线第42-44页
    4.4 MATLAB/Simulink 软件和 DSP Builder 工具第44-46页
        4.4.1 MARLAB/Simulink 和 DSP Builder 软件工具介绍第44页
        4.4.2 DSP Builder 设计流程第44-46页
    4.5 基于 SOPC 图像采集和处理系统第46-47页
    4.6 本章小结第47-48页
5 系统图像处理过程与微型齿轮尺寸检测的设计与验证第48-63页
    5.1 零件尺寸检测图像处理一般过程第48页
    5.2 图像处理的算法第48-54页
        5.2.1 图像预处理第48-51页
        5.2.2 边缘检测第51-53页
        5.2.3 边缘拟合第53-54页
    5.3 图像处理算法的实现结果第54-62页
        5.3.1 微型齿轮的相关信息及尺寸检测过程第55-56页
        5.3.2 齿轮图像的灰度化和二值化第56-57页
        5.3.3 齿轮图像的平滑滤波第57-58页
        5.3.4 齿轮图像的边缘检测第58-59页
        5.3.5 微型齿轮边缘拟合第59页
        5.3.6 本文系统的标定第59-60页
        5.3.7 齿轮尺寸的计算第60-62页
    5.4 本章总结第62-63页
6 总结与展望第63-65页
    6.1 总结第63-64页
    6.2 展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-67页

 
 
论文编号BS3743867,这篇论文共67
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