机器视觉高速图像处理平台中关键技术的研究

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机器视觉就是使用机器来模拟人类视觉的功能,对图像进行测量和判断。它是实现仪器设备精密控制、智能化、自动化的有效途径。使用机器视觉可以完成很多人类无法完成的任务,同时有助于提高产品质量,提高生产效率。据国际权威统计资料显示,2007年全球机器视觉市场总量约为90亿美元,并且以每年10.9%左右的速度迅速增长,到2012年将超过150亿美元。说明机器视觉系统的研究具有重大意义以及广阔的市场前景,而高速以及一体化、个性化是机器视觉系统的发展方向,就需要有一款嵌入式通用高速图像采集处理硬件平台来适应机器视觉的发展。目前国内的机器视觉厂商主要还是以代理国外的产品为主,包括其中的硬件产品,特别是针对高端应用的高速高分辨率应用的硬件。国内的机器视觉厂商也意识到需要发展自己的产品,而且也有一些研究机构对图像处理的硬件进行研究,但是主要还是在低端应用。因此本文针对机器视觉系统中的高速图像采集处理硬件平台进行研究,设计出一款基于FPGA+DSP的嵌入式通用高速图像采集处理硬件平台(Embedded General High-speed Image Acquisition and Processing Platform, EGHIAPP),并就其中的高速图像采集、压缩以及存储通用关键问题进行研究。论文研究的主要内容如下:1、根据机器视觉的发展方向,提出了在机器视觉应用中的高速图像处理平台需要具备的功能,并就此功能设计完成了基于FPGA+DSP的通用高速图像处理的硬件平台。2、针对EGHIAPP上的Camera Link和GigE相机的图像采集问题进行研究,对两种接口相机的图像数据采集的详细工程实现以及其中的难点进行了设计,最后分别针对两种典型的相机MC1362以及piA2400实现高速图像采集。3、针对实时采集的高速图像的JPEG压缩问题进行了研究,解决高速压缩中的速度问题以及传统方案中的需要大容量缓冲问题,并对多路并行压缩方法进行研究,实现单FPGA芯片对piA2400的500万像素高分辨率彩色图像以及MC1362的500帧/秒超高速灰度图像的JPEG实时压缩。4、针对图像的实时大容量存储问题进行研究,使用FPGA实现SATA硬盘的数据读写功能,对影响硬盘速度的原因进行分析,采用了硬盘扇区直接顺序读写的方式提高硬盘的存储速度。并对多路硬盘的并行存储技术进行研究,以两路硬盘存储为例,给出并行存储的方案。5、采用EGHIAPP完成了机器视觉系统中的两个典型应用,说明本平台具有良好的通用性。并且其中一个已经量产,成功的应用于实际产品,取得了良好的经济和社会效益。
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