大型嵌入式污水视觉检测系统的设计与实现

污水对环境污染影响巨大,设计污水视觉检测系统,实现对污水中有害物质的准确及时检测。采用嵌入式设计技术,污水检测系统设计包括传感器模块、数据采集模块、主控模块。采用ARM嵌入式微处理器,设计ARM嵌入式控制电路,结合污水检测算法,向AD发送控制指令,控制AD采集传感器数据,实现对污水的检测。实验结果表明,采用该系统进行污水检测,结果准确,可靠性较好。     

一种嵌入式智能视觉系统的设计

针对目前嵌入式视觉系统的图像识别算法复杂、鲁棒性差等问题,提出了一种嵌入式智能视觉系统。该系统以进阶精简指令集机器Cortex-A53为核心搭建硬件平台,并搭载Linux嵌入式操作系统。基于V4L2接口设计图像采集程序,完成图像的采集及存储。通过移植学习框架,采用Inception-V3神经网络模型实现图像的智能化识别。实验结果表明:该系统具有良好的采集效果,对不同物体和同一物体在不同姿态下的识别准确度均可达100%,满足智能视觉系统的设计要求。     

基于局域网技术的篮球训练姿势智能监控系统设计

为提高篮球训练效果,设计了基于局域网技术的篮球训练姿势智能监控系统。首先采用无线传感器网络采集篮球训练姿势的图像信息,再采用灰色轮廓线标记对采集到的图像信息实施三维融合,得到视觉成像模型,根据视觉成像结果及像素差分特征量判断篮球训练姿势的有效性。然后分析图像的特征并对其进行自动聚合匹配,结合局部边缘信息融合过程求解动态信息的特征,并结合三维姿态分布特征量和边缘信息熵,构建智能监控输出优化模型,实现在智能嵌入式环境下的篮球训练姿势智能监控系统软件开发设计。仿真结果表明,该系统的人机交互性能较好、稳定性较强。     

机器视觉技术的农业应用研究进展

 机器视觉技术已广泛应用到农业生产的诸多领域。综合国内外优秀研究成果,阐述了现阶段机器视觉在农业方面应用的主要形式,介绍了机器视觉在农作物精选与质量检测、植物生长信息监测、农田视觉导航等应用方向的研究成果,通过分析其创新性的图像处理算法、机器视觉系统的组成,提出了当前机器视觉农业应用仍存在可靠性差、成本高、智能化水平不高等问题。结合当前机器视觉在各种领域的研究和应用情况,对未来机器视觉在农业应用的发展方向进行展望,认为基于嵌入式处理模块和多技术融合的机器视觉系统将成为未来主要发展趋势,以卷积神经网络为代表的深度学习模型也将成为未来图像识别的核心技术,并将极大改善目前机器视觉在农业应用存在的诸多问题。     

嵌入式实时人脸识别系统设计

为实现视频监控系统的网络化和智能化,以ARM为硬件平台结合机器视觉库OpenCV设计一种嵌入式实时人脸检测系统。该系统由嵌入式平台采集USB摄像头数据,通过网络将图像传输至PC主机,从而实现实时监控;系统以QT构建交互界面,采用OpenCV人脸Haar特征进行人脸区域检测,Eigenfaces算法进行人脸识别。结果显示:该系统运行稳,成本低,可以实现网络实时人脸检测与识别,识别率高。     

基于传感器信息融合技术的森林火灾报警系统

设计了基于ARM(高级精简指令集机器)嵌入式多传感器信息融合的森林火灾报警系统,该系统主要分为传感器节点、信号传输、总控系统和融合算法4个部分.传感器节点主要由LM-PT100温度、M397666空气湿度和MQ-2烟雾传感器组成;信号传输部分以CC2430为控制芯片,采用ZigBee技术实现无线传感器网络自组网和数据传输;总控系统以嵌入式微处理器2410为硬件平台,结合Linux操作系统和ADS1.2集成开发环境.设计了基于粗糙集、BP神经网络和D-S证据理论相结合的融合算法:粗糙集对数据进行约简,神经网络对约简后的子集进行分类识别,证据理论对每个子集的分类识别结果进行融合决策.运行结果显示:该系统与常规的“望台观测”、“地面巡护”等森林监控方法相比,能以更快的速度和效率预防并扑灭森林火灾.     

嵌入式高速图像采集系统设计

图像数据的高速采集在视觉检测中具有重要意义,提出了一种基于DSP、CMOS图像传感器的嵌入式高速图像处理系统设计方案。以高性能数字信号处理器TMS320DM642作为硬件平台,实现了图像数据的高速获取。介绍了系统中图像传感器、存储设备与DSP的硬件接口设计及系统的软件流程及传感器控制方式,并提出了利用网络接口实现图像数据向上位机传输的方法。     

基于机器视觉的目标跟随六足机器人

针对智能机器人控制领域的机器视觉中的目标跟踪问题与机器人运动控制方法研究,设计实现了一款基于机器视觉的目标跟随六足机器人,该系统的机器视觉目标跟踪算法为TLD(tracking-learning-detection)算法,采用stm32嵌入式处理器驱动32路舵机控制板控制机器人运动,并设计实现了一种小型自动火控装置用于锁定目标后的定位打击.该系统融合了六足机器人运动学和机器视觉目标跟踪技术,对六足机器人步态进行研究,根据目标视觉导航,精确锁定目标,对目标进行瞄准打击做出了详细的设计实现工作.     

基于超声波与红外的AGV定位方法

以往的AGV(Automatic Guided Vehicle)多采用电磁感应技术、机器视觉技术和激光技术进行定位。其电磁感应技术更改路径困难;机器视觉定位算法复杂,实时性差;激光技术定位电路复杂,成本较高。为此,基于超声传感器设计了自动引导车辆的定位系统,提出了一种高精度测量超声信号传播时间的方法。该方法采用双超声发射传感器依照一定的时序进行工作,解决了信号相互干扰问题,在得到AGV位置信息的同时得到其姿态信息,简化了AGV的机械结构。设计了低噪声放大电路抑制噪声干扰;利用自动增益调整电路提高系统的测量精度;采用声速补偿方法消除环境温度变化对定位精度的影响。实验结果表明,该系统可以在300 cm×400 cm的范围内对AGV的车头和车尾精确、实时定位,定位精度达±3 mm。     

数字信号与信息处理

信号采集与信息处理一体化是当今信息领域一个重要的发展趋势．学科组在图像、语音信号处理方面开展了大量的研究工作，以盲信号分离和计算机视觉为主攻关键，已经完成了一系列自适应信号处理快速算法、实时三维信息获取与重构方法的研究，成功研发了语音增强系统、嵌入式机器视觉系统软硬件开发平台等，在基础理论和应用系统取得一系列重要成果，推动了智能信息技术的发展．     

基于SoC芯片的微型电压信号实时采集系统设计

系统采用SoC微控制器和ADuC848新型控制器为核心结构,采用AD8230芯片对传感器形成的电压信号进行两级放大处理,以ADuC848内部自带A/D转换部分对模拟量进行采集,降低系统设计的复杂性,缩小了PCB板的实际大小。最终设计出易嵌入到工作设备内部的微型的电压信号实时采集系统,为采集无人环境处的信息提供了一种便捷实用的方法。     

基于LPC2148的远程环境监测平台设计

针对现代监测技术的发展,研制了一种基于嵌入式技术的环境监测平台,以高性能ARM7处理器LPC2148为核心,融合GPRS技术,包含对监测环境的各传感器数据采集、GPRS短信远程传输、语音播放、显示模块等多个组成部分.采用μC/0S-Ⅱ操作系统,给出了接收终端软件运行流程,并着重论述了利用短消息实现远程通信的具体实现方法,实现了对监测环境数据采集、远程传输和显示等功能.     

基于计算机视觉的三维激光扫描测量系统

介绍了基于计算机视觉三维激光扫描测量系统．该系统主要由双目视觉测量探头、图像采集卡、扫描机构及其控制部分组成．通过两个摄像机同时摄取一个扫描激光光条的图像，经图像匹配，利用视差，可计算得到光条上所有点的位置以及深度，即被扫描物体表面的三维信息．就系统中的摄像机标定、图像采集、特征提取、图像匹配及三维信息恢复等主要工作过程进行了论述．     

基于ARM的嵌入式数控机床通信控制器设计

介绍了一种数控机床通信的解决方案,采用ARM9＋Linux的软硬件平台,设计了一种基于ARM微处理器和Linux操作系统的嵌入式通信控制器,给出了详细的软硬件设计方案,可以完成数控机床RS232接口和RJ45以太网接口的信息双向转换,实现基于Internet的数控机床信息采集、远程控制、数据维护等功能。     

基于FPGA的嵌入式指纹采集系统设计

针对传统指纹采集系统实时性差及逻辑控制复杂等缺陷,提出一种基于FPGA的嵌入式指纹采集系统,讨论系统的组成原理、硬件电路设计与软件实现．该系统选用FPGA芯片EP2C35F672C6作为处理器,MBF200为指纹传感器,通过SPI连接实现其通信;应用片外SRAM保存采集的指纹图像数据,实现一种高效的嵌入式指纹采集系统．测试表明,该系统具有较高的易用性和实时性．     

虚拟仪器技术在连杆综合参数测量系统中的应用

利用电容传感器和电容测微仪作为汽车连杆综合参数测量系统的信号采集机构和前置信号预处理 (SCXI)机构 .利用计算机插入数据采集卡采集电容传感器的电压模拟信号为数字信号 ,由计算机进行后续处理 .通过虚拟仪器面板技术 ,把硬件仪器面板“移植”到计算机上 ,形成友好的人机界面 .     

基于ARM的图像监控系统的开发

设计了一种基于ARM和嵌入式Linux操作系统的图像监控系统。以S3C44B0X为核心,通过USB摄像头进行图像的采集,利用JPEG算法将摄像头采集的数据进行压缩编码,采用GPRS无线传输模块将压缩后的信息传输给远程的PC机,通过可视化软件Labview编写能恢复采集到的图像信息,将图像进行实时的显示和控制的上位机软件。本系统对于数据的采集不局限于固定的地点,并且利用无线传输成功的实现了远程的监控,具有很好的实用价值。     

Recent progress in high-resolution tactile sensor array: From sensor fabrication to advanced applications

Tactile sensors can transform the environmental stimuli into electrical signals to perceive and quantify the environmental information, which show huge application prospects. The development of bionic robots and wearable devices towards intelligence has put high demands on the performance of tactile sensor arrays. Herein, the current state-of-the-art tactile sensor arrays over recent years have been summarized, from sensor array fabrication to advanced applications. The main preparation methods of patterned array including screen printing, 3D printing, laser microprocessing, and textile technology are discussed in detail. Strategies to optimize the signal crosstalk caused by flexible high-density sensor arrays are systematically introduced from the perspective of structure design and circuit design. Furthermore, advanced tactile sensors are not limited to a single pressure sensing function, and hence the development of multimodal detection for sensors has been discussed. In order to promote the adaptability in applications, stretchable and self-powered versatile integration scheme for advanced sensing are briefly described. Then, by means of machine learning and neural networks, it is possible to deeply explore the information embedded in the tactile acquisition signal with enriched application scenarios. Finally, the current challenges and the future perspectives for flexible tactile sensor arrays towards practical use are provided.     

智能视觉物联网在工业自动化中的应用研究

为推进传统制造业企业转型升级,实现节约成本、扩大生产、提高竞争力,工业自动化是企业的发展趋势,通过在物联网的基础层上采用视觉传感器来实现信息的采集,采用光学字符识别技术对信息进行图像处理,再经过信息传输、智能分析,形成基于机器视觉检测技术的物联网结构,结合B/S架构与数据库技术,研究一种新的工业自动化领域应用模式iVWOT（Intelligent Visual Web of Things）,进一步融合视觉物联网技术与自动检测技术在工业自动化中的应用。     

基于 Android 平台的信息采集与远程显示系统研究

为提高农场主对温室集群信息的准确性和实时性, 提出了基于 Android 平台的信息采集与远程显示系统, 在 Android 平台上实现对温室大棚温度信息的采集与上传至远程服务器, 用户再通过 Android 客户端程序或者浏 览器实现对温度信息的观测, 从而大大提高了获取温度信息途径的便捷性, 用户可以做到随时随地实时获取。 该 系统首先将嵌入式 Android 平台通过 JNI(Java Native Interface)调用读取外置温度传感器数据, 并通过 Internet 将 采集数据上传至 LAMP(Linux Apache MySQL PHP)服务器; 再将运行 Android 客户端或浏览器访问 Web 网页, 通 过 Internet 从服务器获取数据显示给用户。 程序运行测试证明, 该系统运行稳定, 并具有很好的用户交互效果, 同时, 对信息采集端网络情况不佳时数据上传程序进行了优化处理, 实现了断网后在网络恢复时续传的功能。