基于DSP的伺服控制系统在非球面检测平台上的研究

根据高精度非球面表面检测的要求,提出一种用于微纳精度测量的非球面检测平台伺服控制系统.系统基于高性能数字信号处理器(以下简称DSP)芯片控制技术,采用德州仪器(Ti)公司的TMS320F2812运动控制开发板对三轴伺服电机进行实时控制.系统硬件上设计了DSP外围驱动电路,实现了对交流伺服系统的控制.反馈电路采用模块化设计,完成了对电机编码器和直线光栅尺输出信号的采集.在Windows操作系统下,用CCS2.0开发工具完成了DSP芯片软件上编程,包括数字比例-积分-微分(以下简称PID)算法,数字测速M/T法等,简化了外围硬件设计.系统具有完整的DSP芯片的运动函数编程以及硬件模块的扩展功能.最后通过实验在双轴工作平台上进行定位分析和稳定性仿真,系统达到较高的位置控制.     

基于DSP图像处理实验系统的开发与应用

DSP具有高速时钟频率,快速的运算速度和更高的数据精度,在图像处理领域得到广泛的应用．在围绕基于TMS320C5416DSP图像处理实验系统的硬件结构和处理软件进行了深入详细的研究基础上,得出了基于TMS320C5416DSP的图像处理实验系统硬件结构图,系统软件是基于TMS320C5416的图像处理实验系统的一个重要组成部分,最后介绍了基于DSP的图像边缘检测实验的软件流程图和实验结果．     

面向端到端目标检测神经网络的高效硬件加速系统设计

针对神经网络目标检测系统在硬件资源受限与功耗敏感的边缘计算设备中应用的问题,提出了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）实现的YOLOv3-Tiny神经网络目标检测硬件加速系统. 利用网络结构重组、层间融合与动态数值量化,缩减YOLOv3-Tiny网络规模. 基于通道并行与权值驻留硬件加速算法、紧密流水线处理流程与硬件运算单元复用,提升硬件资源利用效率. 所设计的端到端目标检测加速系统被部署在UltraScale+ XCZU9EG FPGA上,达到了96.6 GOPS的吞吐量与17.3 FPS的检测帧率,功耗为4.12 W,并具有0.32 GOPS/DSP与2.68 GOPS/kLUT的硬件资源利用效率. 在保持高效准确目标检测能力的同时,硬件资源利用效率优于其他已有的YOLOv3-Tiny目标检测硬件加速器.      

基于DSP+FPGA的X光输送带检测系统探测器的设计

在分析了输送带检测方法的基础上,提出一种X光输送带检测系统探测器的设计方案.采用DSP+FPGA设计了探测器的硬件电路;采用C语言编写了DSP程序,采用VHDL语言编写了FPGA程序;提出了一种X光信号处理算法,实现了对X光信号的校验和处理,提高X光信号检测的质量.并进行了实验和调试,结果表明所设计的探测器能够实现对多路X光信号的采集、处理、传输,具有采集速度快、实时性强和扩展方便等优点,满足X光输送带检测系统的高速在线检测的要求.     

基于FPGA的高速视频实时边缘检测算法设计与实现

针对运动目标追踪中对高速视频实时边缘检测的需要,设计了一个基于FPGA的视频实时边缘检测系统,并利用FPGA和Verilog语言实现.结果表明,该系统完成一次Sobel边缘检测运算时间只需要5个时钟周期,视频信息处理速度达到152MB/s,能够实时、快速和准确地输出视频图像边缘信息.     

DSP+CPLD在FSK信号检测系统中的应用研究

分析比较了几种信号检测系统的基本构成形式,根据系统的要求,研究并设计了一种基于DSP+CPLD的FSK信号检测系统,给出了系统的体系结构和算法框图.     

地铁信号检测系统硬件平台与传输协议的设计与实现

以TI公司的54系列DSP芯片为核心设计了一种便携、实用的轨道信号检测系统。根据DSP和处理后数据的特点,对数据传输通道和数据通信协议进行了重点设计。实验结果表明,该设备该归到信号检测方面达到了预期的效果。     

平网印花机对花检测系统图像处理算法的研究

探讨平网印花机生产过程中对花误差的快速检测问题,设计了基于TI公司DM642 DSP的自动对花检测系统图像处理算法.经与本课题开发的专用图像处理控制板配合运行验证,算法简单、程序运行效率高、快速稳定,达到了实时对花检测的效果.     

基于TMS320VC5410数据采集系统的硬件设计

提出了一个基于DSP TMS320VC5410的数据采集系统的设计,给出了该系统的总体设计方案和具体硬件电路,包括系统手动复位电路的设计、CPLD在DSP数据采集系统中的控制分析、DSP与A/D芯片的连接等.实验表明:该系统结构清晰,电路简洁,易于实现.     

基于改进Sobel算子的实时边缘检测系统设计与FPGA实现

为了提高边缘定位精度和实用性,本文以FPGA为硬件平台设计了基于改进Sobel算子的实时边缘检测系统.首先,利用CCD相机采集视频并存储到SDRAM存储器中;然后通过改进的Sobel算子对视频每一帧进行边缘检测,运用非极大值抑制算法细化边缘;最后将边缘图像经VGA接口模块进行实时显示.结果显示,本系统边缘定位更加准确,实时性较高.