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关键词： 深度学习   频域卷积加速器   硬件设计   深度神经网络  

摘要： 近年来，深度学习技术的不断发展使得深度卷积神经网络在许多领域发挥了巨大作用。然而，由于深度学习需要庞大的计算量，特别是在3D卷积计算方面，实现高效的硬件加速计算一直是具有挑战性的问题。因此，研究人员已经提出了许多不同的深度卷积硬件加速器的设计方法。其中，最常用的方法是利用硬件并行化和调度流技术来加速运算，并采用内存层次结构和缓存技术来减少数据移动和存储开销。本文将基于现有的频域卷积硬件加速器并提出新的优化方法，以解决现有方案的不足之处。　　本文的第一个创新点围绕三维生成对抗网络（3D generative adversarial networks，3D GANs）频域硬件加速器设计展开研究。3D GANs广泛应用于模型预测、对象生成等领域。针对当前3D GANs加速器存在计算开销高、访存能耗高问题，本文提出一种新颖的基于快速傅里叶变换（fast Fourier transforms，FFTs）的3D GANs频域硬件加速器设计（简称为FAG）。首先，针对3D GANs加速器计算开销高问题，提出支持频域3D GANs计算的硬件架构，利用频域低计算复杂度特性和频域反卷积中的零值模式以减少计算开销。其次，针对加速器访存开销高问题，提出支持3D卷积和反卷积计算的频域映射调度流，利用频域共轭对称特性和反卷积中的零值模式减少访存开销。最后，基于三种3D GAN模型（3DGAN，3D-IWGAN和3D-PhysNet）的评估结果表明，与具有代表性的频域硬件加速器相比，FAG可使性能提高76%，能效提高141%;与具有代表性的空间域硬件加速器相比，性能提高了5.33倍，能效提高了45.80倍。　　本文的第二个创新点是基于ReRAM的三维卷积神经网络（3D convolutional neural networks，3D CNN）频域硬件加速器设计的研究。3D CNN主要应用于视频分析领域，具有高精度和性能优越的特点，因此受到广泛关注。传统的频域硬件加速器通常采用内存层次结构组织，以实现高吞吐量，但它们常常需要频繁地进行数据移动并消耗大量能量。本文提出了一种基于电阻性随机存取存储器（ReRAM）的频域硬件加速器F3D，能够有效地支持频域复数乘法。F3D通过数据重用和频域数据的共轭对称性来减少频域卷积的复数乘法次数，并降低冗余数据移动的成本。最后，基于三种3D CNN模型（C3D，I3D和3D-U-Net）的评估结果表明，F3D在性能和能效方面均优于现有的最具代表性的硬件加速器。　　本文所提出的两种加速器分别在两种模型深度神经网络（3D GANs和3D CNNs）上进行了充分的实验，并将所提出的两种加速器与前人最具代表性的硬件加速器进行性能和能效评估。实验表明，所提出的两种加速器都能获得优异的效果。

关键词： 钛合金   表面裂纹   检测系统   硬件设计   软件开发   深度学习  

摘要： 钛合金以其优异的理化性能被广泛应用于智能农机、航天航空和医疗设备等多个领域，但在实际生产过程中由于锻造工艺以及与其他化学元素的影响，使钛合金表面产生裂纹缺陷，不仅会影响钛合金表面质量，还会影响设备精度。因此，钛合金表面裂纹缺陷检测对剔除含裂纹缺陷的不合格产品、保证成品质量具有重要意义，准确识别表面裂纹缺陷可为后期工艺改进及机械修磨工作提供数据支撑。本文以钛合金表面裂纹缺陷图像为研究对象，设计了一种检测精度较高、检测速度较快的钛合金表面裂纹缺陷检测系统，为金属材料表面质量快速无损检测提供了参考方法。主要内容如下：　　（1）检测系统硬件设计。从钛合金表面裂纹缺陷检测系统的功能分析入手，根据检测需求，设计了检测系统的总体结构，提出了缺陷检测系统关键环节的硬件设计方案，具体包括图像采集模块中的相机、镜头和光源选型，龙门式三维运动机构中的可编程逻辑控制器和相关组件选型及数字I/O端口设计，最后利用PLC编程控制机构运动。　　（2）建立钛合金表面裂纹缺陷数据集。利用搭载了图像采集模块的龙门式三维运动机构垂直拍摄钛合金板材表面，根据钛合金表面裂纹缺陷的颜色、纹理特征并通过数据标注、数据增广等图像预处理方式构建数据集。　　（3）构建检测模型。提出了一种基于改进YOLOX-s的钛合金表面裂纹缺陷检测模型，并对比分析了不同模型对裂纹缺陷的检测效果以验证其检测性能。针对钛合金表面裂纹尺寸多样性问题，在YOLOX-s模型中的特征融合层中加入了多尺度通道注意力机制，将多尺度特征层信息聚合在通道维度中，提升模型对不同尺度裂纹的检测精度;针对钛合金小目标裂纹，在模型解耦头部分添加自适应空间特征融合模块，增强模型对目标高层语义信息的提取。实验结果显示，本文提出的改进YOLOX-s模型精确率、召回率、平均精确度、F1分数和FPS分别达到88.31%、87.30%、93.95%、87.80%和55帧/s，相较于CenterNet、YOLOv5s模型和YOLOX-s原模型，其平均精确度分别提升了11.64%、6.14%和3.72%。　　（4）检测系统软件的开发与设计。开发与检测系统配套的检测软件并利用钛合金表面裂纹缺陷图像验证软件检测功能，使得用户能够正确识别裂纹缺陷并且查看其具体情况，软件整体检测精度为 90.1%，系统对于单张图像的检测时间保持在 300ms 以内，验证了检测软件在检测精度与检测速度上满足使用需求。

关键词： 基带信号收发   多通道同步   JESD204B   高采样率  

摘要： 伴随电子信息与通信技术的发展,在雷达与通信领域,电磁环境越发复杂,信号工作频率逐渐提高,带宽也不断增加,对这些领域的信号测试变得愈发困难,同时也对信号测试仪器性能提出了更高的要求。与只有单个信号接收与发送通道的测试设备相比,具有多个通道的收发一体信号测试模块通过标准化结构设计,提高了信号测试系统的测试效率与扩展性,能良好应对信号收发测试领域的诸多挑战。本文所设计的多通道基带收发模块采用紧凑型外设部件互联标准(Compact Peripheral Component Interconnect,CPCI)结构,基于JESD204B高速串行数据传输接口搭建“模数转换器(Analog to Digital Converter,ADC)+现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)+数模转换器(Digital to Analog Converter,DAC)”的双收双发架构,实现多通道高速高带宽信号采集、合成与同步转发功能。论文的主要研究内容如下:1、对主流信号收发架构进行分析对比,根据系统采样率为5GSPS,最大信号频率为2.01GHz的指标要求,采用直接采样方案搭建硬件总体框架并对基带信号收发模块进行功能划分,结合系统硬件指标对关键器件选型。根据所选硬件框架,分析系统延时来源,确定通道同步延时补偿对象,提出基于波形数据点与基于器件延时调节的同步补偿方案。2、根据系统指标要求,结合所选器件与JESD204B接口时钟需求完成ADC、DAC的驱动与调理电路、系统电源、系统时钟等电路设计,同时确认转换器收发端链路参数配置。3、根据转换器数据接口要求,在FPGA内部完成收发端JESD204B IP设计,结合数据映射关系,对采样数据解映射与合成数据映射进行设计。设计主动数据生成模块与采样数据跨时钟域位宽转换模块以满足系统主被动信号合成需求。4、基于确定性延迟原理,并结合多通道补偿方案,实现系统从高速宽带采样、处理和合成过程中的高精度同步设计。通过对上述关键内容的设计研究,完成标准CPCI 6U结构的多通道基带收发模块硬件设计。经过测试验证,所设计的模块满足5GSPS采样率,0.01GHz～2.01GHz工作频率范围,2GHz实时带宽的指标要求,具备双通道信号收发能力,能实现通道间同步精度小于±100ps的宽带信号转发功能。

关键词： 线结构光三维测量系统   硬件设计   软件开发   Scheimpflug定律  

摘要： 伴随着我国先进制造业的快速发展，各种智能制造装备及产线对精密检测技术的需求及其性能指标要求越来越高，高精度、大景深的三维测量技术已成为当前精密产品制造过程中的关键技术需求。基于线结构光的三维视觉测量技术凭借高精度、易扩展及低成本等突出优点，如今已在精密检测领域中得到了实际应用，但目前线结构光三维测量系统面对大尺寸被测物体时，图像中的条纹会由于被测物体高度超过相机景深范围而出现不同程度的模糊现象，导致测量误差较大等问题。本文针对基于Scheimpflug定律的线结构光三维测量系统进行相机标定算法、条纹中心点提取算法及误差补偿等算法研究与优化，设计并开发一套基于Scheimpflug定律的大景深线结构光三维测量系统，实现软硬件平台的搭建及相关算法实现，完成从图像采集到三维点云生成的整个测量与重建过程，通过实验验证所提算法与系统的有效性。本文研究工作内容包含以下几个方面：　　（1）深入调研采用线结构光原理的三维视觉测量技术标定算法与线结构光条纹中心点提取算法，并对比国内外线激光轮廓仪产品分析目前线结构光三维测量方法的组成原理及应用难点，比较激光三角法与光平面法两种常规线结构光测量模型的坐标求解过程，明确本文的研究内容与方案。　　（2）设计出一种基于Scheimpflug定律的大景深线结构光三维测量系统，将Scheimpflug定律使用到传统的线结构光三维测量方法中;利用该定律形成恒聚焦光路与线结构光系统光平面相重合的方法来提高系统景深范围，并采用建立理想图像坐标系和张正友标定的方法，推导并说明镜头倾斜后的相机标定原理及流程。　　（3）根据线结构光三维测量系统中相机所捕获条纹图像特征的不同，将其分为线段状条纹图像和非线段状条纹图像，并分别提出一种基于自适应的卷积质心法和一种基于Steger法的优化算法作为线结构光条纹中心点提取算法，最后进行相关实验来说明所提出算法的有效性。　　（4）针对线结构光三维测量系统中固定世界坐标系空间位置的问题，提出一种基于运动方向的世界坐标系位姿标定方法;利用相机所捕获棋盘格运动前后的角点坐标计算平台运动方向与图像像素坐标轴的夹角，并构建与平台运动方向平行的虚拟二维像素坐标完成线结构光三维测量系统中固定世界坐标系的空间位置确定。　　（5）基于所提出的相关算法，结合C++编程语言、OpenCV、PCL、MFC等开源库，实现系统各项计算与显示功能，并采用VisualStudio的集成开发环境实现基于Scheimpflug定律的大景深线结构光三维测量系统的软件开发;通过测量平面与曲面物体的三维测量实验，验证所开发系统功能的可行性与所提算法的有效性，同时明确所开发三维测量系统的景深范围和测量精度。

关键词： 水声扩频通信机   软硬件设计   码元差分  

摘要： 远距离、低信噪比水声通信等主要依靠水声扩频通信技术。扩频技术有诸多优点:抗干扰能力强、安全性高、带宽利用率高、较好地抗衰落能力等，因此在军事和民用无线通信中得到广泛应用。本文将结合扩频通信技术设计一套可应用于水下无人平台的水声通信机。　　本文首先对水声扩频通信技术进行了研究。扩码良好的自相关特性使得直扩系统具有一定的抗多径能力，但直扩系统的抗多普勒能力较差。针对多普勒效应导致的载波相位跳变问题，对差分扩频系统进行了研究，在差分相关检测器的基础上提出了一种基于正交解调的码元差分相关器。在对多普勒因子的估计中，介绍了模糊函数估计法和基于LFM信号的多普勒估计法，并通过仿真对两种方法进行了对比。　　其次，根据通信机的应用场景，给出了水声扩频通信机的整体设计方案，重点对A/D、D/A电路、信号调理电路、压力采集和同步模块、供电模块进行了详细设计。根据水声通信机的实际需求，选取ZYNQ7020作为核心控制单元的主控板卡，选用八核TMS320C6678芯片作为核心处理器。　　然后，在ZYNQ7020和DSPC6678平台上对系统的软件进行了设计。FPGA端主要实现对信号的采集和发射功能，ARM端实现了采集数据的打包传输以及上位机指令的接收发送功能，DSP端则主要实现了同步信号的检测、多普勒估计以及信息码的解码等功能。　　最后，对水声扩频通信机进行了测试及验证工作:在实验室环境下，对信号调理电路的参数指标、A/D、D/A的采集和发射功能、ZYNQ平台的网络传输、指令收发功能以及DSP解码功能进行了测试。最后进行了湖试验证，所设计的水声扩频通信机各模块稳定可靠，能够实现较远距离的低误码率通信。

关键词： 虚拟仪器   自动测试系统   舵机检测   硬件设计   软件设计  

摘要： 舵机是导弹转向机构的关键部件,其性能参数直接影响导弹的飞行质量。通过舵机测试能够判断舵机的性能指标是否达到制导武器的使用标准,从而降低导弹的事故率。近些年导弹的精度日益提高,舵机的性能要求也越来越高。为提高舵机测试的自动化程度,解决舵机性能测试效率低下,测试精度不足的问题,高精度的舵机综合测试系统的需求应运而生。本文设计了一个导弹舵机综合性能测试系统。实现了多个舵机参数的高精度检测。 本文的主要研究内容如下: 1.分析舵机测试需求,提出了测试系统的整体设计方案。根据测试需求完成硬件搭建。以工控机为上位机,舵机控制器为下位机,实现导弹舵机的自动化测试。配合加载台可以完成舵机加载性能测试。 2.测试系统硬件整体方案设计。首先,结合加载台工作原理,对加载台进行了整体设计,完成了扭矩加载单元和角度测试单元的设计。其次,依据强度理论,进行了扭杆弹簧的尺寸计算和材料选择。完成了舵机控制器的硬件电路设计。最后根据方案需求进行了硬件选型工作,完成舵机测试系统的硬件设备搭建。 3.测试系统软件方案设计。完成包括上位机测试软件和舵机控制器软件在内的整体软件方案设计。使用LabWindows/CVI编写了上位机测试程序,与舵机控制器软件配合,利用多线程技术,完成舵机上电自检、信号反馈、数据采集与显示等功能模块的设计。结合测试信号与反馈数据,通过编程实现了包括行程检测、速度检测、动态特性检测、频率特性检测在内的多种舵机性能参数的测量。使用三参数正弦曲线拟合算法完成相位差的准确计算。最后针对各项数据与测试结果完成数据存储与数据可视化工作。 4.完成测试平台的搭建。通过对四个通道的待测舵机的测试,验证了测试系统的准确性。测试结果表明了本测试系统能够完成舵机多项性能参数的测试,测试系统的幅值比测试误差为0.3%,相位差测试误差小于1%,速度测试误差为0.3%,超调量测试误差为0.5%,行程测试误差为0.01mm,零位精度测试误差为0.02mm,调节时间测试误差为5ms左右,各项指标达到了预期的设计效果,具有实际的工程应用价值。

关键词： 图像采集处理系统   硬件设计   图像融合   USB接口  

摘要： 目前，图像传感器数据采集系统都需要进行数据的储存、传输和处理。通用串行总线（Universal Serial Bus，USB）标准由于具有较快的处理速度、较好的兼容性和支持热插拔等优势，已经成为众多传输系统的主流应用接口。现场可编程门阵列（ Field Programmable Gate Array，FPGA）由于其运算速度快、能够重复使用多种功能而逐渐在传输系统领域占有一席之地。因此，以USB 3.0技术和FPGA技术为基础的数字信号采集处理系统已逐渐发展起来。　　本文提出了一种基于FPGA和USB 3.0技术的CMOS图像传感器采集与传输系统。FPGA用于控制图像采集，成像数据通过USB 3.0接口实时传输到PC端。该系统由高动态互补式金属氧化物半导体（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor，CMOS）图像传感器模块，FPGA核心控制模块，USB 3.0数据传输接口模块，最后在PC端进行显示。具体内容如下：　　首先，对FPGA核心板进行设计，选用XC7A100T-2FGG484I芯片作为控制芯片，连接一块第三代双倍数据率同步动态随机存取存储器（Double-Data-Rate 3 Synchronous Dynamic RAM，DDR3）芯片，核心板外接搭载CMOS图像传感器的PCB测试板。　　其次，在硬件设计中，USB 3.0数据传输是关键部分，选用FTDI公司提供的FT600芯片作为核心USB 3.0芯片，大多数计算机都配备了USB 3.0接口，因此USB 3.0图像采集模块可以非常方便地在生活中应用。　　最后，使用MATLAB进行图像融合，选用高动态图像融合算法，来调整融合效果，使图像显示更大的动态范围。　　使用VIVADO对USB 3.0通信进行仿真，在PCB板供电调试完成之后，用逻辑分析仪采集验证时序信号的正确性，最后使用上位机进行图像显示。通过实际工程验证了基于USB 3.0图像采集模块的设计方案，根据测试结果，USB 3.0能以180MB/s左右的速率对图像传感器的数据进行传输。FPGA 加 USB 传输数据的使用主要在于其可编程性、高速性、实时性、灵活性和可靠性，可以满足不同应用场景下的数据传输需求，具有广泛的应用前景。

关键词： YOLOv5s   深度学习   嵌入式系统   RISC-V   硬件设计  

摘要： 基于边缘智能的目标追踪系统是将人脸检测、人脸识别等技术在边缘设备上完成,使用户可以在边缘端高效筛选出目标人物的活动轨迹,这对边缘设备的性能提出更高的要求。深度学习算法由于其突出的分类能力,成为人脸检测、识别的首选方法。如何将卷积神经网络部署在边缘设备上,成为目标追踪系统的研究重点。本文对该问题进行了研究,主要工作如下:1)针对卷积神经网络的运算量过于庞大、难以在嵌入式设备上部署的问题,本文提出一种轻量级人脸检测算法。该算法以YOLOv5s为基准模型,使用轻量级网络Mobile Net替换其主干网络,并引入了注意力机制CBAM和模型剪枝方案。对所提改进算法的性能测试表明该算法在维持较高准确率的前提下大大减小模型体积,实现了轻量化的人脸检测。2)针对多节点的高并发数据传输需求,本文移植了基于RISC-V架构的Sparrow RV处理器核、总线系统和中断系统。该处理器使用了RV32I基础整数指令集、M和Zicsr扩展,使用ICB总线协议和PLIC平台级中断控制器,具有两级流水线,经Coremark跑分测试,本设计功耗低,性能足够满足应用场景需求。3)设计目标追踪系统,硬件系统分为主控节点和监测节点,主控节点由微处理器模块、通信模块等组成,负责汇聚并处理数据;监测节点由微处理器模块、通信模块、视频采集模块等组成,负责视频采集、存储和无线传输等功能,并具有人脸检测的功能。通过对采集到的信息进行有选择的保留,减少了无意义的信息。测试结果表明,本文设计的目标追踪系统工作可靠,基本满足了实际应用的需求。

关键词： 调速器试验台   数据处理系统   硬件设计   软件开发   物联网  

摘要： 随着近十年物联网技术（IoT）、通信技术和云计算的高速发展，很大部分传统制造企业也开始朝着信息化、数字化、智能化方向转型。工业加物联网形成的工业物联网（IIoT）应用遍及电网、交通、物流、车辆、智能家居以及智能工厂等各个领域。而在传统试验台研究、架设以及改进等方面，发展和实现基于物联网思维的智能化数字试验平台已经是当前的主流趋势。调速器作为为柴油机的一个重要零部件，用于控制柴油机的运行速度和输出功率，而调速器试验台可以对调速器在不同负载和工况下的性能进行精确测试和分析，来为开发人员和柴油机制造企业提出精确的数据支持和技术指导。现有的调速器试验台由于是独立的整体结构，在试验数据存储方面仍旧以纸质和外接硬盘的方式进行保存，当试验人员需要对历史数据进行检索或远程查看试验结果时，整体较为不便。　　针对上述问题，本文设计并开发了一套内燃机电子调速器试验台数据处理系统。该系统以STC8H4K64单片机作为试验台端控制中心，采用触摸屏作为下位机的人机交互工具并控制转速的采集和试验数据上传。同时利用 Tomcat 和 MySQL 作为服务器和数据库，对下位机传输的数据进行存储和性能指标分析。最后基于Android系统设计整个系统的应用终端，试验人员可以通过 App 访问和检索调速器试验台的历史数据和相应的试验数据处理结果。本文的主要内容如下：　　（1）针对整体系统的功能需求进行了总体方案设计。完成了相应的转速采集和数据传输电路，包括系统电源电路、转速信号采集电路和单片机与触摸屏之间的通信电路，并在硬件电路设计基础上完成相应的单片机和触摸屏软件程序开发，实现了调速器试验台数据采集和传输功能。　　（2）结合系统需求分析系统的实体和属性并完成数据库物理结构的设计，包括人员信息表、台架信息表、试验数据表和转速数据表。利用SpringBoot框架和Mybatis框架实现了服务器软件的开发，并通过分析柴油机调速器性能指标的处理方法，在此基础上设计相应的处理算法和程序，同时完成相应的服务器访问接口设计，实现试验数据的可靠分析和终端的访问需求。　　（3）基于Android系统设计并开发移动端应用程序，结合试验人员需求，完成了历史数据检索和数据可视化功能。