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关键词： 智能巡检   机器人   硬件设计   变电站  

摘要： 随着电力系统的复杂程度不断提升,巡检任务强度变得更强、巡检内容变得更为烦琐。为了使电网运行的安全性与稳定性得到保障,必须要借助目前的现代化技术来完成相关巡检工作。本文主要研究内容包含:1)对智能巡检系统的架构进行阐述,首先对智能巡检系统的整体构建进行介绍,并分别介绍构建中各个分层的具体含义;最后从硬件和软件两个方面描述系统整体的设计方案。2)对机器人智能巡检系统的硬件和软件进行设计,首先对智能巡检系统的硬件进行设计,分别对主控模块、自动引导运输车、充电模块、驱动模块、机载传感器、工业无线路由器和云台双系统的硬件进行设计与选型;其次对基站软件系统、自动充电系统、导航定位系统和图像设备模式进行设计,通过蚁群算法仿真和红外识别技术,分析变电站巡检最佳途径和精准图像识别模式,最终得到最佳的机器人巡检系统方案。3)对设计的智能巡检系统在实际变电站中的实际应用情况进行介绍,主要介绍了声音采集、红外测温、统计数据报表和可见光表计识别等基本功能实现情况,并对实际运行效果进行深入分析,最后对机器人运行情况进行总结,结果表明,机器人智能巡检系统在实际变电站应用取得了良好的效果,显著减少现场维护人员的工作量。

关键词： 纺织品缩水率   硬件设计   复杂背景   标记点识别   图像分割  

摘要： 伴随着工业4.0的到来,智能化的设备逐渐代替传统的手工业者进行产品的生产、质量检测,未来工厂智能化是一个必然的趋势。将图像处理技术广泛应用于检测领域,能够有效降低劳动力成本,同时保证检测的精度和效率。中国作为纺织品生产大国,但是国内纺织业成衣缩水率检测仍为人工检测。因此,本文从实现纺织品缩水率自动检测的需求出发,研究了整体硬件设计和二维平面内标记点识别算法。本文研究的主要工作如下:(1)研究了整体硬件设计和纺织品图像预处理算法。按照缩水率计算的特点进行缩水率自动检测装置的硬件设计,阐述纺织品缩水率自动检测的过程和原理。纺织品图像在采集过程中,可能受到外界环境影响,造成图像质量降低。所以对纺织品彩色图像进行预处理算法研究,提高获取纺织品图像的质量。(2)改进Canny边缘检测算法。针对传统Canny边缘检测两方面的缺陷:第一,高斯模糊去除高斯噪声的同时导致图像模糊,丢失图像边缘信息,第二,高低阈值依赖人工选取,自适应能力差,进行改进。采用非线性滤波算法代替二维高斯平滑,然后进行小波变换增强图像细节;另外由Otsu自适应阈值选取算法得到高低阈值。将经典的边缘检测算法和本文算法用于纺织品图像的边缘检测中,由检测结果证明本文算法的有效性。(3)研究了纺织品标记点的识别和定位算法。利用纺织品标记点的颜色和形状信息,完成标记点的识别和定位。首先,在纺织品图像H、S、V三通道的灰度图中,选取十字形标记区域与纺织品背景区域对比度最大的通道进行图像分割,并与其他图像分割算法的分割结果做比较,结果表明本文算法能更好的将十字形标记图像与纺织品背景分离。然后基于分割结果进行改进的边缘特征模板匹配,完成纺织品标记点识别和定位工作。(4)通过本文设计的图像识别算法完成纺织品图像标记点定位,然后由本文设计的纺织品经纬向标记点之间实际距离计算方法计算实际距离,最后在要求的测量精度范围内完成纺织品的缩水率计算。证明了本文所阐述纺织品缩水率自动检测方法的有效性,能够完成纺织品缩水率的计算。

关键词： 数码印花   数据实时处理   图像转置   硬件设计   FPGA设计  

摘要： 近年来,随着计算机技术发展,数码印花技术劳动力投入小、灵活性高、污染小等优势逐渐凸显。但目前主流的扫描式数码印花机生产效率较传统的丝网印刷机存在一定差距,导致其在实际生产应用中普及率较低。扫描式数码印花机数据处理系统性能主要取决于系统图像转置处理效率,提高图像转置效率将有效提高系统性能。为此,本文围绕扫描式印花机图像数据处理技术,研究开发了高速扫描式数码印花机数据实时处理系统,具有较高的工程应用价值。系统以海思Hi3536处理器和Xilinx Artix-7 FPGA为核心设计,处理器通过两路千兆光接口接收上位机点阵图像数据并完成解压缩,通过PCIe总线向FPGA转发图像数据;FPGA实现了图像数据转置与喷头同步喷印控制;结合行进列出转置法、非原地转置策略和分块转置策略,提高了图像转置运算效率,最终实现高速数码喷印。此外,系统还拓展了RS-232、RS-485和I2C接口用于与外围设备交互。测试结果表明,本文研究开发的数据处理系统工作稳定,数据处理带宽可达1775Mb/s,实现了600dpi分辨率、4色打印模式下平均710m/h的喷印速度。

关键词： 图像传感器   高动态范围成像   色调映射   硬件设计   系统验证  

摘要： 随着科学技术的发展,人们对图像质量和视觉体验有了更高的要求,高动态范围成像方法也逐渐成为近年来图像处理领域的研究热点之一。传统的CCD图像传感器之前凭借自身低噪声、高分辨率的特性一直占据着图像传感器的主要市场,而伴随着近些年集成电路工艺技术上的突飞猛进,CMOS图像传感器的低功耗、低制造成本、易集成以及高速度等优势开始显现出来,使得CMOS图像传感器成为了现在市场的主流。本文研究内容主要是基于CMOS图像传感器完成高动态范围成像算法和色调映射算法的设计,并针对这两种算法完成在硬件层次的设计及验证。多曝光动态范围成像技术包含两种:一种是直接融合的方式,另一种是基于逆相机响应曲线恢复的方式。在本文中采用的是直接融合的方式,该算法通过对同一场景的短曝光、适当曝光、长曝光的三帧图像计算权重值来进行融合,从而生成高动态范围图像。根据实验结果分析,该算法对图像动态范围提升很好,能够保持图像的细节信息。之后为了能够在传统显示设备上进行显示高动态范围图像,本文采用了一种基于直方图均衡的色调映射算法,该算法将图像从RGB彩色空间转换到YUV空间,在Y空间对图像的整体亮度进行调整,同时保留住图像的色彩信息。实验结果表明该算法能够降低图像的动态范围并保留住图像的细节信息,且运算复杂度低。为了能够将高动态范围成像算法与色调映射算法在硬件层次中实现,本文依照算法进行了模块的框架设计,数据流的延迟分析。在硬件模块设计过程中,为了能够满足芯片上面积的要求,在原本算法的基础上对部分算法单元进行了复用;为了减少数据计算中的延迟,在统计过程中采用了奇偶统计的方式,提高了运算速度。在完成模块硬件设计之后,本文在UVM验证平台上对模块设计进行了验证,确保了整个模块功能的正确性,之后还采用了华力集团40 nm工艺对模块进行了DC综合,确保了模块的面积满足芯片设计规格。

关键词： 标签噪声   贝叶斯神经网络   数据集清洗   图像分类  

摘要： 依赖于具有足够样本数量和标记完全正确的数据集,深度神经网络在图像分类任务上表现出色。由于手工制作数据集费时费力并且代价昂贵而涌现出的制作数据集的廉价替代方法又会不可避免地引入标签噪声。标签噪声的存在会对神经网络的学习产生负面影响,使模型在分类时表现不佳。因此,如何使模型在标签噪声下进行有效学习并保持性能是值得研究的课题。针对以上问题,本文从算法研究和数据集清洗两个层面出发,改进神经网络在标签噪声下的学习效果,保持模型的分类性能。算法层面,根据神经网络在标签噪声下的记忆特点,采用逐渐增加轮数的训练方法以保证学习效果;同时,将贝叶斯方法引入神经网络进行概率建模,弥补深度神经网络对预测结果过分自信的缺点。数据集清洗层面,利用模型自身的学习成果以及贝叶斯神经网络提供的关于预测结果的置信度对原始训练集进行标签清洗,提高数据集的质量。通过模型训练和数据集清洗的迭代进行,同时提升模型的学习效果和数据质量。使用Python语言编写代码,对本文设计的基于贝叶斯神经网络的算法进行实验。实验结果表明,在均匀和非均匀的两种标签噪声类型的多种标签噪声比率下,模型在MNIST上的准确率都高于99%,呈现出高稳健性,在CIFAR-10上的准确率随着标签噪声比率增加而下降,但仍在标签噪声比率较高的情况下表现出很好的稳定性。本文给出了所设计的模型的卷积计算模块、激活函数模块、池化计算模块和全连接计算模块的逻辑设计,并编写Verilog HDL代码完成相应模块的仿真并验证功能的正确性。在PYNQ-Z2开发平台上进行验证,结果表明在均匀和非均匀的两种标签噪声类型的多种标签噪声比率下,模型在MNIST的子集上的分类准确率相较于软件层面有所降低,但在不同的标签噪声条件下可以维持在90%左右。

关键词： 采集电路   功能模块   硬件设计   软件编写   控制器  

摘要： 采集系统被广泛的应用于航空航天、通讯电子等众多领域，随着时代和科技的发展，对采集电路性能、精度的需求越来越高，而高精度信号采集电路是一种复杂的数模混合电路，要求各子系统工作遵循严格的时序配合，并完成复杂的信号处理工作，这就导致单一控制器很难同时满足性价比与实时性、处理速度等性能良好的多重要求，为解决上述问题，本课题采用DSP与FPGA两个控制器，将DSP强大的信号处理能力与FPGA高速、精准的时序控制能力相结合，实现低成本、实时性好、采集精度高的采集电路，通过控制器进行信号处理，最后将处理后的数据传送到上位机，在上位机完成数据的显示与本地化存储，从而实现动态范围大、采集精度高的高性能数据采集系统。　　本论文先是阐明了信号采集系统的研究背景、现状和意义，之后，按照系统的总体设计方案根据课题目标需求和技术指标，将系统分为多个功能模块，同时提出了硬件搭建与软件编写的实行方案，课题的主要任务如下：　　（1）设计采集电路的硬件模块。设计模数转换器外围电路、DSP控制器以及数据缓冲、USB通讯等模块的外围电源、时钟、复位和外围存储器等电路。　　（2）设计采集电路的软件模块。设计FPGA与DSP控制器运行逻辑与完成软件程序的编写，实现FPGA驱动模数转换器采集信号，FPGA和DSP交互通讯以及DSP与USB通信芯片、上位机的交互。　　（3）设计交互指令与数据缓冲模块。设计了FPGA控制器与DSP控制器以及上位机与下位机之间的协同交互命令指令，保证系统的正常运转;针对控制器速率的不一致，设计了数据缓冲模块。　　（4）设计上位机模块。完成上位机软件设计与编写，实现对USB通讯芯片的驱动、对采集系统的数据收发以及数据波形的界面显示和数据的本地化保存。　　（5）设计信号处理算法。将采集到的二进制补码原始数据进行数据预处理解析，再根据直流信号与交流信号提出了不同的信号处理与测频算法。　　（6）测试与验证。对采集系统的电源与时钟、模数转换、数据缓冲、双核交互、外扩存储器以及USB通信模块等进行了功能测试，验证直流、交流电压信号的采集精度，最后对课题所期望达到的技术指标如动态范围等进行实验与验证。

关键词： 水下自航模   舵机控制系统   硬件设计   软件开发  

摘要： 大尺度水下自航模在执行任务的过程中，性能良好的舵机系统是保障自航模操纵性的关键所在。大尺度水下自航模具有大尺度、高航速和惯性大的特点，在航行过程中其运动情况非常复杂。为了提高自航模的操纵性及保障其安全性，研究和设计一套良好的舵机系统成为非常重要的一环。本文基于“新型高速湖上自航试验平台”项目，对同时具有围壳舵、分离式艉升降舵和方向舵的大尺度水下无人航行器的舵机控制系统进行了设计和深入的研究，研究内容主要包含如下几方面：　　首先，本文查阅了大量的参考文献，介绍了水下航行器的发展历史及舵机系统的研究现状，对常用的舵机控制方法进行了介绍，并简述了每种控制策略的特点。接着，根据大尺度水下无人航行器的实际需求及对象特性，对比分析了电动舵机和液压舵机的优缺点，确定采用伺服阀控液压缸的舵机液压伺服系统作为大尺度水下自航模的舵机系统。根据主流的工业现场控制系统，确定了稳定性高、方便实现以及易于维护的PLC控制系统作为舵机控制系统，并初步完成了系统的结构设计。　　其次，根据大尺度水下自航模阀控液压舵机原理，结合实际的数据，推导并计算出了系统的开环传递函数，在此基础上分析了系统的稳定性及单位阶跃响应。在舵机系统传递函数的基础上对大尺度水下自航模的单舵控制策略以及分离式艉升降舵双舵同步控制进行了仿真试验研究分析。以自航模的方向舵为研究对象，设计了抗积分饱和及积分分离位置式数字PID控制器以及模糊自整定PID控制器，两种控制器分别进行了空载及带载两种工况的仿真试验及分析。结果表明，抗积分饱和及积分分离位置式数字PID控制器具有一定的鲁棒性，模糊自整定PID结合了模糊控制及PID控制各自的优点，可以对PID控制器参数进行实时的调整，提高了控制器的自适应性，表现出良好的控制性能。对于分离式艉升降舵，同样选用模糊自整定PID控制策略进行了双舵同步控制仿真试验分析。结果表明，该控制策略不仅可以大幅减小双舵控制的同步误差，而且可以有效保证舵机运动过程中舵速的一致性。　　然后，完成了大尺度水下无人航行器液压舵机系统及控制系统的研制，对液压舵机系统的关键元器件进行了分析计算并完成了设备选型。针对控制系统，详细介绍了系统的硬件选型设计、软件结构的设计及实现。通过半实物仿真平台进行了部分试验，验证了舵机系统建模的合理性以及设计的控制系统的部分功能性。　　最后，基于大尺度水下无人航行器进行了实际湖上航行试验。试验结果表明，研制的舵机控制系统可以满足大尺度水下航行器的需求。

关键词： 电流监测   隧穿磁阻   FPGA   硬件设计   NB-IoT  

摘要： 本文分析了现有的设备电流监测设备的现状,提出了基于高性能磁传感器的电流监测装置的研究。此装置可以对工厂生产设备和治污设备工作时的电流信息进行实时采集,经过信息处理之后,通过NB-IoT将数据传输到云端服务器,以备相关政府部门可以实时监测,从而为制定环保政策提供建议和反馈。本文研究的基于高性能磁传感器的电流监测装置主要包括电缆电流信号采集、传感器信号处理和射频通讯。1)信号采集模块实现三相线电流信号的采集和初步的放大处理。利用高性能隧穿磁阻效应的磁传感器完成信号的采集,该传感器具有高灵敏度和宽磁场测量范围。信号采集模块和数据处理模块之间采用HDMI连接的方式,将初步放大后的差分信号传输到设备板上。2)数据处理模块负责将信号采集模块传输的差分信号进行接收和再次放大,后续的处理部分采用“FPGA+ARM”的硬件架构,论文对此模块的ADC、FPGA和ARM芯片硬件设计进行了综合表述,介绍了芯片的外围电路设计,通信接口设计,FPGA部分的RTL设计,以及通过Modelsim进行时序上的仿真验证。3)通讯模块实现将处理过的信号发送到云端服务器的功能。对BC28外围电路进行了设计,并且进行了测试。针对传统通讯方式信号质量差的问题,采用了NB-IoT的通讯方式,此方式比LTE、GPRS基站提升约20d B的增益,使得装置可在普通GPRS模块信号很差的位置保持正常的通讯连接。云端服务器通过收集各个传感器传来的数据来分析各个企业的设备运行情况,节省了人力成本,同时也更快捷。

关键词： 显示流压缩   编码器   视觉无损   显示链路   图像传感器  

摘要： 近年来,超高清4K分辨率的显示器逐渐成为市场的主流,8K甚至10K也即将走进我们的生活。视频分辨率的不断提升必然会消耗更多的显示链路带宽,现有的显示链路不能满足快速增长的带宽需求。尽管市场上存在许多视频压缩标准,但是逻辑复杂,不利于硬件实现。显示流压缩(Display Stream Compression,DSC)标准是一种轻量级视频压缩算法,可以有效缓解显示链路带宽的压力。同时DSC标准可以使用较少的硬件资源,实现实时的视频压缩,并且能够达到视觉无损的效果。因此本文通过对DSC算法的深入研究,设计了DSC编码器内关键模块的硬件电路,并在FPGA平台上对其进行了功能仿真。除此之外,受到DSC中编码方案的启发,针对图像传感器直接输出未压缩视频数据会占用较大传输带宽的问题,提出了一种片上视频压缩算法,在视频数据输出之前实现数据的压缩。本文首先研究了DSC视频压缩算法的编码原理,分析了编码器中色彩空间转换、预测和量化、色彩历史目录索引、速率控制等模块中数据处理的原理和流程。然后在此基础上,使用流水线设计思想完成了各数据处理模块的硬件电路设计,满足了实时视频压缩的要求。接下来基于编码器的工作原理,搭建了编码器中各模块的仿真模型,分析了输出数据与算法设计的一致性。本文基于Xilinx公司的KC705型号开发板对DSC编码器中各个模块进行设计,实现了DSC算法中编码器的基本要求。仿真结果表明,本设计可以支持RGB和YUV两种格式的数据输入,支持8比特/分量的4:4:4格式视频输入;通过流水线的设计使编码器满足1像素/时钟的实时处理速率;可支持的视频压缩比为3:1。本文基于DSC算法中熵编码方案和图像传感器工作原理,提出了一种使用帧间差值的图像传感器片上视频压缩算法。本文基于图像传感器的工作原理搭建了传感器级视频压缩模型,对提出的片上视频压缩算法仿真验证。仿真结果表明,当分块大小设为4×4,阈值设为63时,使用帧间差值编码的压缩算法可以实现最优的压缩效果。在无光且静止的条件下,该算法实现了1.72比特/像素的压缩效果。综上所述,本文设计的编码器硬件电路和提出的片上视频压缩算法都能较好地实现视频图像压缩。

标准号: IEC 62530-2021