基于SoC的高速运动线缆表观字符实时光电检测系统研究

摘要

线缆生产过程中，线缆的生产日期、生产批次、产品型号等重要信息往往以点阵字符的形式被喷印在线缆表面。线缆表观字符检测是线缆质量控制中的重要内容。传统线缆表观字符识别使用人工方法，效率低，工作强度大。在线缆生产速度越来越高的情况下，人工识别的方法已经不能满足线缆制造业的要求。
　　本文以Zynq SoC为算法实现平台，结合ARM的灵活性与FPGA卓越的计算性能，使用AXI4总线进行系统互联，实现了完整的点阵字符识别系统。经测试识别率可达91％，识别单幅1600×1200像素线缆图像所需时间仅需22 ms。据我们查阅国内外重要数据库的结果，单芯片上实现的点阵字符光学识别系统在国内尚未见报道。点阵字符识别算法方面，本文采用差分法去除线缆背景区域；然后利用灰度投影曲线与拟合曲线的误差平方值提取了4幅线缆环视图像中包含完整字符区域的图像；随后针对线缆表面图像光照不均的情况，提出了一种大窗口中值差分二值化算法，并对其进行了算法优化；为有效分割点阵字符，采用了基于多次投影的二次分割算法对点阵字符进行有效分割，并对字符进行了归一化；最后提出了一种改进的分块重心向量特征提取方法，结合字符尺寸信息与直接模板匹配方法，设计了多层分类器对字符进行分类识别。为了满足系统帧率要求，本文利用高层次综合技术对算法进行了硬件实现与优化。对大窗口快速中值查找算法进行了硬件并行化、存储结构优化、循环体优化等多种硬件优化措施；对最大类间方差法的计算过程进行了资源优化和流水线操作；对分块重心特征向量计算模块进行了全并行优化。最后采用软硬件联合仿真技术对所有硬件模块进行了验证。经仿真结果验证，硬件优化后算法速度可提高50倍以上。为测试系统性能，本文搭建了完整的软硬件测试平台，移植了嵌入式Linux操作系统以及Qt软件，并且编写了图形界面。最终在Zynq芯片上实现了完整的线缆表观点阵字符识别系统。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第一章 绪 论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文主要工作

第二章 软硬件平台设计

2.1 Zynq-7000概述

2.2 线缆表观图像采集系统设计

2.3 硬件平台设计

2.4 嵌入式软件平台设计

第三章 线缆表观点阵字符识别算法

3.1 图像预处理

3.2 图像二值化

3.3 字符分割算法

3.4 特征向量提取与多层分类器设计

3.5 点阵字符识别结果

第四章 点阵字符识别算法优化与实现

4.1 高层次综合技术（HLS）

4.2 面向HLS的大窗口中值差分二值化算法优化

4.3 并行分块重心向量特征提取算法优化

4.4 本章小结

第五章 系统测试

5.1 测试环境

5.2 系统测试

第六章 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 后续工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果