基于USB2.0的高分辨率线阵CCD图像采集系统

摘要

机器视觉技术是综合了光学、机械、电子和计算机软硬件等方面的新型技术。它涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。自起步发展至今，已经有20多年的历史，其功能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，在工业生产线中对产品的自动检测是其最具代表性的应用之一，如谷物外观品质检测、钢板裂缝检测、薄膜晶体管液晶显示屏（TFT-LCD）缺陷检测等。
　　但是应用于有机电致发光显示屏(OLED)缺陷检测的相应机器视觉系统报道并不多。众所周知，OLED由于其具有质量轻、厚度薄、响应速度快和对比度高等优良特性，在平板显示产业中占有一席重要地位。所以开发相应的缺陷检测系统是机器视觉应用的又一热点研究。
　　本设计完成了一套完整的OLED缺陷检测的机器视觉系统中的硬件电路以及相应的驱动软件。
　　文中在对CCD工作原理以及性能做了简要概述后，详细的分析了各重要芯片的工作原理和各功能电路的设计，编写了各功能模块Verilog HDL代码和底层驱动程序。设计主要采用线阵CCD传感器TCD1500C、CCD专用图像处理芯片AD9822、复杂可编程逻辑CPLD器件EPM7128S、以及USB2.0接口芯片CY7C68013A。在设计过程中，充分发挥了各个芯片的优异性能，用EPM7128S完成TCD1500C驱动脉冲，电路实现简单灵活，并可方便兼容不同CCD工作。在图像采集中，AD9822是一款CCD专用图像处理芯片，在对CCD信号做高精度A/D转换之前，先做了信号的优化和预处理，提高了图像采集的可靠性和稳定性。接口采用USB2.0，充分发挥了通用串行总线所具有的即插即用、易扩展等特点。
　　论文首先介绍了整个系统设计原理与实现方案，在后续两章节中分别对系统硬件电路设计和系统软件设计进行了深入研究，最后给出 OLED样本采集图片，详细分析了在系统调试过程中遇到的一些典型问题和解决方法，并且指出系统仍然存在的不足，给出了改进建议。

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第一章 绪论

1.1 课题概述

1.2 机器视觉技术发展历史

1.3 OLED显示技术发展历史

1.4 课题研究主要内容

第二章 图像采集系统的工作原理和实现方案

2.1 系统总体方案设计

2.2 CCD工作原理

第三章 系统硬件电路设计

3.1 CCD电路设计

3.2 AD转换电路设计

3.3 CPLD电路设计

3.4 USB电路设计

第四章 系统软件设计

4.1 USB相关软件设计

4.2 TWAIN接口设计

4.3 BMP图像格式

第五章 系统调试与试验结果分析

5.1 系统硬件电路调试

5.2 系统软件设计调试

5.3 调试过程中遇到典型问题与解决办法

5.4 试验结果分析

第六章 总结与展望

6.1 本论文的总结

6.2 工作展望

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果