基于ARM的嵌入式Linux手持式缝宽测量系统若干问题研究

摘要

数字图像测量技术是在现代计算机软件技术的基础上而形成的全新测量技术，它在机器视觉、图像检测、图像匹配和模式识别中都具有重要应用。本文在基于对实际测量需求分析的基础上，以数字图像测量技术为核心，提出了嵌入式手持式缝宽测量系统方案。该系统方案具有简单、高效、精确、体积小、低功耗等特点，可应用于工业生产等对缝宽缝距具有测量需求的环境中，具有一定的市场应用价值。
　　本文在三星S3C2440处理器和嵌入式Linux操作系统的基础上，根据图像采集与处理的一般性流程，研究并设计了系统的整体方案。为了节约开发时间和成本，整个系统以FL2440开发板作为硬件开发平台，并搭载ZC301P摄像头作为图像采集设备。基于实际图像采集的需求，为开发板移植了性能比较稳定的Linux-2.6.32.2内核版本，并为摄像头移植了基于V4L标准的摄像头驱动程序。
　　通过对数字图像处理方法的研究和分析，选定了较为适合的图像预处理算法、滤波算法和边缘检测算法。在研究标尺法、测距法和中轴线逼近法等图像测量算法的基础上，提出了更为实用和方便的点激光器标定法和线激光器标定法。本文为今后的手持式缝宽测量系统的开发奠定了理论基础和软硬件平台基础。

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致谢

摘要

第一章 绪论

1．1 图像测量概述

1．2 国内外缝宽测量系统介绍

1．3 论文主要内容和结构安排

第二章 系统总体设计方案

2．1 ARM处理器简介

2．2 嵌入式Linux操作系统简介

2．3 图像采集与处理的一般流程

2．4 系统总体设计方案

2．5 本章小节

第三章 软硬件平台的搭建

3．1 硬件平台搭建

3．1．1 硬件结构设计

3．1．2 硬件开发平台的搭建

3．1．3 图像采集设备

3．1．4 半导体激光器的选择

3．2 嵌入式Linux系统移植

3．3 摄像头驱动

3．3．1 USB摄像头驱动移植与加载

3．3．2 摄像头驱动的加载与验证

3．4 本章小节

第四章 图像预处理以及图像边缘检测算法

4．1 图像的数据存储格式

4．2 图像的预处理

4．2．1 图像灰度化

4．2．2 图像中值滤波

4．2．3 图像二值化滤波

4．3 边缘检测算法

4．3．1 差分边缘检测

4．3．2 Roberts算子

4．3．3 Sobel算子

4．3．4 Prewitt算子

4．3．5 Log算子

4．3．6 Canny算子

4．4 边缘检测算子实验结果对比分析

4．5 本章小节

第五章 缝宽测量方法的研究

5．1 常用的缝宽测量实现方式

5．1．1 标尺法

5．1．2 测距法

5．2 中轴线逼近法

5．2．1 图像细化算法原理

5．2．2 形态学腐蚀处理

5．3 点激光器标定法研究

5．3．1 点激光器标定法

5．3．2 线激光器标定法

5．4 本章小节

第六章 总结与展望

6．1 论文总结

6．2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文