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如何实现嵌入式机器视觉控制系统的研究说明
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随着现代技术的高速发展，人们对各种设备的智能化程度要求越来越高。作为信息最佳代表形式之一的视觉图像及其处理已经逐步成为众多学科的融合点，应用于生产实际，为人类带来了巨大的经济和社会效益。 视觉是人类信息的主要来源，随着自动控制技术及机器视觉技术的发展，其基于机器视觉控制系统的研究占据越来越重要的地位。如果将机器视觉控制系统建立在嵌入式系统平台上;形成基于嵌入式机器视觉的控制系统，将极大地拓展机器视觉的应用范围，并可大幅度提高现有工业控制的自动化水平和生产效率。 本文在机器视觉与嵌入式系统的交叉点选题，将机器视觉与嵌入式系统结合起来，在研究基于嵌入式机器视觉控制系统方面进行一些探索，以拓展机器视觉的应用范围。本文首先介绍了课题的背景、研究目的及意义、国内外研究现状及发展趋势，提出了基于嵌入式机器视觉控制系统的研究课题。并以此为依据，设计了相应的硬件系统和软件系统，并将其应用到智能寻迹小车的控制上。 论文以Altera公司的CycloneⅡ系列EP2C8Q208为核心芯片，构建基于FPGA的SOPC嵌入式硬件平台，并以此平台为基础深入研究SOPC嵌入式系统的硬件设计和软件开发方法，详细测试和验证系统存储模块和外围模块。同时以嵌入式处理器IP核NiosⅡ为核心，设计出基于NiosⅡ的视觉控制软件。在应用中引入μc/OS-Ⅱ实时操作系统，介绍了实时操作系统μc/OS-Ⅱ的相关概念和移植方法，设计了相关底层软件及轨迹图像识别算法，将具体应用程序划分成多个任务，最终实现了视觉图像的实时处理及小车的实时控制。 在本设计中，图像采集部分利用SAA7111A视频解码芯片完成视频信号的采集，利用FPGA完成复杂高速的逻辑控制及时序设计，将采集的数字视频信号存储在外扩存储器SRAM中，以供后续图像处理。 在构建NiosⅡCPU时，自定制了SRAM控制器、irda红外接口、oc i2c接口、PWM接口和VGA显示接口等相关外设组件，提供了必要的人机及控制接口，方便系统的控制及调试。
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