关键字 |
BCD转换器,FPGA,图像处理,VHSIC硬件描述语言。 |
介绍 |
在本项目中,由于集成电路的这种进化力产生了对低功耗VLSI芯片的需求,所以系统采用spartam3E进行设计。随着时间的推移,功耗呈线性增加,但由于集成电路的尺寸不断缩小,功率密度呈指数级增加。它需要更少的电力和系统便宜。它需要更少的空间,易于安装。年代o many problems for assembly side are can be solved by introducing this project. It will provide correct information about the product. This project is going to implement in spartan3E, it operate on less power and less space, and also it is user friendly and cost effective.This project can be used in manufacture company,factories to maintain the quality product. This project helps us find the correct product within fraction of seconds. |
2相关工作 |
在[1]作者使用的基于观测测量的预处理模块中,基于形态滤波器的预处理模块占用执行时间最多,将被Sobel滤波器取代。然后将Sobel滤波器实现在硬件(fpga)平台部分。在[2]中作者采用了两种独立的方法对应用进行分类,一种是根据被检查的工业产品或过程的特征进行分类,另一种是根据被检查产品或过程的检查独立特征进行分类。在[3]中执行用于以下操作的author。1)摄像机拍摄图像并存储在pc中。2)当前图像和环境图像通过串行通信发送到FPGA。3)背景相减得到运动物体。4)运动物体在FPGA上的位置。在[4]中,作者使用了不同的方法进行故障分析,如短时傅里叶变换(STFT)、小波分析(WA)、基于模型的分析、倒谱分析等。提出了一种基于可重构逻辑的异步电动机滚动轴承故障诊断方法。在[5]中,作者采用了两种不同的二维视频监控硬件架构,在嵌入式系统中实现了一个协处理器。采用Motion人体检测算法直接实现视频监控。在[6]中,作者利用这一工作提出了一种在FPGA上的嵌入式新架构,该架构能够在资源有限的环境中提取背景,并提供低退化(由于对硬件友好的模型修改)。 |
3超大规模集成电路设计概述 |
关于预测集成电路增长率的摩尔定律有各种各样的解释。据估计,每18个月的增长率为2倍。还有人声称,设备密度每七年增长十倍。不管确切的数字是多少,每个人都认为增长很快,没有放缓的迹象。新一代的处理技术正在开发中,而当前一代的设备与基本物理极限处于非常安全的距离。对低功耗VLSI芯片的需求源于集成电路的这种进化力。随着时间的推移,功耗呈线性增加,但由于集成电路的尺寸不断缩小,功率密度呈指数级增加。如果这种指数级增长的功率密度持续增加,几年前设计的微处理器将具有与核反应堆相同的功率。这种高功率密度引入了可靠性问题,如电迁移、热应力和热载流子引起的器件退化,导致性能损失。 |
推动低功耗芯片需求的另一个因素是市场对电池驱动的便携式消费电子产品需求的增长。雕刻更小,更轻,更耐用的电子产品间接转化为低功耗需求。在许多便携式系统中,电池寿命正在成为产品的差异化因素。作为许多便携式系统中最重和最大的部件,与电子电路相比,电池并没有经历类似的快速密度增长。笔记本电脑、移动电话和个人数码设备等使用电池运行的高性能便携式电池数字系统的主要功耗来源日益突出。对于这些系统,低功耗是首要考虑的问题,因为它可以通过影响电池寿命直接影响性能。在这种情况下,低功耗VLSI设计作为一个活跃和快速发展的领域具有重要意义。在电路设计层面,通过适当选择实现组合电路的逻辑风格,可以节省相当大的功耗。因为所有控制功耗、开关电容、跃迁活动和短路电流的重要参数都受到所选逻辑样式的强烈影响。 |
四、多点燃油液位传感器 |
液位传感器系列,能够检测多达9个传感器点,使用电阻网络与专业磁性丁腈橡胶(NBR)浮子相结合,以检测多个燃料液位点… |
全面应用:燃料多点传感器 |
特点: |
•能够激活和控制开关,最多9个开关点。 |
•密封。 |
•能够在非常热和冷的温度下正常工作。 |
•能够承受有毒化学气氛,不发生任何材料降解。 |
•动态测试触点。雷竞技网页版 |
•可靠的开关。 |
•设计用于处理高冲击环境。 |
•百万级可靠开关操作。 |
V.PROPOSED系统 |
本课题旨在设计一个由人工专家进行视觉检测和质量控制的系统。虽然在许多情况下人类可以比机器做得更好,但他们比机器慢,而且很快就会疲劳。人类专家在一个行业中很难找到或维持,需要培训,他们的技能可能需要时间来培养。也有情况下,检查往往是乏味或困难的,即使是训练有素的专家。在某些应用中,必须快速或重复地提取和使用重要信息。在某些环境中,检查可能很困难。在这种苛刻的情况下,计算机视觉可以有效地取代人工检查。 |
首先,利用计算机对目标图像进行处理。这是通过应用专用的图像处理分析和分类软件来实现的。图像通常由放置在检查现场的一台或多台摄像机获取。摄像机的位置通常是固定的。在大多数情况下,工业自动化系统被设计成只检查固定位置的已知物体。为了便于接收处理和分类所需的图像特征,对场景进行了适当的光照和布置。这些特性也是事先知道的。当处理过程是高度计算密集型的,并且超过了主处理器的处理能力时,应用特定的硬件(asic或fpga)被使用来缓解处理速度的问题。此处理的结果可用于: |
•控制生产过程。 |
•传播到其他外部设备进行进一步处理 |
•描述故障项目的缺陷,并采取行动报告和纠正这些故障,从生产线上更换或移除有缺陷的部件。 |
图像由相机捕获并存储在PC中。将原始图像和测试图像通过串行通信送入FPGA,然后通过BCD转换器获得图像。图像的位置定位在FPGA上。如果标识匹配,则在16x2 LCD上显示图像“匹配”,否则显示“不匹配”。同样地,系统也会在特定的时间内保持产品,分析匹配的图像并将其存储在PROM中。其中存储在SPARTAN-3 FPGA套件中的图像通过使用RS232电缆将测试电路与PC连接。因此,使用该方法提高了效率。 |
六、拟工作流程图 |
摄像机捕获原始图像,然后将图像转换为BCD转换器,从图像中找到中心点,然后计算q1,q2的值,其中q1-行,q2-列。尺寸为35*30,存储到FPGA。接下来,测试图像也被相机捕获。同样的过程完成,然后存储到FPGA。比较两个图像。如果图像相同,液晶显示屏显示“匹配”,图像不相同,液晶显示屏显示“不匹配”。该过程由流程图描述: |
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7结果与讨论 |
在这种情况下,图像捕获是通过连接到PC的USB摄像头完成的。图像通过MATLAB发送到FPGA。在MATLAB中触发集,首先当得到触发时,第一个图像被存储为背景,所有其他图像被发送到FPGA。软件开发采用Matlab 2010和Xilinx ISE。在Matlab中可以看到检测到的运动物体的图像,在FPGA中可以看到运动物体的位置,并在液晶显示器中显示结果。 |
在图2中,它显示了原始图像, |
在图3中,这里的图片形状与图1相比发生了变化。在液晶显示器显示“不匹配”。 |
在图4中,这里的图片大小已经改变。所以液晶显示器显示“不匹配”。 |
8结论 |
开发了基于FPGA的材料故障检测技术。此外,该系统还能够通过提取物体的形状和计算中心来检测物体。OBJECTposition通过RS-232接口发送到PC或其他平台。 |
数字一览 |
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参考文献 |
- 阮洪锡庆。,塞西尔·贝勒迪。,and Pham Van Tuan., “Fall Detection Application on an ARM and FPGA Heterogeneous Computing Platform”,International Journal of Advanced Research in Electrical, Vol.3, pp.2320 – 3765, 2014.
- 伊莱亚斯,n·马拉马斯。,Euripides, G.M. Petrakis., MichalisZervakis., “A Survey on Industrial vision systems,Applications and Tools”,pp.2-38.
- Megha Mahesh Chakorkar。, M.M.帕蒂尔。,“Moving Object Detection By Background Subtraction Algorithm in FPGA”.IRF International Conference,pp.12-15,2014.
- 克里Shashidhara。P。SangameswaraRaju。,“FPGA Based Embedded System Development for Rolling Bearings Fault Detection of Induction Motor”,International Journal of Reconfigurable and Embedded Systems (IJRES), Vol.2, pp.127-134, 2013.
- k . SarathBabu。,K. Surendranath Reddy., U.Yedukondalu., “FPGA Implementation of Motion Human Detection Based On Background Subtraction”,Int. Journal of Engineering Research and Applications,Vol.3, pp.2005-2009,2013.
- 恩里克,J.费尔南德斯-桑切斯哈维尔迪亚兹和爱德华多罗斯。,“FPGA Implementation for Real-Time Background Subtraction Based on Horprasert Model Rafael Rodriguez-Gomez”, Vol.12, pp.585-611,2012.
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