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文檔簡介
1、隨著計算機技術(shù),數(shù)字圖像處理技術(shù)和微電子技術(shù)的發(fā)展,機器視覺檢測技術(shù)得到飛速的發(fā)展。機器視覺設(shè)備在制造業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用,得到越來越廣泛的應(yīng)用。傳統(tǒng)基于PC的機器視覺雖然在數(shù)字圖像處理算法實現(xiàn)上有一定優(yōu)勢,但其檢測速度較慢,限制了流水線上的音膜音質(zhì)的檢測速度,降低了生產(chǎn)效率。針對傳統(tǒng)PC機器視覺存在的缺陷,本論文提出了一種基于提升小波變換的音膜圖像并行處理方法及其在FPGA上的實現(xiàn),使用該方法可以精確的提取出音膜圖像內(nèi)外圓的輪
2、廓,并且達到音膜同心度的高速在線實時檢測,降低生產(chǎn)成本,提高揚聲器的合格率,有利于提高企業(yè)的生產(chǎn)效率、經(jīng)濟效益和增強企業(yè)的市場競爭力。
本文以小型音膜為研究對象,以小波變換為主要的理論基礎(chǔ),以FPGA為算法實現(xiàn)的硬件芯片,主要研究以下幾個方面的內(nèi)容:
1、介紹本論文的研究背景、研究意義、音膜檢測技術(shù)的研究現(xiàn)狀和數(shù)字圖像并行處理技術(shù)的研究意義。從中得到現(xiàn)有音膜檢測技術(shù)的優(yōu)缺點與數(shù)字圖像并行處理技術(shù)的優(yōu)勢。
2
3、、分析小波變換的基礎(chǔ)理論知識,包括小波變換的發(fā)展歷程,以及連續(xù)小波變換、離散小波變換、多分辨率分析和Mallat算法等基礎(chǔ)理論知識及其應(yīng)用,重點研究提升小波變換的基本原理、實現(xiàn)步驟和優(yōu)點。
3、提出一種基于提升小波變換的音膜圖像內(nèi)外圓邊緣檢測算法,對該算法的原理和實現(xiàn)步驟進行詳細的講解,使用Matlab軟件驗證該邊緣檢測算法的正確性和效果,并且通過與幾個經(jīng)典邊緣檢測算法(Sobel算子,Canny算子等)的檢測結(jié)果進行對比,得
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