基于MSP430和DDS的信号发生器设计

本设计是基于MSP430和DDS的信号发生器。系统采用MSP430单片机为控制核心,利用DDS产生正弦波,并通过按键来选择输出的波形以及调节频率和相位,频率调节范围为0~10000Hz,可在液晶屏上显示。系统主要由信号发生模块、显示模块和控制模块组成,可输出正弦波、方波、三角波、锯齿波等各种不同的波形。此设计可产生比较稳定的波形信号,方便移植到实际应用中。     

笔段式LCD驱动设计

介绍笔段式液晶的显示原理和控制方法,具体实现了数字仪表中的设计。该驱动方法采用了德州仪器公司的超低功耗单片机CC430F6137,使用其自带的LCD控制器,并以驱动GD46532液晶显示器为例,给出了温度采集系统的数值显示驱动方法和程序设计,并对该控制器独有的闪烁功能给出了说明。经实际程序测试,采用自带LCD控制器的数显仪表可最大程度上降低系统的尺寸,且可靠性高,程序可移植性好。     

基于CC430F6137的多路传感器无线监测系统

对基于CC430F6137的无线多路传感器监测系统进行了研究,该系统可以对现场的各路传感器进行实时的信息采集、上传和存储处理。设计了系统中传感器节点天线匹配电路;信息采集节点的接口电路和软件;并给出了相应的电路图和流程图。该设计方案结构简单,稳定性高,能通过网关节点的串口将数据传输到上位机,进行实时显示。上位机监测系统可以设定监测的阀值,还具有上限报警功能,试验调试成功,具有实际应用和参考价值。     

基于ARM-WinCE的电机监控系统设计

介绍了基于ARM-WinCE的电机监控系统,硬件以ARM9微处理器S3C2410为核心,软件基于Windows CE操作系统并使用了ActiveX控件建立界面,实现对步进电机和直流电机表面温度、转速和运行时间等指标的监控。详细介绍了该系统的系统功能设计、系统结构、硬件电路设计、软件设计及测试的过程和结果。     

便携式轨迹记录与Google Earth再现系统

以MSP430F148单片机为控制核心,E580为GPS接收模块,设计了一套能在Google Earth中显示目标移动轨迹的平台,阐述了平台的硬件电路及其软件流程。该硬件平台通过串口接收GPS信息,实时显示在LCD上并存储在Flash存储器中。通过USB接口把存储器的坐标信息上传给PC,然后转化为KML格式文件,Google Earth识别该文件即可显示目标的轨迹。该平台功耗低,操作简单,可以非常灵活地应用到物流跟踪、公交查询等工程项目中。     

由MOVX指令深入分析51单片机总线时序及扩展

分析了MCS51单片机访问外部存储器指令MOVX的执行过程,介绍了51系列单片机使用的四要素;分析了51单片机在外部扩展、总线时序、地址译码方法重点以及对超过64KB地址空间访问的方法。并以实验室研制的MCS51单片机实验仪为例,分析了外部空间开展的重要性、方法和原理,给出了单片机系统扩展框图和地址译码表。     

基于改进YOLOv5的轻量级芯片封装缺陷检测方法

目的 针对芯片封装缺陷检测过程中检测精度低与模型难部署的问题,提出YOLOv5-SPM检测网络,旨在提高检测精度并实现模型轻量化。方法 首先,通过在特征提取模块后增加通道注意力机制,提高缺陷通道的关注度,减少冗余特征的干扰,进而提升目标的检测精度。其次,在主干网络与颈部网络连接处使用快速特征金字塔结构,更好地融合了自建芯片数据集的多尺度特征信息。最后,将主干网络的特征提取模块更换为MobileNetV3,将常规卷积更换为深度卷积和点卷积,有效降低了模型尺寸和计算量。结果 经过改进后的新网络YOLOv5s-SPM在模型参数下降29.5%的情况下,平均精度较原网络提高了0.6%,准确率提高了3.2%。结论 新网络相较于传统网络在芯片缺陷检测任务中实现了模型精度与速度的统一提高,同时由于模型参数减小了29.5%,更适合部署在资源有限的工业嵌入式设备上。     

基于CC430无线传感网络实验平台的开发

以德州仪器公司CC430系列无线超低功耗单片机为核心,设计了一套无线传感网络实验开发平台,阐述了平台的硬件电路及其实验程序,并对SimpliciTI协议进行了应用.该平台支持多种传感器节点,支持多种小型协议栈,开发灵活,有助于工程技术人员熟悉和掌握无线传感网络的构成和应用开发,实验程序可以非常灵活地应用到实际工程项目当...     

基于 SDAE 的受损 QR 码恢复算法

目的针对包装产品外壳上黑白QR码易受到污渍侵蚀损坏,长期磨损易模糊,以及图像采集过程易出现失焦模糊、运动模糊,导致无法完成识别需求,提出一种基于栈式降噪自编码器的受损QR码恢复的预处理方法,达到显著修复包装产品上受损的QR码图像并提高其识别率的目的。方法通过深度学习模型栈式降噪自编码器,可以将受到噪声干扰的像素点根据受损像素数据映射到以标准数据为参照的高概率数值点,实现整个受损QR码基于像素点的重构恢复,从而提高识别率。结果通过对实验QR码进行高斯模糊、随机污渍侵蚀等多种方式的损坏,能够将识别率较低或完全不能识别的测试图像集恢复出高质量的QR码图像,显著地提高了识别率,并且速度快、可重复性好。结论采用基于栈式降噪自编码器的受损QR码恢复的预处理方法,能够重建受损的QR码,并可以广泛应用于包装产品QR码识别前的预处理,以提高识别率。     

基于生成对抗网络的QR码去模糊算法

目的 针对包装产品上QR码在采集过程中的运动模糊、失焦模糊,长期磨损形成的自模糊和环境中的噪声等因素,导致QR码无法识别的问题,提出一种基于生成对抗网络的QR码去模糊算法。方法 采用深度学习模型生成对抗网络对模糊核和环境噪声具有的强大拟合和估计能力,提取模糊QR码图像与真实图像的深层特征和差距,并通过生成器与判别器不断迭代对抗,使生成器具有由输入的模糊QR码产生与之对应的去模糊QR码图像的能力。结果 生成器能较好地对模糊核和环境噪声进行估计,而且能够实现对数据集内多种不同模糊程度QR码的去模糊,去模糊QR码图像效果较好,处理时间快,识别率较高。结论 采用基于生成对抗网络的QR码去模糊算法能够广泛应用于包装产品外壳上QR码的预处理过程,泛化能力较好,能有效提高扫描识别率。