香烟小包装在线检测系统

工业界,尤其是包装业对计算机图像识别及检测处理技术有着十分迫切的需求。本文介绍了基于图像识别的香烟包装在线检测系统的结构和工作原理,分析了系统设计中的几个关键问题,对如何提高检测精度,如何满足系统对实时性苛刻的要求,提出了一些新思路。实际的检测过程表明这些方法是行之有效的,满足了系统设计的要求。     

香烟小包装在线检测系统中的关键技术

文章介绍了基于图像识别的香烟包装在线检测系统的结构和工作原理,分析了系统设计中的几个关键问题,对如何提高检测精度,如何满足系统对实时性苛刻的要求,提出了一些新思路。实际的检测过程表明这些方法是行之有效的,满足了系统设计的要求。     

香烟小包装嵌入式视觉在线检测系统

针对烟草企业对小包烟包装质量精密检测的需要,提出基于嵌入式视觉在线检测的关键技术。本系统以TI公司的数字多媒体处理器TMS320DM642为核心,设计实现小包烟包装质量精密在线检测的软、硬件平台。通过DM642对视频图像进行采集并结合相应的智能图像处理与模式识别算法,使系统不仅适应在线快速包装质量检测,而且能准确的判断缺陷类型。实验证明,嵌入式视觉系统的扩展和适用性强,应用前景广泛。     

基于TMS320DM642的智能安防监控系统

本文设计了一套嵌入式智能安防系统,实现了对运动目标的跟踪、定位,可以快速捕获人脸图像,利用模式识别与图像处理技术对人脸特征进行分析,提取其特征量并与人脸库中的特征量进行匹配,判断其是否为非法人员,若是则联合其他安防体系一起报警。     

基于DM642的多通道视频网络传输系统的硬件设计

TMS320DM642是TI公司推出的一种专门用于图像处理的高性能DSP,它具有强大的指令集和高速的运算速度。针对传统基于PC网络摄像传输系统的稳定性差、执行效率低的特点,提出了基于DM642的多通道视频网络传输系统。CCD摄像头将拍到的图像通过视频输入端口实时地传给DM642,DM642凭借高速的运算能力对图像进行处理,然后通过EMAC(以太网)将相关的图像信息传给PC以达到视频监控的目的。     

基于像素字符串比较的图像快速匹配算法

在分析传统的模板匹配算法的基础上提出了一种新的基于字符串匹配的快速匹配算法。算法的思路是在模板图像上任意确定一列像素，并将这一列像素的灰度值看成是一个字符串，以此对原图像的每一列进行字符串匹配。如果在原图像上的某一列上找到了完全匹配的串，或者找到最大匹配的串，就找到了所要匹配的模板在图像中的可能位置。然后在所有找到的位置上再做进一步的字符串匹配。如此继续就可以确定模板图像在待匹配图像上的位置。算法在统计意义上保证了匹配效果，且提高了匹配速度。实验结果表明该算法是一种有效的图像匹配算法。     

基于DM642的嵌入式实时多路图像采集处理系统

以TMS320DM642为核心.结合视频解码芯片,TVP5150和CF卡,研制了一个高性能嵌入式图像传感系统,能同时实现多路图像快速采集、多种图像处理及缺陷识别算法、大容量数据存储等先进功能.并具有低功耗、通用性强的特点.本文论述了系统架构设计以及各模块功能,给出了系统的硬件连接图,讨论了实际设计中遇到的问题并提出了解决方法.本文中设计的系统具有实际应用前景,设计方法可推广到相关应用领域.     

基于TMS320DM642芯片视频系统的设计与应用

由于环境以及其它因素的影响,视频系统的成像常常存在许多不足.为了弥补这类不足,在阐述了基于TMS320DM642视频系统设计原理及实现方法的基础上,提出了从硬件架构到软件设计的整体方案;并结合SAA7105＆SAA7115视频编、解码芯片以及外部存储器,实现了一个高性能的实时图像处理系统.结合实际项目简述了系统的应用,使其具有良好的应用前景和市场价值.     

一种基于改进模板匹配的车牌字符识别方法

提出了一种改进的模板匹配方法．该方法是在传统的模板匹配方法的基础上，通过对字符特征区域的扩大和加强注意设计了一种改进的模板，以达到更有效的匹配结果．将该方法应用于沪宁高速公路收费口处实拍的车牌图像库中，其平均识别率达到97．1％．实验结果表明本文所提出的改进的模板匹配方法具有较高的识别率和鲁棒性．     

基于维纳滤波的图像模板匹配

一种常用于图像恢复的维纳滤波技术被用于图像的模板匹配,其基本思想是：将模板图像看作是作用于匹配系数矩阵的模糊函数,匹配系统矩阵的元素值表示在待搜索图像的对应位置是否存在给定的模板;模糊函数与加性噪声共同作用于匹配系统矩阵产生待搜索图像。这样就将模板匹配问题转化为一个图像恢复问题。通过维纳滤波将待搜索图像去模糊,即得匹配系统矩阵,从而完成匹配。与相关匹配法相比,该方法具有匹配点定位准确,稳健性强的特点。     

基于DSP嵌入式车牌识别系统的设计与实现

介绍一种基于TMS320DM642嵌入式的可用于电子警察、停车场、收费站等需要进行车牌识别场合的车牌识别系统的结构、硬件设计及软件设计。采用TMS320DM642进行图像采集,根据车牌的跳变特征提取车牌并使用改进的BP神经网络算法对车牌字符进行识别。系统运行稳定、可靠,识别率高。     

基于DM642机器视觉系统的设计与实现

针对机器视觉算法中数据量大、高速传输、复杂运算及网络化的实际需要,设计了以AD9200为视频采集A/D,DSP-sTMS320DM642为核心处理器,应用网络技术进行图像传输,并以FPGA控制输出并实现图像预处理功能的实时视频处理系统。     

基于TMS320DM642的实时运动目标检测与跟踪系统

CAMShift算法凭借其良好的实时性和鲁棒性而计算量小,在目标跟踪邻域占有重要地位;而单纯的CAMShift是一种需要人预先对目标进行识别和判断以获得目标颜色模式的半自动跟踪器;文章采取帧差法和CAMShift算法相结合的方法,设计了一种自动的运动目标检测与跟踪系统;该系统首先用时间连续的三帧双差分对运动目标的识别和提取,自动地选取搜索窗;再通过CAMShift算法计算目标的精确位置并调整搜索窗口大小;最后通过串口发送云台控制信息,驱动云台运动使目标始终保持在视场之内;在以DM642为核心的硬件平台上,实现了系统的软件算法;实验表明在对比度较高时,无人为干预的情况下,系统能有效、实时地跟踪目标。     

基于DM642的交通参数检测仪设计

本文介绍了一种应用于交通参数检测的视频监控系统。系统采用TI公司的媒体处理器TMS320DM642作为主控CPU,配以视频解码芯片SA7115、以太网接口芯片LXT971A,构成交通参数检测仪,完成各种交通参数的采集,以及道路现场视频数据的远程获取。文章介绍了DM642的体系结构,给出了系统实现的硬件方案。最后论述了DSP系统的软件开发平台,并介绍了监控程序的总体框架。     

基于TMS320DM642的交通图像检测系统设计

该文中设计了一种基于DSP的嵌入式图像检测系统。系统采用模块化设计方案,以TI公司的TMS320DM642作为核心芯片,以FPGA、CPLD和ARM作为辅助芯片,以双口RAM和SDRAM作为存储设备。系统中车辆检测模块采用背景差分和帧间差分相结合的方法作为检测算法,通过实验,表明该系统可以快速,准确的检测车辆,满足交通图像处理的实时性要求。     

基于DM642的视频处理系统设计

本文介绍了一种基于TMS320DM642和Philips视频编解码芯片的视频处理系统,给出了系统的硬件设计、视频接口连接图、以及软件配置。通过实际应用证明该方案具有高速视频输入输出能力,为视频编解码算法开发、视频处理产品设计搭建了高性能的平台。     

图像处理系统中的TMS320DM642视频通道

介绍TMS320DM642视频数据处理通道Video Port0-2在图像处理系统中的应用设计。其中图像处理的前向通道由ADI公司的标准视频解码芯片ADV7185和VideoPort0构成,后向通道由ADI公司的视频编码芯片ADV7191和VideoPort2构成。重点阐述图像数据通路间各接口的硬件设计及对应某一标准视频信号的VP口,以及编／解码器的初始化设置原理及实现。     

基于DM642的家用视频服务器的研究与实现

针对构建高可靠性的家庭视频监控系统提出了一种嵌入式网络视频服务器的设计方案.介绍了基于TMS320DM642的嵌入式网络视频服务器的硬件设计,并结合该芯片的特点首先对H.264算法结构进行了改进,将其视频编码算法分解为前向通道循环、重建通道循环和运动估值循环,以便充分利用DM642L1P和L1D较大的缓存空间,减少数据的依赖性,提高数据并发存取的能力,避免大量的高速缓存不足和CPU延迟;其次,在运动估值部分综合了目前基于DSP的H.264算法最新的研究成果。通过对各种测试序列进行试验,表明该方案可以达到视频实时编码及视频质量的要求。     

基于TMS320DM642的网络摄像机的设计及实现

网络摄像机是当今网络视频应用的一大热点,根据这方面的应用需求提出了一种全新的解决方案。该方案的实现是基于TMS320DM642处理器的,并且采用JPEG编码标准,最终实现了一个成本低廉且具有实时视频采集压缩功能及以太网传输功能的网络摄像机。     

TMS320DM642的视频监控系统硬件设计

该系统是以TMS320DM642为核心,结合视频编解码芯片,并外扩大容量的存储器,实现4路视频输入与1路视频输出。本文主要介绍了基于TMS320DM642的视频监控系统的硬件设计,主要包括视频输入/输出模块的设计、电源模块的设计、外部存储器模块的设计,同时介绍了基本的硬件调试方法。该系统具有视频传输延迟短、处理速度快的优点,可应用于实时视频图像处理。