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关键词： 嵌入式系统   家具板材   图像处理   尺寸测量   V4L2   QR码  

摘要： 随着工业物联网运营环境的逐渐成熟,在家具行业中,其生产线将逐步向自动化、智能化和网联化方向发展。在生产线升级的过程中,首先要解决板材特征边识别与匹配的问题。只有正确识别板材的各个特征边之后,加工设备才能与数据库中的信息匹配,并对板材做出相应的动作,避免误加工。因此,针对上述问题,本文设计了一种基于嵌入式的板材特征边识别系统。该系统具有一定的灵活性与智能性,可在满足精度要求的情况下完成识别与匹配任务。论文主要完成了以下几个方面的工作:(1)根据板材生产线的流程和实现目标,提出了系统的总体方案,完成了特征边识别系统的硬件选型与软件平台搭建。基于以*** 6ULL处理器为核心的ARM开发板,通过在PC端搭建嵌入式开发环境,向开发板移植了u-boot、内核及设备树、根文件系统。为了使嵌入式平台正常运行,在嵌入式系统中适配了相关硬件驱动程序,为后续应用软件的运行提供环境。(2)通过分析特征边识别系统的需求,实现了图像采集与处理功能。针对在嵌入式平台上采集图像的问题,分析了V4L2框架,基于此实现了图像采集程序。针对检测和提取图像中板材特征边的问题,使用高斯滤波和中值滤波对图像去噪,采用Canny算法和霍夫线变换检测并提取特征边,为提高检测精度,提出基于距离的最小二乘直线拟合算法。针对特征边实际尺寸的计算问题,研究了相机标定方法,从生产现场的制造场景分析,设计了一种用标准矩形体计算尺寸转换关系的方法,在保证精度的同时降低了操作的复杂性。针对二维码识别与解析问题,分析了二维码的结构和Zbar库的解码原理,基于此实现了二维码识别解析算法。(3)通过分析生产线现场的操控需求及系统总体方案,设计了总体框架,实现了人机交互程序。基于Qt应用程序框架开发了交互界面应用程序,包括各流程中操作部分交互界面的设计、图像相关功能的融合、数据库的设计和数据操作等。为了确保各项功能可以在开发板上正常运行,向开发板移植了程序所需的库资源。(4)测试了整个系统的运行状况和功能实现的情况。实验表明系统各项功能正常运行,符合预期目标。系统可以实现视频采集功能;可以高效地识别并解析二维码;可以准确地检测和提取板材特征边,并测量特征边的实际尺寸。本系统的总体识别时间在1.0 s以内,测量精度达到3mm/m,能够达到在生产现场识别板材的精度和速度要求。

关键词： 随钻测井   超声成像测井仪   检测系统   嵌入式系统   无线互联  

摘要： 随钻超声成像测井仪是对井壁进行超声成像的仪器,在仪器的研制与开发过程中,仪器部件调试、组装、联调、加温测试、现场测试、数据读取等环节都需要配套的检测装置。本文基于上述目标,设计了基于无线互联的随钻超声成像测井仪检测系统,用来对该测井仪进行检查与调试。本设计采取了PC机结合嵌入式前端机的架构,通过PC机程序控制嵌入式前端机对仪器进行调试。嵌入式前端机由嵌入式核心板,总线接口板,供电检测板,信号采集板,换能器激励板组成。嵌入式核心板功能是接收PC机命令,解析后控制其它功能板对仪器调试。嵌入式核心板以ARM7TDMI芯片TMS470R1VF48C为控制核心,控制其它功能板,通过无线模块ESP8266与PC机无线通讯。总线接口板功能是通过RS485总线接口向仪器下发命令,获取仪器中的数据。总线接口板以单片机C8051F500为核心实现RS485通讯协议控制,通过MAX485芯片驱动RS485接口。供电检测板功能是对仪器中所有低压供电信号进行采集。供电检测板使用C8051F500片内AD对仪器低压供电信号进行采集。信号采集板的功能是采集仪器中换能器的信号。信号采集板以FPGA芯片EP2C20Q240C8为核心控制A/D芯片对换能器信号进行采集。换能器激励板以CPLD芯片为核心控制全桥激励电路对超声换能器进行激励。各板之间通过扩展总线相连,实现电路板间数据的传输。PC机程序功能包括网络连接、控制调试、波形显示。PC机界面程序使用VC++平台开发,基于TCP/IP协议创建服务器与前端机通讯,使用PICTURE绘图控件实现数据绘图。本设计对仪器整体以及内部电路进行了检查调试,实现了对整支仪器,测控电子系统,超声换能器以及仪器内供电情况的检查与调试。

关键词： 安全多方计算   ElGamal加密算法   数字签名技术   秘密共享  

摘要： 随着互联网的迅速发展,电子拍卖也迎来了大发展,但与此同时也带来了数据安全性、公平性等问题,因此,基于安全多方计算的电子拍卖研究是十分有必要的。本文主要研究了安全多方计算下的电子拍卖系统的设计与实现,目标是使用户在不暴露自己真实出价的情况下,得出获胜者和成交价格。通过对现有安全电子拍卖的研究,再根据自己对安全电子拍卖的理解得出本文中的电子拍卖方案,即一轮、最高价成交、密封式的安全电子拍卖方案。本文中的电子拍卖方案在设计过程中基本满足安全电子拍卖的要求,即成交价的正确性、出价保密性、用户匿名性、出价不可否认性、成交价格可验证性等。本文系统中的数据交换是在安全的信道中进行的,所有竞拍参与者模型都是半诚实模型。本文主要工作如下:1.非对称加密算法的同态性是实现安全多方计算的理论基础,在此基础下,本文作者将用户竞拍价格设计成向量表示,对出价向量进行加密。解密时利用ElGamal加密算法的乘法同态性,从而可以在不暴露所有用户出价的情况下,得出成交价格和竞拍成功人。2.在系统中使用了 ElGamal数字签名算法,使得用户可以对其出价进行签名,防止竞拍参与者抵赖,从而解决了出价不可否认性和成交价格可验证的要求。3.分析研究了 Shamir秘密共享方案,将系统加密私钥拆分后保存至所有竞拍参与者手中,从而使得所有竞拍参与者处于公平的地位。4.采用JavaEE的SSM框架进行安全电子拍卖系统的设计与实现,并进行了系统代码安全性测试。

关键词： 深度学习   交通标志检测与识别   小目标检测   嵌入式系统  

摘要： 交通标志识别系统（TSR,Traffic Sign Recognition）作为智能交通系统ITS的重要组成系统,在人工智能飞速发展的今天,在辅助驾驶、调节交通秩序、提高车辆通行效率、降低人为交通事故发生率等方面均发挥着正向积极作用。在实际的检测识别中,自然场景下交通标志检测识别易受光线明暗、场景复杂程度、外物遮挡、距离远近等因素影响,且交通标志的检测识别属于复杂场景下的小物体检测,在一张图像中的像素及尺寸往往很小,相比于普通物体检测难度更大。目前主流基于深度学习的目标检测算法虽然针对常见目标检测识别效果不断改进,但对于交通标志这类特定目标的性能还有待提升。基于上述研究意义与存在问题,本文在主流深度学习目标检测算法的基础上,针对交通标志目标特性与当前算法不足之处,改善优化原始算法性能,提高交通标志检测精度与速度,并进一步研究在嵌入式平台上交通标志检测识别系统的设计与实现。本文主要工作总结如下:1.针对自然场景下交通标志检测识别的目标尺寸小与场景复杂多变问题,研究基于改进darknet-62的交通标志检测算法以提升检测精度。通过将特征提取网络darknet特征提取卷积层数加深至62层以更充分地提取交通标志浅层与深层特征信息;提出基于特征金字塔网络FPN的五尺度预测网络,将输出特征层的分辨率提高到128×128尺度,通过融合浅层高分辨率细节特征与深层抽象语义信息,针对性提升图像中少像素目标的检测效果;改进算法损失函数,以基于GIo U指标的损失函数LGIo U替换常用损失函数,既解决了常用损失函数实际效果与检测评估指标Io U最大化之间的偏差问题,也避免了Io U作为损失函数存在的局限性,使得网络模型训练效果更加精准;改进输出特征图的先验框中心定位点,针对性地提升位于特征图网格单元拐角处或彼此相邻小型交通标志的定位检测准确度。实验结果表明,改进后算法相较于主流算法较好地提升了交通标志整体检测识别精度,尤其中小型交通标志效果提升显著。但是改进算法在提升检测精度的同时,一定程度增加了模型大小与复杂度、降低了运行效率。2.针对1中存在的问题,以兼顾精度与速度为目标,选取检测精度与运行速度较为平衡的YOLOv3算法,研究基于改进YOLOv3的交通标志检测算法。通过研究BN层与网络层的共通之处,在不影响模型性能的基础上合并BN层与卷积层,减少网络模型层数与参数、提升算法前向推理速度;选择性地调整借鉴（1）中改进点,以LGIo U改进原始损失函数、改进先验框等方式提升原始YOLOv3算法的整体检测精度以及针对小型目标的检测效果;通过k-means拟合目标交通标志数据集的尺寸、重新聚类先验框尺寸,提升对目标预测框定位准确性、加快检测速度;编写代码转换数据集格式并完成实验与分析,改进后算法在精度与速度的平衡与提升上均取得较好效果。3.根据系统功能设计嵌入式系统的整体结构,搭建系统硬件与软件平台环境,完成模型移植与系统实现,编写实现语音播报功能程序代码,完成基于动态视频的系统功能实时测试,本文嵌入式交通标志检测识别系统能够较好的实现预期功能,并能保持在嵌入式平台上较为理想的运行速度。

关键词： 物体认知系统   嵌入式人工智能   深度学习   微控制器   嵌入式系统  

摘要： 基于图像的物体认知系统蕴含了人类智能中的“示教、学习、识别”基本过程。人脸识别、工业产品的缺陷检测等都可以抽象为物体认知。嵌入式物体认知系统是嵌入式人工智能的重要分支,是人工智能实际应用的主要侧面之一。目前,嵌入式人工智能的发展处于初期阶段,算法轻量化、资源高效利用、硬件构件设计、终端部署方法等技术问题有待深入研究。本文设计开发了一套基于图像处理的嵌入式低资源物体认知系统,对人工智能落地进行了一些初步探索,主要工作如下:(1)提出了一种以PC机为样本训练工具,在嵌入式终端进行推理认知的物体认知系统模型框架。在PC机上使用基于MobileNet V2网络结构的算法模型进行样本训练,生成通用嵌入式参数配置构件并部署在终端;在嵌入式终端提取图像特征并利用算法推导函数与算法模型参数进行物体认知。该框架提供人工智能算法部署在嵌入式端的一种普适性方法,符合大部分应用场景。(2)提出嵌入式终端资源综合优化算法。在图像特征提取方面设计基于端口映射IO的采集加速算法与图像特征增强算法;算法在终端的资源配置方面提出基于类RAM的扩展资源网络传播算法与融合滚动卷积算法;在网络结构方面采用深度可分离卷积结构,减少物体认知算法在嵌入式环境下的资源占用,降低终端资源部署门槛。(3)设计并实现程序自适应的物体认知系统开发平台。平台以物体认知模型框架为基础,以通用嵌入式计算机架构为支撑,可将认知模型参数转换为通用嵌入式工程构件,简化嵌入式人工智能中图像分类算法的应用过程。系统仅需简单操作便可实现在终端进行物体认知,降低嵌入式人工智能的开发门槛。本文提出的基于图像处理的嵌入式物体认知系统为嵌入式人工智能提供一种有效的模式,降低了人工智能算法的嵌入式终端部署资源门槛,在一定程度促进了嵌入式人工智能的落地。

关键词： 人体活动识别   嵌入式系统   加速度数据   CNN模型  

摘要： 近年来,随着传感器技术的飞速发展,依靠传感器技术的人体运动识别技术在各个领域都得到了广泛的应用。如何选择和改进合适的分类算法以提高人体活动识别的准确率是当前人体活动识别领域的研究热点。目前人体活动识别分类算法分为基于机器学习的活动识别算法和基于深度学习的活动识别算法两大类,一般都是通过对活动数据的预处理,然后利用分类算法提取数据特征从而实现活动分类。但目前可用于人体活动识别的公开数据集不多,且实验环境很难完全匹配,在需要实际应用时需要采集数据建立符合实验环境的数据集;另一方面,当前对于人体活动识别的研究大都停留在理论阶段,将搭建出的模型实际应用的研究并不多。故本文还将设计出的模型部署到基于ARM的嵌入式系统中,完成人体活动识别的嵌入式应用。本文主要研究内容如下:1.首先针对公开数据集与本文实验环境不完全匹配的问题,选择了12名测试者,利用MPU6050加速度传感器,采集6种人体活动的X、Y、Z三轴加速度数据。利用滑动均值滤波算法对原始数据滤波,然后使用滑动窗口分割算法根据活动周期将数据分割为合适大小,最后完成数据的特征提取,建立实验所需数据集。2.其次利用特征数据完成基于SVM、RF、GBDT、LR四种机器学习算法的活动识别模型搭建以及利用原始数据完成基于LSTM网络、CNN两种深度学习算法的模型搭建后,根据4种模型评价指标,对6种模型做可视化对比分析。基于模型最终训练效果,选择将CNN模型部署到ARM嵌入式设备端,并在嵌入式端完成人体运动识别的实际应用。3.然后本文将STM32H743作为核心处理器,完成了嵌入式端的硬件和软件设计。针对识别算法受到当前可穿戴设备的内存资源限制,很难部署到可穿戴设备中的问题,本文利用STM32 CUBE-AI工具包将卷积神经网络模型部署到活动识别设备上,使其能在ARM嵌入式系统上运行。最后通过实验验证,CNN模型在嵌入式设备上实际运行时,对6种活动的总体识别率达到了84%,对于静止动作站立和坐下的平均识别率达到了90%。

关键词： 近程雷达   数据处理   ZYNQ   嵌入式系统   小型化   机动跟踪   杂波图  

摘要： 随着雷达功能的日益强大,雷达的应用范围已经从最初的战争领域慢慢扩展到了城市安防和机场场面管理等诸多领域。近程监视雷达便是为了探测机场、城市和边境等环境下的近距离目标而设计的雷达,其主要功能在于对近距离的车辆、行人和低空无人机进行探测监视与识别,这种雷达一般都有体积小、易于携带架设以及实时性高等特点。本论文以某近程监视雷达为项目背景,研究并设计了一套基于嵌入式系统的近程雷达数据处理算法。本文主要研究工作如下:1、针对近程雷达研究数据处理相关算法,主要包括航迹起始算法、滤波跟踪算法以及航迹互联算法,并对其进行仿真对比分析以选择适合近程雷达数据处理的算法。2、针对本文所研究的近程小型化雷达系统的整机架构和性能指标,完成了近程雷达数据处理中关于干涉仪测角、动态立体杂波图以及自适应机动模型跟踪等关键技术的设计和研究,使本文所研究的近程数据处理软件可以达到有效抑制近程环境杂波干扰、形成对近距离目标良好机动跟踪的效果。3、为满足本雷达系统小型化和处理实时性的需求,设计了一个基于ZYNQ的近程雷达数据处理嵌入式系统。利用ZYNQ软硬件协同工作的优势,为数据处理软件功能的实现提供嵌入式系统环境。4、根据近程雷达数据处理软件需求,利用嵌入式Linux系统中的Qt平台实现了近程雷达数据处理软件功能。5、与该近程雷达整机进行联调实验,通过测试雷达对空和对地的目标跟踪效果,完成了对本文设计的基于嵌入式系统的近程雷达数据处理算法的功能验证。最终可以看出本雷达可以实现对近程低空目标和地面目标的精确跟踪及识别功能。

关键词： 组培苗移植   双目视觉   嵌入式系统   组培苗结构识别   UML建模  

摘要： 伴随着植物组织培养技术的发展和广泛应用,衍生出了许多围绕植物组织培养技术的自动化生产设备或机器人的相关研究。在组培苗移植的自动化生产过程中,为了让机器能够完成组培苗切割移植作业,需要一套具有视觉功能的系统来完成组培苗植株和组培苗相应部位的识别和定位。针对这个具有挑战性问题,当前尚没有通用的完全可移植的解决方案,因此研究组培苗移植机器人机器视觉系统,进而为机器人的开发提供必要的技术条件,具有重大现实意义。论文针对实验室研发的马铃薯组培苗移植机器人(Potato Tissue Culture Plantlets Transplantation Robot,简称PTCPTR)平台,利用双目视觉原理,研究了完整的PTCPTR机器视觉系统。论文通过分析PTCPTR工作流程以及对视觉系统的实际需求,提出了完整的视觉系统方案:为使视觉系统覆盖工作视场且满足视觉定位的精度要求,设计了随动式视觉的解决方案;为满足系统的实时性要求以及具有较好的数据处理能力,采用TI公司的AM5728多核异构处理器;为解决由于试管反光使试管内的组培苗成像质量差问题,设计了偏振光源和偏光镜相结合的布光方案。论文研究了摄像机标定方法和组培苗节点识别算法,实现了完整的视觉软件设计:分析了双目相机的标定方法,采用张正友标定法标定摄像机的内参,使用BA(Bundle Adjustment,光束平差法)算法求解摄像机的姿态矩阵;分析了传统组培苗节点识别算法的缺陷,提出了一种基于结构识别的组培苗节点识别算法;设计了视觉系统的软件系统,使用UML(Unified Modeling Language,统一建模语言)对软件系统进行建模和分析,并对关键算法进行了多核并行运算优化,实现了视觉系统GUI(Graphical User Interface,图形用户见面)、双目视觉随动控制、系统间通信、视觉识别与3D重建、摄像机标定,ROI(Region of Interest,感兴趣区域)配置,工作点配置等功能。论文对设计的PTCPTR视觉系统样机进行了单独测试,并完成与PTCPTR平台的联合测试,结果表明:PTCPTR视觉系统能够准确识别组培苗及其节点,得到准确节点位置坐标;并将获取的坐标传送给PTCPTR,PTCPTR控制相应的执行机构完成移植作业,到达了预期目标。

关键词： 新风空调   STM32   嵌入式系统   建模  

摘要： 普通空调能够使房间维持适宜的温湿度环境,然而,由于空气在密闭房间内循环调节,无法解决室内空气污浊等问题。新风空调能够交换室内外空气,改善室内空气质量,房间在保持舒适的温湿度的同时具有优良的空气质量,特别适合公共场所、高档住宅对空气质量要求高的需求。大型空调常采用PLC做主控制器,存在体积大、价格高、安装复杂、定制生产等缺点。设计具有高性价比、优良控制性能,适合用于系列空调型号的模块化控制系统具有重要工程价值和科学意义。作者基于STM32单片机开发了新风空调控制器、温湿度传感器、空气质量传感器等硬件,各部件通过RS485总线通信,实现了新风空调压缩机、风机风阀等主要部件的控制及空调系统温湿度、二氧化碳、粉尘等重要参数的在线检测,也可通过CAN总线实现楼层或楼宇的集中控制;基于u C/OS操作系统开发了接口驱动程序和空调系统控制程序,以循环扫描的方式实现了参数检测、触摸屏交互、新风空调温湿度及空气质量控制。针对课题研究中使用多个定频压缩机的某空调系统,建立温度调节机理模型,仿真分析PID参数整定及温度调节效果;综合软硬件开发及控制方法分析结果,在焓差室实验室开展了该空调系统的温度调节性能实验,调节精度达到±0.5℃;验证了本文研发的模块化智能空调控制系统能够实现新风空调控制功能,具有较高的温度调节控制性能;机理模型仿真结果与实验数据一致,该模型在指导空调产品的设计、改进温度调节性能等方面具有工程价值。

关键词： 植保机变流量喷药系统   单神经元PID控制   嵌入式系统   STM32  

摘要： 随着农业技术的发展,大型植保机已经成为现代农业必不可少的农业机械,植保机喷药系统由隔膜泵、调节阀、喷嘴等构成,其系统具有不确定性、时变性和非线性的特点。如何在植保机不同的行走速度下都能实现最佳的喷药量,对于提高效率,保障喷药的均匀性、降低成本和减小污染,具有非常重要意义。为此本文的主要研究工作如下:首先,本文分析了国内外当前主流的大型植保机及喷药系统的原理和控制特点,针对常用隔膜泵与电动阀共同构成的喷药系统,建立了数学模型。并通过实验室模拟装置,验证了在工作点上模型的准确性。其次,针对系统具有时变性,非线性特点,采用单神经元的PID自适应控制策略,解决了喷药流量控制问题,仿真结果表明,采用单神经元的PID自适应控制方法,比PID控制具有更好的控制效果。然后,以STM32F407ZGT6芯片为核心处理器,设计了系统的硬件电路,完成了数字、模拟电路、驱动放大电路及屏显电路的设计。基于C语言,开发了相应的软件系统,完成了主程序及控制策略模块、通讯模块及各相关功能模块设计。最后,为了验证控制算法控制效果和软件功能,在实验室植保机变流量平台上进行了验证,并进行了单神经元PID控制与增量式PID控制的对比实验。实验结果表明,该控制器能够稳定的控制输出喷药量与设定喷药量一致,且单神经元PID控制相比增量式PID控制有超调量小,稳定性高,响应快速的优点,误差满足工程要求。