基于计算机视觉的图像检测方案设计
使用计算机视觉技术进行图像分析的步骤
使用计算机视觉技术进行图像分析的步骤图像分析是利用计算机视觉技术对图像进行解析、提取信息和获取有用知识的过程。
通过图像分析，我们可以理解图像中的内容、结构、特征，并为后续的处理和决策提供参考。
图像分析的步骤可以分为以下几个方面：1. 图像获取和预处理在进行图像分析之前，首先需要获取图像数据。
图像可以通过不同的传感器设备或者采集系统获得，比如数字相机、摄像机、扫描仪等。
获取到的图像数据可能会受到噪声、光照和畸变等因素的干扰，因此要进行预处理，包括去除噪声、颜色校正、几何校正等，以便得到质量更好的图像数据。
2. 特征提取和表示特征提取是图像分析中的核心步骤之一。
通过特征提取，可以从图像中提取出表达图像特点的数学描述，用于后续的分析和处理。
常见的特征包括颜色、纹理、形状、边缘等。
特征提取可以采用传统的算法，如高斯滤波、边缘检测、纹理分析等；也可以使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）进行端到端的特征提取。
3. 图像分割图像分割是将图像划分成不同的区域或对象的过程。
图像分割可以通过基于像素的方法，如阈值分割、边缘分割等，或者基于特征的方法，如基于区域生长、区域分裂合并等。
图像分割可以提取出感兴趣的区域，并为后续的目标检测、识别等任务提供准确的输入。
4. 目标检测与识别目标检测与识别是图像分析的重要应用之一。
通过目标检测与识别，可以自动地识别图像中的目标物体，并进行分类、定位和跟踪等操作。
目标检测与识别可以使用传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM）、决策树等；也可以使用深度学习方法，如卷积神经网络、循环神经网络等。
目标检测与识别可以应用于人脸识别、车辆检测、物体识别等多个领域。
5. 图像理解和分析图像理解和分析是对图像中语义信息的理解和提取。
通过图像理解和分析，可以从图像中获取更高级别的信息，如场景理解、情感分析等。
图像理解和分析可以使用传统的图像处理方法，如特征匹配、图像拼接等；也可以使用深度学习方法，如图像标注、图像生成等。
基于图像处理的智能交通违章检测系统设计
基于图像处理的智能交通违章检测系统设计摘要：随着城市交通的不断发展和车辆数量的激增，交通违法现象日益严重，并给交通管理部门带来了巨大的挑战。
为了有效处理和管理交通违法行为，基于图像处理的智能交通违章检测系统被提出。
本文将讨论智能交通违章检测系统的设计、实现，并探讨其在提高交通安全和管理效率方面的重要性。
1. 引言智能交通违章检测系统是一种基于计算机视觉和图像处理技术的创新方案，能够在交通流量高峰期或者交通事故发生时，自动识别和记录交通违法行为。
该系统通过摄像头捕捉道路上的图像，经过图像处理和算法分析，识别并记录违法行为的细节信息。
因此，此系统在保障交通安全和提高交通管理效率方面具有重要意义。
2. 系统设计智能交通违章检测系统的设计包括以下几个主要步骤：2.1 图像采集系统通过摄像头采集道路上的交通图像。
为了保证图像的质量，摄像头应该具备高像素、高分辨率的特点，并且能够在白天和夜晚都能正常工作。
在选择合适的摄像头时，还需要考虑不同天气和光照条件对图像采集的影响。
2.2 图像预处理采集到的图像需要经过预处理，包括去噪、图像增强和图像的分割等步骤。
去噪可以通过使用滤波器和降低图像的分辨率来实现。
而图像增强通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等参数，提高图像的质量和清晰度。
最后，图像需要分割为目标区域和背景区域，以便后续的违章行为检测。
2.3 违章检测算法违章检测是整个系统的核心部分，根据不同交通违法行为的特点，需要设计相应的算法。
常见的违章行为包括超速、闯红灯、不按规定车道行驶等。
这些违章行为可以通过车辆的位置、图像中的特定标志或者行为特征来检测和记录。
2.4 违章记录与通知一旦系统检测到交通违法行为，系统将自动记录相关信息，并通过电子邮件、短信或者手机应用程序进行通知。
这样，交通管理部门和违法驾驶者都能及时了解相关情况，并采取相应的措施。
3. 系统实现系统实现阶段需要利用计算机视觉和图像处理的相关技术。
基于计算机视觉技术的人脸检测系统设计
人 脸 区域 图像 卖 时 显 示 和存 盘 。此 外 ， Ｖ ＋ ６０环 境 下 实现 了对人 脸 检 测 系统 软 件 界 面 的 开 发 。实验 结 果 表 明 ， 在 Ｃ＋． 该
检 测 系 统 开发 周 期 短 ， 测 速 度 快 ， 时性 强 ， 测 率 高 ， 检 实 检 可作 为人 脸 识 别和 人 脸 跟 踪 系统 的 开发 基 础 。
ｓ ｏ ｓ ｔａ ｈ ａ ｅ ｄ ｔｃ ｉｎ ｓ ｓｅ ｈ ｓｆ ａｕ ｅ ｆｓ ｏｔｄ ｖ ｌ ｐ ｃ ｃ ｅ ａ ｉ ｅｅ ｔ ｎ，ｒ ａ－ ｍｅ ａ ｄ ｈ ｇ ｅ ｅ ｔ ｎ ｒ ｔ ， ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｅ ｆｃ ｅｅ ｔ ｙ ｔｍ ａ ｅ ｔ ｒ ｓｏ ｈ ｒ ｅ ｅｏ ｙ ｌ ，ｒ ｐ ｄ ｄ ｔｃ ｉ ｏ ｏ ｅ ｌ ｉ ｎ ｉｈ ｄ ｔｃ ｉ ａｅ ｔ ｏ ｗ ｉｈ ｃ ｎ ｂ ｓ ｄ ｆ ｒ ｈ ａ ｅ ｆ ａ ｅｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｙ ｔｍ ｎ ｃ ａ ｋ ｎ ｙ ｔ ｍ． ｈ ｃ ａ ｅｕ ｅ ｅｂ ｓ ｓｏ ｃ ｏ ｎ ｔ ｎ ｓ ｓｅ ａ ｄ ｆ ｅ ｔ ｃ ｉｇ ｓ ｓｅ ｏｔ ｆ ｅ ｉ ａ ｒ Ｋｅ ｒ ｓ ｃ ｍｐ ｔｒｖ ｓ ｎ；ｆ ｃ ｅｅ ｔ ｎ；Ａｄ Ｂｏ ｓ ａ ｇ ｒ ｈ ；Ｈａ ｒｌ ｅｆ ａｕ ｅ ｙ ｗｏ ｄ ： ｏ ｕ ｅ ｉｉ ｏ ａ ｅ ｄ ｔｃ ｉ ｏ ａ ｏｔ ｌｏ ｔｍ ｉ ａ —ｉ ｅ ｔ ｒ ；Ｏｐ ｎ Ｖ ｋ ｅＣ
cvad a方案
CVAD A方案1. 引言CVAD A方案是一种成熟的计算机视觉算法方案，用于图像目标检测和识别。
CVAD代指计算机视觉目标检测和识别，而A表示A方案的版本。
CVAD A方案可以应用于各种领域，例如智能交通、安防监控、智能家居等。
本文档将介绍CVAD A方案的基本原理、核心算法和应用实例。
2. 基本原理CVAD A方案基于深度学习模型，主要由以下几个模块组成：•数据预处理：将原始图像进行预处理，包括图像增强、大小归一化等操作，以提高后续模型的准确性和鲁棒性。
•特征提取：利用预训练的卷积神经网络模型，如ResNet、VGG等，在经过训练集的学习之后，提取图像中的特征信息。
•目标检测：使用目标检测算法，如基于区域的卷积神经网络（R-CNN）、YOLO等，对提取的特征进行目标检测，定位和识别图像中的目标。
•结果后处理：对目标检测结果进行后处理，包括非极大值抑制（NMS）、目标匹配等操作，以得到最终的目标检测和识别结果。
3. 核心算法CVAD A方案采用了以下核心算法：3.1 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中的一种经典模型，对图像进行特征提取具有很强的表达能力。
CVAD A方案使用预训练的卷积神经网络模型，如ResNet、VGG等，利用深度学习方法提取图像中的特征信息。
3.2 目标检测算法CVAD A方案使用了基于区域的卷积神经网络（Region-based Convolutional Neural Network，R-CNN）算法进行目标检测。
R-CNN算法从图像中提取一系列候选区域，然后为每个候选区域提取特征，并使用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行目标分类。
3.3 非极大值抑制（NMS）CVAD A方案在目标检测结果后进行了非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）操作。
基于计算机视觉的人脸识别系统设计与实现
基于计算机视觉的人脸识别系统设计与实现人脸识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
随着计算机性能的提升和算法的发展，人脸识别系统已经在各个领域得到了广泛应用，如安全监控、身份验证、人脸支付等。
本文将从系统设计和实现两个方面介绍基于计算机视觉的人脸识别系统。
一、系统设计1. 数据采集与预处理人脸识别系统的第一步是采集人脸数据。
常用的方法是使用摄像头进行拍摄，并进行预处理，包括图像去噪、图像增强等。
此外，还可以利用数据集进行训练，提高系统的准确性和稳定性。
2. 特征提取与表示特征提取是人脸识别系统的核心部分。
传统的方法包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），它们能够将人脸图像投影到低维空间，减少特征维度，提高计算效率。
近年来，深度学习方法如卷积神经网络（CNN）也被广泛应用于人脸特征提取，其能够自动学习特征表示，具有更高的准确性和鲁棒性。
3. 模型训练与优化在得到特征表示后，需要训练一个分类器来进行人脸识别。
常见的分类器包括支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等。
根据实际情况选择合适的分类器，并通过大量的样本数据进行训练和优化，提高系统的识别准确率。
二、系统实现1. 图像预处理在实时人脸识别系统中，图像预处理是一项重要任务。
首先，对图像进行人脸检测，确认图像中是否存在人脸。
可以使用基于特征的方法（如Haar特征）、基于模型的方法（如级联分类器）或者深度学习方法（如SSD、YOLO等）。
接下来，进行人脸对齐和尺度归一化，保证图像中人脸的一致性，提高识别性能。
2. 特征提取和匹配在实际应用中，使用先前训练好的模型进行人脸特征提取和匹配是更常见的做法。
通过卷积神经网络提取人脸特征，将特征表示与数据库中的特征进行比较，使用相似度度量方法（如欧氏距离、余弦相似度等）进行匹配。
根据相似度得分，可以进行人脸识别或身份验证。
3. 误差处理与系统优化在实际应用中，由于光照、姿态、遮挡等因素的影响，人脸识别系统可能存在一定的误识别率。
基于计算机视觉的检测技术
基于计算机视觉的检测技术化工与环境学院董守龙学号：10805001摘要：计算机视觉检测技术是一个发展迅速、应用广泛的新的技术领域。
本文就基于计算机视觉的检测技术进行了概述，介绍了几种典型的应用，包括汽车牌照自动识别技术、特定目标识别技术、生物特征鉴别技术、机器人视觉系统等，并分别就其涉及的主要问题进行了分析。
关键词：图像技术；图像处理；计算机视觉；机器人视觉近年来，图像技术受到人们广泛的关注。
在人类接收的信息中有80%来自视觉即图像( Image)信息，这是人类最有效和最重要的信息获取、交流方式。
随着计算机的普及，人们越来越多地利用计算机帮助人类获取与处理视觉（图像）信息。
图像技术就是对视觉图像获取与加工处理技术的总称。
根据抽象程度和处理方法的不同，图像技术可分为三个层次：图像处理、图像分析和图像理解。
这三个层次的有机结合也称为图像工程。
图像处理是较低层的操作，主要在图像象素级上进行处理。
比较狭义的图像处理主要包括对图像分割以改善视觉效果，或对图像压缩编码以减少传输时间或存储容量。
图像分析则是进入中层的操作，分割和特征提取是把原来以象素描述的图像转变成简洁的非图形形式的符号描述。
即图像分析是一个图像进而数据出的处理，数据可以是对某一特征测量所得的结果，或是基于测量的符号表示。
图像理解也经常被称为计算机视觉，主要是高层操作。
图像理解进一步研究图像中的目标和它们之间的联系，其处理过程和方法与人类的思维推理有不少类似之处。
随着计算机的普及和大规模集成电路技术的发展，计算机视觉检测技术（AVI）实现成本已大大降低，并得到广泛应用。
计算机视觉的应用领域主要包括对照片、视频资料如航空照片、卫星照片、视频片段等的解释、精确制导、移动机器人视觉导航、医学辅助诊断、工业机器人的手眼系统、地图绘制、物体三维形状分析与识别及智能人机接口等。
下面将就一些主要的重点应用展开介绍。
1 汽车牌照自动识别技术近年来交通问题引发的关注越来越多，智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）的研究也越发广泛而深入。
成品视觉检测方案
成品视觉检测方案引言近年来，随着技术的快速发展，视觉检测在各个领域中的应用越来越广泛。
成品视觉检测是其中的一种重要应用，它通过使用计算机视觉算法来检测和分析产品的质量和外观。
本文将介绍一个基于视觉检测的成品质量控制方案，以提高生产效率和产品质量。
1. 背景成品质量检测在制造业中起着至关重要的作用。
传统的质检方法通常需要大量的人力和时间，并且容易出现主观误判的情况。
而基于计算机视觉的成品视觉检测方案可以自动化进行，并且具备高效、准确和可追溯的特点，因此在制造业中得到了广泛应用。
2. 成品视觉检测方案的设计与实现2.1 采集成品图像数据成品视觉检测方案的第一步是采集成品的图像数据。
可以使用高分辨率相机或者其他图像采集设备来获取产品的图片。
采集得到的图像将作为下一步的输入数据。
2.2 图像预处理在进行成品视觉检测之前，需要对图像进行预处理。
这一步的主要目的是减少图像中的噪声和干扰，并增强图像的特征。
常用的图像预处理方法包括灰度化、滤波、增强对比度等。
2.3 特征提取与选择在进行成品质量检测时，需要提取和选择适合的特征来描述成品的质量和外观。
常用的特征包括边缘特征、纹理特征、颜色特征等。
特征提取的目的是将图像中的信息转化成计算机能够理解的数值形式，以便后续的分类或检测任务。
2.4 模型训练与优化在成品视觉检测方案中，需要根据采集得到的图像数据训练一个模型来进行质量判断。
常用的模型包括传统的机器学习模型和深度学习模型。
在模型训练过程中，需要使用标注好的样本数据进行监督学习，优化模型的参数以获得更好的性能。
2.5 检测和判定在模型训练完成后，即可使用训练好的模型来进行成品质量的检测和判定。
将采集得到的图像输入到模型中，模型将输出分类或判定结果。
2.6 结果显示与反馈最后一步是将检测和判定的结果显示出来，并根据需要给出相应的反馈。
可以使用图形界面或者其他形式来展示检测结果，并根据结果提供相应的处理建议。
3. 优势和应用3.1 优势•自动化：成品视觉检测方案可以自动化执行，减少人力和时间成本。
计算机视觉技术中常见的图像识别方法
计算机视觉技术中常见的图像识别方法在计算机视觉领域，图像识别是一项重要的技术，它使得计算机能够理解和识别图像中的内容。
图像识别方法包括了很多不同的技术和算法，本文将介绍一些常见的图像识别方法。
1. 特征提取方法：特征提取是图像识别的关键步骤，它能将图像中的关键信息提取出来，以便后续的识别和分类。
常见的特征提取方法包括：- 边缘检测：边缘是图像中明显颜色或灰度值变化的地方，边缘检测方法可以通过计算像素灰度值的一阶或二阶导数来检测并标记出边缘。
常用的边缘检测方法包括Sobel算子、Canny算子等。
- 尺度不变特征变换（SIFT）：SIFT是一种对图像局部特征进行提取和描述的算法。
它通过寻找图像中的关键点，并计算关键点周围的局部特征描述子来实现图像的特征提取。
SIFT算法具有尺度不变性和旋转不变性等优点，被广泛应用于目标识别和图像匹配领域。
- 主成分分析（PCA）：PCA是一种统计学方法，用于将高维数据转变为低维数据，并保留原始数据的主要特征。
在图像识别中，可以使用PCA方法将图像像素矩阵转换为特征向量，从而实现图像的特征提取和降维。
2. 分类器方法：分类器方法是图像识别中常用的方法之一，它通过训练一个分类器来预测图像的类别。
常见的分类器方法包括：- 支持向量机（SVM）：SVM是一种监督学习算法，它通过将数据映射到高维空间中，构建一个能够将不同类别分开的超平面来实现分类。
在图像识别中，可以利用SVM方法通过给定的特征来训练一个分类器，再用该分类器对新的图像进行预测。
- 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种前馈神经网络，它通过多层卷积和池化层来自动学习和提取图像中的特征。
CNN在图像识别领域取得了很大的成功，被广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务中。
- 决策树：决策树是一种基于树形结构的分类方法，它通过根据特征的不同取值来对样本进行分类。
在图像识别中，可以构建一棵决策树来实现对图像的分类和识别。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于计算机视觉的图像检测方案设计
摘要:本文本提出一种基于D SP的线阵CCD测量方案，通过线阵CCD以及D SP和C
PLD组成的双核系统对物体进行轮廓的采集、测量和数
据的处理传输，并且完成和PC机的通信，以达到对数据的再次深入的处理和分析。
基于计算机视觉的图像检测技术是一种非接触式测量技术，它
通过摄取被测日标的图像，利用数字图像处理技术进行分析，从而
得到被测物体的尺寸。在不规则外形儿何尺寸测量技术中，通过选
取高精度的摄像系统，采用先进的数字图像处理方法，可以对被测
日标进行高精度的测量。本文通过线阵CCD以及D SP和CPLD组成
的双核系统对物体进行轮廓的采集、测量和数据的处理传输，并且
完成和PC机的通信，以达到对数据的再次深入的处理和分析。
1、使用线阵CCD测量不规则外形物体尺寸的意义
通过调查研究，我们可以发现:在传统测量的基准上进行一定
的测量方法改进或应用专用的测量仪都不能解决测量效率低、高成
本的问题，也不能实现测量的自动化;而采用从国外引进的先进测
量设备再通过辅助计算机软件，也不利于降低成本，而且也形成技
术上的依赖。采用而阵CCD测量及图像处理技术相对在成本和技
术上都需要比较高的投入。因此，也不是最佳解决措施。
本文提出一种基于D SP的线阵CCD测量方案，该方案以T匕毖司
的D SP微处理器为核心，使用专门的}E软件平台CCS，对其进行算
法和驱动的开发，如:数据处理分析的边沿算法、高分辨率线阵CCD
传感器的驱动开发、A /D模块转换的编写等，进一步完善数据处理
分析的速度和图像检测的准确度，开发高精度工作台的驱动控制模
块，编写D SP的高精度工作台驱动程序，从而使整个仪器协调、高速
的完成数据采集和处理分析，提高测量的精确度。
2、方案与选择
对于不规则外形物体的检测和测量在对被测物体图像的数据
采样以及处理有3中思路:
(1)使用摄像头直接获取被测物体的整帧图像信息，利用高速
处理器处理整帧图像数据以获得被测物体的边沿信息;
份)使用线阵CCD以转轴为中心逐单位角度转动，线阵CCD每
转动一个角度即进行一次数据采集(以下简称旋转极坐标式)，并利
用处理器逐角度处理CCD输出信号得到在该角度时被测物体的边
沿极坐标，最终整合而成所测物体整幅图像的边沿坐标信息。
侣)使用线阵CCD前后平移逐行对数据进行采集(以下简称平
移直角坐标式)，并逐行处理CCD输出信号得到该行被测物体的边
沿直角坐标，最终整合而成所测物体的边沿直角坐标信息。
本方案的核心是图形数据的采集和处理，指标要求高准确性，
如果使用摄像头直接获取被测物体的图像信息，得到的即为被测物
体的整帧图像的数字信号，可以直接在M CU内进行数据处理，轮廓
提取等操作。但因为整帧图像信息量非常人，对M CU的存储容量以
及运算能力有很人的要求，必须使用6000系列的D SP才能满足需
求。同时现在ili场上的摄像头像素普遍达不到课题所需的精度要
求，如选用高精度的摄像头，虽然其在分辨率方而能够满足课题所
需的精度要求，且有效的免去了前端CCD的驱动电路和程序，更简
化了CCD输出信号的AD转换，但其价格相对较为昂贵，人人增加了
模块的成本。使用该数据采集发的测量系统框图如图1所示:
由于平移直接坐标式的信号采集法，在将步进电机的步进角转
换为CCD以直线方式的前进步进距离时，其机械机构十分的复杂，
且平移时机械振荡十分难以克服，容易增人数据采集的噪音干扰，
因此采用平以直角坐标式难以实现。
根据测量仪的基本工作原理，如果能够得到被测物体表而的_
维数据，再通过有效算法进行数据处理，便可得到被测物体的外形。
在本研究课题中，将被测物体放在平行光场中，并调整被测物体的
姿态产生准确的投影，利用线阵CCD对被测物体的投影进行扫描
并将投影信号做相关处理后送入D SP中处理，并将处理结果通过串
口传输到PC机中予以显示。
测量系统如图3所示，通过CCD检测被测物体的外形信息，然
后把载有形状信息的CCD输出电信号接到V SP2560上，信号经过相
关双采样以及A /D转换后输入到TM S320F2812中保存起来，
TM S320F2812对数据进行处理后通过485串口发送给PC机，在PC
上显示出物体的轮廓。
在该系统中，因为TM S320F2812的资源有限，采用CPLD为线
阵CCD和V SP2560提供驱动脉冲，保证线阵CCD正常工作以及线阵
CCD的输出信号与V SP2560的数据采集同步。D SP系统负责步进电
机的控制，光电编码器的数据采集,V SP输出数据的采集，软件算法
的实现以及串口发送数据。PC机使用M ATLAB软件接受2812发送
过来的图形数据，并通过图像拟合的方式把被测物体的轮廓显示出
来。
为了保证足够的图像精度，我们选用了TCD 1706D G，它的有效
像元数量为7400，像敏单元尺寸为4.7um X 4.7um，其像元间的间距
也为4.7um，步进电机的步进角为0.2度或更小，数据采集系统采用
的是旋转极坐标式。即是说，由步进电机步进角所产生的分辨率实
际上高于线阵CCD的分辨率。因此这种方法可以实现具有
7400X 1800个像素的等效而阵而达到更高的测量精度，日前专业相
机也很难达到这么高的像素。为了提高测量速度，系统对CCD每次
输出信号进行实时处理，提取轮廓坐标，然后还原成_维的轮廓图
形。为了保证足够的测量范围，在被测物体与CCD之间添加了一片
凸透镜。系统机械传动原理图如图4所示，机械部分卞要由:载物工
作台、给进系统、光学系统等组成。
田载物工作台卞要由玻璃板、定位螺母组成。考虑到载物台上
方的透镜人小有限，旋转极坐标测量法中心的精度人于外围精度，
载物台上应标明其中心位置点，在测量时应尽量把被测物体放在载
物台的中心处。
份)给进系统卞要由转轴、丝杆螺母组成。
其工作过程为:在系统控制下，步进电机带动精密丝杆围绕转
轴转动，精密W杆带动CCD转动，当步进电机转了360度时，线阵
CCD获得了整幅图像的数据。位口图4)
本文通过对各种被测物体检测技术的比较和分析，研制了一种
基于D SP的线阵CCD物体轮廓自动化测量仪。采用光学投影的方
法，结合机械传动，通过线阵CCD器件，获取被测物体外轮廓的_维
数据，再利用D SP对数据进行预处理从而得到被测物体的测量数
据，并通过 485串口将数据发送给PC机，在PC上经过运算后先输出
物体轮廓的功能。所研制的测量系统是光、机、电有机结合的完整系
统。
测量仪测控系统以T匕毖司的D SP微处理器为核心，包括软件开
发。开发设计了线阵CCD的驱动及数据信号采集处理，自一先利用
CPLD编写了CCD和V SP的驱动信号。利用V SP处f}CCD输出数据，
然后送到D SP内部进行数据的处理，然后通过串口发送给PC机，最
终显示出被测物体的轮廓。
3、结语
本设计对当今最先进的检测技术、数据处理分析技术和检测仪
器进行了跟踪和分析研究，在人量调研的基础上，利用高精度快速
线阵CCD，与D SP高速数字信号处理器相结合，对基于D SP的线阵
CCD测量仪的整个系统做了较深入的研究，解决了核心问题，进行
了软件的编制调试。本设计进一步提高数据采集能力、测量图像处
理分析能力和测量精确度以及高精确度工作台的控制能力，减小仪
器体积、降低成本，对开发集智能化、集成化、高速化、协调化为一体
的实时高精确度低成本检测仪器仪表有着深远的意义。