FPGA驱动的CCD薄膜缺陷实时检测数据处理优化

本研究论文标题为《基于FPGA的CCD扫描缺陷检测实时数据处理技术的研究》，由哈尔滨理工大学的李长莉硕士撰写，专业领域为信号与信息处理，指导教师为赵洪教授。该研究主要关注的是在材料生产和制造过程中，表面缺陷对产品质量的关键影响。作者选择以聚合物薄膜材料作为研究对象，探讨如何利用现场可编程门阵列（FPGA）技术来改进材料表面缺陷的实时检测系统。 FPGA的并行处理能力和高速运算特性在此研究中得到了充分应用，作者构建了一个以FPGA为核心的缺陷数据处理硬件电路。关键环节包括：首先，使用CCD捕获的聚合物薄膜材料缺陷信号经过预处理，通过动态阈值方法识别缺陷区域，剔除背景信息，只保留缺陷部分的显微图像信息；接着，对处理后的缺陷数据进行封装，形成统一的格式；最后，通过USB 2.0接口将这些数据高效地传输到上位机，以便进行缺陷显微图像的实时重建。 实验结果显示，采用FPGA技术的CCD扫描缺陷检测装置对于70μm至1000μm范围内的缺陷具有良好的检测能力，重建出的缺陷显微图像与实际缺陷在形状和灰度上高度一致，这表明该技术显著提高了缺陷检测的速度，并且降低了上位机处理数据的压力。 论文的关键点集中在数据处理、缺陷检测以及FPGA与电荷耦合器件（CCD）的集成应用上。整体来看，这项研究不仅对提高材料分选的精确性和产品质量控制具有重要意义，也为其他领域的实时数据分析提供了有效的解决方案。通过FPGA的实时数据处理能力，该技术有助于实现工业生产过程中的自动化检测，从而降低成本、提升效率。