SEA-S7平台小球追踪系统：形状识别与舵机控制

"2019 SEU-Xilinx国际暑期学校项目设计文档_第15组1" 这个项目设计文档是关于2019年东南大学(Xilinx)国际暑期学校的一个团队项目，主要目标是创建一个基于SEA-S7平台的小球追踪系统。团队成员包括王路、陈光磊、姜亚超和田蕾，他们各自负责不同的任务，如机械臂调试、算法实现、IP核生成、PPT制作和技术文档撰写。 项目的核心功能是在SEA-S7平台上改进原有的颜色识别与追踪案例，添加舵机控制以追踪小球，并将颜色识别升级为形状识别。所使用的设备主要包括以下几部分： 1. Camera (OV5640MIPI): 这是一个摄像头模块，用于捕获图像并提供像素时钟(pclk)和帧同步信号(vsync)，以便对图像数据进行采样。 2. SEA-S7: 这是一个核心处理平台，集成了处理和控制功能，用于接收摄像头数据并执行图像处理任务。 3. HDMI Out: 用于输出处理后的视频信号，可能是用于监控或调试目的。 4. 机械臂: 通过SDK部分的代码控制，与形状识别和追踪结果相结合，实现对小球的物理追踪。 设计过程中，团队首先深入理解了原有的颜色识别工作原理，该系统由多个模块组成，包括摄像头模块、I2C模块、UART模块、RGB to DVI 视频编码器、Bayer2RGB转换模块以及RGB2HSV色彩空间转换模块。其中，Bayer2RGB_v1_0模块将原始的相机信号转化为RGB格式，RGB2HSV模块则将RGB像素转换为HSV像素，便于进行颜色或形状分析。 接下来，他们实施了形状识别，这可能涉及对HSV图像的进一步处理，如边缘检测、形态学操作或机器学习算法，以识别出不同形状。此外，他们还利用了色彩提取与坐标计算模块来定位小球的位置，通过舵机控制机械臂的动作，使其能够跟随小球移动。 详细设计部分未在摘要中完全展开，但可以推测可能包括了算法的实现细节、IP核的定制以及系统集成的方法。如果需要更详细的信息，可能需要查看附件或原始的设计文档。 这个项目展示了嵌入式系统设计中的图像处理和控制系统集成，涵盖了硬件选型、软件开发以及团队协作等多个关键方面，对于理解和应用Xilinx FPGA技术以及视觉追踪技术具有实际意义。