基于DSP和线阵CCD的带钢边缘检测系统设计与实现
需积分: 9 99 浏览量
更新于2024-09-20
收藏 446KB PDF 举报
本文档标题为《基于DSP和线阵CCD的带钢边缘检测系统》,发表在《计算机测量与控制》杂志2009年第17卷第8期。作者牟爱霞、董建民和李东晶探讨了一种针对动态带钢边缘检测的创新解决方案。他们面临的问题是提高检测系统的精度和响应速度,同时简化硬件结构,适应工业环境中的复杂条件。
该系统的核心是利用线阵CCD(Charge-Coupled Device)的高速图像采集能力,通过将平行光照射到运动中的带钢上,捕捉边缘信息。CCD作为图像传感器,能够捕捉到带钢表面的细节,并将其转换为电信号。数字信号处理器(DSP)在此发挥了关键作用,它不仅驱动CCD的正常工作,还能实时处理接收到的图像数据,实现边缘位置的精确测量。
文章详细阐述了CCD输出信号的处理电路设计,包括如何提取边缘特征、降低噪声和进行二值化处理,以确保检测结果的清晰和准确。二值化技术在此过程中起到了关键作用,将连续的灰度图像转化为黑白二值图像,便于后续边缘检测算法的执行。
作者强调了该系统的优势,包括测量精度达到了0.11毫米,这在工业生产中具有很高的实用性;响应时间小于3毫秒,表明系统具有快速反应的能力,对于实时监控和调整生产线至关重要。此外,系统结构简洁,易于安装,能够在各种恶劣的工况环境中稳定运行,体现了其良好的可靠性和适应性。
本文的关键词包括DSP(数字信号处理器)、线阵CCD、边缘检测以及二值化,这些都是实现高效、精准带钢边缘检测不可或缺的技术手段。这篇文章提供了一种实用的工业自动化检测方案,对于提升带钢生产过程的效率和质量具有重要的理论和实际价值。
2021-07-13 上传
2021-06-28 上传
2021-02-03 上传
2021-07-13 上传
2021-05-18 上传
2021-08-11 上传
2020-12-10 上传
点击了解资源详情
啊土豆
- 粉丝: 1
- 资源: 25
最新资源
- Raspberry Pi OpenCL驱动程序安装与QEMU仿真指南
- Apache RocketMQ Go客户端:全面支持与消息处理功能
- WStage平台:无线传感器网络阶段数据交互技术
- 基于Java SpringBoot和微信小程序的ssm智能仓储系统开发
- CorrectMe项目:自动更正与建议API的开发与应用
- IdeaBiz请求处理程序JAVA:自动化API调用与令牌管理
- 墨西哥面包店研讨会:介绍关键业绩指标(KPI)与评估标准
- 2014年Android音乐播放器源码学习分享
- CleverRecyclerView扩展库:滑动效果与特性增强
- 利用Python和SURF特征识别斑点猫图像
- Wurpr开源PHP MySQL包装器:安全易用且高效
- Scratch少儿编程:Kanon妹系闹钟音效素材包
- 食品分享社交应用的开发教程与功能介绍
- Cookies by lfj.io: 浏览数据智能管理与同步工具
- 掌握SSH框架与SpringMVC Hibernate集成教程
- C语言实现FFT算法及互相关性能优化指南