基于嵌入式linux的浮选泡沫图像监控系统设计

基于嵌入式linux的浮选泡沫图像监控系统设计

ID:35064212

大小:5.33 MB

页数:93页

时间:2019-03-17

基于嵌入式linux的浮选泡沫图像监控系统设计_第1页
基于嵌入式linux的浮选泡沫图像监控系统设计_第2页
基于嵌入式linux的浮选泡沫图像监控系统设计_第3页
基于嵌入式linux的浮选泡沫图像监控系统设计_第4页
基于嵌入式linux的浮选泡沫图像监控系统设计_第5页
资源描述:

《基于嵌入式linux的浮选泡沫图像监控系统设计》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库

1、硕士学位论文基于嵌入式Linux的浮选泡沫图像监控系统设计DesignofFlotationFoamImageMonitoringSystemBasedonEmbeddedLinux作者:亢国栋导师:孙伟教授中国矿业大学二○一六年五月中图分类号TP334学校代码10290UDC621.3密级公开中国矿业大学硕士学位论文基于嵌入式Linux的浮选泡沫图像监控系统设计DesignofFlotationFoamImageMonitoringSystemBasedonEmbeddedLinux作者亢国栋导师孙伟申请学位工学硕士培养单位信电学院学科专业控制科学与工程研究方向嵌入式系统答辩委员

2、会主席王雪松评阅人盲评二○一六年五月论文审阅认定书研究生亢国栋在规定的学习年限内,按照研究生培养方案的要求,完成了研究生课程的学习,成绩合格;在我的指导下完成本学位论文,经审阅,论文中的观点、数据、表述和结构为我所认同,论文撰写格式符合学校的相关规定,同意将本论文作为学位申请论文送专家评审。导师签字:年月日致谢行文至此,三年的研究生生活尽在眼前,这三年的种种经历无疑是我人生中一笔宝贵的财富。读研的过程,不仅让我学到了专业知识,培养了科研能力,而且通过和同学、老师的相处,培养了我正确做人做事的态度。论文是在孙伟教授的悉心指导下完成的。孙伟老师学识渊博、治学严谨、待人谦和,不仅在专业知

3、识学习和学术研究过程中为我指点迷津,而且在生活中也给予我无私的关怀与帮助。在此,向孙伟老师表达我深深的敬意和感谢!同时,还要感谢信电学院305B实验室的薛雪老师、周天沛师兄、刘明明师姐,感谢同级同学张明伟、张俊升、李停以及师弟师妹,感谢室友傅国庆、石祥龙、杨超,是他们在平时的生活学习和论文撰写期间为我提供了无私的帮助与关心。感谢家人给予我学业上一如既往的支持理解和生活中无微不至的关怀,这是我战胜挫折的勇气与力量之源。最后,感谢所有关心和帮助过我的老师和同学。摘要随着科技的不断发展,网络技术、电子技术、图像处理技术以及嵌入式技术的进步为现代图像视频监控系统增添了新的动力与活力。嵌入式

4、图像视频监控系统与传统基于PC机的监控系统相比,有着功耗小、成本低、运行稳定等优点。泡沫浮选法作为煤矿选择的一种重要方法,通过观察煤泥浮选泡沫的外观特征能够有效地指导浮选生产过程。将嵌入式监控系统与煤泥浮选技术相结合,可克服传统依靠人工肉眼监视造成的主观性强、监控处理不及时的弊端,提高自动化水平和企业生产效益。论文研究设计了基于嵌入式Linux的煤泥浮选泡沫图像监控系统。整个系统以友善之臂Mini2440(ARM9)目标板为硬件平台,完成对浮选泡沫图像的去噪、增强处理;ov9650USB数字摄像头作为浮选泡沫图像采集模块;统宝3.5英寸TFTLCD触摸显示屏充当系统本地图像处理显示

5、设备;通过DM9000网卡将系统接入计算机网络,并把增强处理的浮选泡沫图像传输至远程PC机监控客户端,为实现对浮选泡沫图像分割、特征值提取、图像识别等后续功能扩展奠定基础。系统软件平台方面,在Mini2440目标板上,移植了引导加载程序三星公司的Supervivi、经过剪裁2.6.32.6版本Linux内核以及加入嵌入式图形界面库Qt/Embedded的文件系统。为实现通过网络进行远程视频监控的功能,系统移植了网络视频服务器MJPEG-Streamer。在开发主机上,搭建嵌入式Linux交叉编译环境。在Mini2440目标板编程实现对浮选泡沫图像的中值滤波去噪、线性变换函数增强处理

6、、基于改进粒子群优化算法的智能增强处理及友好人机交互界面。在远程客户端上,安装2010a版本的MATLAB仿真软件,完成浮选泡沫图像基于传统线性变换函数、基于标准粒子群优化算法以及基于改进粒子群优化算法的图像增强仿真实验,提出的新型基于改进粒子群优化的图像增强算法,增强效果明显。并且,在图像增强的基础上使用分水岭算法进行图像分割,提取浮选泡沫尺寸特征值进行统计分析。搭建OpenCV与Qt相结合的监控界面开发环境,使用QtDesigner图形化界面设计结合C++编程的方法,开发浮选泡沫图像处理人机交互界面程序。最后,进行系统测试。对采集到的浮选泡沫图像使用基于改进粒子群优化算法进行增

7、强处理,使用分水岭算法分割图像。测试结果显示,经增强的泡沫图像在对比度、纹理清晰度方面有明显改善;图像分割后,提取泡沫尺寸特征,结合浮选经验可有效指导煤泥浮选生产。论文全篇包含图61幅,表4个,参考文献65篇。关键词:浮选;嵌入式Linux;视频监控;图像处理IAbstractWiththedevelopmentofscienceandtechnology,theprogressofnetworktechniques,electronictechnology,imag

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。