接触式图像传感器（CIS）数字成像技术研究

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1、华中科技大学硕士学位论文摘要着科学技术的不断进步，工业生产中的自动化水平越来越高。在冶金、轻工等一行，釜随、的平面板材生产线上，已逐步开始使用基于数字成像技术的宽度检测系统进行在线宽度检测，控制加工设备和检验产品质量。现有的宽度检测系统一般采用CCD或PSD作为图像传感器，这样的系统测量精度很高，但因其成像技术复杂导致体积大、成本高，限制了它的应用范围。本文提出了一种新的在线边缘检测系统的解决方案。该系统采用CIS(ContactImageSensor一接触式图像传感器)作为图像采集设备，采用DSP(DigitalSignalP

2、rocessor一数字信号处理器)作为控制处理器，具有精度较高、控制简单、成本低等优点，弥补了现有宽度检测系统的不足，可广泛应用于动态边缘提取和在线宽度检、／测领域中。YJ作者通过深入研究CIS的结构和工作原理，设计出一种高效的CIS数字图像边缘识别算法；在研究DSP系统结构和设计方法的基础上，完成了基于DSP的CIS数字成像系统硬件电路设计，电路上采用高速模／数转换器件对CIS采集的原始数据进行数据转换，利用VHDL(硬件描述语言)进行CPLD(复杂可编程逻辑器件)的功能设计，实现了复杂的系统时序控制功能：利用DSP汇编语言设

3、计了CIS数字成像系统软件，实现了图像噪声消除、边缘提取、倾角校正、宽度计算等功能。对系统软硬件进行的联合调试表明：该系统各项性能指标均达到设计要求，系统的宽度尺寸测量精度可达0．1mm，图像扫描速度可达6000次／秒。基于DSP的CIS数字成像系统能够准确快速地识别物体的边缘，其性能稳定、结构简单、抗干扰能力强、功耗低、体积小、成本低，具有极高的性价比。这种性能优异的新型边缘检测系统必将在现代工业生产中得到广泛的应用。关键词：接触式图像传感器数字信号处理器数字成像边缘提取宽度测量I华中科技大学硕士学位论文ABSTRACTWit

4、htherapiddevelopmentofscienceandtechnology，industryproductionbecomesmoreandmoreautomated．Insomeproductlinesofmetallurgicalandlightindustry，width-measuringsystembasedondigitalimaginghasbeenusedtomeasureproduct’Swidth，forcontrollingmachineandcheckingquality．Manyexistin

5、gsystemsuseCCDorPSDasimagingsensor．Thesesystemshavehighprecision，buttheircomplicatedtechnolog蟊causebulkyandexpensive．Inthepaper，authordiscussesanewboundarydetectionsystem．Thenewsystem，whichusesCISasimagingsensorandDSPasprocessor，hashighprecision，simplecontrolling，and

6、lowcost．Itcarlbeusedtorealizewidthmeasuringonline，orreal—timeboundarytracking．WiththeresearchofCIS’Sstructureandoperationalprinciple，theauthordesignedhighefficiencyCISdigitalimageboundarydetectionalgorithmic．DoneCISdigitalimagingsystem’shardwaredesign，usinghighspeedA

7、／Dconvertor．Torealizetimingcontrollingfunction，theauthorusedVHDLtodesignlogicfunctionofCPLDchip．TheDSP’Sassemblelanguageisusedtodesignsystem’Ssoftwarewhichrealizedimagenoiselimit，boundarydetection，obliquityemendation，andwidthcalculation．Thetestindicatesthatthesystem’

8、SwidthmeasuringprecisionistoO．1mm，scanningspeedisto6000／see．TheCISdigitalimagingsystembasedonDSPCandetectboundaryaccuratelyandfast．