基于SA气敏薄膜阵列的图像识别系统及其FPGA实现

基于SA气敏薄膜阵列的图像识别系统及其FPGA实现

论文摘要

发展高灵敏度、高选择性、质量可靠的便携式传感系统用于一系列挥发性有机化合物的检测,在利用电子鼻来进行嗅觉分析方面,有着十分重要的意义。然而,对于低浓度化合物的分辨或者是针对具体某一类化合物的识别,仍是当前一个非常具有挑战性的难题。近年来,Illinois大学Urbana-Champaign分校的Kenneth S. Suslick教授根据一系列在阵列上固定下来的气敏染剂对不同气体的颜色反应,研制出了一种新的气体检测阵列。该阵列对于某一特定的被分析物具有良好的线性响应,对于某一被分析物的混合物也有其相应的响应。这种被其发明者称为“可视嗅觉”的技术很类似于我们判断石蕊试纸是否从蓝色变到红色,就可判断溶液是否呈酸性一样。因此,本文设计基于敏感薄膜阵列的图像识别系统,用于对挥发性有机化合物气体分子的识别,主要研究内容包括:1.自组装薄膜结构简单并且容易控制,制备和表征也相对容易,通过对气敏薄膜的自组装制备,使气体分子能被响应阵列探测从而获得相应的响应图像。阵列所得的颜色变化模式给予醒目的视觉识别,即使分子健合力弱的气体也可以进行区分。2.颜色反应染剂组成具有巨大分辨能力的传感器阵列,通过CMOS图像传感器进行响应图像的采集。响应图像通过图像传感器分解为RGB三基色信号并送到处理器中作进一步的处理。3.根据敏感阵列遇到不同气体的响应图像所呈现的颜色差异设计图像识别算法,将响应图像的特征信息转化为颜色直方图的特征向量。据此设计颜色直方图识别算法与颜色一致向量识别算法,并对两种算法作详细比较。4.在Xilinx Spartan-3 FPGA上设计基于MicroBlaze的嵌入式图像识别系统以执行相应的图像识别算法。所设计的两种算法都能实时执行。颜色直方图识别算法具有更快的运行速度,而颜色一致向量识别算法则有更高的识别效率。实验结果表明,在此系统上用这两种识别算法都可以根据挥发性有机化合物响应图像的不同从而将不同的挥发性有机化合物进行有效的识别。综上,本文根据可视嗅觉技术设计图像识别系统,并对如何使系统设备更小、更便宜、更敏感作出分析与研究。高性能的电子鼻传感系统要能够有效识别并且测量出不同种类和不同数量的气体,从而使这样的电子鼻在众多的医疗,工业和商业系统中得到广泛的应用,例如环境监测、质量控制、食品加工以及医疗诊断等。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 引言
  • 1.1 课题的研究背景及意义
  • 1.2 国内外研究现状及分析
  • 1.3 薄膜阵列成像原理及课题理论依据
  • 1.4 课题研究的主要内容
  • 第二章 自组装薄膜阵列的制备
  • 2.1 薄膜制备工艺
  • 2.1.1 SA 薄膜
  • 2.1.2 LB 薄膜
  • 2.1.3 SA/LB 薄膜的比较
  • 2.1.4 其它薄膜制备工艺
  • 2.1.5 制备工艺的选用
  • 2.2 卟啉与金属卟啉及其自组装薄膜制备
  • 2.2.1 卟啉与金属卟啉的显色效应
  • 2.2.2 卟啉与金属卟啉的自组装制膜
  • 2.3 静电自组装薄膜的制备、表征与显色分析
  • 2.3.1 静电自组装薄膜的制备
  • 2.3.2 薄膜紫外-可见光谱表征
  • 2.3.3 卟啉薄膜的显色分析
  • 2.4 本章小结与思考
  • 第三章图像传感器与数据采集
  • 3.1 图像传感器
  • 3.1.1 电荷耦合器件
  • 3.1.2 CMOS 图像传感器
  • 3.1.3 CCD 和CMOS 图像传感器的比较
  • 3.1.4 其它类型的图像传感器
  • 3.1.5 图像传感器的选用
  • 3.2 基于OV7620 的数据采集设计
  • 3.2.1 OV7620 功能特点与特性参数
  • 3.2.2 OV7620 系统配置与数据采集
  • 3.2.3 OV7620 图像帧存储设计
  • 3.3 本章小结与思考
  • 第四章图像识别与算法设计
  • 4.1 图像识别基本理论
  • 4.1.1 图像识别范畴、特征与方法
  • 4.1.2 图像识别系统结构的建立
  • 4.2 基于颜色特征的图像识别
  • 4.2.1 颜色空间的变换
  • 4.2.2 颜色空间的量化
  • 4.2.3 颜色特征的描述
  • 4.2.4 颜色相似性度量
  • 4.3 响应图像的识别算法设计
  • 4.3.1 颜色直方图识别算法
  • 4.3.2 颜色一致向量识别算法
  • 4.4 本章小结与思考
  • 第五章 图像识别系统的FPGA 实现
  • 5.1 基于FPGA 的图像识别系统
  • 5.1.1 嵌入式系统实现
  • 5.1.2 MicroBlaze 处理器
  • 5.1.3 系统总体构架
  • 5.2 图像识别系统的算法实现
  • 5.2.1 FPGA 构架的设计
  • 5.2.2 MicroBlaze 及其外设的开发
  • 5.2.3 系统详细开发流程
  • 5.2.4 算法执行结果
  • 5.3 本章小结与思考
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻硕期间取得的研究成果
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