红外图像高速传输系统的设计

红外图像高速传输系统的设计

论文摘要

红外成像技术的产品也不断更新。采集红外图像可用于分析红外焦平面的特性和设计出更高效的图像算法,来获得更好的图像质量。红外成像系统高分辨率、高帧率、高采样比特位的发展趋势给红外成像系统的高速数据采集带来了新的挑战。本文提出了一种基于Camera Link的红外图像高速传输的系统方案。其中包括了红外图像的高速采集和上位机与红外成像系统之间的串口通信。本文分析比较了几种使用广泛的高速数据传输技术,并简要叙述了FPGA,SOPC, NiosII软核和基于Nios的红外成像系统的整体结构。详细的介绍了Camera Link数据传输技术的各个方面。根据Camera Link技术的特点和基于Nios软核的红外成像系统,本文设计了基于Camera Link红外图像高速采集的链接方案。通过对FPGA芯片中Camera Link模块的设计,实现了高速红外图像的采集功能。为了保证红外成像系统安全良好的运行和对红外成像系统进行的实时控制,确保上位机向红外成像系统发送控制命令以及红外成像系统能够返回响应结果给上位机进行通信变得尤为重要。为此本文设计了基于UART内核和Camera Link的串口通信链接方案。并通过对UART软件的设计实现了红外成像系统与上位机之间良好的串口通信。通过实践证明了本文提出的红外图像高速传输系统设计的有效性及该方案的先进性。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 绪言
  • 1.1 红外成像系统概述
  • 1.1.1 红外探测器
  • 1.1.2 红外成像系统的应用
  • 1.1.3 红外成像系统的发展
  • 1.2 几种高速数据传输技术
  • 1.3 课题研究的意义
  • 1.4 本课题研究的主要内容
  • 2 系统设计方案
  • 2.1 FPGA 与SOPC
  • 2.2 NiosII 软核
  • 2.3 硬件设计概述
  • 2.4 软件设计概述
  • 2.5 软件流程
  • 3 系统的设计
  • 3.1 Camera Link 技术
  • 3.1.1 Channel Link 传输技术
  • 3.1.2 Camera Link 的信号
  • 3.1.3 Camera Link 的结构
  • 3.2 Camera Link 的设计
  • 3.2.1 Camera Link 的设计方案
  • 3.2.2 Camera Link 模块设计要求
  • 3.2.3 电平转换芯片
  • 3.2.4 连接器
  • 3.2.5 数据采集卡
  • 3.3 UART 基本原理
  • 3.4 UART 内核
  • 3.5 UART 的设计
  • 3.5.1 UART 设计方案
  • 3.5.2 差分信号转换器
  • 4 系统的实现
  • 4.1 Camera Link 模块的实现
  • 4.1.1 Camera Link 模块
  • 4.1.2 Camera Link 测试
  • 4.1.3 Camera Link 实现结果
  • 4.2 UART 软件的实现
  • 5 总结与展望
  • 5.1 工作总结
  • 5.2 工作展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 相关论文文献

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    • [8].一种基于区域显著性识别的红外图像增强方法[J]. 江苏大学学报(自然科学版) 2019(06)
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    • [20].红外图像特征的三维提取技术[J]. 激光杂志 2019(02)
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    • [23].基于透射图融合的红外图像传感器信号增强方法[J]. 传感技术学报 2019(07)
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    • [30].一种基于实测数据温差扰动的红外图像实时生成方法[J]. 红外技术 2017(10)

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