【摘 要】
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为了简化结构并提高精度,设计了一种基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的相位式激光测距系统.系统选择相位式激光测距的方法,以FPGA为核心处理器,基于双频调制和差频测相等原理,完成了硬件和软件设计,能够实现在复杂环境下的测距功能.系统的硬件部分包括激光调制电路、光电检测电路、频率合成电路和混频电路等;软件部分包括PLL调制信号的生成、控制激光发射与接收模块和距离分析解算等.该系统通过比较接收激光和发射激光的相位差并进行距离解算进而实现整个测距流程,由实验测得的波形分析,整个测距系统量程可达60 m,精度在
【机 构】
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中北大学仪器与电子学院 太原 030051;中北大学南通智能光机电研究院 南通226000;中北大学仪器与电子学院 太原 030051;中北大学南通智能光机电研究院 南通226000
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为了简化结构并提高精度,设计了一种基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的相位式激光测距系统.系统选择相位式激光测距的方法,以FPGA为核心处理器,基于双频调制和差频测相等原理,完成了硬件和软件设计,能够实现在复杂环境下的测距功能.系统的硬件部分包括激光调制电路、光电检测电路、频率合成电路和混频电路等;软件部分包括PLL调制信号的生成、控制激光发射与接收模块和距离分析解算等.该系统通过比较接收激光和发射激光的相位差并进行距离解算进而实现整个测距流程,由实验测得的波形分析,整个测距系统量程可达60 m,精度在毫米范围内.该系统稳定性好,简化了电路设计的复杂度,成本低和集成度高等优势明显.
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为了实现可燃药筒表面缺陷的智能检测,提出了一种基于灰度共生矩阵与卷积神经网络的视觉检测方法。该方法将可燃药筒表面图像分成若干个小样本,分别利用灰度共生矩阵的特征参数与卷积神经网络的卷积层、池化层表征可燃药筒表面纹理,再将灰度共生矩阵的特征参数与卷积神经网络的特征参数进行拼接生成一维特征向量,最后将一维向量作为全连接的输入训练神经网络。实验结果表明,该方法对可燃药筒表面的白斑、油渍和正常样本具有良好
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