圖像采集是數字化圖像處理的第一步，開發圖像采集平臺是視覺系統開發的基礎。視覺檢測的速度是視覺檢測要解決的關鍵技術之一，也是專用圖像處理系統設計所要完成的首要目標<'[1]>。傳統的圖像采集卡只能將采集的圖像數據實時傳輸給計算機，而不能傳輸給專用圖像處理系統，因此需要研制專用的圖像采集系統，既能夠實時高速獲取視覺圖像，又能實時將圖像數據傳輸給計算機和專用圖像處理系統。 FPGA(Field Programmable Gate Array)運算速度快，實時性強，易于并行運算和實現流水線結構，編程相對復雜，它實現圖像底層處理速度快，易于通過VHDL(VeryHigh Speed Integrate Circuit Hardware Description Language)語言編寫程序實現。以FPGA為底層運算和控制核心，能夠通過軟件編程無限次更改內部硬件邏輯，改變功能，編程后的FPGA相當于專用集成芯片，采用硬件電路實現軟件功能，具有很高的運行速度。典型的視覺應用系統可由下列五個部分組成：圖像獲取、預處理、特征的提取、分類和識別、響應等5個部分組成，其中預處理、特征提取、分類-識別三個階段分別對應了視覺任務的底層、中層和高層。視覺檢測中圖像處理的特點是底層圖像處理數據量大，算法簡單，占有2/3的計算量，高層圖像處理算法復雜，但數據量小。因此，底層圖像采集及控制過程由FPGA實現；高層圖像處理算法由DSP(Digital SignalProcessor，數字信號處理)實現，高速完成視覺傳感器的數據處理任務。 本文以Altera公司的Cyclone系列EPlC6為核心構建了圖像采集系統，該芯片建立在流水線設計和查找表結構基礎上，可以進行并行運算處理，不僅克服其它嵌入式芯片執行速度慢的缺陷，而且完全適于各種圖像處理算法的實現。圖像預處理中關鍵是圖像噪聲的濾除和特征提取，噪聲的濾除在圖像處理過程中十分重要，它影響圖像處理中圖像的輸入、采集、處理的各個環節以及輸出結果的全過程。因此，去噪聲是圖像處理中極為重要的步驟。一個良好的圖像處理系統，不論是模擬處理還是數字處理，都是把降低第一級的噪聲作為重要工作。 本篇論文闡述了圖像噪聲的來源以及噪聲濾除的基本理論，給出了改進的非線性濾波算法，并進行各種算法的MATLAB仿真比較；概述了圖像采集系統的工作原理和各部分組成及其功能。采用EDA技術，設計以FPGA芯片為核心控制的圖像采集系統，實現了改進的非線性濾波算法，仿真結果說明算法的有效性和系統的高速性能達到了預期目的。本文在視覺檢測的主要指標，即目標識別和處理速度方面進行了有意義的探索和較為深入的研究，在實踐應用方面有著較強的實用價值。

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