基于FPGA的纸病提取系统的设计

研究并设计了一种基于FPGA的纸病提取系统,实现造纸过程中纸病部位图像的提取。通过FPGA内部硬件电路进行图像采集、预处理和纸病提取,借助NIOS II软核处理器实现纸病数据的发送,使用计算机从网络接收数据并重组图像,最后得到只含有纸病部位图像的数据。该系统可根据不同的纸机要求灵活配置,在不影响整体性能的前提下,增强系统数据处理能力。经测试,该系统能够稳定可靠地实现纸病提取功能,与纸病识别系统相结合即可实现纸病检测,为纸机的日常维护提供保障。

基于RBFNN模糊融合的纸病在线辨识

针对当前的各种纸病辨识方法只能对于一种或有限几种纸病有效辨识,且不能准确辨识难点纸病的问题,在全面分析纸病特征、研究和归纳各类纸病辨识方法的基础上,本文提出使用模糊融合器对纸病图像的多种特征值进行特征层融合,把多个纸病辨识方法结合在一起,以达到纸病高效、全面辨识的目的.由于径向基神经网络结构与模糊推理结构的等价性,使得径向基神经网络实现的多种纸病特征的信息融合系统具有结构简单和快速性的特点.实验表明:本文方法可以准确识别包括难点纸病在内的各种主要纸病.