(毕业设计)飞思卡尔智能车及机器视觉.docx

"飞思卡尔智能车及机器视觉技术应用" 本文主要介绍了飞思卡尔智能车及机器视觉技术的应用，通过对飞思卡尔智能车的硬件架构和机器视觉技术的研究，实现了图像处理在智能车路径识别中的应用。该设计主要解决了图像采集、图像处理、图像去噪和轨迹补线四个方面的问题，通过实际测试和 MATLAB 仿真，得到了满意的结果，提高了小车的稳定性和快速性。 一、机器视觉技术概述 机器视觉技术是指通过摄像头或其他 sensor 获取图像信息，并通过图像处理技术将图像信息转换为有用的信息，以实现机器人或智能系统的自动化控制。机器视觉技术在智能车中的应用非常广泛，例如智能导航系统、倒车摄像头等。 二、飞思卡尔智能车的硬件架构 飞思卡尔智能车的处理器采用了 MC9S12XS128 芯片，路况采集使用的是数字摄像头 OV7620。该芯片具有高速处理能力和低功耗特点，非常适合智能车的应用。 三、图像处理技术 图像处理是机器视觉技术的核心部分，通过图像处理可以实现图像的二值化、去噪、边缘检测等功能。在飞思卡尔智能车中，图像处理技术被应用于图像采集、图像处理和图像去噪等方面。 四、图像采集技术 图像采集是机器视觉技术中非常重要的一步，飞思卡尔智能车中使用数字摄像头 OV7620 实现图像采集。数字摄像头 OV7620 具有高速采集能力和高分辨率，可以满足智能车的需求。 五、图像处理技术 图像处理是机器视觉技术中非常重要的一步，飞思卡尔智能车中使用了二值化处理和去噪处理。二值化处理可以将图像转换为二进制图像，去噪处理可以消除图像中的噪声。 六、轨迹补线技术 轨迹补线是机器视觉技术中非常重要的一步，飞思卡尔智能车中使用了轨迹补线技术实现智能车的路径识别。该技术可以根据图像信息补全智能车的轨迹，提高智能车的智能性。 七、结论 本文介绍了飞思卡尔智能车及机器视觉技术的应用，通过对飞思卡尔智能车的硬件架构和机器视觉技术的研究，实现了图像处理在智能车路径识别中的应用。该设计提高了小车的稳定性和快速性，为智能车的发展提供了有价值的参考。