基于机器学习的高速线阵CCD图像数据采集系统

摘要：

针对传统的高速线阵CCD图像数据采集系统信号稳定性差的问题,文中在图像识别时应用卷积神经网络模型的基础上,提出一种基于机器学习的高速线阵CCD图像数据采集系统,并建立整个系统的架构.通过CCD传感器、A/D转换器、CCD驱动控制器、RAM存储器、R/W控制器和PC机完成系统硬件设计;通过CCD驱动模块、CCD信号处理模块、图像信息读取模块、图像缓存模块、图像信息转换模块和图像信息显示模块,完成系统软件设计和数据采集系统的设计.实验结果表明,与传统的高速线阵CCD图像数据采集系统相比,基于机器学习的高速线阵CCD图像数据采集系统波幅稳定,信号稳定性更好,可为高速线阵CCD图像数据的研究提供一定的参考.

关键词：数据采集系统、机器学习、高速线阵、卷积神经网络、CCD图像、噪声处理

所属期刊栏目：45

分类号：TN911.73-34;TP181

资助基金：青海省基础研究计划项目;青海省重点研发与转换计划

在线出版日期：2022-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：160-164