基于机器学习的高速线阵CCD图像数据采集系统

作者：王海霞; 李凯勇^*; 陈佳舟

来源：现代电子技术, 2022, 45(10): 160-164.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2022.10.030

• 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

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。

• 单位
  电子信息工程学院; 青海民族大学; 浙江工业大学