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本文针对汽车行驶中的安全问题,研究了一种用于智能车辆的机器视觉系统,提出一种基于DSP的机器视觉解决方案,利用DSP芯片等对系统作了硬件实现,同时编写了各部分的接口程序,并全部调试通过。本文首先论证了开展智能车辆机器视觉系统研究的必要性,技术可行性和发展前景,介绍了系统的组成要素和技术支撑。结合我国实际情况,分析了智能车辆机器视觉系统DSP实现的学术意义和应用价值。讨论了DSP技术的产生、发展、研究内容及方法,从硬件结构的角度阐述了DSP芯片的主要特点及实时信号处理系统的典型构成,并对整体开发框架及流程做了说明。同时,简要介绍了TMS320C6201 EVM板的主要特点及其可用的硬件资源和EVM板软件包提供的Win32动态连接库里常用的API函数。本文在深入研究DSP的技术和机器视觉的理论后,为方便验证编写的DSP算法和系统设计方案的可行性,利用现有设备,构造了基于TMS320C6201 EVM板的图像处理仿真平台。经过一系列的实验,证明DSP能够满足实时性和快速性的要求,同时也说明系统的设计方案是合理的,这就为后续构造独立的DSP实时小系统奠定了基础。在此基础上,确定了DSP的选型原则,经过认真的分析和比较,最终确定TMS320VC5416作为系统核心处理器,然后对系统各组成部分的设计方案也进行了选择。在作了大量的前期研究之后,本文提出了以TI的TMS320VC5416为中央处理器负责图像处理,视频解码芯片进行图像采集与转换,CPLD完成各种接口逻辑和时序匹配,配备大容量存储器的智能车辆机器视觉系统的设计方案。然后设计了系统各部分的电路原理图和印刷电路板(PCB)图,并对硬件电路进行调试,使其最终达到预期的效果。系统采集的图像数据存放在双口RAM中,每帧采集完成后通过中断方式通知DSP读取,DSP对一帧图像处理完后,如果测算的距离小于安全距离,就通过多通道串口启动语音报警单元实现语音报警。本文还对DSP的图像处理算法,系统各部分的接口程序及FLASH的烧写过程等作了详细的说明,并给出了部分源程序代码。最后,对DSP的开发工具、软件开发流程和CPLD的开发工具等也作了介绍。