邊緣運算攝影機原型開發

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姓名

林志陽(Zhih-Yang Lin) 查詢紙本館藏

畢業系所

機械工程學系

論文名稱

邊緣運算攝影機原型開發
(Edge computing camera prototype development)

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摘要(中)

本研究的目的為在攝影機上實現邊緣運算，在攝影機上加裝一顆(Micro Control Unit, MCU)，在拍攝後立即對相片進行數位影像處理，將相片壓縮，而數據減量後的相片能夠比原本的相片節省更多的傳輸時間。

本論文會利用降解析、JPEG壓縮、單色化、縱向橫向積分和快速傅立葉轉換減少相片的資料量，使得高解析的攝影機能夠使用在小型機器人或是大型系統上可以減少後級運算的負擔，讓機器人的控制能夠更為及時。

最後透過JPEG壓縮驗證實驗的可行性，只要相片的解析度大於64 * 64，壓縮加上傳輸JPEG檔案就可以比傳輸原始相片更加的快速，而且解析度越大效果越好。

摘要(英)

In this research, we focus on development of Edge computing on camera. Adding a MCU on the camera, so we can execute digital image processing to the photo immediately after taking photo. After compressing the photo, it can save more time than the photo without compressed.

We use downsampling, JPEG compression, monochromatization, horizontal and vertical integration, and FFT to decrease the quantity of the photo. Thus, the higher resolution camera can use on small robot or big system and it can reduce the burden in the system. It will make the robot control timely.

In the end of paper, we verify the performance of the JPEG compression. If the resolution of photo if bigger than 64 * 64, it can transfer faster than raw picture. When the photo has higher resolution, it’s performance will be better.

關鍵字(中)

★ JPEG壓縮
★ FFT轉換
★ 攝影機

關鍵字(英)

★ JPEG
★ FFT
★ camera

論文目次

目錄
中文摘要 v
ABSTRACT vi
目錄 viii
圖目錄 x
表目錄 xii
一、緒論 1
1-1研究目的： 1
1-2動機及文獻回顧： 1
1-3重要性： 1
1-4機器人視覺現況及困難點： 2
1-5解決方案： 2
二、理論與技術基礎 3
2-1 M4-單板電腦 3
2-1-1 M4架構 : 3
2-1-2 CORTEX-M4規格 3
2-2 CORTEX-M4 DMA 4
2-2-1 DMA運作簡介 : 4
2-2-2 優先級(Priority) : 4
2-2-3 描述符Descriptor : 5
2-2-4 DMA傳輸資料型態 : 6
2-3快閃碟flash 6
2-4 CMOS攝影機架構 7
2-4-1 CMOS攝影機架構簡介 7
2-4-2攝影機模組規格 8
2-4-3攝影基本流程 : 9
2-5 C4M-OS作業系統簡介 10
批次設定： 10
2-6 JPEG壓縮原理 11
2-6-1色彩模型轉換 12
2-6-2取樣(Sampling) 13
2-6-3離散餘弦轉換(Discrete Cosine Transform) 14
2-6-4量化(Quantization) 16
2-6-5編碼 17
2-7快速傅立葉轉換(Fast Fourier Transform) 20
2-7-1 FFT簡介 : 20
2-7-2 位元轉換 : 20
2-7-3 蝶形結構 : 21
三、攝影機系統設計 24
3-1攝影機配置及配線 24
3-1-1攝影機配置 24
3-1-2配線 25
3-2影機內部系統方塊 26
3-2-1方塊圖說明 : 26
3-2-2各個功能方塊的具體實現說明 : 27
3-3攝影機控制流程圖 38
四、測試實驗與結果討論 40
4-1降解析結果 : 40
4-2 JPEG結果 : 41
4-2-1 JPEG壓縮品質 : 42
4-2-2 JPEG壓縮前後傳輸速度 : 44
4-3單色化結果 : 45
4-4 雙眼視覺結果 : 46
五、結論與未來展望 49
5-1 結論： 49
5-2未來展望： 49
參考文獻 50

參考文獻

[1] K. Namba,N. Maru, “Positioning control of the arm of the humanoid robot by linear visual servoing”, Wakayarna University, 2003 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No.03CH37422), pp.3306-3041,2003.
[2] Yen-Cheng Liu, Junjiao Tian∗ , Nathaniel Glaser∗ , Zsolt Kira“When2com: Multi-Agent Perception via Communication Graph Grouping”, Georgia Institute of Technology, 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 4105-4113,2020.
[3] Ying Hou, Yanning Zhang, “Effective hyperspectral image block compressed sensing using thress-dimensional wavelet transform”, Northwestern Polytechnical University, 2014 IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp.2973-2976, 2014.
[4] Ting Wang, Jingbo He, Shuhua Xiong, Pradeep Karn,and Xiaohai He, “Visual perception enhancement for hevc compressed video using a generative adversarial
network,” in 2020 International Conference on UK-China Emerging Technologies (UCET), 2020, pp. 1–4.
[5] SAM_D5x_E5x_Family_Data_Sheet_DS60001507G, 2021。
[6] W25Q128JV_FLASH_Data_Sheet, 2018。
[7] Sharp月刊。
[8] OV7675_Data_Sheet, 2009。
[9] 為什麼 DCT 比 FFT 變換具有更好的能量聚集度？，1月26日，取自https://www.getit01.com/p20180126826244854/。
[10] Hardware JPEG codec peripheral in STM microcontrollers，2019年12月，取自https://www.st.com/resource/en/application_note/dm00356635-hardware-jpeg-codec-peripheral-in-stm32f7677xxx-and-stm32h743534555475750a3b3b0xx-microcontrollers-stmicroelectronics.pdf。
[11] Rafael C. Gonzalez and R. E. Woods.，Digital Image Processing，Fourth Edition，2017年。
[12] Fast Fourier Transform(FFT)，Fast Fourier Transform (FFT) (ntu.edu.tw)。

指導教授

江士標(Shyh-Biau Jiang)

審核日期

2022-7-21

推文