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本文档介绍了ABB机器人的一些安全回路及内部回路的一些电气图纸

本文主要对ULN2003驱动电路图进行了分析总结，希望对你的学习有所帮助。

旋转角度传感器在其D1连接器上产生0到Vcc（带有Seeeduino的5V DC）的模拟输出。不使用D2连接器。角度范围为300度，值的线性变化。电阻值为10k欧姆，非常适合Arduino使用。这也可称为“电位计”。 还有另一种产品，Grove - 旋转角度传感器（P）。“P”是什么意思？“P”代表本产品中的“面板安装”。它是Grove - 旋转角度传感器的姊妹版本。除了Grove连接器向后移动外，它们是相同的，因此您可以轻松地将其用作整洁且无线的人机接口设备。 功能: 格罗夫接口 使用方便 Grove基础模块 附件资料截图: 和Arduino一起玩旋转角度传感器步骤: 步骤2.将Grove-Rotary Angle Sensor连接到Grove-Base Shield的A0端口。 步骤3.将Grove-LED连接到Grove-Base Shield的D3端口。 步骤4.将Grove - Base Shield插入Seeeduino。 步骤5.通过USB电缆将Seeeduino连接到PC。

1.1 本文的研究背景及意义 近年来，随着数字电子技术的不断发展和计算机 CPU 性能的提高，基于图像处理的自 动监控技术在民用以及军用上有着大量的使用需求。传统的监控系统主要是通过一些传 感器等来实现数据的采集，许多重要的公共场所往往需要安装一些监控设施用来确保安 全，虽然通过摄像头可以在远处的地方观察受监控的环境情况，但是这种方法必须需要 有人长时间盯住显示器来获取图像信息，通过人脑的判断才能进行相应的识别。长时间 监控中，人很难达到一直聚精会神的状态，特别是在同时监控多台显示器时。因此，人 们对具有运动目标检测功能的监控系统的要求越来越迫切。为了解决这一问题，基于计 算机的辅助图像处理被广泛采用，一般通过计算机高级语言进行图像处理，实现对图像 中信息数据的采集和识别。从而提高监控效率。综上所述，运动目标检测技术可以大大 的减轻人类在监控方面的巨大工作压力。由于监控在各个场所可以实现不同的作用意义， 应用广泛，所以如何在实时监控中实现识别是图像发展中非常重要的一个环节。 目前，基于视频图像的运动目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域中最重要的研究 内容之一，它是智能监控、人机交互和机器导航等领域应用的基础和关键技术。随着数 字电路的飞速发展，FPGA 的出现为数字图像处理在算法和结构上带来新的解决方法和设 计思路，这是因为图像中的所有像素都可以执行相同的操作，非常适合于采用 FPGA 的并 行架构通过硬件实现。对于数字图像处理，底层图像处理的数据量很大，要求处理速度 快，但运算结果相对简单。以 FPGA 作为核心系统，实现图像处理的并行化，非常适合于 对图像进行处理。 因此，使用 FPGA 平台进行图像处理以及运动目标检测与追踪具有重要的研究意义。 1.2 国内外研究现状与发展趋势 1.2.1目标检测与跟踪算法 在过去的几十年中，人们在运动目标检测方面做大量的理论研究和实践，提出各种 各样的的解决方案。直到现在，稳定且高效的图像处理算法依然是一个值得深入研究的 课题。实现图像中运动目标的检测方法虽然很多，但到目前为止，还没有一个统一且通 用的理论算法，这是因为大多数的算法是针对某个具体情况而进行开发的。应用场合和 场景客观条件的不同，必然导致运动目标检测方法的不同。总结起来，运动目标检测技 术的发展有如下特点: 1.形成三种传统的运动目标检测方法:光流法、帧间差分法和背景消减法。其中基于 差分图像的帧间差分法和背景消减法是目前检测图像中运动目标最广泛的方法。

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