工控嵌入式系统技术革新基于SoPC的智能文字识别系统设计
计算机文字识别，亦称光学文字识别（OCR），在智能计算机和办公自动化领域扮演着至关重要的角色。其核心原理是通过图像输入设备，如摄像头或扫描仪，将文字转换为数字图片，然后借助图像处理技术和光学模式判别算法分析这些图片，最终将识别出的文字编码保存，以实现文字的精确识别。
为了满足快速的应用需求，系统必须能够高效地从各种图像中提取信息。这要求图像采集过程以及预处理步骤必须迅速而准确。此外，对于多样化的字体支持也是关键，因此采用具有学习功能的软件引擎尤为重要。此外，由于系统需要与用户进行交互，以及驱动众多外围设备，操作系统成为了必不可少的一环。
SoPC系统设计
整体方案如图1所示。每个部分都有其独特功能：
(1) 图像采集模块通过连接摄像头来捕捉图片。
(2) 硬件模块负责对采集到的文本图片进行预处理，如倾斜纠正、分割、二值化等操作，以确保后续流程顺畅并提高检测速度。
(3) 文字识别模块可以将文本中的字符正确解析，并将结果存储为TXT文件。
(4) 存储和发送功能允许用户将识别后的结果保存到SD卡或U盘，或通过网络传送给主控制台。
(5) 交互界面允许用户与系统交互，包括LCD显示器或VGA输出设备，以及键盘、触摸屏或者鼠标作为输入设备。
整个SoPC由一颗FPGA及其相应硬件组成。FPGA控制摄影过程和执行前端数据处理，而CPU则管理外设通信及硬件调度。开发者在Linux平台上完成了OCR算法与外围驱动代码。
文章使用Altera Cyclone2系列FPGA，并利用Altera提供的SoPC技术，将Nios Ⅱ软核处理器与其他接口IP通过Avalon总线连接起来，使之运行在单一芯片上。以下是该设计结构（见图2）。
硬件设计
硬件层面的工作主要涉及两大部分：首先是控制如何获取文本图片；其次是在获取之后对这些图片进行必要的预处理以准备用于识别。在这个阶段，我们会分别针对边缘检测、倾斜校正、区域提取以及二值化实施不同的策略。在整个项目中，我们坚持使用最优化、高效率且可靠性的方法来构建我们的设计框架，这得以体现于下方所展示的大型总览（见图3）。
