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根据FPGA的SOPC技能完成视觉丈量体系的解决方案

基于FPGA的SOPC技术实现视觉测量系统的解决方案-传统的视觉测量系统主要是在 PC机上采用软件方式实现,由于其专用性不够高,因此处理速度较慢。近年来,基于 FPGA的 SOPC技术的出现,使 FPGA高效的硬件并行信号处理能力和软件控制的灵活性完美的结合到一起。在 SOPC系统中,对速度要求高的算法可以采用自定义硬件逻辑的方法实现;而用硬件难以实现的复杂算法以及控制流程可以在 Nios II核中以软件方式实现。因此基于 SOPC技术的系统具有很好的实时性、灵活性以及可扩展性。设计者可以自由的进行软硬协同设计,并且可以在设计的各个阶段不受限制的修改设计而无需重新构建硬件平台。

1、导言

视觉丈量技能是以机器视觉技能为根底,交融电子技能、核算机技能、近景拍照丈量技能、图画处理技能为一体的丈量技能,其根本任务是以丈量为意图,从图画信息动身核算三维空间中物体的几许信息。其间,图画处理技能是视觉丈量体系中最重要的一部分,也是本文的研讨要点。

传统的视觉丈量体系首要是在 PC机上选用软件办法完结,因为其专用性不够高,因而处理速度较慢。近年来,依据 FPGA的 SOPC技能的呈现,使 FPGA高效的硬件并行信号处理才能和软件操控的灵活性完美的结合到一同。在 SOPC体系中,对速度要求高的算法能够选用自定义硬件逻辑的办法完结;而用硬件难以完结的杂乱算法以及操控流程能够在 Nios II核中以软件办法完结。因而依据 SOPC技能的体系具有很好的实时性、灵活性以及可扩展性。规划者能够自在的进行软硬协同规划,并且能够在规划的各个阶段不受约束的修正规划而无需从头构建硬件渠道。

本文所评论的 SOPC体系是大尺度三维视觉丈量体系的一部分,以 PCI板卡的办法内嵌在 PC机中。在整个大尺度三维视觉丈量体系中,选用数字相机从不同方位拍照多幅图画,经过特征点提取、点中心的二维坐标核算、特征点匹配、三维拼接、面形拟合等过程,得到被测物体的三维面形信息。点中心的核算精度直接影响丈量精度,且其核算速度一直是体系的瓶颈之一。为进步处理速度和核算精度,选用 SOPC体系完结特征点提取和点中心核算,其成果经过 PCI总线上传给 PC机,由其上的软件模块完结后续的核算和处理作业。

2、SOPC体系的整体规划方案

本体系选用加拿大 SBS公司的 TSUNAMI A40系列开发板,其间心的 FPGA模块是 Altera公司的 Stratix EP1S40芯片。

2.1 体系算法的根本原理

体系算法完结流程如图 1所示。首要,针对本体系图画处理的要求与算法完结特色进行软硬件区分。图画预处理部分所需求处理的数据量比较大,但算法相对简略,能够经过 FPGA自定义相应的 IP模块,选用硬件的办法完结;后续处理部分因为算法相对杂乱,用硬件完结比较困难,并且其数据处理量不大,所以选用在 Nios II软核中以软件的办法完结。终究编写体系操控软件对整个体系进行操控使软硬件协同作业。

依据FPGA的SOPC技能完结视觉丈量体系的解决方案

2.2 体系硬件的规划方案

如图 2所示,本体系硬件开发板经过 PCI桥与 PC机相连,原始图片保存在 PC机中。 PCI-Avalon桥是 PC机与 FPGA开发板的通讯接口,图画数据经过 PCI-Avalon桥进入体系处理模块。Sdram办理操控器用来办理和操控 Sdram中的数据存取。操控电路用来操控与和谐各个外设的运转,完结状况操控与数据传输等根本操作,包含读取 Sdram中保存的图画数据,操控图画处理各模块。 Sdram用来保存图画数据。原始图画数据开始由 PC机下载到 Sdram中,再经过 Sdram办理操控器传输给各处理模块顺次处理。处理后的图画数据依然经过 Sdram办理操控器回来 Sdram中保存。终究经过 PCI桥把终究图画回来到 PC机。

2.3 体系软件的规划

本体系的操控流程相对简略,因而在 Nios II软核中没有内嵌操作体系,而是经过 IO操作调用中止的办法完结运转状况的操控、数据通讯、和谐外设等根本操作,操控体系各硬件模块,使体系软硬件协同作业。整个体系建立成功之后,在 PC机上编写应用程序对整个SOPC体系的运转进行操控。

3、 体系算法的具体完结

3.1 滤波模块

依据所收集到的图画的特色,本文选用 3×3的模板完结中值滤波,这种办法不只能够滤除图画中的噪声,并且能够将边际信息很好的保存下来。一般求取中值的办法是选用取冒泡法排序,但这种算法并不合适硬件完结。考虑到硬件完结的特色和功率,本文选用了一种全新的求取中值的算法,其原理如图 3所示。其间 max、mid、min别离表明三输入的最大值、中值和最小值比较器。终究经几轮比较后求得中值。

3.2 边际提取模块及二值化模块

边际提取选用 Roberts算子。 Roberts边际检测算子使用部分差分算子寻觅边际,其核算由式 1给出。

因为待处理图画特征显着,选用经历阈值法对图画进行二值化,算法简略、完结便利。

3.3 边际细化模块

本文的边际是建立在二值化之后的,因而处理的图画都是二值化的,边际十分明晰,不需求太杂乱的算法。这儿选用两个 3×3模板作乘积,如图所示, X为待处理像素。假如模板乘积不为 0,所以中心象素为 1,反之为 0,即点的周围有灰度为 0的象素,则保存此点,不然除掉。如此很简单得到二值化后点的单象素边际。

3.4 后续处理部分

后续处理部分因为其数据处理量并不大且算法比较杂乱,所以在本体系中,这部分算法在 NiosⅡ中以软件的办法完结。因为篇幅所限,在此不作具体介绍。

4 、体系测验成果的剖析与总结

图 4为原始图画。图 5为处理后的终究图画,点中心现已标示如图所示。

经测验,本体系一切算法用 C言语在 PC机(装备: PenTIum( R) 4 CPU 3.00GHz, 512MB内存)上完结,所需时刻为 2\‘12“,而本体系仅需 30”,其间首要耗时为 NiosII软件处理部分,体系的硬件算法部分所耗时刻不到 1“。

本文作者立异点:一是选用 FPGA规划硬件模块完结图画预处理算法,这是视觉丈量体系在处理功率上的立异;二是在体系中参加Nios II CPU,用以 FPGA难以完结的算法,从而使依据 SOPC技能的视觉丈量体系更具灵活性,这是视觉丈量体系在灵活性方面的立异。依据以上两点立异规划的视觉丈量体体系筹了功率和灵活性,为视觉丈量体系的规划和研讨供给了一种新的思路。

责任编辑:gt

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