基于FPGA的視覺檢測模型的研究與設(shè)計.pdf

1、視覺檢測技術(shù)在現(xiàn)代化生產(chǎn)、醫(yī)療設(shè)備等領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用。邊緣檢測和運動退化圖像的復(fù)原是視覺檢測中的重要研究內(nèi)容。邊緣包含了圖像大部分信息,邊緣檢測是圖像處理和分析的關(guān)鍵步驟,對后續(xù)高層次的特征描述、匹配和識別等有著重大的影響。在基于機器視覺的產(chǎn)品質(zhì)量快速檢測中,圖像運動模糊是影響檢測精度的重要因素。解決圖像運動模糊的有效方法是對圖像進行針對運動模糊原因的相應(yīng)恢復(fù)處理。
　　 隨著現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)在工業(yè)中的廣泛應(yīng)

2、用,使得基于FPGA數(shù)字圖像處理的實現(xiàn)有著重要地位。模型化設(shè)計是一種自頂向下的面向FPGA的快速原型驗證法,它不僅降低了FPGA設(shè)計門檻,而且縮短了開發(fā)周期,提高了設(shè)計效率。這使得FPGA模型化設(shè)計成為了FPGA系統(tǒng)設(shè)計的發(fā)展趨勢。本文針對常見視覺檢測圖像處理算法的FPGA模型化實現(xiàn),在以下幾個方面展開研究和設(shè)計:
　　 首先對本文中使用的模型化設(shè)計方法的主要軟件工具System Generator和AccelDSP等進行了介紹

3、。其次對邊緣檢測和圖像復(fù)原算法詳細介紹用SystemGenerator工具在Simulink環(huán)境中設(shè)計的模型,并進行硬件仿真,生成了HDL代碼。最后還對邊緣檢測和卡爾曼濾波進行AccelDsp模型化設(shè)計,不僅把邊緣檢測七種算子在同一種型號FPGA上硬件實現(xiàn)結(jié)果進行橫向比較,而且把卡爾曼濾波同一種算法在五種不同型號FPGA上的硬件實現(xiàn)結(jié)果進行縱向比較。產(chǎn)生、驗證、分析了浮點模型、定點模型和RTL(寄存器傳輸級)模型并進行對比,列表全面分析

4、比較了各個實驗過程、結(jié)果和資源消耗情況。本文的工作有以下特點:
　　 (1)不同于傳統(tǒng)的視覺檢測算法開發(fā)方法,本文采用AccelDsp和systemgenerator結(jié)合matlab／simulink和ISE開發(fā)圖像處理視覺檢測算法。實驗表明,不失為一種快速高效的設(shè)計方法。
　　 (2)開發(fā)算法模型,在硬件實現(xiàn)過程中,不僅對多種算法的同一種硬件實現(xiàn)進行橫向比較,而且還對同一種算法的多種型號FPGA硬件實現(xiàn)進行縱向比較。為