嵌入式FPGA实现的机器视觉图像处理与特征识别

"这篇硕士论文主要探讨了基于机器视觉的图像处理与特征识别方法，作者白颖杰在指导教师谢昭莉副教授的指导下，研究了如何在单片FPGA芯片上设计实时、可重构的嵌入式图像处理系统。论文的重点在于结合SOPC（System On a Programmable Chip）技术和并行处理技术，利用FPGA的逻辑资源进行图像边缘检测，以实现硬件加速。同时，通过NiosII处理器软核进行区域标记和特征识别，并在LCD上显示处理结果。" 基于机器视觉的图像处理与特征识别是现代自动化领域的重要组成部分，它利用计算机模拟人类视觉系统，对图像数据进行分析和理解。传统的机器视觉系统依赖于高性能计算机，虽然具备高速度和高精度，但成本高昂且体积较大，限制了其广泛应用。随着嵌入式技术的发展，特别是微处理器的进步，嵌入式机器视觉系统成为可能，它们具有低功耗、小体积和低成本的优势，能够拓宽机器视觉的应用领域。 本文的核心是利用SOPC技术在FPGA（Field-Programmable Gate Array）上设计一个轻量级的嵌入式图像处理系统。FPGA的灵活性使得硬件设计可以动态重构，适应不同的图像处理任务。通过研究基本的数字图像处理算法，如边缘检测，论文提出了结合并行处理技术的解决方案，以加速图像处理过程。边缘检测是图像处理中的关键步骤，能有效提取图像的重要特征。 在硬件加速的基础上，论文还利用NiosII软核处理器处理边缘图像，进行区域标记和特征识别。这一过程涉及图像分割和特征选择，是机器视觉中识别物体和理解场景的关键步骤。通过LCD显示器，用户可以直观地查看处理结果，验证系统的效果。 在系统设计方面，论文详细描述了各功能模块的设计，包括硬件加速器、处理器软核、LCD控制器等，以及整个系统的架构和工作流程。为了提升实时性能，作者采用了硬件加速、算法优化、结构改进和调整工作频率等多种策略。 实验结果证明了该系统具有良好的处理能力，实现了基于SOPC的嵌入式机器视觉系统的目标。这样的系统不仅降低了成本，还提高了处理速度，对于实时图像处理和特征识别有显著优势，对于未来嵌入式机器视觉系统的发展具有重要的参考价值。