FPGA实现的KLT织物疵点检测系统：高效实时与硬件可编程

本文主要探讨了基于现场可编程门阵列(FPGA)的织物疵点检测算法的研究与实现。随着纺织工业对产品质量监控需求的提升，如何优化织物疵点检测系统的性能，特别是提高检测算法的准确性以及确保硬件处理的实时性，成为关键课题。传统的方法通常依赖高级计算机系统，如采用滤波分割、快速傅里叶变换、小波变换或Gabor变换等技术，这些方法在处理速度和成本上可能存在局限。 文章介绍了一种创新的解决方案，即在FPGA上实现KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）特征点检测算法。KLT算法是一种常用的图像特征检测方法，它能够检测出图像中的关键点，并估计它们之间的运动，对于纹理一致的织物瑕疵检测尤为适用。通过FPGA的并行体系架构，算法能够在硬件层面直接执行，避免了高级处理器复杂的指令取指和数据获取过程，显著提升了处理速度，使得实时检测成为可能。 作者朱学亮等人针对织物疵点检测系统，设计了一个FPGA定制的硬件电路，这个电路与KLT算法之间存在软硬件映射关系，即根据算法逻辑自动生成相应的硬件结构。这种设计不仅提高了系统性能，降低了成本，还简化了控制流程，减少了对外部设备的依赖。相比于仅使用DSP处理核心算法的传统方法，FPGA的灵活性使其能够适应不同检测要求的调整，从而实现高效且精确的织物疵点检测。 总结来说，这篇论文的贡献在于提出了一种高效且灵活的织物疵点检测系统，它结合了FPGA的并行处理能力与KLT特征点检测算法，旨在提升纺织品质量控制的精度和效率，具有实际应用价值。通过FPGA的硬件可编程特性，该系统能够在保证实时性的前提下，针对不同的织物疵点检测需求进行适应性调整，为纺织行业的自动化生产提供了技术支持。