基于FPGA的机器视觉算法实现：毕业设计任务

"毕业设计任务书-戴天宇--220112291" 本次毕业设计任务书涉及的主题是“基于FPGA的机器视觉算法实现”，由仪器科学与工程学院的学生戴天宇在2015年1月至6月间进行，指导教师为王立辉，顾问教师为陆佳华。设计地点位于中心楼5楼，使用Xilinx的开发平台。该设计旨在研究如何将机器视觉算法移植到FPGA硬件上，以提高图像处理的速度和效率。 机器视觉是一种利用图像输入设备和处理系统来模拟人类视觉功能的技术，用于测量、判断和决策。传统的机器视觉系统主要依赖于软件实现，如OpenCV库。但随着FPGA（Field-Programmable Gate Array）技术的进步，硬件处理图像的能力增强，因其高速并行处理的特性，对于图像处理算法来说，FPGA能提供显著的性能提升。 本课题计划在Xilinx的Zynq7000平台上构建一个融合了硬件和软件的机器视觉系统。FPGA将负责图像数据的采集和识别，而软件部分则承担分支预测的任务，这样可以充分利用两者的优势。设计目标是一个包含“采集->识别->预测->行为”的完整机器视觉流程，并以真人交互的五子棋游戏作为具体应用实例，确保项目的可行性。设计任务分解如下： 1. 设计并实现基于FPGA的图像数据采集系统，以及图像识别算法。这涉及到理解FPGA的硬件结构，编写相应的逻辑电路来处理图像数据，可能包括预处理、特征提取等步骤。 2. 开发软件分支预测程序，与FPGA硬件部分进行通信，确保两者之间的数据流畅传输。分支预测是现代处理器优化性能的关键技术，用于提前推测程序执行路径，减少延迟。 3. 整合上述两个部分，构建一个集成系统，将硬件加速的图像识别与软件控制的决策过程结合，实现五子棋游戏的实时交互。这要求设计者考虑系统的实时性、稳定性和用户体验。 在实施过程中，设计者需要掌握FPGA编程语言，如VHDL或Verilog，熟悉OpenCV库和其他图像处理算法，以及具备一定的嵌入式系统和软件开发经验。此外，还需对机器学习和模式识别有一定的理解，以便优化识别算法。整个设计应包括详细的设计文档，包括原理图、代码、测试结果和性能分析，以及对项目实施过程的总结和未来改进的建议。