FPGA基边缘检测系统提升实时性和效果

本文主要探讨了一种基于现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array, FPGA）的边缘检测系统，旨在解决当前CPU和树莓派等在图像处理中的实时性和边缘检测效果不佳的问题。论文由张阵委、章伟和颜晨航三位作者合作完成，其中张阵委负责机器人视觉研究，章伟则专注于机器视觉避障算法和非线性控制技术，作为通讯作者，其邮箱地址为wizzhang@foxmail.com。 论文首先介绍了研究背景，指出现有的图像处理技术存在性能瓶颈。为了改进这一状况，课题组提出了一个创新的设计，即利用FPGA实现边缘检测。FPGA是一种高度可编程的硬件平台，能实现实时和高效的图像处理，尤其适合对实时性和处理速度有高要求的应用场景。 作者详细描述了硬件方案，包括设计的FPGA边缘检测系统架构。他们采用了边缘检测的基本原理，如Sobel卷积核和Robert卷积核，这些是常用的边缘检测滤波器，可以检测图像中的边缘并消除噪声。Sobel核主要用于检测水平和垂直方向的边缘，而Robert核则用于检测边缘的拐角，结合使用可以提高边缘检测的准确性。 论文中，作者通过实验确定了卷积核的大小，并将这些算法应用到FPGA硬件设计中，实现了图像的采集、预处理和实时边缘检测。结果显示，基于FPGA的系统相比传统方法，边缘检测效果更为清晰，边缘断裂点减少，具有更高的实时性和处理速度。此外，由于FPGA的并行计算能力，系统能够同时处理大量数据，提高了整体效率。 关键词部分强调了本文的核心内容，包括边缘检测、现场可编程门阵列、Sobel卷积核、Robert卷积核以及实时性和图像噪点管理。整篇文章的研究工作对于提高图像处理系统的性能和实时性具有重要意义，适用于工业自动化、机器人视觉等领域。 总结来说，这篇文章提供了一种创新的解决方案，利用FPGA技术优化边缘检测过程，显著提升了图像处理的性能和实用性，为需要实时高精度边缘检测的项目提供了有价值的参考。