基于ZYNQ的FPGA机器视觉算法开源IP库设计

本篇论文主要探讨了基于FPGA的机器视觉算法实现，针对机器视觉这一广泛应用的技术，作者戴天宇在测控技术与仪器专业，以仪器科学与工程学院为背景，于2015年2月至6月期间，在导师王立辉和顾问教师陆佳华的指导下，进行了一项深入研究。FPGA作为高速图像处理的理想平台，因其在速度上的显著优势被选为研究对象，尽管面临着开发复杂性及算法限制等问题。 论文首先介绍了机器视觉的基本概念，包括其在数字图像处理中的核心作用，以及FPGA如何通过其并行处理能力提升机器视觉算法的性能。作者指出，传统的软件实现虽然灵活性高，但在速度上难以与FPGA相媲美。然而，FPGA的开发挑战和对复杂算法的支持不足是其面临的局限。 论文的核心部分聚焦于利用Xilinx的ZYNQ平台进行设计。ZYNQ集成了软硬件平台，通过ARM内核和AXI总线协议实现了软件与FPGA的高效协同工作。Xilinx的Vivado开发套件提供了强大的IP封装和应用模式，这使得设计过程更加便捷且标准化。 作者构建了一个开源的FPGA图像处理IP库，涵盖了多种图像处理功能，如灰度化、阈值化、对比度和亮度调整、滤波器（如均值滤波器和排序滤波器）、形状操作（如局部阈值化、腐蚀和膨胀）、边缘检测，以及图像变换（如裁剪、镜像、平移、缩放、错切和旋转）。这个库针对12位单通道色彩，4K分辨率，以及15x15窗口进行了优化，支持流水线和请求响应两种工作模式，确保了兼容性和效率。 此外，论文还着重提到了软件仿真、硬件仿真和板上测试的重要性，以验证IP库的正确性和性能。最后，作者将整个设计封装为符合Xilinx推荐标准的IP，并且设计了一个AXI配置模块，用来展示软件与硬件的协同工作流程。 这篇论文不仅深入解析了机器视觉算法在FPGA上的实现原理，还展示了如何通过ZYNQ平台和Vivado工具来克服硬件开发的挑战，以及如何构建一个可扩展且高效的图像处理库，为机器视觉领域的FPGA应用提供了实用的参考案例。