激光条纹中心线提取算法FPGA实现方案

1 概述

激光条纹中心线提取是3D线激光测量领域一个较为基础且重要的算法。目前,激光条纹中心线提取已有多种成熟的算法,有很多相关的博客和论文。

激光条纹中心线提取的真实意义在于工程化和产品化的实际应用,而很多算法目前只能用于学术研究或理论实验,无法在应用端或产品端商用化落地。

常见的中心线提取算法有:

  • 边缘法
  • 中心法
  • 阈值法
  • 形态学细化法
  • 极值法
  • 灰度重心法
  • 曲线拟合法
  • Steger算法

上述这些算法中只有灰度重心法,曲线拟合法,Steger算法3种方法可以达到亚像素精度。

由于测量环境的影响,及被测物体表面材料及轮廓的多样性,实际成像的激光条纹会出现噪声、起伏、倾斜、重叠、间断、过曝、反光等现象。没有一种算法可以完全适应各种应用场景并解决所有这些问题。在实际应用时,往往需要以某一种算法为基础,配合设计多种策略进行排列组合使用,尽可能解决会影响测量结果的问题。

2 FPGA实现方案

笔者开发了一套已成熟商用化的FPGA版本的高性能中心线提取算法。性能指标可达市场一线3D线激光测量类产品,可适配各种分辨率及不同速度等级的CMOS图像传感器。例如:

横向分别率为2K量级,每个像素时钟输出8个像素点的CMOS图像传感器。如,安森美的PYTHON2000;索尼的IMX421。以Xilinx 7系列FPGA为例,资源消耗如下:

横向分别率为2K量级,每个像素时钟输出32个像素点的CMOS图像传感器。如,LUXIMA的LUX2810、LUX2100;E2V的Flash 2K。FPGA资源消耗如下:

横向分别率为4K量级,每个像素时钟输出64个像素点的CMOS图像传感器。如,E2V的Flash 4K。FPGA资源消耗如下:

若需项目合作请私信详询。

相关推荐
ComputerInBook10 小时前
数字图像处理(4版)——第 9 章——形态学图像处理(Rafael C.Gonzalez&Richard E. Woods)
图像处理·人工智能·计算机视觉·形态学·数学形态学
Matrix_1111 小时前
第1篇:图像处理的基本运算—从像素操作到几何变换
图像处理
test_sikao12 小时前
MogFace人脸检测模型-WebUIAI应用:对接美颜SDK前的人脸坐标精准提取
图像处理·人脸检测·ai应用
ComputerInBook1 天前
数字图像处理(4版)——第 8 章——图像压缩与水印(下)(Rafael C.Gonzalez&Richard E. Woods)
图像处理·计算机视觉·图像压缩·图像水印
weixin_408099671 天前
身份证OCR识别如何做到99.9%准确率?揭秘石榴智能六大核心技术(矫正/完整度/翻拍检测/头像提取)
图像处理·人工智能·ocr·api接口·身份证识别·石榴智能
yuan199971 天前
PCA源码与可见光-红外图像融合MATLAB实现
图像处理·计算机视觉·matlab
sali-tec2 天前
C# 基于OpenCv的视觉工作流-章60-点点距离
图像处理·人工智能·opencv·算法·计算机视觉
sali-tec3 天前
C# 基于OpenCv的视觉工作流-章59-九点标定
图像处理·人工智能·opencv·计算机视觉
大学生小郑3 天前
CMOS 传感器堆叠结构
图像处理·学习·音视频·视频
格林威3 天前
工业视觉项目:如何与客户有效沟通验收标准?
人工智能·数码相机·计算机视觉·视觉检测·机器视觉·工业相机·视觉项目