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
PixelMind1 天前
【IQA技术专题】 基于多模态大模型的IQA Benchmark:Q-BENCH
图像处理·深度学习·lmm·iqa
yy_xzz1 天前
OpenCV 图像处理与键盘交互
图像处理·opencv
XINVRY-FPGA1 天前
5CEFA9F23I7N Altera CycloneV E(Enhanced)FPGA
人工智能·嵌入式硬件·计算机视觉·fpga开发·硬件工程·dsp开发·fpga
Punchline_c2 天前
单端口RAM IP核
fpga
粉色挖掘机2 天前
矩阵在图像处理中的应用
图像处理·深度学习·线性代数·矩阵
沉默媛3 天前
如何下载安装以及使用labelme,一个可以打标签的工具,实现数据集处理,详细教程
图像处理·人工智能·python·yolo·计算机视觉
唔皇万睡万万睡3 天前
基于模板匹配的数字和大写字母识别(Matlab)
图像处理·人工智能·机器学习·计算机视觉·matlab
LabVIEW开发4 天前
LabVIEW图像处理致温异常
图像处理·labview·labview功能·labview程序
CV炼丹术4 天前
AAAI 2025 | 川大提出Mesorch:CNN与Transformer并行架构,革新图像篡改检测!
图像处理·人工智能·cnn·transformer
嵌入式老牛4 天前
OpenCV 第10课 图像处理—阈值处理
图像处理·opencv·计算机视觉