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
三枪一个麻辣烫1 天前
gemini Adobe Illustrator visio draw.io画图
图像处理·人工智能·甘特图
F1FJJ1 天前
AI 编程实战对比:Claude Code vs Trae
图像处理·人工智能·ai作画·golang·visual studio code
MyBFuture1 天前
Halcon条形码与二维码识别全攻略
开发语言·人工智能·halcon·机器视觉
一晌小贪欢1 天前
Web 自动化指南:如何用 Python 和 Selenium 解放双手
开发语言·前端·图像处理·python·自动化·python办公
movigo7_dou1 天前
SIFT的一些内容
论文阅读·图像处理·学习·计算机视觉
格林威1 天前
Baumer相机金属冲压件毛刺高度测量:量化去毛刺效果的 5 个核心方法,附 OpenCV+Halcon 实战代码!
人工智能·opencv·计算机视觉·c#·视觉检测·机器视觉·工业相机
雅俗共赏1002 天前
医学图像重建中常用的迭代求解器分类
图像处理·算法
FPGA小迷弟2 天前
FPGA工程师面试题汇总(九)
网络协议·tcp/ip·fpga开发·面试·verilog·fpga
艾莉丝努力练剑2 天前
【QT】QT快捷键整理
linux·运维·服务器·开发语言·图像处理·人工智能·qt
li99yo3 天前
3DGS的复现
图像处理·pytorch·经验分享·python·3d·conda·pip