激光线检测算法的FPGA实现
1. 常见的激光线检测算法
激光线检测中常用的三种算法 MAX（最大值法）、THRESH（阈值法）、COG（灰度重心法） 分别具有以下特点和工作原理：
1.1 MAX（最大值法）
- 原理：通过检测图像中每行或每列的灰度最大值位置，确定激光条纹中心线。假设激光线灰度分布呈高斯型，峰值点即为激光中心。
- 特点：
- 实现简单，计算速度快，适合实时性要求高的场景。
- 精度一般为像素级，易受噪声或光强不均匀影响。
- 适用场景：对精度要求较低、需快速处理的工业检测（如粗糙表面扫描）。
1.2 THRESH（阈值法）
- 原理：通过设定灰度阈值分割激光区域，提取高于阈值的像素，再对连通区域进行形态学处理或几何拟合（如直线拟合）确定中心线。
- 特点：
- 依赖阈值选择，可能因光照变化或噪声导致误判。
- 可通过动态阈值优化适应环境变化。
- 适用场景：光照稳定且对比度较高的场景（如实验室标定）。
1.3 COG（灰度重心法）
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原理 ：基于激光条纹横截面的灰度分布，计算灰度加权平均值作为中心位置。质心位置 x c x_c xc 计算公式为：
x c = ∑ i = 1 n m i x i ∑ i = 1 n m i x_c = \frac{\sum_{i=1}^n m_i x_i}{\sum_{i=1}^n m_i} xc=∑i=1nmi∑i=1nmixi其中：
- m i m_i mi 是第 i i i 个激光点的灰度值
- x i x_i xi 是第 i i i 个激光点的位置
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特点：
- 精度可达亚像素级（如1/32亚像素）。
- 计算量稍大，但对噪声和光强变化鲁棒性较强。
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适用场景：高精度测量（如工业零件尺寸检测、三维重建）。
1.4 对比与选型建议
| 算法 | 精度 | 抗噪性 | 计算复杂度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| MAX | 像素级 | 低 | 低 | 快速粗略检测 |
| THRESH | 像素级 | 中 | 中 | 稳定光照下的简单场景 |
| COG | 亚像素级 | 高 | 高 | 高精度工业测量与重建 |
1.5 实际应用参考
- MAX：用于物流分拣等实时性要求高的场景。
- THRESH：结合极线约束用于双目视觉匹配。
- COG：在精密测量中结合误差补偿算法，可达到0.08mm精度。
本文以其中计算复杂度高的 COG算法举例，探索FPGA实现方法。
2. CCD采集的激光线图像
常见的高速sensor图像一般通过多通道并行输出，为了进一步提高输出速率会采用多区域同时输出方案。
本文以4个区域（TL、BL、TR、BR）输出sensor为例，输出顺序如下。
sensor输出64通道，采集速率为10000fps，分辨率1024x600。要求实时完成COG算法输出质心坐标。
3. FPGA实现
3.1 需求分析
- 考虑到COG是一维计算，可以选择行或列计算，为了减少数据拼接处理，采用列计算。
- 考虑到满足实时计算，可以在每个输出通道进行独立计算。如果想节省资源，也可以考虑倍频处理。
- 考虑到每个通道需要计算一行中的多个像素，需要进行数据缓存处理。
- 考虑到图像分区域输出的，每个通道在计算本区域的同时还要换成区域边界的数据。
3.2 计算步骤
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首先，分4个区域（TL、BL、TR、BR）独立计算。每列分别输出最大光斑和边界数据。
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然后，将上下两部分组合，输出每列的最大光斑。
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最后，将计算结果数据重新排序输出。
输出数据包括光斑光斑、光斑所占行数、光斑平均灰度等，其中质心坐标支持亚像素精度，数据保存时截取精度比光学精度高一个量级即可。
3.3 资源占用
根据前述分析可知，实际资源占用主要与图像通道数量有关，重点关注优化计算单元逻辑即可，目前优化后在xc7k160tffg676资源使用情况如下。编译时额外包含了数据输出格式转换部分的逻辑和缓存。
可见，本方案占用资源较少，适用性强，可在FPGA上集成其他算法。
4. 仿真测试
4.1 测试条件
用已知完成去噪声的线激光采集图像，模拟sensor的4区域64通道数据。
测试源数据CCD图像如下。
分成4个区域图像如下。上下、左右区域边界均有连接线激光，可充分验证多区域多通道检测算法。
4.2 仿真结果
4.2.1 质心坐标数据
质心位置的像素坐标输出如下。已截取亚像素精度部分，数值与图像比较基本吻合（行坐标与显示图像的行相反）。
质心位置的像素坐标（红色）在图像位置如下。
4.2.2 辅助数据
其他辅助判断数据输出结果如下。线激光越陡峭处的连续行数较多，与实际情况相符。
5. 结论
本文介绍了常用的线激光检测算法，以及基于高速CCD采集的线激光COG算法的FPGA实现，该算法可以扩展到任意多通道多区域图像数据，配合精度补偿和去噪声预处理能够满足高速、高精度工业测量需求。