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灰度模板匹配FPGA算法及其目標(biāo)實(shí)時(shí)視覺跟蹤應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2020-12-17 08:46
  視覺定位與實(shí)時(shí)跟蹤技術(shù)在科學(xué)研究與工業(yè)應(yīng)用中一直以來都扮演著重要角色。隨著視覺定位與跟蹤算法的研究日趨成熟,如何有效提高視覺定位與跟蹤的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性一直以來都是人們研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。目前,絕大多數(shù)圖像處理器都是以傳統(tǒng)的x86架構(gòu)的串行處理器為主,其圖像處理速度慢、效率低,難以滿足高實(shí)時(shí)性應(yīng)用場(chǎng)景的要求。因FPGA技術(shù)具有數(shù)據(jù)并行處理和流水線處理的優(yōu)勢(shì)特征,其在圖像處理中得到越來越廣泛的應(yīng)用。本文采用FPGA作為圖像嵌入式處理器,設(shè)計(jì)了兩種灰度模板匹配FPGA算法,提出了一種基于該FPGA算法的嵌入式視覺目標(biāo)定位方案,并將其應(yīng)用于Delta并聯(lián)機(jī)器人目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤系統(tǒng)中。本文主要研究工作如下:1)研發(fā)了兩種基于灰度模板匹配算法的FPGA硬件核心。在FPGA上實(shí)現(xiàn)了基于雙線性插值法原理的圖像畸變校正,并搭建Matlab聯(lián)合FPGA的硬件仿真環(huán)境。研發(fā)了絕對(duì)差求和(SAD)和零均值歸一化互相關(guān)(ZNCC)兩種灰度模板匹配FPGA硬件核心及其詳細(xì)的時(shí)序設(shè)計(jì)。通過與基于PC的灰度模板匹配算法(基于OpenCV)的對(duì)比,表明本文設(shè)計(jì)的半并行架構(gòu)的硬件算法在保持較好匹配精度的基礎(chǔ)上在處理時(shí)間和資源消... 

【文章來源】:華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:86 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

灰度模板匹配FPGA算法及其目標(biāo)實(shí)時(shí)視覺跟蹤應(yīng)用


坐標(biāo)變換Modelsim仿真

柱狀圖,數(shù)據(jù)流水線,處理平臺(tái),搜索圖


圖 2-21 FPGA 配置界面證結(jié)果間對(duì)比采用的待搜索圖像大小為 640 480,模板大小分為三種,分別為 20 2法都在 PC 和 FPGA 處理平臺(tái)上實(shí)現(xiàn),且均使用了 SAD 和 ZNCC 算 端通過在 VC++中調(diào)用時(shí)間函數(shù)可以求得算法執(zhí)行的時(shí)間。FPGA 上,數(shù)據(jù)流水線緩存、延遲時(shí)間以及算法穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)的時(shí)鐘頻率(50M消耗的時(shí)間。不同平臺(tái)算法執(zhí)行時(shí)間結(jié)果如柱狀圖 2-22 所示。126176200300ms)(20×20@640×48032×32@640×48060×60@640×480

開發(fā)板,相機(jī)


時(shí)考慮到現(xiàn)有 FPGA 開發(fā)板外設(shè)接口,視覺系統(tǒng)中的相機(jī)采用的是 Aptina 公司的MT9V034 攝像頭模組,該相機(jī)采用全局曝光模式,可以拍攝高速運(yùn)動(dòng)的物體,表 3-為其參數(shù)信息。鏡頭采用的是 300 萬高清攝像頭,其參數(shù)信息如表 3-2。表 3-1 相機(jī)參數(shù) 表 3-2 鏡頭參數(shù)項(xiàng)目 參數(shù) 項(xiàng)目 參數(shù)相機(jī)型號(hào) MT9V034 鏡頭型號(hào)顏色 黑白 焦距 4mm芯片尺寸 1/3′′靶面尺寸 1/2.5′′像素 752 480 視場(chǎng)角 89° 68° 50°像素尺寸 6um 6um 相對(duì)孔徑 F1:1.6傳感器 CMOS 近攝距 0.2m幀率 60 分辨率 3MP接口方式 CS 接口 接口方式 CS 接口3.2.3 FPGA 開發(fā)板

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]相機(jī)與激光跟蹤儀相對(duì)位姿標(biāo)定方法的研究[J]. 范百興,楊聚慶,周維虎,李祥云.  測(cè)繪工程. 2018(09)
[2]目標(biāo)跟蹤算法綜述[J]. 盧湖川,李佩霞,王棟.  模式識(shí)別與人工智能. 2018(01)
[3]機(jī)器人與激光跟蹤儀的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換方法研究[J]. 劉湛基,王晗,陳桪,夏遠(yuǎn)祥,杜澤峰,李沅時(shí),林家平.  中國(guó)測(cè)試. 2017(11)
[4]粒子濾波算法在視頻目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用[J]. 付浩海,柯洪昌.  長(zhǎng)春工程學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(04)
[5]測(cè)定工業(yè)機(jī)器人位置特性的誤差不確定度分析[J]. 王智源,朱剛.  電子測(cè)量技術(shù). 2016(09)
[6]目標(biāo)跟蹤技術(shù)綜述[J]. 高文,朱明,賀柏根,吳笑天.  中國(guó)光學(xué). 2014(03)
[7]基于軌跡偏差的動(dòng)態(tài)定位精度評(píng)定方法[J]. 宋超,郝金明,肖振坤.  測(cè)繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報(bào). 2011(06)
[8]紅外畸變圖像并行校正快速實(shí)現(xiàn)算法研究[J]. 鄭紅,李俊,陳海霞,李釗.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2011(11)
[9]視頻目標(biāo)跟蹤算法綜述[J]. 蔡榮太,吳元昊,王明佳,吳慶祥.  電視技術(shù). 2010(12)
[10]基于灰度統(tǒng)計(jì)的快速模板匹配算法[J]. 陳皓,馬彩文,陳岳承,孫小林,唐自力.  光子學(xué)報(bào). 2009(06)

博士論文
[1]基于粒子濾波的目標(biāo)跟蹤算法與硬件實(shí)現(xiàn)研究[D]. 洪少華.浙江大學(xué) 2010

碩士論文
[1]復(fù)雜場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)目標(biāo)跟蹤算法研究[D]. 封萬里.北京交通大學(xué) 2018
[2]基于模板匹配的光纖PCB板目標(biāo)定位技術(shù)的研究與應(yīng)用[D]. 孫煉杰.浙江大學(xué) 2018
[3]面向大面積絲網(wǎng)印刷的自動(dòng)上下料SCARA機(jī)器人研究[D]. 張金嬰.華南理工大學(xué) 2018
[4]Delta并聯(lián)機(jī)器人視覺分揀與跟蹤系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究[D]. 李小輝.華南理工大學(xué) 2016
[5]基于雙目高速成像與數(shù)字散斑相關(guān)方法的全場(chǎng)離面振動(dòng)測(cè)量方法研究[D]. 陳教豆.華南理工大學(xué) 2015
[6]面向視頻流的畸變矯正算法的研究及其FPGA實(shí)現(xiàn)[D]. 謝時(shí)岳.華南理工大學(xué) 2013
[7]基于改進(jìn)SIFT算法的移動(dòng)機(jī)器人視覺定位研究[D]. 郭金鑫.燕山大學(xué) 2011



本文編號(hào):2921752

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