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基于ZYNQ的机器视觉应用

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  • TA的每日心情
    奋斗
    2020-3-25 15:17
  • 签到天数: 1 天

    [LV.1]初来乍到

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    1#
    发表于 2020-3-25 15:21 | 只看该作者 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式

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    什么是机器视觉
    # D8 |' {2 G" m( h8 @8 o机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。- q$ P2 U# \  r, ~
    机器视觉在工业市场的应用
      x7 M9 _8 c. t6 Q5 [6 N9 E7 v用机器视觉技术取代人工,可以提供生产效率和产品质量,因此机器视觉技术广泛应用于工业检测(机械零部件的尺寸和位置测量)、机器人视觉、人脸识别、车牌识别、自动光学检查、无人驾驶汽车、追踪定位等领域。7 F+ _4 t3 k- v" E+ f

    : S* B6 c9 j; N! K$ p/ Z' ]/ Z, r. C
    如何实现机器视觉& \, c, ?5 s& C4 G( o) S4 D9 \" c1 u
    工业机器视觉系统包括:光源、镜头(定焦镜头、变倍镜头、远心镜头、显微镜头)、相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像采集卡)、图像处理软件、监视器、通讯/输入输出单元等。- |' h( f4 o4 H0 B% @
    其中图像处理单元,又可以称为图像采集卡,是完整的机器视觉系统的一个部件,但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口(黑白、彩色、模拟、数字)、图像的处理、图像的输出形式等。
    Tronlong推出的基于Xilinx Zynq-7000 SoC的TLZ7x-EasyEVM评估板能够很好的满足工业机器视觉的图像处理单元功能。
    TLZ7x-EasyEVM评估板芯片选型XC7Z020,兼容XC7Z010,集成PS端单核/双核Cortex-A9 ARM + PL端Artix-7架构可编程逻辑资源,提供双目摄像头接口,可以灵活接入视频输出模块。
    工业机器视觉-双目图像采集处理实例
    实例功能
    使用Video In to AXI4-Stream IP核,将2路摄像头(640*480@70)数据采集进来,并通过vdma缓存到PS端DDR,然后通过OSD IP核将2路图像叠加到1080P60的视频中,最后通过VGA输出显示。
    原理框图:
    实例说明:
    本实例采用BlockDesign设计方式。
    • 摄像头视频采集
      3 g  i$ m: }: H
    视频的采集使用的是Video In to AXI4-Stream IP核,例程中将其配置为Mono/Sensor,1 pixels per clk,每个色彩数据位宽为8bits。例程使用2个IP核分别采集2路摄像头图像,具体配置如下图所示:
    • 视频数据传输缓存
      $ i% y' f) D" P& Q# F
    使用VDMA(AXI Video Direct Memory Access) IP核,S2MM将视频流传送到DDR中,MM2S再从DDR中把图像数据传输出去。例程2个VDMA IP核,每个IP核使用4个frambuffer,stream的数据宽度为8bits,如下图:
    • 视频拼接控制
      , b: e/ G1 w# z+ i& C
    使用OSD(Video On Screen Display)IP核技术配置。OSD配置为带有AXI4-Lite接口,通过配置寄存器来设置OSD的输出分辨率、叠加的图层数以及各个图层的分辨率和显示位置。本工程配置成1080P分辨率,2个640*480的图层,不带AXI4-Lite接口。如下图" @9 q. j: b; O1 D

    . j% H+ L. _4 E: W6 T9 l+ b8 U9 L7 h2 k' [/ w$ p
    • 视频显示输出(VGA)% G9 ?, f( X9 |. K9 L1 }
    使用AXI-Stream to video out IP核显示视频视频格式配置为RGB,1 pixels per clk,每个色彩数据位宽为8bits。IP核具体配置如下图:
    : x2 h5 G- Q4 I- b8 r# x8 I
    ( Y4 w- ^9 J% f: V
    硬件连接:
    运行效果:
    案例视频
    用户可以在该框架中,根据自己的需要,对视频图像进行更加丰富的配置处理,如边沿检测,可应用于双目立体视觉、虚拟现实等场合。

    * s3 Z3 ?4 E! P" V1 \$ a( [0 Z

    该用户从未签到

    3#
    发表于 2020-3-29 17:34 | 只看该作者
    学习了。但是能提供图纸看看就好了。

    该用户从未签到

    2#
    发表于 2020-3-25 17:46 | 只看该作者
    基于ZYNQ的机器视觉应用
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