激光线检测算法的FPGA实现

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：

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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）。

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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）。

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1.3 COG（灰度重心法）

• 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 $x_c$ 计算公式为：
  $$x_c=\frac{{\sum }_{i=1}^n{m}_i{x}_i}{{\sum }_{i=1}^n{m}_i}$$
  其中：

  • $m_i$ 是第 $i$ 个激光点的灰度值
  • $x_i$ 是第 $i$ 个激光点的位置

• 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。

• 适用场景：高精度测量（如工业零件尺寸检测、三维重建）。

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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

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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。

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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

• 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。

• 然后，将上下两部分组合，输出每列的最大光斑。

• 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。