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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 |倒序浏览 |阅读模式

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    什么是机器视觉
    ) I2 K' B" g- t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。
    ! ^! M5 G& K7 p1 _机器视觉在工业市场的应用  G" n; m# H) ~
    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。
    ( @1 x+ @4 k( A; a8 |, P+ _7 u
    " g- a2 ]  v6 z  |  G9 U
    ) V4 w, Z: v$ f; n" l# b, ^如何实现机器视觉
    ! z# m' _- L( q, h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。+ }) t1 `# @( {! l7 @
    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
      0 P1 Y- r2 [3 c4 }7 n1 o1 G. `9 }
    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- {* B$ |3 J/ C6 V
    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3 X$ z7 i- J) G
    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
    5 ]" B' a' C! Y- [0 E1 ?3 l' ]8 S: Z- Q5 K7 B6 g% y
    2 L; Q8 {- e9 ]; b0 a7 l
    • 视频显示输出(VGA)0 y9 \. f$ f; E/ |3 w  L. o# ^/ P
    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:
    & z7 t4 F7 E9 A, q- \. M* f( l
    5 C6 ^+ A8 x' b1 j, h5 l" x  A
    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。

    ! F4 q1 n+ y% `

    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

    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。
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