灰度模板匹配FPGA算法及其目标实时视觉跟踪应用
发布时间：2020-12-17 08:46
视觉定位与实时跟踪技术在科学研究与工业应用中一直以来都扮演着重要角色。随着视觉定位与跟踪算法的研究日趋成熟,如何有效提高视觉定位与跟踪的准确性和实时性一直以来都是人们研究的热点和难点。目前,绝大多数图像处理器都是以传统的x86架构的串行处理器为主,其图像处理速度慢、效率低,难以满足高实时性应用场景的要求。因FPGA技术具有数据并行处理和流水线处理的优势特征,其在图像处理中得到越来越广泛的应用。本文采用FPGA作为图像嵌入式处理器,设计了两种灰度模板匹配FPGA算法,提出了一种基于该FPGA算法的嵌入式视觉目标定位方案,并将其应用于Delta并联机器人目标实时跟踪系统中。本文主要研究工作如下:1)研发了两种基于灰度模板匹配算法的FPGA硬件核心。在FPGA上实现了基于双线性插值法原理的图像畸变校正,并搭建Matlab联合FPGA的硬件仿真环境。研发了绝对差求和(SAD)和零均值归一化互相关(ZNCC)两种灰度模板匹配FPGA硬件核心及其详细的时序设计。通过与基于PC的灰度模板匹配算法(基于OpenCV)的对比,表明本文设计的半并行架构的硬件算法在保持较好匹配精度的基础上在处理时间和资源消...
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
坐标变换Modelsim仿真
图 2-21 FPGA 配置界面证结果间对比采用的待搜索图像大小为 640 480，模板大小分为三种，分别为 20 2法都在 PC 和 FPGA 处理平台上实现，且均使用了 SAD 和 ZNCC 算 端通过在 VC++中调用时间函数可以求得算法执行的时间。FPGA 上，数据流水线缓存、延迟时间以及算法稳定运行时的时钟频率(50M消耗的时间。不同平台算法执行时间结果如柱状图 2-22 所示。126176200300ms)(20×20@640×48032×32@640×48060×60@640×480
时考虑到现有 FPGA 开发板外设接口，视觉系统中的相机采用的是 Aptina 公司的MT9V034 摄像头模组，该相机采用全局曝光模式，可以拍摄高速运动的物体，表 3-为其参数信息。镜头采用的是 300 万高清摄像头，其参数信息如表 3-2。表 3-1 相机参数 表 3-2 镜头参数项目 参数 项目 参数相机型号 MT9V034 镜头型号颜色 黑白 焦距 4mm芯片尺寸 1/3′′靶面尺寸 1/2.5′′像素 752 480 视场角 89° 68° 50°像素尺寸 6um 6um 相对孔径 F1:1.6传感器 CMOS 近摄距 0.2m帧率 60 分辨率 3MP接口方式 CS 接口 接口方式 CS 接口3.2.3 FPGA 开发板
【参考文献】：
期刊论文
[1]相机与激光跟踪仪相对位姿标定方法的研究[J]. 范百兴,杨聚庆,周维虎,李祥云. 测绘工程. 2018(09)
[2]目标跟踪算法综述[J]. 卢湖川,李佩霞,王栋. 模式识别与人工智能. 2018(01)
[3]机器人与激光跟踪仪的坐标系转换方法研究[J]. 刘湛基,王晗,陈桪,夏远祥,杜泽峰,李沅时,林家平. 中国测试. 2017(11)
[4]粒子滤波算法在视频目标跟踪中的应用[J]. 付浩海,柯洪昌. 长春工程学院学报(自然科学版). 2016(04)
[5]测定工业机器人位置特性的误差不确定度分析[J]. 王智源,朱刚. 电子测量技术. 2016(09)
[6]目标跟踪技术综述[J]. 高文,朱明,贺柏根,吴笑天. 中国光学. 2014(03)
[7]基于轨迹偏差的动态定位精度评定方法[J]. 宋超,郝金明,肖振坤. 测绘科学技术学报. 2011(06)
[8]红外畸变图像并行校正快速实现算法研究[J]. 郑红,李俊,陈海霞,李钊. 仪器仪表学报. 2011(11)
[9]视频目标跟踪算法综述[J]. 蔡荣太,吴元昊,王明佳,吴庆祥. 电视技术. 2010(12)
[10]基于灰度统计的快速模板匹配算法[J]. 陈皓,马彩文,陈岳承,孙小林,唐自力. 光子学报. 2009(06)
博士论文
[1]基于粒子滤波的目标跟踪算法与硬件实现研究[D]. 洪少华.浙江大学 2010
硕士论文
[1]复杂场景下的实时目标跟踪算法研究[D]. 封万里.北京交通大学 2018
[2]基于模板匹配的光纤PCB板目标定位技术的研究与应用[D]. 孙炼杰.浙江大学 2018
[3]面向大面积丝网印刷的自动上下料SCARA机器人研究[D]. 张金婴.华南理工大学 2018
[4]Delta并联机器人视觉分拣与跟踪系统设计与研究[D]. 李小辉.华南理工大学 2016
[5]基于双目高速成像与数字散斑相关方法的全场离面振动测量方法研究[D]. 陈教豆.华南理工大学 2015
[6]面向视频流的畸变矫正算法的研究及其FPGA实现[D]. 谢时岳.华南理工大学 2013
[7]基于改进SIFT算法的移动机器人视觉定位研究[D]. 郭金鑫.燕山大学 2011
本文编号：2921752
【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：86 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
坐标变换Modelsim仿真
图 2-21 FPGA 配置界面证结果间对比采用的待搜索图像大小为 640 480，模板大小分为三种，分别为 20 2法都在 PC 和 FPGA 处理平台上实现，且均使用了 SAD 和 ZNCC 算 端通过在 VC++中调用时间函数可以求得算法执行的时间。FPGA 上，数据流水线缓存、延迟时间以及算法稳定运行时的时钟频率(50M消耗的时间。不同平台算法执行时间结果如柱状图 2-22 所示。126176200300ms)(20×20@640×48032×32@640×48060×60@640×480
时考虑到现有 FPGA 开发板外设接口，视觉系统中的相机采用的是 Aptina 公司的MT9V034 摄像头模组，该相机采用全局曝光模式，可以拍摄高速运动的物体，表 3-为其参数信息。镜头采用的是 300 万高清摄像头，其参数信息如表 3-2。表 3-1 相机参数 表 3-2 镜头参数项目 参数 项目 参数相机型号 MT9V034 镜头型号颜色 黑白 焦距 4mm芯片尺寸 1/3′′靶面尺寸 1/2.5′′像素 752 480 视场角 89° 68° 50°像素尺寸 6um 6um 相对孔径 F1:1.6传感器 CMOS 近摄距 0.2m帧率 60 分辨率 3MP接口方式 CS 接口 接口方式 CS 接口3.2.3 FPGA 开发板
【参考文献】：
期刊论文
[1]相机与激光跟踪仪相对位姿标定方法的研究[J]. 范百兴,杨聚庆,周维虎,李祥云. 测绘工程. 2018(09)
[2]目标跟踪算法综述[J]. 卢湖川,李佩霞,王栋. 模式识别与人工智能. 2018(01)
[3]机器人与激光跟踪仪的坐标系转换方法研究[J]. 刘湛基,王晗,陈桪,夏远祥,杜泽峰,李沅时,林家平. 中国测试. 2017(11)
[4]粒子滤波算法在视频目标跟踪中的应用[J]. 付浩海,柯洪昌. 长春工程学院学报(自然科学版). 2016(04)
[5]测定工业机器人位置特性的误差不确定度分析[J]. 王智源,朱刚. 电子测量技术. 2016(09)
[6]目标跟踪技术综述[J]. 高文,朱明,贺柏根,吴笑天. 中国光学. 2014(03)
[7]基于轨迹偏差的动态定位精度评定方法[J]. 宋超,郝金明,肖振坤. 测绘科学技术学报. 2011(06)
[8]红外畸变图像并行校正快速实现算法研究[J]. 郑红,李俊,陈海霞,李钊. 仪器仪表学报. 2011(11)
[9]视频目标跟踪算法综述[J]. 蔡荣太,吴元昊,王明佳,吴庆祥. 电视技术. 2010(12)
[10]基于灰度统计的快速模板匹配算法[J]. 陈皓,马彩文,陈岳承,孙小林,唐自力. 光子学报. 2009(06)
博士论文
[1]基于粒子滤波的目标跟踪算法与硬件实现研究[D]. 洪少华.浙江大学 2010
硕士论文
[1]复杂场景下的实时目标跟踪算法研究[D]. 封万里.北京交通大学 2018
[2]基于模板匹配的光纤PCB板目标定位技术的研究与应用[D]. 孙炼杰.浙江大学 2018
[3]面向大面积丝网印刷的自动上下料SCARA机器人研究[D]. 张金婴.华南理工大学 2018
[4]Delta并联机器人视觉分拣与跟踪系统设计与研究[D]. 李小辉.华南理工大学 2016
[5]基于双目高速成像与数字散斑相关方法的全场离面振动测量方法研究[D]. 陈教豆.华南理工大学 2015
[6]面向视频流的畸变矫正算法的研究及其FPGA实现[D]. 谢时岳.华南理工大学 2013
[7]基于改进SIFT算法的移动机器人视觉定位研究[D]. 郭金鑫.燕山大学 2011
本文编号：2921752
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