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一、項目背景
工業用途需要使用高精度 3D 成像系統，例如 PCB 的 AOI（自動光學檢測）或產品線中的 3D 檢查。但目前成本非常高。系統采用FPGA可以帶來相對低成本的解決方案，促進成本敏感的工業應用領域從2D+Rules向3D+AI過渡。
二、系統介紹
我首先在帶有 NVIDIA GPU 的 PC 上實現了結構光原型系統。結構光系統需要高吞吐量的圖像模式和低延遲。因此不適合嵌入系統。為了降低成本，需要用FPGA構建結構光3D相機的3D成像算法，并集成分析和檢測功能供工業使用。
Dual Cortex A53 用于配置相機和控制 DLP 投影儀。Vivado 用于設計和實現基于規則的核心算法，如失真校正、格雷碼和相位解碼、立體匹配等；Vitis AI用于實現基于神經網絡的算法模塊，如輔助雙目特征匹配、點云校正、目標檢測等。
?
主要過程包括格雷碼解碼、相位擴展和相位匹配。我們為系統使用 6 個格雷碼模式和 4 個相位模式。PL部分用于格雷碼解碼和相位解碼。匹配后，匹配距離（或視差）將根據相機的基線和內在參數轉換為深度。
最具挑戰性的部分是圖像對的畸變校正和對極校正。正如我們所知，圖像應該是立體校正的。該操作使用大 LUT 來獲取圖像數據的 src 位置。這是非常耗時的，因為對 DDR 的無序訪問。
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