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一、项目背景
工业用途需要使用高精度 3D 成像系统，例如 PCB 的 AOI（自动光学检测）或产品线中的 3D 检查。但目前成本非常高。系统采用FPGA可以带来相对低成本的解决方案，促进成本敏感的工业应用领域从2D+Rules向3D+AI过渡。
二、系统介绍
我首先在带有 NVIDIA GPU 的 PC 上实现了结构光原型系统。结构光系统需要高吞吐量的图像模式和低延迟。因此不适合嵌入系统。为了降低成本，需要用FPGA构建结构光3D相机的3D成像算法，并集成分析和检测功能供工业使用。
Dual Cortex A53 用于配置相机和控制 DLP 投影仪。Vivado 用于设计和实现基于规则的核心算法，如失真校正、格雷码和相位解码、立体匹配等；Vitis AI用于实现基于神经网络的算法模块，如辅助双目特征匹配、点云校正、目标检测等。
主要过程包括格雷码解码、相位扩展和相位匹配。我们为系统使用 6 个格雷码模式和 4 个相位模式。PL部分用于格雷码解码和相位解码。匹配后，匹配距离（或视差）将根据相机的基线和内在参数转换为深度。
最具挑战性的部分是图像对的畸变校正和对极校正。正如我们所知，图像应该是立体校正的。该操作使用大 LUT 来获取图像数据的 src 位置。这是非常耗时的，因为对 DDR 的无序访问。
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