SOPC技術(shù)在視覺測量中的應(yīng)用

　　本系統(tǒng)的控制流程相對簡單，因此在 Nios II軟核中沒有內(nèi)嵌操作系統(tǒng)，而是通過 IO操作調(diào)用中斷的方式實現(xiàn)運行狀態(tài)的控制、數(shù)據(jù)通信、協(xié)調(diào)外設(shè)等基本操作，控制系統(tǒng)各硬件模塊，使系統(tǒng)軟硬件協(xié)同工作。整個系統(tǒng)搭建成功之后，在 PC機上編寫應(yīng)用程序?qū)φ麄€SOPC系統(tǒng)的運行進行控制。

　　3 系統(tǒng)算法的具體實現(xiàn)

　　3.1 濾波模塊

　　根據(jù)所采集到的圖像的特點，本文采用 3×3的模板實現(xiàn)中值濾波，這種方法不僅可以濾除圖像中的噪聲，而且可以將邊緣信息很好的保留下來。一般求取中值的方法是采用取冒泡法排序，但這種算法并不適合硬件實現(xiàn)?？紤]到硬件實現(xiàn)的特點和效率，本文采用了一種全新的求取中值的算法，其原理如圖 3所示。其中 max、mid、min分別表示三輸入的最大值、中值和最小值比較器。最后經(jīng)幾輪比較后求得中值。

　　3.2 邊緣提取模塊及二值化模塊

　　邊緣提取采用 Roberts算子。 Roberts邊緣檢測算子利用局部差分算子尋找邊緣，其計算由式 1給出。

　　由于待處理圖像特征明顯，采用經(jīng)驗閾值法對圖像進行二值化，算法簡單、實現(xiàn)方便。