Euresys CustomLogic模塊在高速視覺圖像處理的應用
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隨著技術的發展，工業生產過程中的高精度化、高自動化對機器視覺檢測系統的信息數據存儲和傳輸都提出了更高的要求，傳輸過程中的大容量數據、高分辨率圖像給上位機的算法處理帶來了嚴峻的考驗。
本文引用地址：http://www.104case.com/article/202403/456055.htm高速視覺圖像處理一直在迅速發展，以滿足更大容量的圖像數據采集和傳輸，以及更高效的應用檢測需求。CoaXPress視覺標準是最為流行且發展迅速的高速視覺標準，具有傳輸帶寬高、輸出穩定、觸發精準、低延遲低功耗、資源占用低等特點。為了解決大容量數據的處理問題，比利時的采集卡廠商Euresys推出了帶有CustomLogic功能的幾款圖像采集卡。
Coaxlink Quad CXP-12
支持4路CXP-12連接；可實現5GB/s 相機帶寬；PCle 3.0 x8 總線；20條數字I/O線；豐富的相機控制功能；Memento 事件記錄工具；支持CustomLogic功能。
Coaxlink OCTO
支持8路CXP-6連接；可實現5GB/s 相機帶寬；單張卡可連接八臺相機；PCle 3.0 x8 總線；10條數字I/O線；豐富的相機控制功能；Memento事件記錄工具；支持CustomLogic功能
CoaxLink QSFP＋
1路兼容40 Gbps QSFP+的光纖模塊輸入端口；支持5GMB/s 相機帶寬；PCle 3.0 x8；20條數字I/O線；豐富的相機控制功能；Memento 事件記錄工具；提供兩種QSFP+的配套光模塊，分別支持40公里 (單模)和150米(多模)的傳輸距離；支持CustomLogic功能。
何謂CustomLogic？
CustomLogic功能是指將圖像采集卡的FPGA資源開放，允許用戶通過編程的方式，自行開發需要的預處理算法并部署到采集卡上，從而節省主機的計算資源。
CustomLogic開放FPGA編程API，用戶可以通過硬件描述語言編程：a. 定制圖像處理算法（顏色轉換，斑點分析，壓縮，激光線提取）；b. 控制I/O和數據操作（Bayer CFA轉換，平場校正FFC，查找表LUT）；c. 記錄定制功能事件時間戳。
Euresys采集卡的CustomLogic功能目前需要采用Vivado環境進行開發，并提供了范例代碼和參考設計，同時也可以插入第三方IP核。
如何實現CustomLogic功能？
整個CustomLogic功能的工作流程如下圖所示：
在Coaxlink FPGA內部，所有數據流接口都基于AMDA AX14流協議。在源端，用戶邏輯接收從CXP相機獲取到的圖像，在目標端，數據流接口將由用戶邏輯生成的結果圖像或數據傳輸到PCI Express DMA后端通道，DMA傳輸系統可以直接將數據在外設和內存之間進行高速傳輸，節省CPU的占用，從而使圖像處理獲得更多計算資源。此外，多達4G的DDR4板載內存也可以用于存儲中間數據和系數。
CustomLogic開發工具為Xilinx的Vivado套件，使用的FPGA為Kintex Ultrascale XCKU035，用戶可以使用該FPGA 70%的邏輯資源。通過3613 JTAG適配器Xilinx編程器（圖中①所示）連接到Coalink FPGA進行調試。
CustomLogic開發框架如下圖所示：
內置模塊：
a. 全功能CXP采集卡；b. 板載內存接口；c. 具有DMA后端通道的PCIE接口；d. 硬件時間記錄系統Memento的訪問；e. 通過驅動API的用戶寄存器訪問。
通過CustomLogic功能，用戶可以建立自己的Vivado開發工程并加入自己的算法代碼，按照FPGA開發流程，進行調試、仿真、綜合和布線等一系列操作步驟，得到Bitstream文件，將Bitstream燒入FPGA，即可完成自定義算法的開發。
我們的優勢在哪？
可直接使用硬件描述語言進行圖像處理算法和應用的開發，采集卡核心對用戶開放，可對數據流不受限的疊加處理算法，還可以控制數據操作和I/O控制，從而可自由地實現豐富的板載處理算法。
此外，Euresys提供了豐富的CustomLogic功能的參考設計：a. Pixel LUT 8-bit 8位像素查找表；b. Pixel Threshold像素閾值算法；c. Frame-to-line Converter幀抽線轉換算法；d. General Purpose I/O通用I/O控制；e. 其他常用功能。
CustomLogic軟件開發包還提供了各采集卡不同拓撲下的交付內容和參考設計：
高速視覺系統蓬勃發展，數據規模飛速增長，機器學習算法需要處理的數據量大幅提高，因此CustomLogic功能起到的作用愈加重要。通過將圖像采集卡上的FPGA作為運算資源，將CPU的部分圖像處理任務移交圖像采集卡來完成，從而減少CPU的負荷和圖像處理的壓力，強化圖像采集卡的預處理能力，大數據量、復雜運算的實時處理都將變為可能。
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