基于FPGA的鐵軌檢測算法設(shè)計與研究

摘 要： 介紹一種基于FPGA的鐵軌檢測方法，包括嵌入式圖像處理系統(tǒng)的硬件平臺搭建和基于FPGA的圖像處理算法的研究。采用基于FPGA的軟核技術(shù)，完成圖像增強(qiáng)和復(fù)原、邊緣檢測、閾值分割、連通域搜索等圖像處理基本算法，實現(xiàn)在圖像中完成鐵軌區(qū)域的提取。
關(guān)鍵詞： FPGA；嵌入式系統(tǒng)； 圖像處理；鐵軌檢測

1 基于FPGA的嵌入式系統(tǒng)開發(fā)流程
　設(shè)計一個嵌入式系統(tǒng)，主要包括硬件平臺搭建和應(yīng)用軟件編寫。基于FPGA技術(shù)，硬件平臺搭建和軟件編寫都可在相應(yīng)的軟件平臺上完成。EDK(Embedded Development Kit)是Xilinx公司開發(fā)嵌入式系統(tǒng)的套件工具。EDK套件工具主要包括硬件平臺產(chǎn)生器、軟件平臺產(chǎn)生器、仿真模型生成器和軟件編譯調(diào)試等工具，利用其集成開發(fā)環(huán)境XPS(platform studio)可以方便地完成嵌入式系統(tǒng)的開發(fā)設(shè)計[1]，設(shè)計流程如圖1所示。

2 硬件平臺搭建過程
　分析系統(tǒng)需求中，鐵軌檢測主要是進(jìn)行圖像的分析處理，包括三個主要部分：圖像輸入、圖像處理和結(jié)果顯示。本項目使用依元素公司生產(chǎn)的Xilinx Spartan-3a系列xc3s700a的FPGA開發(fā)板，軟件版本為Xilinx10.1。圖像輸入有下列途徑：USB接口、RS232串口、100 M以太網(wǎng)接口、EDK套件XMD調(diào)試平臺直接下載等。本文將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為.ELF文件格式，直接燒寫入Flash中。本文不追求實現(xiàn)視頻流處理，并且圖像要多次使用，源圖像存儲在Flash中最合理。圖像處理由Microblaze軟核系統(tǒng)和檢測程序共同完成；圖像顯示由TFT控制器通過VGA輸出信號在液晶顯示屏顯示。具體硬件平臺搭建過程如下：
　(1)按照XPS應(yīng)用向?qū)В⒆钚∠到y(tǒng)，配置Microblaze軟核系統(tǒng)參數(shù)和添加UART外設(shè)。
　(2)添加IP核，并連接到相應(yīng)總線，主要為內(nèi)存控制器、通信控制和GPIO等。
　(3)添加自定義的IP。盡管Xilinx提供了許多免費IP，但是免費的IP不能滿足用戶的所有設(shè)計。本項目需要自定義的IP有用于控制液晶顯示的TFT_Controller和用于內(nèi)存地址總線及數(shù)據(jù)總線復(fù)用的Mux_logic IP。PLB_TFT_Controller主要產(chǎn)生RGB信號、行場掃描、同步信號等，Mux_logic IP用于對SDRAM和Flash總線復(fù)用進(jìn)行控制，輸入為SDRAM和Flash的控制IP產(chǎn)生的地址總線信號和數(shù)據(jù)總線信號及使能信號，輸出為復(fù)用地址總線、數(shù)據(jù)總線信號。
　(4)配置相應(yīng)IP，并進(jìn)行信號互聯(lián)，將需要控制硬件的port連接到外部。分配地址空間，添加UCF配置文件。
　(5)生成硬件比特流文件和硬件驅(qū)動文件。硬件結(jié)構(gòu)原理圖如圖2所示。

3 軟件設(shè)計過程
3.1 鐵軌檢測原理

　本項目中鐵軌檢測主要考慮兩種方案[2]：基于邊緣特征和基于區(qū)域特征。(1)基于邊緣特征檢測方法先在全局范圍檢測出邊緣線，再通過模型或特征限制條件，從邊緣圖中獲得目標(biāo)邊緣。(2)基于區(qū)域特征的鐵軌檢測，利用區(qū)域統(tǒng)計特性，即鐵軌區(qū)域區(qū)別于周圍環(huán)境獨特統(tǒng)計特性來判斷鐵軌區(qū)域。兩種方法中，前者檢測到的鐵軌線較為準(zhǔn)確，但是其對二值化閾值嚴(yán)重依賴；后者抗噪性較好，但檢測的鐵軌線不夠準(zhǔn)確，本文主要討論基于區(qū)域特征的鐵軌檢測。
　基于區(qū)域特征鐵軌檢測流程如圖3所示，分為四個步驟：

　(1)降低分辨率。在濾波之前，先降低圖像分辨率，以消除圖像細(xì)節(jié)，也可減輕后續(xù)處理的計算負(fù)擔(dān)。
　(2)濾波處理。分辨率降低后，圖像中仍有很多的突兀點，這是因為鐵軌上各種電磁信號的存在，攝像頭采集到的圖像不可避免地受到高斯噪聲、系統(tǒng)噪聲的污染。考慮到圖像特征，選用中值濾波，它在平滑脈沖噪聲方面非常有效，同時可以保護(hù)圖像尖銳的邊緣。
　(3)邊緣提取。利用邊緣檢測算子檢查每個像素的鄰域并對灰度變化率進(jìn)行量化，包括方向的確定。Sobel邊緣檢測算子方向性靈活，可以設(shè)置不同的系數(shù)，抑制噪聲效果較好，使用范圍廣泛，因此選用Sobel算子。同時鐵軌圖像橫向變化不大，而在縱向有很大的延伸，故也只考慮圖像垂直邊緣響應(yīng)。
　(4)連通域搜索。二值化處理后邊緣圖包含了鐵軌信息，也含有很多非鐵軌邊緣。使用八連通區(qū)域搜索法，進(jìn)行標(biāo)號處理，記錄相互獨立的連通區(qū)域個數(shù)并進(jìn)行標(biāo)號。對連通區(qū)域按照長度大小進(jìn)行排列，直到搜索出縱向最長的兩根鐵軌，然后判斷并標(biāo)記左右兩鐵軌，之后進(jìn)行區(qū)域填充，最終可以看到標(biāo)記的鐵軌區(qū)域。