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        FPGA滿足紅外熱像儀數據采集處理需求

        作者: 時間:2009-08-27 來源:中國電子報 收藏

          隨著信息技術的發展,人們面臨的數字信號處理任務越來越繁重,對數據處理系統的要求也越來越高。數字信號處理功能一般在兩類可編程平臺上實現:數字信號處理器()和現場可編程門陣列()。是一種特殊的微處理器,計算功能很強大,可以用C語言或匯編語言進行編程,能實現復雜的信號處理算法;而是一種配置能力很強的硬件,可以用VHDL或VerilogHDL來編程,它的實時性很好,能并行進行大數據量的底層算法處理。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/97539.htm

          中被采用

          筆者主要從事的研制工作。是一種成像設備,它和CCD(電荷耦合器件)相機類似,都是通過探測器將探測到的光信號轉化為電信號,再進行信號處理和顯示。不同的是CCD相機探測到的是可見光,而紅外熱像儀探測到的是紅外線。紅外探測器將探測到的光信號轉化為模擬信號,為了進行后續的數字信號處理,需要對模擬信號進行數字采樣。設計中用到了兩片以上的14bit的AD(模數)轉換芯片,由于管腳資源有限,而且對各個轉換芯片的訪問時間是分時進行的,因此它需要花大量的時間與各個芯片進行數據交換,相應用于計算的時間大大減少,無法滿足數據交換的并行要求。相比較而言,FPGA以其豐富的管腳資源和高實時性滿足了設計需求,因此紅外熱像儀中多采用FPGA處理平臺來實現數據采集和處理。

          目前世界上生產FPGA的廠商很多,而Altera和兩家就占有60%以上的市場份額,它們生產的FPGA各有優劣,筆者主要采用了Altera公司的Stratix系列FPGA來進行設計。該系列芯片的相關數據在Altera公司的官方網站都有詳細介紹,本文就不再贅述。選用Altera公司的FPGA一方面是由于該芯片具有豐富的硬件資源,另一方面原因是它具有功能強大的開發軟件QuartusII,非常便于系統開發和設計。

          QuartusII是Altera公司開發的進行SoPC(可編程片上系統)設計的綜合性環境和基本開發工具,內部嵌有綜合器和仿真器,它提供了一種與結構無關的設計環境,使設計者能方便地進行設計輸入、快速處理和器件編程。同時,它支持第三方綜合工具和仿真工具。Modelsim作為專業的第三方仿真工具,能有效地彌補QuartusII在仿真速度方面的不足,大大提高產品開發的速度。

          與DSP、微控制器結合將成主流

          Altera公司的Stratix系列或者更高級別的FPGA內部都嵌入有DSP內核,可以作為CPU來使用。NiosII是Altera公司提供的完整的開發環境,可以通過C/C++語言直接對CPU進行編程,并進行編譯和調試。CPU內核可以根據需要選擇合適的外設、存儲器和接口。紅外熱像儀通過調用DSP內核的SPI(高速同步串口)總線控制接口控制溫度傳感器,實現了溫度采集功能,通過調用UART(通用異步接收/發送裝置)模塊實現了串口收發控制功能,編程難度比直接用FPGA進行時序設計要容易得多。

          紅外熱像儀中要用到很多圖像處理算法,直接用FPGA進行時序設計比較復雜,需要編寫幾千甚至上萬行代碼。而Matlab是一款功能強大的計算軟件,可以用很少的代碼實現算法設計和仿真,但是其設計結果并不能直接載入FPGA運行。對此,Altera公司開發了一款系統級設計工具:DspBuilder,它可以作為Matlab和QuartusII之間的紐帶,將MATLAB環境下完成的算法轉化為HDL語言模塊,QuartusII將這些模塊作為IP核直接調用,即可進行編譯、鏈接和下載,輕松實現復雜算法的設計,大大提高了設計效率,并且降低了復雜算法的設計難度。

          FPGA進行程序調試的過程中經常需要對信號波形和延時情況進行驗證,單純通過軟件仿真有時不能完全體現信號在硬件電路中運行的真實情況。QuartusII內部集成的嵌入式邏輯分析儀SignalTap是個很實用的解決此問題的工具,它能夠捕獲和顯示設計中信號的實時狀態。我們只需要設置被測試信號、采樣時鐘、采樣模式和采樣深度,在硬件電路通電工作狀態下即可通過軟件實時觀測到信號波形的變化,從而判斷信號的正確性和準確性,有效地完成程序調試。

          未來FPGA與微控制器的結合將成為芯片開發的主流。在SoC設計中嵌入FPGA就形成了新的IC即可編程系統級集成電路(FPSLIC),現在也已經廣泛應用于電信、網絡、儀器儀表等系統中了。把CPU嵌入FPGA中,是眾多FPGA廠商現在的做法,我們使用軟核即SoPC就可以高效完成復雜設計,不過希望FPGA在集成CPU內核的同時保持高密度、大容量,并且降低功耗,以滿足更高的系統設計需求。

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