基于ZYNQ的高清图像显示及检测系统设计

针对当前基于ARM和DSP的嵌入式图像处理系统前端采集速度慢和图像处理算法不易加速的缺点,设计了一种基于HDMI接口的全高清(分辨率1920×1080)实时视频采集与图像处理系统;采用500万像素级别CMOS摄像头作为前端数据源,主芯片内部采用ARM+FPGA的异构架构,兼备FPGA的并行处理能力与ARM处理器任务调度功能;基于AXI协议设计了自定义数据存储传输的IP核,实现了处理速度与带宽最大化;利用HLS工具将图像预处理算法快速打包生成IP核,在FPGA中实现图像算法的硬件加速,完成图像处理系统平台原型机的设计;与传统的PC机和相机的机器视觉平台相比,该系统运行平均耗时在10 ms以内,实时检测效果令人满意,有效解决了低功耗与高数据带宽和处理速度之间的矛盾,为后端结果分析和边缘加速提供了良好支持。     

基于OV7670图像采集与显示的FPGA设计

针对其他采用软硬件设计的方法,介绍了一种基于OV7670图像传感器的图像采集与显示的纯FPGA硬件实现方法.设计中以Xilinx公司的Zynq系列的FPGA作为主控芯片,采用SCCB总线控制OV7670图像传感器输出16位RGB565数据,经Zedboard开发板上的准双端口RAM作为视频缓存,并转换为12bit信号,通过VGA控制时序,将图像传输至VGA视频接口.整个系统设计利用Verilog代码实现,该系统设计能够很好地满足实时图像的输出需求.     

基于ZYNQ7000的伺服控制平台设计

本文设计了基于ZYNQ7000的伺服控制平台,发挥APSoC异构多核架构的优势,将电机控制驱动器常用的控制、采集和算法功能封装成统一的定制化IP核,作为协处理器集成实现并行化硬件加速,详细描述了几种IP核的设计、集成、使用方法和波形测试验证,研制了产品实物,通过了机电伺服系统测试验证.对比目前基于DSP为核心的电机控制...     

基于ZYNQ的Retinex实时图像去雾

雾霾天气严重影响户外视频系统的图像质量。随着户外视频系统的广泛和深入的应用,迫切需要能够进行实时处理的小型化的嵌入式图像去雾系统。提出一种基于ZYNQ的Retinex实时图像去雾方法,在HSV颜色空间对亮度分量V进行Retinex算法去雾处理;采用ARM+FPGA软硬件协同的方式,由ARM完成算法控制功能及图像的颜色空间转换、对数等简单运算;在FPGA中采用高斯核函数与二维图像卷积的并行算法估计环境光的照度。实验结果表明,提出的方法在保证去雾效果的情况下,具有处理速度快、小型化、可嵌入、可移植和功耗低等优点,能够满足户外视频系统的性能要求。     

基于ZYNQ飞艇囊体应变在线监测系统设计

针对当前高空飞艇囊体的应变实时测量装置无法同时具备体积小和实时测量的工作属性,创新性地用光学器件和感光元件配合,对工作中飞艇囊体两个固定点的相对位移量进行测量,提出了一种能够在线监测飞艇囊体应变的测量装置,能够实现应变在线测量且测量精度高;采用TCD1500C电荷耦合器件作为数据来源;主芯片采用ZYNQ处理器,ZYNQ能够具备FPGA的并行处理能力和Cortex的数据调度能力,能够处理CCD高速数据;通过自定义IP核,使用PS端与PL端互联AXI协议,实现了高速、大量数据传输;为了得到应变信号,采用了将应变信号转化为位移信号进行采集的方法,之后将位移信号采集存储至SD卡中并周期性显示到上位机上,实现地面对飞艇囊体应变的实时监控;实现了飞艇囊体应变的实时测量并把测量精度提高至0.1％.     

基于ZYNQ Linux平台的FPGA外设控制研究

ZYNQ是双核异构架构，拥有ARM端与FPGA端.基于ZynqMPSoC的硬件系统在视频监视、物联网、工厂自动化等领域有广泛应用，既能利用FPGA的逻辑资源实现数据的高速并行处理，又能利用ARM移植操作系统带来的控制便利性与拓展性。面向现实场景项目的实际开发需求，在ZYNQ平台上移植Linux系统可以有效提高开发的效率，并且提升系统运行的稳定性。为了在ZYNQ更方便地控制FPGA，将FPGA作为可编程外设，通过编写硬件IP核和软件驱动。本文提出一种通过PetaLinux移植，生成系统启动镜像，修改pl.dtsi设备树文件，编写字符设备驱动程序，将FPGA作为可编程外设使用，构建面向Zynq MPSoC平台的嵌入式Linux开发环境，有利于Linux系统下有效地控制FPGA资源，针对不同任务的差异化需求进而快速开发，能够有效降低Zynq MPSoC平台PS与PL端交互的开发难度。     

基于ZYNQ的双目视觉处理系统设计

针对现代工业需求，设计了一种基于ZYNQ的图像采集、畸变矫正、代价计算、代价聚合的双目视觉系统。实验结果表明，该系统仅以1.649 W功耗完成图像的采集矫正并最终得出视差图，计算速度较传统PC有极大提升，计算结果误差仅为0.121个像素。     

ZYNQ主控芯片的高速数据采集系统设计

传统的数据采集系统一般在FPGA平台或ARM平台进行研发.对于系统的两大研发重点:时序驱动设计以及传输控制设计,采用单一平台的方案均存在不足.为此,本文提出了 一种灵活的开发思路,联合FPGA与ARM的固有优势,采用ZYNQ作为主控芯片.ZYNQ的PL(FPGA)部分完成A/D驱动开发,ZYNQ的PS(ARM)部分搭载Linux操作系统完成数据的存储转发功能设计.实验证明,这种方法能够显著降低系统的开发复杂度,同时提升工作的稳定性.     

基于ZYNQ的航空发动机传感器仿真系统设计

针对航空发动机传感器地面仿真实验中存在的缺陷进行了深入研究,提出了一种采用硬件在环仿真的全新模式,解决了传统实验操作复杂、易受干扰、扩展性差等不足。仿真系统基于可扩展处理平台Zynq[1],移植了适合嵌入式系统的小型TCP/IP协议栈LwIP[2],可接入综合实验网络。对于不同的实验要求,只需调整接入网络的设备数量,大幅提高了可扩展性,便于系统集成。用户无需进入实验室,就能完成模型仿真、参数验证、数据测试等一系列操作。实际使用效果表明,新型仿真系统的综合性能大幅优于传统模式。在航空发动机的仿真与测试方面,提供了一种高效便利的解决方案,可提升实验效率30%以上。目前已被成功应用到多型航空发动机综合实验中。     

基于ZYNQ的全冗余高速箭地通信装置设计

针对新型低温燃料运载火箭箭体较长,箭地之间通信距离远且传输可靠性要求高的特点,采用ZYNQ架构研制了一套小型化的全冗余高速通信装置;该装置通过分体式结构设计实现了模块的可扩展性,通过FPGA实现了 LVDS/422接口、链路层组帧拆帧、板上时序及逻辑控制,通过ARM实现了系统资源调度、数据存储、网络通信及双网口绑定,通过采用基于AXI总线的多DMA通道并行传输方式实现了高性能传输;与传统的箭地通信装置相比,这种装置不仅体积缩小到原来的1/4,成本降低为原来的1/3,通信速率提高了一倍,且可靠性更高.     

基于ZYNQ的千兆以太网数据记录器设计

针对航空航天领域飞行器传感数据信息采集、存储和传输等需求,设计了基于ZYNQ的千兆以太网数据记录器。以ZYNQ为主控芯片,通过以太网接口实时接收数据包,编码后写入缓存单元,逻辑端提取缓存数据写入eMMC存储单元,并可读取eMMC内存储数据经以太网接口传回电脑,用于数据验证、分析。试验结果表明,该记录器实现了千兆网TCP通信,读、写平均速率达到500 Mbit/s,以太网包解析后数据以60 MB/s平均速度写入存储单元,瞬时写入最大速度可达100 MB/s。系统将主控与存储单元分离,便于对存储单元进行过载保护,用于实验后回收数据,为高过载情况下飞行器数据记录提供解决方案。     

基于ZYNQ异构多核处理器的人体动作识别系统

以ZYNQ异构多核处理器为实现平台,采用HLS设计方法学对运动特征提取算法进行了FPGA硬件加速,达到了1080P 60 fps的计算能力.采用K-means对运动特征聚类,再生成高维向量,用SVM分类器进行分类和识别.最终,通过高效的系统结构和硬件加速电路实现了算法的加速.系统最终采用基于Linux和QT框架的人机交互方式,支持在线学习、创建动作库的功能.     

基于ZYNQ平台的测发控无线供电系统的设计与实现

针对地面测发控系统电能有线传输的局限性,以及人工操作带来的不便,设计一种基于ZYNQ平台的无线供电系统。系统采用感应式无线输电基本原理,设计系统结构由发送端和接收端组成。电能通过发送端传输到接收端,经过ZYNQ-7000平台的控制管理,将电能合理分配到负载,由上位机进行电能配置和信息显示。经实验测试实现了发送端12V输入下与接收端50W的负载在距离12mm以内系统功率稳定传输,并且负载电压在4-10V范围可调,效率可达75%以上,并能够实现信息监测和智能化管理,适用于测发控系统设备。     

基于FPGA的实时图像采集系统

针对实时图像采集系统数据量大,实时性强的特点,提出了一种基于FPGA的解决方案;在单片FPGA芯片上完成整个系统的软硬件设计,集成度高,可靠性强;图像的采集、存储及显示都采用硬件逻辑实现,此外,用逻辑实现处理算法,经几个时钟周期的延时就完成了图像处理,充分体现了FPGA并行处理的优势;实验表明,该系统较好地满足了系统的实时处理要求。     

基于ZYNQ和CNN模型的服装识别系统

商品检索是电商行业智能化发展的一个重要的问题.本设计实现了基于ZYNQ和CNN模型的服装识别系统.利用TensorFlow训练自定义网络,定点化处理权重参数.利用ZYNQ器件的ARM+FPGA软硬件协同的特点搭建系统,使用ARM端OpenCV进行图像预处理,FPGA端CNN IP进行实时识别.ARM与FPGA之间实现了权重可重加载结构,无需修改FPGA硬件而实现在线升级.系统采用fashion-minist数据集作为网络训练样本,根据系统资源配置CNN IP的加速引擎的数量来提高卷积运算的并行性.实验表明,本系统针对电商平台下的图片能够实时准确识别和显示,准确率达92.39%.在100 MHz工作频率下,图像处理速度每帧可达到1.361 ms,功耗仅为0.53 W.     

Qsys平台的SoC图像传输控制器设计

介绍了用Altera公司的CylconeV系列SoC芯片来实现图像传输控制的方法.512×640像素点的图像数据存储于该芯片PL侧的ROM中,通过FIFO缓存和AXI总线实现PL部分和PS部分的图像数据的交互.整个SoC系统的搭建基于Qsys平台,HPS侧在Linux嵌入式系统基础上开发应用程序,以读取文件数据的形式将像素点的数据通过以太网发送给上位机.上位机通过Matlab软件实现原始图像的恢复.