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MKD-S78ELECTRONICS WORLD ・技术交流
为了双目视觉技术能适应灵活、便携的移动端，本文设计了基于PYNQ 平台的双目视觉测距系统。在理论分析的基础上设计出系统的总体方案，使用Xilinx 的HLS 软件设计图像预处理IP 核，实现了图像预处理硬件加速，将匹配算法的实现任务分配给ARM 处理器完成，充分发挥软硬件协同的设计优势。通过实验，本系统能够将测量结果的深度图显示，测量距离的相对误差仅为0.72%左右，满足预计要求，也验证了在同样的功耗下，PYNQ 平台能够在速率上超过纯ARM 平台很PC 平台。 双目立体视觉技术在工业制造、交通、军事等领域应用广泛。双目立体视觉相比于传统的单目视觉，它不仅能够感知二维的平面信息，而且可以更多的展现图像的深度信息。双目测距系统是 1 系统方案
智能防盗窗
如图1，是本系统的总体任务图。本系统主要在两个方面进行了深入的研究，首先是对于立体匹配算法的研究，针对该系统，确定最优的一种算法；其次是硬件系统设计方面，合理安排平台各模块的功能，充分发挥出软硬件协同的设计优势，以下是整体设计流程：
（1）在PC 端上改进和测试双目匹配算法，利用Matlab 软件进行相机标定，测试算法的准确性和实时性。
2-氯-5-氯甲基噻唑（2）利用Xilinx 提供的工具Vivado HLS 将C/C++/SystemC 函数转换为HDL 代码，实现算法的硬件移植，同时进行硬件加速。这一过程可能最为耗时，需要考虑硬件平台的特性，语言转化的问题，
基于PYNQ平台的双目视觉测距系统设计
南京邮电大学电子与光学工程学院微电子学院 刘海军 岳英杰
图2 双目相机标定结果
图1 系统总体任务图
模拟人的双眼感知三维空间，但是比人眼直接获取的信息更加精确。早期双目视觉技术多基于PC 平台，但是随着双目视觉技术应用的越来越广，其存在的缺陷越来越明显。如今双目视觉技术多用于灵活、便携的移动端上，基于嵌入式的双目立体视觉技术得到了快速的发展，本文就是选用Xilinx 公司的PYNQ-Z2开发板，它集成了FPGA+ARM 架构，利用可编程系统（PS ）和可编程逻辑（PL ）的交互式数据处理，能够充分发挥出软硬件协同的设计优势。
算法的优化等等。
（3）最后用PYNQ 框架将所有模块整合。PYNQ 的API 库则起到了连接软硬件的作用，使我们可以通过Python 访问FPGA 侧的处理单元。最终，只要我们通过浏览器访问Jupyter Notebook ，就可以对PYNQ 进行软件部分的开发。
电子元件打标机2 相机标定
本文使用Matlab 软件进行标定。实现步骤如下：
（1）准备一个棋盘格作为标定板。本文选定的是12x8的黑白棋盘格。
铅黄铜
旋转阀门
（2）采集作为相机标定的棋盘格的照片。将双目相机摆放好
后，拍摄标定板不同角度的照片，一共拍摄了34组。
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