在工業(yè)自動化快速發(fā)展的背景下，基于結(jié)構(gòu)光三維掃描的隨機料箱抓取技術(shù)正成為提升機器人柔性制造能力的重要手段。該技術(shù)使機器人能夠識別并抓取堆疊無序、姿態(tài)各異的目標(biāo)物體，廣泛應(yīng)用于汽車裝配、物流分揀及智能制造等領(lǐng)域。代理銷售萊迪思旗下全系列IC電子元器件-中芯巨能將從系統(tǒng)架構(gòu)出發(fā)，介紹萊迪思（Lattice）FPGA在結(jié)構(gòu)光三維掃描系統(tǒng)中的應(yīng)用價值，特別是在降低整體物料清單（BOM）成本和優(yōu)化性能方面的技術(shù)優(yōu)勢。

結(jié)構(gòu)光三維掃描原理與挑戰(zhàn)

結(jié)構(gòu)光三維掃描通過向目標(biāo)表面投射特定圖案（如條紋或網(wǎng)格），利用攝像頭捕捉圖案的形變信息，并通過三角測量算法重建物體表面的三維幾何模型。相比傳統(tǒng)激光掃描，該方法具有更高的數(shù)據(jù)采集速度和安全性，尤其適合動態(tài)場景下的實時建模。

然而，結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)對圖像處理的實時性和計算資源要求較高。特別是在高分辨率下，原始圖像數(shù)據(jù)量龐大，導(dǎo)致傳感器模塊與計算模塊之間的通信帶寬壓力劇增。此外，復(fù)雜的圖像解碼和深度圖生成任務(wù)通常依賴高性能CPU/GPU平臺，造成系統(tǒng)成本上升。

隨機抓取系統(tǒng)的典型架構(gòu)

典型的隨機抓取系統(tǒng)由兩個主要模塊組成：

傳感器模塊：負責(zé)結(jié)構(gòu)光圖案的生成、圖像采集以及初步圖像處理；

計算模塊：執(zhí)行深度圖解析、目標(biāo)分割、姿態(tài)估計及抓取點計算等高級視覺任務(wù)。

兩者之間通過高速接口（如以太網(wǎng)或MIPI CSI）進行數(shù)據(jù)傳輸。為了提高效率，系統(tǒng)設(shè)計中需合理劃分任務(wù)邊界，避免單一模塊過載。

萊迪思FPGA的角色與優(yōu)勢

萊迪思FPGA在結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)中扮演著關(guān)鍵角色。其核心功能包括：

圖像序列生成與同步控制

FPGA可生成用于結(jié)構(gòu)光投影的二進制編碼圖案（如正負灰度、水平/垂直條紋等），并精確控制攝像頭的觸發(fā)時序，確保每一幀圖像與對應(yīng)投影圖案嚴格同步。

圖像預(yù)處理與編碼壓縮

在接收到攝像頭返回的原始圖像后，F(xiàn)PGA將其編碼為緊湊的10位編碼圖像，大幅減少傳輸數(shù)據(jù)量。例如，在1080p分辨率下，原始圖像傳輸需約680MB數(shù)據(jù)，而編碼圖像僅需41MB，帶寬需求下降達16倍。

任務(wù)卸載與深度圖生成

通過在FPGA上實現(xiàn)三角測量算法，可以提前完成像素級深度計算，將結(jié)果傳輸至計算模塊。此舉顯著降低了主控端的算力負擔(dān)，使得使用更低成本的嵌入式平臺成為可能。

機器學(xué)習(xí)輔助目標(biāo)識別（可選）

對于復(fù)雜場景，F(xiàn)PGA還可承擔(dān)部分基于機器學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測與分割任務(wù)，進一步釋放主處理器資源。

系統(tǒng)設(shè)計與成本優(yōu)化策略

采用萊迪思FPGA后，系統(tǒng)可在以下方面實現(xiàn)BOM成本優(yōu)化：

計算模塊簡化：由于FPGA承擔(dān)了大量圖像處理任務(wù)，計算模塊可選用更低功耗、更低成本的嵌入式平臺。

傳感器模塊小型化：萊迪思FPGA具備低功耗、小封裝特性，支持直接集成于塑料外殼內(nèi)，無需風(fēng)扇或散熱器，從而降低機械結(jié)構(gòu)復(fù)雜度與材料成本。

萊迪思推薦使用的FPGA型號包括CrossLink?-NX、Certus?-NX系列用于圖像編碼，而CertusPro?-NX、Avant?或Certus?-N2（Nexus? 2）系列則適用于更高階的圖像處理任務(wù)。同時，外部存儲器（如HyperRAM或LPDDR）可用于緩存圖像數(shù)據(jù)和中間處理結(jié)果。

實際驗證與應(yīng)用場景展望

目前已有基于萊迪思FPGA的概念驗證系統(tǒng)構(gòu)建完成，包括NEC投影儀、CPNX VVML開發(fā)板、Jetson Orin Nano計算模塊及UFACTORY LITE6機械臂。盡管通用投影儀存在一定的局限性，但該演示已成功驗證了FPGA在結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)中的可行性。

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