迄今為止，人們尚無法在高數據率的多相機系統中采用立體光學測量法。在MSTVision所采用的方法中，他們借助Silicon Software的FPGA圖像采集卡進行加速，即可輕松實現立體光學測量法。
客戶
■ MSTVision GmbH
■ 地點：德國，美因茨
■ 行業：機器視覺
■ 應用實施：2018年
01 應用
MSTVision是工業圖像處理領域中定制解決方案的開發服務供應商，專注于在Silicon Software的VisualApplet開發環境中開發Halcon軟件庫及FPGA解決方案的腳本。此外，這家位于美因茨的公司還會在自有實驗室中針對客戶的開發項目，進行可行性測試和概念研究。
在單張圖像中，幾乎無法將目標對象上的紋路結構與其表面本身屬性區分開來。在立體光學測量法中，人們往往通過從不同方向為目標對象打光，再使用同一臺相機拍攝至少三張、通常是四張圖像。
系統一般會利用采集的數據結果（結構、X導數和Y導數和平均曲率）計算得出四張圖像。通過這種分離表面屬性和紋路結構的方法，可以對產品進行準確的評估。
但由于CPU要在短時間內進行密集的計算，因此通常無法達到生產過程中所要求的周期時間。通過在FPGA中實現圖像采集和計算功能，就可以大大加快上述計算過程。
02 解決方案和優勢
Robert J. Woodham早在約40年前就已經引入了立體光學的基本測量法。相機的位置固定，但光源從不同的方向照射被拍攝對象，拍攝多張圖像。
基于已知的幾何體，這種方法可以計算出曲面法線的方向，進而又可以確定目標對象在每個圖像像素處的表面曲率和反射行為（反射率）。
這種方法可以有助完成多種任務，例如區分藥物包裝上的壓印（反射圖像，albedo image）和盲文（曲率圖像，curvature image）。
頂部：4張輸入圖像以及數字相機拍攝的圖像
底部：平均曲率圖像和反射圖
由于某些表面缺陷只能通過曲率圖像才能有效地檢測出來，因此這種檢測方法越來越普遍。然而，立體光學測量法涉及大量計算，即便現代處理器也沒有足夠的計算能力實現無縫的表面檢查。
正因如此，MSTVision已成功在Silicon Software的microEnable 5 marathon VCLx圖像采集卡的FPGA中實現了立體光學測量的全部計算。借助VisualApplet，Silicon Software提供了一個開發環境，讓FPGA能夠利用自身的功能來增強性能。圖像采集卡還能處理分段光源的驅動控制和圖像采集同步。
Basler ace acA2040-180km所采集的四張“原始圖像”會直接在FPGA中處理，不會增加CPU的工作負載，然后圖像采集卡會將立體光學測量法的計算結果以四個可選圖像的形式呈現出來。
基于FPGA的立體光學測量法：設置和效果
1. 平均曲率 2. X導數 3. Y導數 4. 結構
由于FPGA可進行大量的并行處理，因此能以極高的數據速率進行計算，并讓每個圖像采集卡實現低功耗運作。圖像采集卡microEnable 5 marathon VCLx的處理速率可高達1 GB/s。
在實際應用中，帶寬會受到應用的CameraLink接口以及可用的內置儲存器 (Block RAM)的限制。但是，系統可以顯示高達755 MB/s的帶寬。相比之下，Intel i5-8400的處理速率只能達到220 MB/s。
盡管到目前為止還不能實現高數據速率的立體光學測量過程，但現在借助FPGA的性能加速已經使之成為可能。將計算任務放到圖像采集卡上進行，這也有助實現更精巧的系統架構。
此外，這項技術還可以與MSTVision未來提供的高速分揀技術合二為一。相信在不久的將來，使用Silicon Software基于FPGA的深度學習解決方案也會是市場自然選擇的發展步驟。
相關技術
■ 相機：Basler ace acA2040-180km
■ 圖像采集卡：Silicon Software microEnable 5 marathon VCLx
