莱迪思FPGA助力结构光三维扫描实现高效随机抓取系统设计

在工业自动化快速发展的背景下，基于结构光三维扫描的随机料箱抓取技术正成为提升机器人柔性制造能力的重要手段。该技术使机器人能够识别并抓取堆叠无序、姿态各异的目标物体，广泛应用于汽车装配、物流分拣及智能制造等领域。代理销售莱迪思旗下全系列IC电子元器件-中芯巨能将从系统架构出发，介绍莱迪思（Lattice）FPGA在结构光三维扫描系统中的应用价值，特别是在降低整体物料清单（BOM）成本和优化性能方面的技术优势。

结构光三维扫描原理与挑战

结构光三维扫描通过向目标表面投射特定图案（如条纹或网格），利用摄像头捕捉图案的形变信息，并通过三角测量算法重建物体表面的三维几何模型。相比传统激光扫描，该方法具有更高的数据采集速度和安全性，尤其适合动态场景下的实时建模。

然而，结构光系统对图像处理的实时性和计算资源要求较高。特别是在高分辨率下，原始图像数据量庞大，导致传感器模块与计算模块之间的通信带宽压力剧增。此外，复杂的图像解码和深度图生成任务通常依赖高性能CPU/GPU平台，造成系统成本上升。

随机抓取系统的典型架构

典型的随机抓取系统由两个主要模块组成：

传感器模块：负责结构光图案的生成、图像采集以及初步图像处理；

计算模块：执行深度图解析、目标分割、姿态估计及抓取点计算等高级视觉任务。

两者之间通过高速接口（如以太网或MIPI CSI）进行数据传输。为了提高效率，系统设计中需合理划分任务边界，避免单一模块过载。

莱迪思FPGA的角色与优势

莱迪思FPGA在结构光系统中扮演着关键角色。其核心功能包括：

图像序列生成与同步控制

FPGA可生成用于结构光投影的二进制编码图案（如正负灰度、水平/垂直条纹等），并精确控制摄像头的触发时序，确保每一帧图像与对应投影图案严格同步。

图像预处理与编码压缩

在接收到摄像头返回的原始图像后，FPGA将其编码为紧凑的10位编码图像，大幅减少传输数据量。例如，在1080p分辨率下，原始图像传输需约680MB数据，而编码图像仅需41MB，带宽需求下降达16倍。

任务卸载与深度图生成

通过在FPGA上实现三角测量算法，可以提前完成像素级深度计算，将结果传输至计算模块。此举显著降低了主控端的算力负担，使得使用更低成本的嵌入式平台成为可能。

机器学习辅助目标识别（可选）

对于复杂场景，FPGA还可承担部分基于机器学习的目标检测与分割任务，进一步释放主处理器资源。

系统设计与成本优化策略

采用莱迪思FPGA后，系统可在以下方面实现BOM成本优化：

计算模块简化：由于FPGA承担了大量图像处理任务，计算模块可选用更低功耗、更低成本的嵌入式平台。

传感器模块小型化：莱迪思FPGA具备低功耗、小封装特性，支持直接集成于塑料外壳内，无需风扇或散热器，从而降低机械结构复杂度与材料成本。

莱迪思推荐使用的FPGA型号包括CrossLink™-NX、Certus™-NX系列用于图像编码，而CertusPro™-NX、Avant™或Certus™-N2（Nexus™ 2）系列则适用于更高阶的图像处理任务。同时，外部存储器（如HyperRAM或LPDDR）可用于缓存图像数据和中间处理结果。

实际验证与应用场景展望

目前已有基于莱迪思FPGA的概念验证系统构建完成，包括NEC投影仪、CPNX VVML开发板、Jetson Orin Nano计算模块及UFACTORY LITE6机械臂。尽管通用投影仪存在一定的局限性，但该演示已成功验证了FPGA在结构光系统中的可行性。

如需莱迪思FPGA产品规格书、样片测试、采购、BOM配单等需求，请加客服微信：13310830171。