Flirがサマルメジングfpgaの開発を加速

FLIRの従来の開発プロセスにおける問題は,新しいアイデアおよびアルゴリズムを開発するアルゴリズム担当エンジニアと,アルゴリズムをFPGAに実装するハードウェア担当エンジニアの連携にありました。アルゴリズム担当エンジニアがノイズ除去やダイナミックレンジ圧縮に関する新しい手法を検討してから,書面による仕様書をハードウェア担当エンジニアに渡していましたが,ハードウェア担当エンジニアはアルゴリズムについて十分に理解していないことがありました。

Hogasten氏は次のように述べています。“多くの場合,FPGAへの実装はシミュレーション通りに動作せず,実装とアルゴリズムのどちらに問題があるのかを判断することはできませんでした。また,ハードウェア担当エンジニアがアルゴリズムについてよく理解していなかったため,最適化のためにどの条件に手を加えても影響が出ないかが分かりませんでした。さらに,アルゴリズムをわずかに拡張しただけでも,ほとんどのHDLを書き直さなければならないということがありました。」

FLIRではFPGAベースのサーマルイメージングアルゴリズムの開発において,MATLABとHDL编码器を使用した新しいワークフローを確立しました。

アルゴリズム担当エンジニアがMATLAB的图像处理工具箱と™を使用し,モルフォロジー演算と多次元画像フィルター処理に基づいて新しいアルゴリズムを検討します。

ここで,実装するアルゴリズムが選択され,ターゲットFPGAハードウェアにマッピングされるアルゴリズムのコンポーネントが特定されます。この機能分割の作業では,图像处理工具箱の高抽象度の関数が,コード生成をサポートするMATLABコードに置き換えられます。そして、图像处理工具箱のアルゴリズムによってゴールデンリファレンスが作成され,FLIRによるカスタムMATLABコードの検証が容易になります。

ビットトルゥーのシミュレーションと解析のために,高密度脂蛋白编码器に統合されている浮動小数点から固定小数点への変換ワークフローにより,浮動小数点のMATLABアルゴリズムが,定点设计师™により,固定小数点のデータ型と演算が組み込まれたMATLABコードに自動変換されます。

また,FLIRで使用されている他のテスト環境をサポートするため,生成した固定小数点のMATLABコードからMATLAB编码器™を使用してCコードと墨西哥人ファイルが生成されます。

次にHDL编码器を使用して,MATLABアルゴリズムから合成可能なHDLコードが生成されます。その後,高密度脂蛋白コードがFPGAに実装されてテストが行われ,結果を固定小数点のMATLABアルゴリズムからの結果と比較して検証されます。

関連するプロジェクトでは,エンジニアがMATLAB编译器™と图像采集工具箱™を使用してカメラとフレームグラバーからイメージを取得し,さまざまなアルゴリズムを使用してイメージを処理して,結果を表示するアプリケーションを構築しました。このアプリケーションによって,FLIRのエンジニアはMATLABがインストールされていない場合でも,一定範囲の入力に対してアルゴリズムを評価できるようになります。