嗯，这次集创赛我们做了一个面向人形机器人的FPGA综合图像处理系统。作者是谢天舒、刘远光、徐尚睿、李泽林、黄永嘉、张弘还有娄永乐，我们都是西安电子科技大学集成电路学部的学生。大家都知道，人形机器人现在正往制造业协作和家庭服务这些复杂场景里发展，它们的视觉系统可就有大麻烦了，既要实时处理，还要适应复杂环境。传统的ARM软件方案处理太慢了，而纯FPGA硬件方案功能又太单一，根本没法支撑视觉处理的整个流程。 所以我们就设计了一个软硬件协同的并行处理流水线系统。核心硬件是给FPGA用的预处理IP，这可是系统的性能基础。我们用模块化流水线设计，先把图像格式转换成YCbCr空间，这样就可以分离亮度和色度信息了。然后进行基本图像增强，调整亮度、对比度和色温，避免色彩失真。接着是语义区域提取，根据颜色特征抠图、提取肤色和信号灯区域。最后对非目标背景区域做降采样和高斯模糊这些轻量级处理，这样就大大减少了数据量和计算开销。这样处理后出来的图像目标清晰，背景简化得很高效。 经过实测，这个系统核心模块的吞吐量稳定在70 MB/s（大约560 Mb/s），完全能满足1080P分辨率图像每秒60帧的实时处理需求。跟OpenCV软件比起来，各功能算子速度提升明显，平均加速比达到5.01倍，特别是在语义提取这种复杂任务上优势特别大。在Xilinx Artix-7（XC7A50T）上综合之后，逻辑资源占用大概是42.8%，还剩下很多余量呢。 我们这次比赛可真不容易！刚开始对Verilog和FPGA设计几乎一无所知，很多问题都是在反复试错中慢慢摸索出来的。多亏娄老师和张老师耐心引导和持续鼓励，我们才一步步建立起对硬件设计和系统实现的理解。Robei杯给了我们一个贴近工程实际的FPGA EDA平台和竞赛环境，集创赛组委会搭建了一个鼓励探索实践的舞台。《集成电路设计与集成系统》编辑部也认可了我们学生团队的工作。 这个系统成功解决了传统方案在实时性和功能完备性上的矛盾，能适应低光、遮挡等复杂场景。给人形机器人的视觉感知前端提供高质量轻量化的图像输入真是太好了！这次比赛对我们来说是一份意外而珍贵的肯定，我们要继续努力走在学习与实践的路上！