基于FPGA SoM的机器视觉项目开发实战：Enclustra与A vnet Silica联合研讨会精华

在机器视觉领域，高性能、低延迟的视觉系统开发一直是工程师面临的挑战。Enclustra GmbH与A vnet Silica近期在瑞士和德国联合举办了一系列免费研讨会，聚焦于如何利用AMD-Xilinx Zynq UltraScale+系统级芯片（MPSoC）快速构建现代机器视觉项目。本文整合了研讨会的核心内容，为您呈现一条从硬件设计到软件集成的完整学习路径，帮助您理解FPGA SoM（系统级模块）在视觉应用中的独特优势。

一、研讨会核心主题概览

本次研讨会的技术方向涵盖以下四大模块：

• 硬件与软件的设计划分：如何在Zynq UltraScale+上合理分配任务，将计算密集型视觉算法交由可编程逻辑（PL）处理，其余任务交给应用处理单元（PS）。
• 自定义视频算法的集成：在FPGA中实现定制化的图像处理流水线。
• MIPI CSI-2相机连接与Linux GStreamer框架：将MIPI相机模块接入系统，并在GStreamer中构建从“Hello World”到H.265网络流媒体的完整管道。
• 双摄像头参考设计：结合OnSemi图像信号处理器（ISP）与图像传感器的实际案例。

二、硬件与软件的设计划分：释放Zynq UltraScale+的潜力

来自Enclustra的FPGA系统设计专家Oliver Bründler与高级工程师Harry Commin博士重点指出：Zynq UltraScale+系统级芯片专门用于计算密集型视觉算法，因为其他任务（如网络通信、系统控制）可以高效外包给可编程逻辑（PL）。这种架构使得开发者能够将机器视觉翻跟斗部署在FPGA上，从而获得远超传统CPU的处理吞吐量。

小提示：在设计初期，建议先进行任务分解。将像素级操作（如滤波、特征提取）分配给PL，而将高层决策（如目标跟踪、协议处理）保留在PS端。通过Vivado和Vitis工具链可以快速完成软硬件协同设计。

三、MIPI CSI-2相机模块接入与GStreamer应用

Enclustra的合作伙伴A vnet Silica向与会者展示了如何将MIPI CSI-2相机模块连接到Zynq UltraScale+系统级芯片，并在Linux GStreamer框架内使用它们。具体流程包括：

• 物理连接：通过FPGA的MIPI D-PHY接口接收相机数据，并在PL中实现CSI-2协议解析。
• 驱动集成：在Linux内核中添加相应的V4L2驱动，使相机设备被系统识别。
• GStreamer管道示例：

  gst-launch-1.0 v4l2src device=/dev/video0 ! videoconvert ! xvimagesink

  从简单的“Hello World”实时显示，逐步升级到：

  gst-launch-1.0 v4l2src ! videoconvert ! x264enc ! rtph264pay ! udpsink host=192.168.1.100 port=5000

  实现H.265编码的网络流媒体应用。

小提示：使用MIPI CSI-2接口时，注意FPGA的Bank电压和时序约束。建议查阅Zynq UltraScale+的MPSoC Technical Reference Manual（UG1085）中关于MIPI PHY的部分。

四、双摄像头设计：OnSemi ISP与图像传感器的集成

在研讨会的最后部分，A vnet Silica介绍了一个带有OnSemi图像信号处理器（ISP）和图像传感器的双摄像头设计。该设计展示了如何通过FPGA灵活地连接两个独立的摄像头传感器，并利用OnSemi ISP进行色彩校正、自动白平衡等预处理，再将处理后的图像数据送入Zynq UltraScale+的处理系统（PS）进行更高层的分析。

小提示：多摄像头同步是机器视觉中的常见需求。您可以通过FPGA内部的逻辑生成全局快门信号，确保两个传感器在同一时刻曝光，避免运动偏差。

五、现场演示：成功建立视觉管道的完整流程

通过现场演示，与会者直观地学习了如何成功建立一个视觉管道：

1. 连接图像传感器到FPGA：通过MIPI或LVDS接口获取原始数据。
2. 数据传输到CPU/PS：使用AXI4-Stream或VDMA将PL处理后的视频流搬运到DDR内存，供Linux应用程序访问。
3. 在Linux中处理：利用GStreamer或OpenCV对图像进行编码、存储或网络传输。
4. 利用FPGA架构实现机器视觉翻跟斗：在PL中部署自定义的卷积、边缘检测或光流算法，显著降低处理延迟。

下图展示了研讨会中使用的典型硬件平台（Zynq UltraScale+ SoM + 相机模块）：

六、常见问题与解答

Q1：为什么要选择Zynq UltraScale+ MPSoC而非传统FPGA或CPU？

A：Zynq UltraScale+集成了ARM Cortex-A53处理器（PS）与可编程逻辑（PL），既能运行Linux操作系统处理控制任务，又能通过PL处理计算密集型视觉算法，开发时间可以从数年缩短到几个月，大幅节省项目成本。

Q2：如何将MIPI CSI-2相机连接到Zynq UltraScale+？

A：首先需要确保SoM/开发板上有MIPI D-PHY接口（如FMC或专用MIPI连接器）。然后在PL中例化MIPI CSI-2接收IP核（Xilinx官方提供或第三方），将解串后的像素数据通过AXI4-Stream送入VDMA或直接送入PS的DRAM。最后在Linux中编写V4L2子设备驱动即可。

Q3：现场演示中提到的“机器视觉翻跟斗”具体指什么？

A：它指的是在FPGA中实现的专用硬件模块，例如图像滤波、颜色空间转换、霍夫变换、神经网络推理翻跟斗等。这些模块可以并行处理像素数据，比在CPU上逐帧处理快数十倍，且功耗更低。

七、总结与展望

90%以上的与会者提交了意见反馈并给出了积极评价。通过本次活动，参与者深刻理解了在设计高性能视觉应用中使用FPGA SoM的优势：集成了FPGA的系统级芯片架构（如Zynq UltraScale+ MPSoC）拥有前所未有的处理能力，能够帮助团队在几个月内而不是几年内开发出视觉解决方案，从而极大缩短开发周期并降低项目成本。Enclustra将继续通过未来的活动分享专业知识，后续文章将为您呈现演讲中的更多技术亮点，敬请关注。