在工業自動化快速發展的背景下，基于結構光三維掃描的隨機料箱抓取技術正成為提升機器人柔性制造能力的重要手段。該技術使機器人能夠識別并抓取堆疊無序、姿態各異的目標物體，廣泛應用于汽車裝配、物流分揀及智能制造等領域。代理銷售萊迪思旗下全系列IC電子元器件-中芯巨能將從系統架構出發，介紹萊迪思（Lattice）FPGA在結構光三維掃描系統中的應用價值，特別是在降低整體物料清單（BOM）成本和優化性能方面的技術優勢。

結構光三維掃描原理與挑戰

結構光三維掃描通過向目標表面投射特定圖案（如條紋或網格），利用攝像頭捕捉圖案的形變信息，并通過三角測量算法重建物體表面的三維幾何模型。相比傳統激光掃描，該方法具有更高的數據采集速度和安全性，尤其適合動態場景下的實時建模。

然而，結構光系統對圖像處理的實時性和計算資源要求較高。特別是在高分辨率下，原始圖像數據量龐大，導致傳感器模塊與計算模塊之間的通信帶寬壓力劇增。此外，復雜的圖像解碼和深度圖生成任務通常依賴高性能CPU/GPU平臺，造成系統成本上升。

隨機抓取系統的典型架構

典型的隨機抓取系統由兩個主要模塊組成：

傳感器模塊：負責結構光圖案的生成、圖像采集以及初步圖像處理；

計算模塊：執行深度圖解析、目標分割、姿態估計及抓取點計算等高級視覺任務。

兩者之間通過高速接口（如以太網或MIPI CSI）進行數據傳輸。為了提高效率，系統設計中需合理劃分任務邊界，避免單一模塊過載。

萊迪思FPGA的角色與優勢

萊迪思FPGA在結構光系統中扮演著關鍵角色。其核心功能包括：

圖像序列生成與同步控制

FPGA可生成用于結構光投影的二進制編碼圖案（如正負灰度、水平/垂直條紋等），并精確控制攝像頭的觸發時序，確保每一幀圖像與對應投影圖案嚴格同步。

圖像預處理與編碼壓縮

在接收到攝像頭返回的原始圖像后，FPGA將其編碼為緊湊的10位編碼圖像，大幅減少傳輸數據量。例如，在1080p分辨率下，原始圖像傳輸需約680MB數據，而編碼圖像僅需41MB，帶寬需求下降達16倍。

任務卸載與深度圖生成

通過在FPGA上實現三角測量算法，可以提前完成像素級深度計算，將結果傳輸至計算模塊。此舉顯著降低了主控端的算力負擔，使得使用更低成本的嵌入式平臺成為可能。

機器學習輔助目標識別（可選）

對于復雜場景，FPGA還可承擔部分基于機器學習的目標檢測與分割任務，進一步釋放主處理器資源。

系統設計與成本優化策略

采用萊迪思FPGA后，系統可在以下方面實現BOM成本優化：

計算模塊簡化：由于FPGA承擔了大量圖像處理任務，計算模塊可選用更低功耗、更低成本的嵌入式平臺。

傳感器模塊小型化：萊迪思FPGA具備低功耗、小封裝特性，支持直接集成于塑料外殼內，無需風扇或散熱器，從而降低機械結構復雜度與材料成本。

萊迪思推薦使用的FPGA型號包括CrossLink?-NX、Certus?-NX系列用于圖像編碼，而CertusPro?-NX、Avant?或Certus?-N2（Nexus? 2）系列則適用于更高階的圖像處理任務。同時，外部存儲器（如HyperRAM或LPDDR）可用于緩存圖像數據和中間處理結果。

實際驗證與應用場景展望

目前已有基于萊迪思FPGA的概念驗證系統構建完成，包括NEC投影儀、CPNX VVML開發板、Jetson Orin Nano計算模塊及UFACTORY LITE6機械臂。盡管通用投影儀存在一定的局限性，但該演示已成功驗證了FPGA在結構光系統中的可行性。

如需萊迪思FPGA產品規格書、樣片測試、采購、BOM配單等需求，請加客服微信：13310830171。