作者：Steve Leibson, 赛灵思战略营销与业务规划总监
不到一个月之前，发表在《Xilinx午后加油站》的一篇博文探讨了EVT宣布的新 Razercam 智能工业相机。（请参阅“基于Zynq系列RazerCam是新的智能工业机器视觉摄像头，支持三种不同传感器的选择。”）博文探讨了，Linux操作系统运行在RazerCam综合赛灵思Zynq 系列的SOC（片上系统）上时，提到了使用C或C + +局部处理算法的Zynq系列 SOC程序集成ARM Cortex-A9 MPCore相机的两个处理器的能力。EVT刚刚推出的EyeVision3.0软件的修订版，集成了来自硅谷软件的图形化FPGA编程软件，使用了Zynq系列SOC的片上可编程逻辑，因而可以大大加快图像处理的速度。
这个额外的图像处理速度，对于执行高速的模式识别算法和复杂的表面检查是非常有用的。EVT宣布的其中一个RazerCam应用是轧钢检测。在这个应用程序的一个版本中，两对EVT 的RazerCam都配有高速（10000fps）线扫描传感器。一对Razercam检测高速滚动的钢带一边，一对检测另一边。
对于每一对摄像头，其中一个在进行光场（入射光）检测的时候，另一个进行暗场检测，为了使反射光的大部分没有影响摄像镜头，可以通过阴影和倾斜角度来控制光强。光场照明对刮痕和凹痕缺陷比较容易识别，它们在光场背景中显示为暗区。而淡且杂散的光进入暗场摄像镜头时，表面的不规则，诸如划痕、擦伤、碰伤和浮雕等，在深色背景下显示为亮区。
因此，光场照明摄像头需要和暗场照明摄像头不同的图像处理算法。因为这个相机检测的钢带高速滚动，所以行扫描局部处理是实现实时图像处理最经济的方式。下面是对钢材安装检测的简单示意图：
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http://forums.xilinx.com/t5/Xcell-Daily-Blog/Catch-me-if-you-can-says-th...
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