弗利尔がサーマル イメージング FPGAの開発を加速

弗利尔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。

霍加斯顿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 高密度脂蛋白を書き直さなければならないということがありました。」

弗利尔では 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と 图像处理工具箱™ 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、弗利尔によるカスタム 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、HDL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、定点设计器™ 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、弗利尔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 高密度脂蛋白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 图像获取工具箱™ 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、弗利尔のエンジニアは 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。