最大化实时检测效能
基于FPGA的Blob分析
高效特征提取在目标检测与分类等机器视觉任务中至关重要。Basler视觉方案通过FPGA处理流简化此流程以实现实时处理，其核心突破在于：直接在FPGA端执行Blob分析，显著降低算力开销。实现原理如下：
高效特征提取：聚焦核心要素
特征提取将原始图像转化为可驱动目标检测/分类的数值特征，通过关键特征筛选与数据降维加速实时处理。我们在FPGA与CPU架构上对比演示了典型处理流程： Debayering（拜耳解码）→ Color conversion（色彩空间转换）→ HSI thresholding（HSI阈值分割）→ Morphology（形态学滤波）→ Blob analysis（Blob分析）
图示展示了从原始图像到计算机可解析格式的转换过程（示例中乐高立方体最终被识别为64位格式Blob，左侧数值代表包围盒坐标，右侧为区域面积）。
FPGA处理流程：高帧率·低CPU负载
在500万像素CXP-12相机@122fps的演示中，我们通过帧捕捉卡上的VisualApplets软件对比了PC CPU与FPGA的处理效能：
CPU端：帧率降至9fps；CPU占用率100%
FPGA端：保持122fps帧率；CPU负载仅9%
关键结论：对于复杂且时效性强的视觉任务，FPGA流水线技术可确保最优性能，在最小CPU负载下维持高速处理。接下来我们将深入解析FPGA直接执行斑点分析带来的显著优势。
Blob分析的技术原理
Blob分析用于识别并分析二值图像中的连通区域（Blob），提取目标尺寸、形状、位置、面积及连通性等关键图像数据。
尽管业界普遍认为图像采集卡的FPGA仅适用于图像预处理，其能力远不止于此。Blob分析通常处于图像处理流程的终段，当前行业多由CPU执行。然而鉴于Blob分析的高算力需求，将其迁移至FPGA可显著降低CPU负载并提升整体系统性能。
为什么在FPGA上运行Blob分析能产生如此大的不同？
使用2500万像素CXP-12相机@72fps，在51×51点阵测试图（含2601个Blob）上对比CPU与FPGA的Blob分析性能。维持相机满帧率（72fps）时，右侧表格清晰呈现测试结果：
Blob分析属于计算密集型任务，CPU处理将显著拖慢实时任务进程，导致产线缺陷检测等关键应用产生延迟。通过FPGA硬件级实现Blob分析，可大幅降低CPU负载，使系统保持全速运行并实现微秒级延迟。
应用影响：实时性能的转变
在高速卷材检测系统等硬实时应用中，通过FPGA执行图像预处理与分析，仅需处理缺陷区域数据，使传输至PC的数据量大幅削减。
这种由易用型FPGA编程软件VisualApplets驱动的精简方案，可实现微秒级延迟的高效处理。我们的FPGA解决方案采用单次遍历算法，一次性完成图像处理，以最小算力开销优化实时应用。
基于FPGA的Blob分析核心优势
高效数据处理：在流水线前端完成预处理与数据精简
零延迟保障：无损速率实现实时性能
系统效能最大化：充分释放相机及系统潜力
场景普适性强：适配高速移动与复杂环境
该解决方案所用的产品
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