工業(yè)生產(chǎn)要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，必然離不開(kāi)機(jī)器視覺(jué)的幫忙。

RZ/A2M集成了瑞薩特有的DRP（動(dòng)態(tài)可重新配置處理器）技術(shù)，擁有超高性能的圖形圖像處理能力。DRP在擁有硬件級(jí)別運(yùn)算能力的同時(shí)，也能夠從軟件層面對(duì)運(yùn)算邏輯進(jìn)行實(shí)時(shí)修改，保證了靈活性的同時(shí)也擁有不俗的圖像處理能力。本文中，我們將重點(diǎn)介紹RZ/A2M在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)，包括更高的圖像處理能力以及超低的功耗。

視頻中的機(jī)械臂之所以能夠如此靈活的識(shí)別并抓取目標(biāo)物體，是因?yàn)橛蠷Z/A2M獨(dú)有的DRP模塊對(duì)機(jī)器視覺(jué)的圖像處理過(guò)程進(jìn)行加速。外接的顯示器上可以看到，整個(gè)圖像處理流程（包括bayer轉(zhuǎn)RGB、陰影校正&白平衡、RGB轉(zhuǎn)二值化圖像、尋找輪廓、圖像降噪、Bayer轉(zhuǎn)灰階送顯示等）只用了不到3ms，最終達(dá)到VGA（640x480）分辨率下60fps的優(yōu)良性能。

什么是DRP？

DRP全稱(chēng)是Dynamically Reconfigurable Processer，即動(dòng)態(tài)可重配置處理器。是瑞薩獨(dú)創(chuàng)的體系結(jié)構(gòu)，能夠動(dòng)態(tài)的調(diào)整硬件運(yùn)算單元的邏輯電路，實(shí)現(xiàn)各式各樣的運(yùn)算功能。

DRP有6個(gè)獨(dú)立的單元稱(chēng)為“Tile”，它們可以加載多個(gè)配置數(shù)據(jù)（即算法庫(kù)）并且并行的執(zhí)行，這些算法庫(kù)存放在系統(tǒng)內(nèi)存中，在需要的時(shí)候由CPU下發(fā)指令將其加載到各個(gè)Tile中。

任何時(shí)候都可以修改各個(gè)Tile中的算法庫(kù)，并且在修改過(guò)程中不會(huì)影響其它Tile的運(yùn)行。

DRP采用動(dòng)態(tài)加載的方法可以在極小的硬件資源上實(shí)現(xiàn)應(yīng)用對(duì)不同圖像處理算法高速處理的需求。

DRP憑什么這么優(yōu)秀？

DRP是一個(gè)硬件資源，所有的運(yùn)算邏輯都在硬件層面實(shí)現(xiàn)，每個(gè)Tile都是一個(gè)獨(dú)立的運(yùn)算單元，Tile擁有的硬件資源是一定的，所以當(dāng)有算法庫(kù)用到的硬件資源較多的時(shí)候，就需要兩個(gè)甚至更多的Tile來(lái)協(xié)同配合，以下是DRP所擁有的硬件資源。

DRP在運(yùn)行的過(guò)程中，會(huì)自動(dòng)的根據(jù)算法庫(kù)的復(fù)雜程度，靈活的對(duì)硬件資源進(jìn)行一些整合，比如在一個(gè)Tile內(nèi)，將兩個(gè)16bit的乘法器合并成一個(gè)32bit的乘法器使用；或者將一個(gè)16bit的乘法器與一個(gè)計(jì)數(shù)器組合使用等。進(jìn)一步擴(kuò)大了DRP的運(yùn)算能力。

硬件的運(yùn)算能力我們都非常清楚，比如目前應(yīng)用非常廣泛的FPGA的算力就和CPU完全不在一個(gè)量級(jí)，然而FPGA的缺陷也很明顯，就是運(yùn)算規(guī)模直接和門(mén)電路數(shù)量掛鉤，需要實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的算法就必須用更多的門(mén)數(shù)，而且一旦算法要求的門(mén)數(shù)超出了項(xiàng)目初期的FPGA選型，則不得不更換更大規(guī)模的FPGA，非常的不方便。

這個(gè)時(shí)候，DRP的靈活性就體現(xiàn)出來(lái)了，它不僅可以在庫(kù)與庫(kù)之間靈活切換，在同一個(gè)庫(kù)的內(nèi)部，也能在不同的時(shí)鐘周期內(nèi)，動(dòng)態(tài)調(diào)整運(yùn)算電路之間的邏輯，來(lái)實(shí)現(xiàn)各種各樣的運(yùn)算方式。通過(guò)這種分時(shí)復(fù)用的方式，最大限度的提升了運(yùn)算性能，給小體積發(fā)揮大能力提供了無(wú)限可能。

動(dòng)態(tài)可重配置的性能可以在1個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)內(nèi)修改運(yùn)算電路的組合方式，動(dòng)態(tài)加載可以在1ms內(nèi)重新裝載整個(gè)新的算法庫(kù)。

DRP甚至可以通過(guò)多個(gè)Tile運(yùn)行同一個(gè)算法庫(kù)來(lái)提高處理速度。比如將一張圖片等分為6份，交給6個(gè)Tile進(jìn)行圖像處理，性能直接在原有的基礎(chǔ)上提升6倍！

一般來(lái)說(shuō)，性能提升往往會(huì)伴隨著功耗的增加。但是用DRP來(lái)提升圖像處理能力是一種另辟蹊徑的優(yōu)化方式，而且這種方式的能耗要遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于CPU的能耗。

如何使用DRP？

前邊介紹了諸多DRP的優(yōu)勢(shì)，大家可能對(duì)于DRP的使用方法有諸多猜測(cè)，可能會(huì)擔(dān)心難以上手。但是！不用擔(dān)心！瑞薩電子為大家提供了完整的服務(wù)，目前我們開(kāi)發(fā)了大約50個(gè)算法庫(kù)供大家使用，大部分算法庫(kù)與opencv庫(kù)的功能和接口相似，非常方便即可在一個(gè)普通的工程中使用DRP。

圖為cv庫(kù)和DRP庫(kù)的切換

下面我們以Bayer轉(zhuǎn)RGB的庫(kù)為例，看看在使用DRP的時(shí)候需要做哪些事情。

首先是函數(shù)接口，需要提供的參數(shù)包括輸入地址、輸出地址、圖像寬高以及是否使用tinning（在轉(zhuǎn)換過(guò)程中可以同時(shí)對(duì)圖像尺寸進(jìn)行壓縮）。

在函數(shù)內(nèi)部，需要先將DRP的庫(kù)load到DRP硬件中去，g_drp_lib_bayer_binning2rgb這個(gè)數(shù)組中存放的就是編譯好的二進(jìn)制格式DRP庫(kù)。我們使用6個(gè)Tile并行處理一張圖片的方式，因此給6個(gè)Tile都load此庫(kù)。

Load之后，依次給每個(gè)Tile傳入計(jì)算參數(shù)并啟動(dòng)它。由于這里是同一張圖裁成6份，所以每個(gè)Tile只負(fù)責(zé)一張圖的1/6，因此在這里需要分別計(jì)算每個(gè)Tile的起始位置和輸出位置。計(jì)算完畢后下發(fā)Start命令讓這個(gè)Tile開(kāi)始運(yùn)行。

最后等待6個(gè)Tile全部運(yùn)算完畢即可。

下面我們來(lái)具體看看，機(jī)械臂是如何借助DRP的強(qiáng)大功能，實(shí)現(xiàn)了如此快速的物體檢測(cè)與跟蹤的。

在機(jī)械臂上電初始化以后，暫時(shí)沒(méi)有找到目標(biāo)，所以工作在物體檢測(cè)的模式。這個(gè)模式的工作流程如下：

可以看到camera采集到一幀圖像后，

①  由DRP做了一次Bayer到RGB的轉(zhuǎn)換，這個(gè)轉(zhuǎn)換同時(shí)將圖像的寬高壓縮到了原來(lái)的1/4，可以在不丟失準(zhǔn)確率的前提下加快后續(xù)流程的速度；這個(gè)庫(kù)只占用1個(gè)tile，所以可以將圖片拆分成6份同時(shí)進(jìn)行，耗時(shí)0.4ms。

②  給DRP中l(wèi)oad陰影校正&白平衡的庫(kù)，對(duì)上一步的結(jié)果做矯正，這個(gè)庫(kù)由于使用的資源較多，占用兩個(gè)tile，所以需要把圖像拆分成3份操作，耗時(shí)0.8ms。

③  由RGB圖轉(zhuǎn)換為HSV圖并提取其中V的值。方便后續(xù)的移動(dòng)物體檢測(cè)以及輪廓提取，耗時(shí)0.2ms。

④  使用“加權(quán)移動(dòng)平均法”提取運(yùn)動(dòng)的物體，此算法耗時(shí)0.6ms。

⑤  根據(jù)上一步得出的物體信息，尋找輪廓和中心點(diǎn)。（由CPU完成）

⑥  如果找到目標(biāo)，則轉(zhuǎn)入物體跟蹤的流程，否則重復(fù)這個(gè)過(guò)程。

⑦  其它一些顯示相關(guān)的處理流程。

假如上述流程中找到了目標(biāo)，那么就會(huì)進(jìn)入物體跟蹤的流程，物體跟蹤模式的工作流程如下

①  可以看到前兩步處理方式都是一樣的，Bayer轉(zhuǎn)RGB + 陰影校正&白平衡共消耗1.2ms。

②  由于這個(gè)模式中已經(jīng)確定畫(huà)面中存在物體，所以直接對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理，調(diào)用DRP中RGB轉(zhuǎn)Binary的庫(kù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換操作，耗時(shí)0.8ms。

③  由CPU尋找輪廓并計(jì)算中心點(diǎn)坐標(biāo)和角度。 CPU分別計(jì)算坐標(biāo)、角度與畫(huà)面中心的偏差值，并根據(jù)此值調(diào)整各個(gè)電機(jī)的控制量，耗時(shí)0.7ms。

④  由于前序?qū)D像尺寸做了壓縮，所以上一步計(jì)算的坐標(biāo)并不是實(shí)際坐標(biāo)，還需要進(jìn)行一次坐標(biāo)換算。

⑤  用于顯示的Bayer轉(zhuǎn)灰階圖的庫(kù)，以及其他顯示相關(guān)的流程，耗時(shí)0.3ms。

目前我們可以提供的約50個(gè)庫(kù)都能實(shí)現(xiàn)2~80倍不等的性能提升，這些性能提升是相對(duì)于RZ/A2M 528MHz Cortex A9 CPU做的對(duì)比。DRP庫(kù)對(duì)性能的提升普遍在10~20倍之間，10倍以下的庫(kù)提升效果不明顯的原因是這些算法本身過(guò)于簡(jiǎn)單，優(yōu)化空間太小。以下列舉了部分現(xiàn)有的庫(kù)以及運(yùn)算能力對(duì)比供大家參考。

當(dāng)然，如果客戶有想要的庫(kù)是我們暫時(shí)沒(méi)有的，也可以給瑞薩電子提需求，我們會(huì)綜合考慮后安排到后續(xù)開(kāi)發(fā)計(jì)劃中。

或者，如果客戶有一些自有的比較機(jī)密的算法想移植到DRP中使用，我們也可以提供DRP庫(kù)開(kāi)發(fā)的相關(guān)培訓(xùn)，手把手教你開(kāi)發(fā)DRP庫(kù)。