数字电路萌新聊聊选型建议和常见坑吧。
FPGA优势突出的环节：图像预处理（滤波、校正、二值化）、基础特征提取（边缘、Blob分析）、某些特定算法（如Hough变换找直线、圆形，模板匹配）。这些算法结构固定，易于流水线化。
而像复杂的特征描述（SIFT、SURF）、高级分类器、深度学习模型，虽然也能在FPGA上实现，但开发成本高，迭代慢。除非项目量巨大或者有极端功耗、延迟要求，否则不如用GPU。
一个经典案例：液晶屏斑点（Mura）检测。需要实时处理高分辨率图像，进行不均匀性补偿和微弱缺陷增强。这种算法混合了滤波、背景建模和阈值分割，用CPU处理很慢，用FPGA设计一条定制流水线，可以做到实时检测且灵敏度极高。
注意事项：上FPGA前一定要评估好开发周期和成本。算法一旦用硬件实现，后期修改会比软件麻烦得多。所以最好把最稳定、最核心的实时部分放FPGA，把需要灵活调整的逻辑和高级分析放工控机或GPU，搞成异构系统，这样性价比最高。
从系统架构的角度看，FPGA的优势在于它能将传感器、处理单元和执行机构紧密耦合，形成一个确定性的实时闭环。
在典型的视觉流水线中，图像采集和结果输出到IO（比如触发PLC）这两个环节，FPGA的硬件并行性和低延迟是不可替代的。
具体来说：
采集环节：FPGA可以灵活实现各种相机接口（Camera Link, CoaXPress, GigE Vision等）的协议解析，并直接对原始Bayer阵列数据进行去马赛克、白平衡等处理，这都是在数据流进入系统内存之前完成的，节省了大量带宽和CPU干预。
预处理环节：像背景减除、帧间差分（用于运动检测）这类需要连续帧数据且计算简单的操作，FPGA用片上缓存几行或几帧数据就能流水作业，延迟极低。
输出环节：检测到缺陷后，FPGA可以精确到微秒级地触发一个IO信号来控制剔除阀或报警灯，这个定时精度是运行非实时操作系统的工控机无法保证的。
所以，FPGA不仅是加速了几个算法，更是重塑了系统的实时响应骨架。
说点具体的算法案例。
1. 线阵相机处理：这是FPGA的经典应用。比如在印刷、纺织、锂电池极片检测中，材料连续运动，线阵相机逐行扫描。FPGA可以实时对每一行数据进行高斯滤波、边缘提取、宽度测量、缺陷检测（如划痕、污点），并与编码器信号同步，实现高速、精确的在线检测。CPU很难处理这种持续不断的数据流。
2. 实时图像拼接与校正：在宽幅检测中，常用多个相机拍照后拼接。FPGA可以在图像输入时实时进行镜头畸变校正和基于特征的快速配准，实现无缝拼接。
3. 高速目标跟踪与匹配：比如在电子元件插装检测中，需要对移动中的小部件进行模板匹配。FPGA可以并行计算多个位置的相似度（如用SAD或NCC算法），实现亚微秒级的匹配速度，确保在高通量下不漏检。
这些环节用FPGA，核心优势就是“实时”，数据不用等，来了就处理，结果几乎同步输出。
我做过几个工业检测项目，分享一下实际经验。
FPGA最闪光的环节绝对是图像采集和预处理合二为一的部分。我们之前用一款高速面阵相机，每秒500帧，分辨率1024x1024。如果走Camera Link接口进工控机，光存储和显示就占满CPU，更别说处理了。后来用了带FPGA的采集卡，在FPGA里实现了非均匀性校正、坏点修复、实时平场校正，还有简单的阈值分割，然后把二值化后的连通域数据（只占几KB）传给工控机做进一步分析。工控机轻松了很多，整个系统延迟从几十毫秒降到了不到1毫秒。
另一个案例是双目立体匹配，为了得到深度图。CPU做稠密匹配太慢，我们用FPGA实现了半全局匹配（SGM）算法，虽然开发了几个月，但最终能实时处理1280x720@60fps的双目视频流，这是当时工控机加GPU都很难稳定达到的。
所以，如果你的算法是固定流程、计算密集、且对延迟敏感，FPGA硬干出来的性能是软件无法比拟的。
从算法角度看，FPGA特别适合那些规则性强、可高度并行化的底层图像操作。
比如中值滤波、Sobel边缘检测、图像畸变校正（特别是需要双线性插值的几何变换），这些算法每个像素或邻域的计算相互独立，FPGA可以设计成流水线，每个时钟周期处理一个或多个像素，吞吐量极高。
而像一些复杂的机器学习模型推理（如基于CNN的目标识别），虽然也可以用FPGA做加速，但开发难度大，现在很多情况下用高性能GPU或专用AI芯片可能更省事，除非你对功耗和确定延迟有极端要求。
所以，总结一下：FPGA的优势环节集中在流水线的前端——采集、预处理、初级特征提取。这些环节处理的数据量大，算法结构规整，FPGA的并行流水线能发挥最大威力。
FPGA在机器视觉里最不可替代的环节，我个人觉得是图像预处理和前端特征提取。
因为从相机出来到进入处理器的原始数据流非常大，尤其是高分辨率、高帧率的场景。工控机用CPU处理，得先把整帧图存到DDR里，再读出来算，延迟和带宽压力都大。FPGA可以直接在数据流进来的同时，用并行的像素流水线做操作，比如灰度化、滤波、二值化，处理完的像素可以直接送给下一步或者输出，几乎不存整帧，延迟能压到微秒级。
举个例子，很多检测设备用线阵相机扫描连续物料，每秒几万行数据，CPU根本来不及做实时滤波和缺陷判断，FPGA就能在扫描的同时完成处理，实时输出NG信号控制分拣机构。
所以，如果你的项目对实时性要求极高，比如检测结果要马上反馈到运动控制，或者数据吞吐量巨大，那预处理和简单特征提取用FPGA加速是立竿见影的。
