FLIR 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。

Hogasten 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 HDL を書き直さなければならないということがありました。」

FLIR 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 Coder 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 Image Processing Toolbox™ 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、Image Processing Toolbox 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、Image Processing Toolbox 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、FLIR 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 Coder 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、Fixed-Point Designer™ 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、FLIR 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 Coder™ を使用して C コードと MEX ファイルが生成されます。

次に HDL Coder を使用して、MATLAB アルゴリズムから合成可能な HDL コードが生成されます。その後、HDL 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 Compiler™ と Image Acquisition Toolbox™ 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、FLIR 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。