随着社会的不断发展,各行各业对自动化设备的需求愈来愈多,自动导向车(Automated Guided Vehicle,AGV)灵活性高,应用范围广被越来越多的场合采用。本文主要研究视觉导向AGV图像处理算法在现场可编程逻辑门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)中的硬件化实现,以提高图像处理的速度和精度,从而提高AGV运行的精度和稳定性。首先介绍了AGV各种不同的导向方法并分析了视觉导向AGV的优势以及本文设计开发的图像处理系统,总结了图像处理算法在各种不同平台的上的运行效果,在此基础上对比分析后,选择FPGA和DSP作为图像处理的控制器。采用该方案可以发挥两者的优势从而使得图像处理的速度和精度得到提高。本文主要研究图像前期处理算法的FPGA硬件化实现,包括数据采集控制模块的程序编写、通信模块的设计、各种接口模块的设计和图像处理算法的设计。图像处理算法的硬件化实现具体包含有改进后的图像中值滤波算法、边缘检测算法和Hough变换检测直线算法的硬件化语言设计以及在图像处理系统中的具体实现。FPGA实现的算法程序能够更快速的完成图像处理,提高了计算的准确性。设计完成后综合采用Matlab、ISE Simulator Lite和ModelSim等仿真工具进行了图像处理算法和功能模块的仿真验证实验,仿真结果证明了算法的正确性,处理速度和精度都得到了提高。将设计完成的图像处理系统安装到AGV进行现场运行试验,运行结果和仿真实验相符,并提高了AGV运行的稳定性和精度。最后对全文的工作进行了总结,并对未来的研究提出了展望。