基于现场可编程门阵列的嵌入式系统的研究与应用

嵌入式系统是嵌入到对象体系中的专用计算机系统,包括硬件和软件两大部分。本文主要介绍FPGA和SOPC的特点及其发展趋势以及如何使用Quartus II 4．2和NIOSII IDE等开发工具在FPGA器件上实现SOPC的设计。     

基于V93000的现场可编程门阵列测试时间优化方法

对于现场可编程门阵列FPGA,测试配置时间远大于加测试向量的时间,为实现FPGA快速配置测试,本文提出了一种FPGA测试时间优化方法:采用Advantest公司V93000自动测试设备,通过在一个周期内加载4行配置向量对电路配置比特流的测试时间进行优化(即4X配置方式),并结合FPGA多帧写位流压缩方法对电路测试配置的编程加载时间进行优化;以Xilinx公司Virtex-7系列FPGA-XC7VX485T为例进行了测试验证,测试数据表明:采用V93000SoC测试系统的4X配置方式,FPGA的单次配置时间减少了74.1%;为了满足量产测试对于测试时间的要求,进一步提出V93000的4X配置方式与FPGA的位流压缩相结合的方法,FPGA的单次配置时间由1.047s减少到47.834ms,测试时间压缩了95.5%.该方法有效减少了FPGA单次测试时间,提高了在系统配置速度.     

车牌识别算法的对比研究

汽车数量的不断增长使交通变得日益拥堵,已经严重的影响了我们的生活。在这种背景下,人们开始致力于智能交通系统的研究,作为该系统的核心部分,车牌自动识别技术取得了较快的发展,并且在其他领域中也发挥了很大的作用。本文重点讨论了车牌定位部分。     

基于FPGA的汽车电子机械制动系统的研究

科技研究的进步和先进技术的引进,给汽车行业的发展带来繁荣,同时人们对汽车的要求也在日益提高,对其安全性能、舒适程度以及外观方面都在不断的追求完美。目前,汽车的控制系统中加入了大量的电子控制系统,电子机械制动系统的结构没有太高的难度,体积较小,同时功能集成性能可靠性较强,因此受到较为广泛的推广应用[1]。文章就汽车电子机械制动系统进行研究,结合FPGA可编程逻辑门阵列进行编程数据分析。     

基于FPGA的硅微机械谐振式陀螺仪数据采集系统设计

介绍了一种硅微机械谐振式陀螺仪的结构,给出了调制系数或最大频偏与输入角速度成正比的关系.通过对陀螺仪敏感质量块静电驱动力和双端音叉谐振器输出信号的分析,得出了双端音叉谐振器输出信号的相位差与调制系数之间的关系.提出了一种调频信号最大频偏的检测方法,通过此相位差的计算得出调制系数或最大频差,进而计算出输入角速度的值.设计了一种基于FPGA的数字化解调方案,给出了基于FPGA的数字化最大频差测量电路的测试结果.结果表明测量电路对最大频偏有很好的测量效果.     

基于并行处理的EPA通信调度算法研究与实现

针对目前工业以太网(EPA)通信调度算法软件实现方法存在的内存资源耗费多,通信调度表搜索效率低的问题,提出了一种基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的硬件实现方法.该实现方法采用了一种报文集中存储,通信调度表分别构建的策略,并基于该策略设计了一种并行处理的调度表搜索方法.在以Altera Cyclone II FPGA为主控芯片的开发平台上的测试结果表明,与软件实现方法相比,该设计方法减少了内存资源的占有率,将报文搜索效率提高了9倍,通信调度性能提高了1倍.     

可编程逻辑器件CPLD／FPGA的发展概述

本文回顾了复杂可编程逻辑器件、现场可编程门阵列（CPLD／FPGA）器件的发展及特点,指出,CPLD／FPGA的应用和技术推广将是我国未来电子设计技术发腥的主流。     

一种基于高精度PSD的称量系统设计

利用高精度PSD的结构特性及工作原理结合现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的灵活高速实时特点,实现高精度小量程称量系统。PSD(Posi- tion Sensitive Detector)位置敏感探测器是一种高精度位置敏感探测器件,常应用于定位系统及角度、位移、位置等实时非接触式测量中。通过Verilog HDL语言编程完成对所得模型数据的实时快速运算。用AD779这款14位分辨率模数转换器搭建PSD输出信号和FPGA之间的桥梁,提高系统精度,基本达到整个系统要求的预期结果。     

基于NVDLA与FPGA结合的神经网络加速器平台设计

随着深度神经网络对算力的需求不断增加,传统通用处理器在完成推理运算过程中出现了性能低、功耗高的缺点,因此通过专用硬件对深度神经网络进行加速逐步成为了深度神经网络的重要发展趋势。现场可编程门阵列(FPGA)具有重构性强、开发周期短以及性能优越等优点,适合用作深度神经网络的硬件加速平台。英伟达深度学习加速器(NVDLA)是英伟达开源的神经网络硬件加速器,其凭借自身出色的性能被学术界和工业界高度认可。本文主要研究NVDLA在FPGA平台上的优化映射问题,通过多种优化方案高效利用FPGA内部的硬件资源,同时提高其运行性能。基于搭建的NVDLA加速器平台,本文实现了对RESNET-50神经网络的硬件加速,完成了在ImageNet数据集上的图像分类任务。研究结果表明,优化后的NVDLA能显著提高硬件资源使用效率,处理性能最高可达30.8 fps,实现了较边缘中央处理器(CPU)加速器平台28倍的性能提升。     

基于图像处理的电路板缺陷检测系统设计

针对传统电路板缺陷检测多为人工检测、速度较慢且成本较高的问题,本文研究设计了一款以图像处理为基础、利用现场可编程门阵列(FPGA)实现对电路板缺陷准确、高速的检测系统。在传统图像增强算法的基础上提出一种针对不同图像信息采用不同感兴趣区间的方法,增强效果显著;为减少电路板上标识字样对匹配算法计算速度的影响,提出一种去除丝印算法,将电路板上多余的标识字样取消,减少图像匹配的计算量,加快检测的速度;在传统绝对误差和算法(SAD)模板匹配算法的基础上采用去平均值法计算图像信息,减小光照变化带来的影响;将传统2算子Sobel边缘检测扩展到8算子边缘检测,边缘信息更加明显清晰。采用FPGA作为硬件平台,在Vivado开发环境下实现Verilog HDL硬件逻辑语言,下载到FPGA中实现。实验结果表明,系统的平均检测精度为98.53%,检测单张电路板的时间为8.204 s。本系统设计在检测精度和速度上都有明显提升,且造价成本低。     

基于FPGA设计的图象的快速目标提取

针对高帧频电视系统的特点,应用现场可编程门阵列（ＦＰＧＡ）构造图象ｙ阈值分割算法,完成数字电视的分段背景拟合,接合外部高速ＤＳＰ产生自适应域值．实现了高帧频电视系统全视场的在线数字图象分割．仿真实验结果证明是可行的．     

AI设计下的智能驾驶场景文本识别技术

目的 交通标志识别作为智能驾驶、交通系统研究中的一项重要内容,具有较大的理论价值和应用前景.尤其是文本型交通标志,其含有丰富的高层语义信息,能够提供极其丰富的道路信息.因此通过设计并实现一套新的端到端交通标志文本识别系统,达到有效缓解交通拥堵、提高道路安全的目的.方法 系统主要包括文本区域检测和文字识别两个视觉任务,并基于卷积神经网络的深度学习技术实现.首先以ResNet-50为骨干网络提取特征,并采用类FPN结构进行多层特征融合,将融合后的特征作为文本检测和识别的共享特征.文本检测定位文本区域并输出候选文本框的坐标,文字识别输出词条对应的文本字符串.结果 通过实验验证,系统在Traffic Guide Panel Dataset上取得了令人满意的结果,行识别准确率为71.08％.结论 端到端交通标志文本识别非常具有现实意义.通过卷积神经网络的深度学习技术,提出了一套端到端交通标志文本识别系统,并在开源的Traffic Guide Panel Dataset上证明了该系统的优越性.     

基于CORDIC的成像声呐加权系数实时生成方法研究

针对线列阵成像声呐加权系数的预存储式生成方法,需要在现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)中调用Block Memory IP核预存所有加权系数进行波束形成,造成随机存储器(Random Access Memory,RAM)资源占用过多的问题,提出了一种基于CORDIC实时生成加权系数的改进方法。通过预存少量的波束角度值并利用乘法器和CORDIC IP核实时生成加权系数,该方法可降低77%的RAM资源;此外,通过上位机下发声速,可以实现动态加载不同声速下的加权系数进行波束形成,并且能够保持较高的运算效率。经过ISE布局布线,该方法有效地均衡了RAM资源与逻辑资源的占用率,节省FPGA成本,具有很好的工程应用价值。     

Fast Fault Tree Analysis for Hybrid Uncertainties Using Stochastic Logic Implemented on Field‐Programmable Gate Arrays: An Application in Quantitative Assessment and mitigation of Welding Defects Risk

This paper presents a stochastic logic‐based method for quantitative risk assessment using fault tree analysis (FTA) that can take into account both types of uncertainties including objective and subjective uncertainties. In the proposed method, each fault tree gate is translated to its corresponding stochastic logic template and then is implemented on a field programmable gate array (FPGA). Because the analysis does not utilize any transformation methods, the results of analysis are more accurate than those methods which are based on transformation from possibility to probability distributions or vice versa. Experimental results for a benchmark fault tree show that this method accelerates analysis time compared to conventional hybrid uncertainty analysis method and transformation methods. The efficiency of the proposed method is demonstrated by implementation in a real steel structure project. The quantitative risk assessment is performed for the incomplete penetration as one of the defects encountered in arc welding process, and its results are compared with transformation methods. The comparison results show the proposed hybrid uncertainty analysis method is also more accurate in comparison to the transformation‐based approaches. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于视觉的答题卡自动判分系统设计

针对目前市场上光标读卡机在功能和价格上的局限性,提出了基于数字图像处理的答题卡识别新方法。首先将答题卡进行图像预处理和图形校正,利用YCbCr颜色空间算法分割出考生信息区和答题区;然后利用字符匹配和纵向同步头定位出考生信息区和答题区的精确坐标;最后利用自适应阈值算法把答题卡二值化,计算二值图像中每个填涂点的面积并与设定的阈值比较,若大于阈值,则视为已填涂。实验证明:该方法具有识别速度快、准确率较高的特点,并且对于答题卡扫描时的倾斜不敏感,对填涂大小、填涂深浅不一致和卷面轻微污损等情况均有比较好的识别效果。     

自主移动机器人视觉信息处理技术研究发展现状

视觉系统是自主移动机器人感知外界环境的主要手段之一.本文介绍了自主移动机器人视觉系统的基本组成以及不同类型的机器人视觉系统的主要特点,并结合自主移动机器人视觉系统的发展趋势,比较详细地介绍了基于 ASIC、DSP、FPGA、视觉芯片等技术的嵌入式视觉信息处理单元的主要特点及研究发展现状.本文最后提出了实现具有较强实用性的自主移动机器人视觉系统所需要解决的高实时性、通用性和适应性等若干关键问题.     

基于知识图谱的包装领域智能问答系统的设计

目的 针对目前包装产业存在的产业链长、数据大而散、包装领域知识信息检索不精准等问题,设计一个基于知识图谱的包装领域智能问答系统.方法 采用知识图谱、智能问答、自然语言处理、深度学习和个性化推荐等技术,对互联网上各类包装领域数据进行采集汇聚、抽取知识、融合计算,最终形成一个包装领域混合型智能问答系统.结果 系统主要功能包括知识图谱、文本相似匹配、图像识别和自动问答,实现了包装领域大数据的知识卡片、语义搜索和沉浸问答.结论 该系统使用方便,通过问答方式,一站式快速按需获取多视图、多维度包装领域数据,提升了行业的数字化、信息化和智能化水平.