【摘 要】
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滴灌带是一种常用的农业节水产品,其生产加工过程中需要打孔并检测孔位信息,漏打或错打会严重影响滴灌带的质量。滴灌带生产加工过程中对采集的孔位图像进行快速且准确的检测是其生产的核心问题之一,在计算机上利用卷积神经网络实现孔位图像处理存在体积大、功耗高等缺点,把卷积神经网络部署在FPGA上,不仅有并行运算的加速优势,还能解决上述问题。因此,实现滴灌带孔位的嵌入式图像处理具有重要意义。本文主要做了以下工作
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滴灌带是一种常用的农业节水产品,其生产加工过程中需要打孔并检测孔位信息,漏打或错打会严重影响滴灌带的质量。滴灌带生产加工过程中对采集的孔位图像进行快速且准确的检测是其生产的核心问题之一,在计算机上利用卷积神经网络实现孔位图像处理存在体积大、功耗高等缺点,把卷积神经网络部署在FPGA上,不仅有并行运算的加速优势,还能解决上述问题。因此,实现滴灌带孔位的嵌入式图像处理具有重要意义。本文主要做了以下工作:卷积神经网络在PC端的实现。首先构建滴灌带孔位信息数据集,然后在PC端搭建卷积神经网络模型,训练完成后,预测准确率达到97.62%,最后对模型参数进行提取与保存。卷积神经网络在FPGA上的部署。卷积加速部分使用HLS高层次综合工具设计了卷积核和池化核,并对其进行循环优化和接口优化,进一步提升了算法的性能;图像采集模块使用OV5640进行RGB格式数据的提取;图像显示模块使用VDMA驱动LCD屏显示预测结果和摄像头实时画面。使用Vivado软件搭建So C系统,根据设计要求完成PL端中IP核端口连线以及PS端驱动编写,实现滴灌带孔位检测系统的构建。利用ZYNQ7020平台进行实验验证。结果表明,在100MHz的工作频率下,用自建滴灌带数据集验证,孔位识别的准确率为96.89%,系统功耗为2.028W,相比于GPU功耗减少了80%。在保持检测功能实现的同时,本设计具有功耗低、体积小的优点。本文所提出的基于FPGA的孔位图像检测方法为滴灌带生产提供了新的技术思路。
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