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技术趋势
Technology Trends
的正确率,我们 20MB/s。
定义了六种不同 在 FPGA 这样十分适合图像处理
的缺陷类型,并 的处理器平台上实现深度学习,是一
使用 1,800 个反 项重大的进展。然而,处理方法必须
射金属表面图像 具有确定性和算法可验证性的这一要
对神经网络进行 求,使其进入所有图像处理领域还存
了训练。由于金 在一定困难。另外,对识别为错误的
属表面存在较大 区域进行存档,以及分割和存储的操
差异的刮痕、以 作也还未能实现。
及细微差异的
裂痕,还有光照 前景展望
图3:使用VisualApplets实现的基于CNN的金属表面缺陷分类。 和材料变化产生 迄今为止,CNN 的训练和操作
理工学院(KIT)工业信息技术研究 的不同灰色调,传统图像处理系统几 使用仍是两个独立的流程。未来,拥
所(IIIT)的 Michael Heizmann 教授 乎无法成功地进行表面分析。测试结 有更多资源的新型 FPGA 芯片的出
合作,在 “基于 FPGA 的机器学习工 果显示,使用神经网络的平均正确检 现,或者与 ARM/CPU 及 GPU 处理
业应用”项目的合作框架下互相交换 测率为 97.4%,这一数值明显高于传 器的组合运用,将能够实现通过实时
研究成果,这一举措有望为我们带来 统方法。该应用配置中的数据吞吐量 获取的图像材料进行动态训练,这将
全新进展。 为 400MB/s。相比之下,基于 CPU 进一步提高检测的正确率并简化学习
为了确定在复杂环境中缺陷检测 的软件解决方案平均吞吐量只能达到 过程。
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22 Jan/Feb 2018