基于FPGA的卷积神经网络动态加载SOC设计
【摘要】 机器视觉是人工智能与现代工业应用结合的结果，通过机器视觉将目标物品转换成具有特定含义的数字信号，进而根据信号的信息测试目标物品并控制现场设备的动作，实现使用机器代替人的目标的内SOC)卷积神经网络硬件算法核心，能够实时高速采集图部例化了双核像和实时分析处理;同时还设计了一套软件系统，帮助算法工程师实现自己的网络模型针对复杂多变的现场应用，设计了一套支持网络动态加载的系统环境，提高了在机器视觉领域的适用性，尤其适用于以卷积神经网络为基础的工业自动化领域，如机器视觉检测计算速度优势的同时，简化了应用工程师的设计过程，有效降低了实际应用的实施难度
