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基于FPGA的快速橡胶异物检测方法研究: 收藏
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引用; 《国外电子测量技术》2022年第10期41卷 112-118页; 作者：梁翼鸿黄丹平王鑫于少东四川轻化工大学机械工程学院宜宾644000; 为解决目前目标检测神经网络算法存在运算量大、占用资源多与实时性等问题,提出了一种基于改进的YOLOv3-tiny算法检测橡胶中异物,并使用现场可编程门阵列(FPGA)进行硬件加速。首先,在网络中采用深度可分离卷积,降低网络参数量;然后在网...; 为解决目前目标检测神经网络算法存在运算量大、占用资源多与实时性等问题,提出了一种基于改进的YOLOv3-tiny算法检测橡胶中异物,并使用现场可编程门阵列(FPGA)进行硬件加速。首先,在网络中采用深度可分离卷积,降低网络参数量;然后在网络中引入卷积注意力机制模块(CBAM),增强检测网络的准确性;最后将DE-YOLOv3-tiny网络移植到FPGA芯片中,使用定制参数位宽和数据流水线设计等优化处理,使其在顺丁橡胶异物检测中达到高效轻量化的效果。实验结果表明,相同条件下,其检测精度为96.7%,网络模型大小仅为9.79 MB,运行功率为7.8 W,单帧检测速度为246 ms,能够满足顺丁橡胶异物检测工程检测需求。; 来源：详细信息评论

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