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FPGA大赛【一】设计概述

随着各类图像旋转算法的层出不穷,图像旋转逐渐成为近年来各类赛事的热门赛 题。然而在基于 FPGA 的图像旋转设计方面,可行的方案较少。因此,我们本次采用了国产紫光同创的 PGL22G 这块开发板进行图像旋转方案的设计,制作成了一个完整的具有快速处理,实时显示的系统。本作品从图像旋转这一经典的问题出发,采用 CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)算法,结合图传技术,实时显示技术,以 FPGA 作为核心处理器,通 过自制的上位机软件实现软件对硬件的精确控制,达到对摄像头采集的图像进行实时旋 转并且显示的目的,并且可以通过上位机对旋转后的图像进行显示模式,灰度阈值的设定。本设计的核心思路为:在图像旋转设计中,插入一个图像旋转模块。将从摄像头缓存的图像先读取出来,组合成一帧旋转的图像后再写入 ddr 中,再由显示驱动模块读取进行显示。

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准确率99.9%!如何用深度学习最快找出放倒的那张X光胸片(代码+数据)

大数据文摘作品 编译:Zhifu、元元、Molly、钱天培 医学图像数据的质量一直是个老大难题。难以清理的数据制约着许多深度学习的应用。 而实际上,深度学习本身就是清洗医疗数据的好帮手。 今天,我们就来讲一个案例,展示如何用深度学习迅速清洗一个杂乱的医疗图像数据集。 案例的主角是胸部X光图像。 由于设备制造商的不同,胸部X光的图像有可能是水平的,也可能是垂直翻转的。他们可能会倒置像素值,也可能会旋转。问题在于,当你处理一个庞大的数据集(比如说50到100万张图像)的时候,如何在没有医生查看的情况下发现畸变?

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北京现代工厂案例:利用智能相机解决机器人精确抓取问题

北京现代拥有3 座整车生产工厂、3 座发动机生产工厂和1 座承担自主研发的技术中心。北京现代拥有近300 台机器人,分别应用在车身焊接、车身冲压、发动机组装、涂装等各种关键工位中。公司依靠先进的自动化制造装备,保障100%焊接与运输自动化率,100%自动化冲压生产,确保车身焊接质量与车身强度。 在发动机生产工厂,汽车发动机的缸体搬运工作是由韩国现代公司制造的机器人来进行。在引导机器人进行缸体搬运时,采用的是由韩方定制的工业相机+视觉软件的方式。在生产过程中,遇到了棘手问题,主要是:相机拍照一次检测不成功,需

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领券