一种基于FPGA的卷积神经网络电缆缺陷检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于FPGA的卷积神经网络电缆缺陷检测方法，步骤一：采集电缆的缺陷图像，确定缺陷的初始化图像，并对缺陷图像储存和标注，构建电缆缺陷图像样本库；步骤二：将缺陷图像样本库中的图像分为训练集，利用训练代码进行图像识别训练，并将训练数据嵌入到FPGA中；步骤三：通过相机实时采集正在移动电缆的图像，由FPGA对图像进行预处理，匹配预先储存的缺陷图像；步骤四：将检测结构通过显示屏展示，以供工作人员获取信息；本发明专利技术采用基于FPGA的卷积神经网络电缆缺陷检测方法，不仅计算速度快而且更能适应复杂的环境提高检测效率和降低成本，改变了人工检测电缆的效率低下，以及单纯利用深度学习进行电缆检测不准确的现状。

全部详细技术资料下载

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电缆缺陷检测，具体为一种基于fpga的卷积神经网络电缆缺陷检测方法。

科普 | 一文了解FPGA

25实习必备——数字IC八股文集锦（FPGA底层资源；复位；数字IC设计流程；STA静态时序分析；分频；FIFO；亚稳态）

RISC-V如何部署于FPGA？解密背后故事

赛事资讯|2024安徽省机器人大赛-单片机与嵌入式赛道初赛取得圆满成功