[CLAIRE CHEN], а также [Марк Чжао], стажеры в классе [Bruce Land] ECE5760 в Cornell, выпускают работу, направленную на производственный сектор: автоматически проложенную продукцию Визуально сканируя много из них, а также обработку пикселей по одному за раз. Обычно время, когда виджет состоит из строки, – это когда вы должны привлечь к настоящим людям для проверки. Эта работа использует морфологическую обработку изображений подобно расширению, а также эрозию для поиска недостатков.

[CLAIRE], а также [Mark] создали моделируемующую производную линию с сервоприводом ремнем, который приносит серию конфет SPREE в разнообразие камеры, которая их сканирует. SOC с Cyclone V FPGA, а также ARM CORTEX-9, затем обрабатывает сырые картинки для установления цвета объекта, одновременно управляя его несколькими алгоритмами для поиска дефектов. FPGA отслеживает ровно, сколько прямых, прошедших в дополнение к их цвету, сохраняя уровень успешности на 99% со скоростью 5-10 кадров в секунду. FPGA также смотрит на каждый цвет цвета как набор пикселей, устанавливая связь, чтобы помочь дифференцировать несколько прядей, касающихся друг друга.

Также обязательно проверьте [CLAIRE], а также проект Bike Sonar [Mark] из предыдущего семестра.