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支持廣泛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的VIP8000處理器

  • 機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理技術(shù)承載著嵌入式處理器下一個主要的市場機會。國際數(shù)據(jù)公司(IDC)預測，全球在人工智能和機器學習方面的支出將從2016年的80億美元增長到2020年的470億美元。AI爆發(fā)式增長的背后有三個主要的驅(qū)動力：算法的快速演進、強大的技術(shù)平臺以及大數(shù)據(jù)。AI日益無處不在，這就要求消費電子、汽車電子、工業(yè)4.0等終端產(chǎn)品具備實時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理、可靈活升級至最新最優(yōu)算法，以及從持續(xù)學習中收集有用信息的能力。
  • 關(guān)鍵字： 芯原  機器學習  視覺圖像  

基于視覺圖像的微小零件邊緣檢測算法研究

  • 高精度的微小零件邊緣檢測中，傳統(tǒng)邊緣檢測算法存在實際應用可操作性較差，檢測結(jié)果難以達到精度要求等問題。為了提高邊緣檢測精度，提出了基于Soble算子的改進算法，該算法擴展了Sobel算子邊緣檢測的模板，并對擴展的梯度方向圖進行了細化處理，而后在梯度圖像上實現(xiàn)多項式插值亞像素細分，從而完成對目標邊緣的精確定位。
    實驗結(jié)果表明，該方法的定位精度為0．20 pixel，滿足微小零件在實際檢測的精度要求。
  • 關(guān)鍵字： 視覺圖像  零件  邊緣檢測  算法研究    
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視覺圖像介紹

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