2006
DOI: 10.1109/ted.2006.878024
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Higher Order Autocorrelation Vision Chip

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“…Although there are dozens of variants for different task solution, the traditional neuronet computings is extremely complex in hardware implementation and require complex settings on the task. As a prototype, it is proposed to use methods of perception organizing, information processing and neurons communication in the retina of the human eye [6,7,[11][12][13][24][25][26][27][28][29][30][31]:…”
Section: Architectures Of Parallel Perception and Processing Of Informentioning
confidence: 99%
“…Although there are dozens of variants for different task solution, the traditional neuronet computings is extremely complex in hardware implementation and require complex settings on the task. As a prototype, it is proposed to use methods of perception organizing, information processing and neurons communication in the retina of the human eye [6,7,[11][12][13][24][25][26][27][28][29][30][31]:…”
Section: Architectures Of Parallel Perception and Processing Of Informentioning
confidence: 99%
“…1 计算机视觉技术在最近十几年发展迅速,应用 领域不断拓展,针对不同的对象,研究人员提出了 多种多样的图像处理算法,这种技术的进步使得计 算机视觉正在代替人眼,完成各种繁重复杂的工业 现场检测和监控任务 [1][2][3] 。目前,传统的图像传感器 * 留学回国人员基金(M15C300010)和中国铁路总公司科技研究开发计 划课题(2014G009-G)资助项目。20150510 收到初稿,20151110 收到修 改稿 的采样速度不超过 100 帧/s,随着高速智能相机的 研发,视觉系统每秒存储数据可达 660 Mb [4] ,图像 采集速度可达到 250 帧/s、500 帧/s、1 000 帧/s 甚至 更高, 这些高速相机可以对高速运动现象进行快速捕 捉,清晰的还原人眼无法观测的高速运动过程 [5][6][7][8] 。 现代机械工程领域,在大规模工业生产和交通 运输设备方面,生产线和载运工具的运动速度越来 越快,无法用普通相机进行检测。例如高速全自动 贴片机的元件贴片时间可在几 ms 内完成;高速印 刷、高速加工等工业生产;汽车发动机、火车轮对 和飞机螺旋桨、涡轮发动机的高速旋转等高速机械 运动。工业中可执行的高速机械运动,往往以往复 式、重复式等周期运动体现,被人类控制用于完成 固定的动作。对于这些高速机械系统的运动特性检 测,往往利用转速传感器、红外激光等手段进行部 分零件的速度和频率检测,但基于视觉技术的高速 检测,国内尚无相关研究;大部分针对行人步态识 别、动物行为识别等,算法复杂不易用于高速实时 检测。 目前,针对高速运动现象的检测,国内外研究 机构开发了高速视觉平台进行相关研究。NIE 等 [9] 利用 240 帧/s 的高速相机对试验鼠进行长时间的高 速录像,提出了试验鼠典型运动自动提取算法,可 应用于药物试验中。ISHII 等 [10] 利用高速视觉系统 对附着标记点的动物心脏进行 1 000 帧/s 的高速图 像采集,离线处理重建心脏三维运动状态。高速智 能相机主要利用高速图像处理算法,对每一帧图像 进行毫秒级的高速计算,智能判断运动特性,可进 行长时间的高速实时检测,或提取特征信息和选择 性录取高速视频。马波等 [11] 利用高速摄像机获取医 用安瓿的序列图像,结合电气控制系统,设计了视 觉检测系统, 用于检测安瓿中可见的异物。 GU 等 [12][13] 利用 FPGA 并行处理技术和高速相机实现了多目标 特征的实时提取算法,WATANABE 等 [14][15] 开发了 高速视觉系统,并应用于高速文档识别,机器手运 动控制和物体的高速实时跟踪等领域。毕昕等针对 液晶显示器制造中的 Mura 缺陷,提出了基于机器 视觉的检测方法,分别研究基于小波滤波、同态变 换和主动轮廓模型等理论,建立 Mura 缺陷自动检 测方法 [16] 。张正涛等 [17] [18] 。然而,在利用 GPU 处理的 过程中, 图像数据在 CPU 与 GPU 之间的双向传输 占用较多时间,存在丢帧现象,不利于毫秒级的高 速实时计算,难以对高速运动现象完成准确检测。 因此,本研究主要利用高速视觉平台,设计高速图 像处理算法,对每一帧当前图像利用软件程序执行 算法,完成高速实时计算。 ( , , ) 0…”
Section: 前言unclassified
“…In contrast, for improving the integration technology, recently, various high speed vision systems have been developed such as vision chips [5]- [8] that integrate sensors and processing elements into one chip and a high-speed vision [9] that processes a mega-pixel image with 1000 fps in real time. In particular, because 3D profile calculations with the lightsection method can actualize with simple processing that is suited for integration, many high-speed smart sensors [10]- [14] which specialize in the 3D measurements have been developed.…”
Section: Conventional Workmentioning
confidence: 99%