基于FPGA与退化YOLO的手机镜片缺陷检测系统

作     者：王习东 王国鹏 王保昌 张浩 冯文杰 杨业泉 Wang Xidong;Wang Guopeng;Wang Baochang;Zhang Hao;Feng Wenjie;Yang Yequan

作者机构：三峡大学计算机与信息学院宜昌443002 三峡大学理学院宜昌443002 三峡大学电气与新能源学院宜昌443002 

出 版 物：《电子测量技术》 (Electronic Measurement Technology)

年 卷 期：2022年第45卷第18期

页      面：10-17页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(52179136)资助 

主　　题：FPGA YOLOv2 手机镜片检测 软硬协同检测 快速卷积算法 

摘      要：针对镜片缺陷检测采用图像处理法和神经网络法存在时延高、功耗高和检测缺陷类别较少等问题,设计了一种基于FPGA与退化YOLO的软硬协同检测系统。系统中使用卷积层代替YOLO网络的重排序层进行网络退化,并映射到FPGA上;采用动态量化、模块融合、双缓冲流水线、循环展开和分块等优化策略,设计可动态配置的加速IP,其中的卷积计算模块分别实现了基于Winograd和GEMM的快速卷积算法。实验结果表明,本系统的加速IP在PYNQ-Z2上获得了51.89 GOP/s的计算性能,比基于典型滑动窗口卷积计算方法的性能提高了0.76倍,加速单张图像的时延为433 ms,功耗为1.07 W,与Core i5-10500 CPU相比,能效是其365.27倍,实现了小型设备对手机镜片低时延、低功耗的多缺陷检测。