[发明专利]实现织物疵点检测神经网络的加速器、方法和加速系统

说明书

本申请公开了实现织物疵点检测神经网络的FPGA加速装置、方法和加速系统，该FPGA加速装置、方法和加速系统利用FPGA实现加速织物疵点检测神经网络的检测过程，相对于通用处理器和图形处理器有高性能、低功耗的特点。另外，本发明的实施例的方案只在检测出疵点时，FPGA加速装置才将计算结果输出，节省了传输带宽。

技术领域

本申请涉及织物检测技术领域，特别涉及实现织物疵点检测神经网络的方法、加速装置和加速系统。

背景技术

在机织布、针织布、非织造布等织物的生产线上，需要检测所生产出来的织物是否存在疵点，例如，织物上是否有污渍、破洞、起毛等等。

目前的检测方法主要是由检测人员站在验布设备前通过肉眼检测的方式发现织物疵点并对疵点进行标记或记录。在织物的产量很大的情况下，由检测人员来检测将会很费人力，而且，检测人员在工作一段时间之后容易疲劳，从而存在发生误检的可能性。因此，由检测人员来检测的总体缺陷检测效率不高、并且检测准确度不够稳定。

相关技术中，利用计算机进行验布主要是通过机器视觉和疵点分类方法来实现，也即，通过摄像技术获取待检测的布料图像，通过预先设置多个类别，利用检测模型根据该图像的特征确定该图像分别属于该多个类别中的每个类别的概率，并将概率最大的类别确定为该图像所述的类别，以得到该布料图像所述的疵点分类。

但是，目前利用计算机进行验布的方法通常是采用通用处理器(CPU)或者图形处理器(GPU)来实现，其中，随着GPU的大规模并行架构支持的不断推进，检测模型在GPU系统上的运行速度相较于单核CPU往往提升几十倍乃至上千倍，但GPU的高能耗对其应用造成了一定的限制。相比于GPU，FPGA在功耗方面具有很大的优势。

发明内容

鉴于以上问题，本发明的实施例提供一种实现织物疵点检测神经网络的加速装置、方法和加速系统。

按照本发明的实施例的实现织物疵点检测神经网络的FPGA加速装置，包括：至少一存储单元，用于存储操作指令、参与计算的待检测织物图像的至少一候选区域数据和织物疵点检测神经网络的权重数据，并将所述至少一候选区域数据一一对应分配到至少一计算单元；所述至少一计算单元，用于根据所述操作指令、所述权重数据和分配到的所述候选区域数据，执行所述织物疵点检测神经网络计算中向量乘加操作以得到计算结果；所述至少一存储单元还用于存储所述计算结果，并输出其中候选区域包含织物疵点的计算结果；以及控制单元，与所述至少一存储单元、所述至少一计算单元相连，用于经由所述至少一存储单元获得所述操作指令，并且解析所述操作指令以控制所述至少一计算单元。

按照本发明的实施例的基于FPGA实现织物疵点检测神经网络的方法，包括：设置至少一存储单元，存储操作指令、参与计算的待检测织物图像的至少一候选区域数据和织物疵点检测神经网络的权重数据，并将所述至少一候选区域数据一一对应分配到至少一计算单元；设置至少一计算单元，根据所述操作指令、所述权重数据和分配到的所述候选区域数据，执行所述织物疵点检测神经网络计算中向量乘加操作以得到计算结果；所述至少一存储单元存储所述计算结果，并输出其中候选区域包含织物疵点的计算结果；以及设置控制单元，与所述至少一存储单元、所述至少一计算单元相连，所述控制单元经由所述至少一存储单元获得所述操作指令，并且解析所述操作指令以控制所述至少一计算单元。

按照本发明的实施例的基于FPGA实现织物疵点检测神经网络的硬件加速系统，包括：处理器和前述的FPGA加速装置；其中，所述处理器，用于运行织物疵点检测装置，向所述FPGA加速装置发送用于计算的初始数据；所述FPGA加速装置，用于根据所述处理器发送的初始数据，执行织物疵点检测神经网络的计算，得到计算结果，将其中候选区域包含织物疵点的计算结果返给所述处理器。

从以上的描述可以看出，本发明的实施例的方案利用FPGA实现加速织物疵点检测神经网络的检测过程，相对于通用处理器和图形处理器有高性能、低功耗的特点。另外，本发明的实施例的方案只在检测出疵点时，FPGA加速装置才将计算结果输出，节省了传输带宽。