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カメラで位置を確認！実際のピンポン玉を同じ位置に合わせる制御をした事例をご紹介
ARM内蔵FPGAを利用し、高速な画像処理・モータ制御の研究について ご紹介いたします。 今回はカメラで位置を確認し、実際のピンポン玉を同じ位置に 合わせる制御をしています。 ノートパソコンの画面に写し出された、模擬のピンポン玉の位置をカメラで撮影し、 画像認識で処理をしながら実際のピンポン玉も同じ高さになる様にしています。 左側のディスプレイは模擬のピンポン玉を検出し、円の中央を見つけて高さを 割り出しており、この結果からピンポン玉を同じ位置まで制御をさせていますが、 まだまだ精度やフィードバックの速度を改善する必要があります。 ※事例の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
ソフトウェア処理とFPGAによるロジック処理の速度差を是非ご覧になって下さい！
FPGAにおけるAIの取り組みをご紹介いたします。 ”システックのAIソリューションシリーズ Vol.6”最終回の第6回目は 「発展バージョン編」となります。 これまでご紹介の手法を用いながら、AIで検出した対象をカメラで 追跡するデモや、ロジックとソフトウェアの処理速度比較などを ご紹介させて頂きます。 ソフトウェア処理とFPGAによるロジック処理の速度差を是非ご覧になって 違いを確かめて下さい。 ※事例の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
6つに増やして動作を確認！より高速で適切なフィードバックが行える研究をご紹介
ARM内蔵FPGAを利用し、高速な画像処理・モータ制御の研究について ご紹介いたします。 前回はひとつのピンポン玉でファンモータ制御の確認をしていましたが、 6つに増やして動作の確認を進めています。 同じファンモータでも精度の差や、隣にファンが有るか否かで 実際の動きが異なります。 最終的にはカメラでピンポン玉の位置を確認し、個々のファンモータの 制御を行いながら位置調整や動きのコントロールを、ARM上のソフトウェアと FPGAの同時処理を行い、より高速で適切なフィードバックが行える研究を進めています。 ※事例の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
