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申请/专利权人：江南大学

摘要：本发明涉及一种带钢表面缺陷检测系统，包括：可编程逻辑模块PL：用于部署神经网络模型，同时接收带钢表面图像数据，并通过所述神经网络模型对带钢表面图像数据进行加速运算，得到加速运算结果；处理器模块PS：用于控制所述神经网络模型的执行流程，并根据所述可编程逻辑模块PL的加速运算结果输出带钢表面缺陷类型，其中，所述带钢表面缺陷类型包括夹杂、划痕、压入氧化皮、裂纹、麻点和斑块。本发明通过软件即可编程逻辑模块PL和硬件处理器模块PS结合的方式对带钢表面缺陷进行检测的技术，以满足企业对于小尺寸和低功耗应用的需求。

主权项：1.一种带钢表面缺陷检测系统，其特征在于：包括：可编程逻辑模块PL：用于部署神经网络模型，同时接收带钢表面图像数据，并通过所述神经网络模型对带钢表面图像数据进行加速运算，得到加速运算结果；处理器模块PS：用于控制所述神经网络模型的执行流程，并根据所述可编程逻辑模块PL的加速运算结果输出带钢表面缺陷类型，其中，所述带钢表面缺陷类型包括夹杂、划痕、压入氧化皮、裂纹、麻点和斑块；所述可编程逻辑模块PL设置有：DDR单元：用于存储神经网络模型的执行指令、神经网络模型的网络权重和带钢表面图像数据，其中，所述神经网络模型的执行指令包括卷积指令、池化指令和ReLU指令；DMA单元：用于搬运数据；片上存储单元：在所述处理器模块PS启动可编程逻辑模块PL后，所述DMA单元将DDR单元中的带钢表面图像数据搬运到片上存储单元；权重buffer单元：在所述处理器模块PS启动可编程逻辑模块PL后，所述DMA单元将DDR单元中的神经网络模型的网络权重搬运到权重buffer单元；指令RAM单元：在所述处理器模块PS启动可编程逻辑模块PL后，所述DMA单元将DDR单元中的神经网络模型的执行指令搬运到指令RAM单元；所述处理器模块PS设置有指令控制单元；所述指令控制单元用于从所述指令RAM单元中读取神经网络模型的卷积指令，并将读取的卷积指令分发至卷积运算模块，所述卷积运算模块根据接收到的卷积指令，分别从所述片上存储单元和权重buffer单元中读取带钢表面图像数据和神经网络模型的网络权重，并对读取到的数据执行卷积运算，得到卷积运算数据；卷积运算结束后，所述指令控制单元从所述指令RAM单元中读取神经网络模型的ReLU指令，并将读取的ReLU指令分发至ReLU模块；所述ReLU模块对卷积运算数据执行ReLU运算，得到ReLU运算数据，并将所述ReLU运算数据和卷积运算数据同时存储至片上存储单元；ReLU运算结束后，所述指令控制单元从所述指令RAM单元中读取神经网络模型的池化指令，并将读取的池化指令分发至池化模块；所述池化模块从所述片上存储单元中读取ReLU运算数据和卷积运算数据，并对读取的数据执行池化运算，得到池化运算数据；所述卷积运算模块、ReLU模块和池化模块用于实现对所述神经网络模型的加速运算；所述可编程逻辑模块PL设置有可重构运算模块，其中，所述可重构运算模块包括m×n个阵列排列的可重构运算单元PE，相邻的两个可重构运算单元PE进行互连形成网格结构；所述可重构运算模块用于根据神经网络模型不同的运算方式，通过所述可重构运算单元PE重构得到卷积运算模块、ReLU模块和池化模块；所述卷积运算模块的具体结构为：所述可重构运算模块中第1列至第n-1列可重构运算单元PE配置为乘加运算，并且第1列至第n-1列可重构运算单元PE只横向传输数据；所述可重构运算模块中第n列可重构运算单元PE配置为累加运算，并且第n列可重构运算单元PE只纵向传输数据；所述可重构运算模块中第n列第m行可重构运算单元PE作为输出；所述ReLU模块的结构为：所述可重构运算模块中的每一个可重构运算单元PE配置为数据传输功能，并且第1列至第n列可重构运算单元PE只横向传输数据；所述可重构运算模块中第n列可重构运算单元PE作为输出；所述池化模块的结构为：所述可重构运算模块中第1列可重构运算单元PE配置为比较取较大值运算，并且第2列至第n列可重构运算单元PE配置为数据传输功能，并且第1列至第n列可重构运算单元PE只横向传输数据；所述可重构运算模块中第n列可重构运算单元PE作为输出；调整所述可编程逻辑模块PL中部署的神经网络模型的网络权重，具体为：将所述神经网络模型的网络权重精度从32位浮点数调整为16位浮点数。

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