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米爾基于Zynq 7000系列單板的FPGA農(nóng)業(yè)生產(chǎn)識別系統(tǒng)

發(fā)布時間:2023-3-2 17:47    發(fā)布者:eechina
作者:米爾

隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式和視覺技術(shù)的發(fā)展,農(nóng)業(yè)采摘機器人的應(yīng)用已逐漸成為了智慧農(nóng)業(yè)的新趨勢,通過機器視覺技術(shù)對農(nóng)作物進行自動檢測和識別已成為采摘機器人設(shè)計的關(guān)鍵技術(shù)之一,這決定了機器人的采摘效果和農(nóng)場的經(jīng)濟效率。目前市面上最常見的是基于單片機開發(fā)的自動采摘機器人,但是隨著人工智能的快速發(fā)展,通過建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于大量圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練的識別方法成為新一代智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展必不可缺的硬性條件。


智慧農(nóng)業(yè)

作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機器人升級芯片的選擇,FPGA實時高速采集功能,搭配ARM端高性能處理系統(tǒng)搭建機器人自動識別采摘系統(tǒng)不為是最優(yōu)的選擇。Xilinx公司的Zynq 7000 系列的芯片作為控制器,既可以完成機器視覺算法,又可以實現(xiàn)對機器人的控制程序。此外,F(xiàn)PGA特有的并行處理能力可同時對多個目標(biāo)進行識別采摘,提高了采摘效率;在此期間,可以通過優(yōu)化算法和訓(xùn)練學(xué)習(xí)圖像數(shù)據(jù),對果實好壞進行分揀。



農(nóng)產(chǎn)品識別系統(tǒng)的工作流程可分為以下幾個步驟:
(1)        攝像頭采集圖像,將圖像信息通過串口發(fā)送到FPGA,預(yù)處理圖像數(shù)據(jù)。
(2)        調(diào)用ZYNQ芯片的識別算法程序包        ,識別農(nóng)產(chǎn)品的種類,成熟度,大小等相關(guān)信息。
(3)        通過網(wǎng)絡(luò)、多媒體接口把相應(yīng)的農(nóng)產(chǎn)品信息顯示在觸摸屏和云端,實時監(jiān)控畫面并記錄采摘信息。
(4)        在通過FPGA和軟件的協(xié)調(diào)下,對圖像中水果坐標(biāo)信息進行計算,控制電機運轉(zhuǎn)機械臂對成熟果實進行采摘操作。


基于Zynq 7000系列FPGA農(nóng)業(yè)生產(chǎn)識別系統(tǒng)流程框架圖

隨著農(nóng)業(yè)升級硬件需求的不斷增加,米爾電子基于Xilinx Zynq 7000系列7Z010/7Z020處理器,設(shè)計了一款簡單易開發(fā)的單板Z-turn Board,大容量存儲設(shè)計,支持系統(tǒng)長期數(shù)據(jù)存儲;擁有豐富的接口,攝像頭接口,HDMI顯示接口,LCD 接口,可連接高清觸摸屏幕,顯示各類數(shù)據(jù)信息,實現(xiàn)就地監(jiān)控和農(nóng)作物實時管理;擁有千兆網(wǎng)口和CAN,PMOD,豐富的I/O等數(shù)據(jù)通訊接口,可輕松應(yīng)對各類場景下的多種功能需求。并且該單板支持PYNQ設(shè)計平臺,設(shè)計人員可以通過Python語言和庫,利用Zynq中融合可編程邏輯和微處理器的優(yōu)勢來快速構(gòu)建更強大的嵌入式系統(tǒng)。


米爾基于Xilinx -7Z010/20單板

附基于Xilinx -7Z010/20處理的MYS--7Z010/20單板資料:
SOC:Xilinx Zynq-7010/20 高性能雙核ARM Cortex-A9處理系統(tǒng)(PS),F(xiàn)PGA架構(gòu):可編程邏輯單元        XC7Z010(28K,約43萬邏輯門        )XC7Z020(85K,約1.3M邏輯門)。
系統(tǒng)內(nèi)存:1GB DDR3 SDRAM(512MB*2)、
存儲:QSPI 默認16MB,TF CARD槽(支持外部啟動)
網(wǎng)絡(luò):一路千兆網(wǎng)口
視頻:HDMI接口
USB:USB HOST*2
JTAG:1路PS/PL復(fù)用 JTAG接口(進行編程調(diào)試下載)
供電:5V/0.5A

為了開發(fā)的多樣性,米爾還為Z-turn Board設(shè)計出專屬Z-turn IO cape,擴展了Z-turn 的普通IO,ADC,LCD,攝像頭接口等,能搭配更多的外設(shè)模組共同使用。大大擴展了開發(fā)場景。


Z-turn+Z-turn IO Cape

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