Pattern Classification of Fabric Defects Using a Probabilistic Neural Network and Its Hardware Implementation using the Field Programmable Gate Array System
Pattern Classification of Fabric Defects Using a Probabilistic Neural Network and Its Hardware Implementation using the Field Programmable Gate Array System Klasyfikacja rodzaju defektów tkanin za pomocą probabilistycznej sztucznej sieci neuronowej oraz za pomocą systemu FPGA
This study proposes a fabric defect classification system using a Probabilistic Neural Network (PNN) and its hardware implementation using a Field Programmable Gate Arrays (FPGA) based system. The PNN classifier achieves an accuracy of 98 ± 2% for the test data set, whereas the FPGA based hardware system of the PNN classifier realises about 94±2% testing accuracy. The FPGA system operates as fast as 50.777 MHz, corresponding to a clock period of 19.694 ns.
W pracy zaprezentowano system klasyfikacji wad tkanin przy użyciu probabilistycznej sieci neuronowej (PNN) i przy zastosowaniu systemu Field Programmable Gate Array (FPGA). PNN pozwala na osiągnięcie dokładności 98 ± 2% dla zbioru danych testowych, podczas gdy system FPGA pozwala na osiągnięcie dokładności około 94 ± 2%. System FPGA pracuje przy częstotliwości 50,777 MHz, co odpowiada 19,694 ns.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00