[クレアチェン]との品質保証[マーク趙]、[Bruce Land]の研修生はCornellの生産部門を目的とした仕事をしました。一度に1つずつピクセルを処理するだけでなく、それらを視覚的にスキャンします。通常、ウィジェットが降りる時間は、実際の人々を検査するために持ってくる必要があるときです。この仕事は、不良を探すために侵食のように、形態学的画像処理を利用しています。
[クレア]と[マーク]と同様に、シミュレーション生産ラインをサーボ駆動ベルトで製造しています。 Cyclone V FPGAとARM Cortex-9を持つSoCは次に、生の写真をプロセスしてオブジェクトの色を確立しながら、欠陥を探すためにいくつかのアルゴリズムで実行します。 FPGAは、それらの色に加えて経過したスプレを正確にトラックし、毎秒5~10フレームの割合で99％の成功率を保持します。 FPGAは同様にピクセルの集まりとして各色のブロブを見て、互いに接触する複数のスプレを区別するのを助けるための接続性を確立します。
また、以前の学期から[クレア]と[マーク]の自転車SONARプロジェクトとを確認してください。