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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于FPGA的药片残次品实时分类系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115546529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210752137.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于FPGA的药片残次品实时分类系统是由林瑞全;方子卿;孙小坚;王俊;徐浩东设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FPGA的药片残次品实时分类系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于FPGA的药片残次品实时分类系统，包括图像采集模块、FPGA和结果显示模块；所述FPGA包括输入图片处理模块、DDR和硬件加速模块；所述图像采集模块包括高速相机、FMC和显示屏；所述图像采集模块获取药片的表面图像，通过FMC子卡送入FPGA中，并缓存至片外DDR；所述输入图像处理模块从DDR中读入图片数据并进行裁剪与量化处理，处理好的输入图片数据存入片内存储器；所述硬件加速模块预部署有MobileNetV2的网络结构，网络权重提前训练好并按照硬件需要的读写顺序导入片内存储器中，当检测到输入图片加载完毕，硬件加速部分开始前向推理加速，并将最终分类结果传至结果显示模块进行显示。本发明有效提高提升药片分类的速度，极大的提高了分类器的实时性。

本发明授权基于FPGA的药片残次品实时分类系统在权利要求书中公布了：1.一种基于FPGA的药片残次品实时分类系统，其特征在于，包括图像采集模块、FPGA和结果显示模块；所述FPGA包括输入图片处理模块、DDR和硬件加速模块；所述图像采集模块包括高速相机、FMC和显示屏；所述图像采集模块获取药片的表面图像，通过FMC子卡送入FPGA中，并缓存至DDR；所述输入图片处理模块从DDR中读入图片数据并进行裁剪与量化处理，处理好的输入图片数据存入片内存储器；其中，量化采用静态量化方法，将32位浮点数权重用INT8型的整型数据代替；所述硬件加速模块预部署有MobileNetV2的网络结构，网络权重提前训练好并按照硬件需要的读写顺序导入片内存储器中，当检测到输入图片加载完毕，硬件加速部分开始前向推理加速，并将最终分类结果传至结果显示模块进行显示； MobileNetV2网络的PW层与相邻的DW层采用并行流水线结构，具体为： PW层从片内存储中读取上一层缓存图片及权重数据，PW层计算阵列计算完毕输出卷积结果存入由片内BRAM组成的缓存中，按照每地址存放4通道数据的排列方式存放；DW层的卷积核尺寸为3×3，这里采用由三组移位寄存器组成滑窗结构；PW层每输出一个数给特征图缓存，Shirft-ram就按照相同频率读入一个数据，待填满第三层后DW层计算引擎开始启动，从Shirft-ram读取3×3的数据窗口进行卷积运算，最终将结果写回到片内存储中； 所述片内存储器采用改进的优化策略，优化了权重与缓存的存储结构以及数据的读取方式，具体如下：设输入图片的尺寸为k×k×n，权重则为n×m；若需要在一个周期内读入4个通道的输入数据，则将4个通道的数据合并存入一个BRAM中，每个地址存入由4个通道拼接成的32位宽的数据，同理权重存储器中的每个地址拼接了4个通道的各4个数据，即一个地址存入128位宽的数据；数据的读取方式按输入图片尺寸大小进行地址跳转读取。

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