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摘要
本文针对在金属的生产和制造过程中的金属图片表面异常，设计了一种基于第五代精简指令集计算机的片上系统。运用结构精简、准确率高的生成对抗网络算法实现了对异常金属图片数据集的分类；在Xilinx Nexys4 DDR2 FPGA开发板上通过设计的硬件片上系统生成比特流文件，实现了整个端到端的识别系统，并结合已有的数据测试集验证了识别系统的实用性。实验结果表明，在异常金属图片数据集中，输入图片分辨率为64×64,在板上系统内实现了高达99.9%的识别准确率，为工业生产制造与异常检测提供了质量和效率保证。
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