ZYNQ

ZYNQ系列是赛灵思公司(Xilinx)推出的行业第一个可扩展处理平台,旨在为视频监视、汽车驾驶员辅助以及工厂自动化等高端嵌入式应用提供所需的处理与计算性能水平。该系列四款新型器件得到了工具和IP 提供商生态系统的支持,将完整的 ARM® Cortex™-A9 MPCore 处理器片上系统 (SoC) 与 28nm 低功耗可编程逻辑紧密集成在一起,可以帮助系统架构师和嵌入式软件开发人员扩展、定制、优化系统,并实现系统级的差异化。

【视频】:基于 Zynq 的高性能低功耗矿机

本视频由 Bitmain(比特大陆)带来,Bitmain 公司生产比特币挖矿机,以及最大的矿场和哈希算力交易平台,与此同时还提供虚拟货币挖矿服务等。赛灵思 Zynq SoC 是 Bitmain 矿机的主控系统,其帮助客户以极低的 BOM 成本实现了高性能的产品和服务。

作者: Sleibso,编译:蒙面侠客

背景:
在数据获取,机器视觉,数字信号交互,软件定义无线电,视频输出,多通道I/O,传感器和机器人等的应用场景中难免少不了信号的采集和传输,然而面对不同类型的端口协议需要单独去做相应的接口连接板?答案是否定的,今天小编就带领各位看一个能够支持SYZYGY标准的多功能板—Brain-1。

Opal Kelly新发布的SYZYGY Brain-1,如图.1所示,是基于Xilinx Zynq Z-7012 SoC的一款产品,板卡包括:
1. 1Gbyte 的DDR3 SDRAM;
2. 三个SYZYGY的标准接口;
3. 一个SYZYGY的收发器接口;
4. 一个USB Type-C OTG接口;
5. 一个吉比特以太网接口;
6. 一个SD卡插槽;
7. 支持JTAG接口调试。

一个标准的SYZYGY连接器提供8个差分对信号(或者16个单端信号),加上另外的12个单端阻抗控制信号。收发器SYZYGY连接器支持四组吉兆级别的收发器连接,还能附加18个的单端信号。SYZYGY的设计规格和Brain-1板卡很显然是依靠了Zynq Z-7012 SoC的优异的可编程的联通性和高速度的SerDes端口。

【视频】:基于Zynq的机器人视觉定位系统

本视频由上海知津信息科技有限公司提供,视频演示了业界最小体积的工业智能相机产品,相机采用 Zynq 芯片,可独立完成图像采集、处理、目标识别、定位等功能,并通过以太网与机器人手臂进行通讯,完成定位、抓取等功能。

【视频】:ADAS和自动驾驶的视觉传感方案

本视频由元橡科技(Metoak Technology)带来,视频演示了元橡科技的车载视觉传感模块。该模块可应用于 ADAS 和自动驾驶车辆。具备实时监测和识别车辆/行人目标,道路标志等能力,视频还演示了实际上路时的性能表现。该模块利用了赛灵思 Zynq SoC 的并行处理功能,可实现高性能,且低延迟的 3D 深度感测计算。

CPU vs FPGA?图像处理谁更“应景”?

作者:Brandon Treece,NI总部数据采集和控制产品市场经理

机器视觉在工业自动化系统中的应用已经有一定的历史,它取代了传统的人工检查,提高了生产质量和产量。 我们已经看到了相机在计算机、移动设备和汽车等日常生活设备中的迅速普及,但是机器视觉的最大进步莫过于处理能力。随着处理器的性能以每两年翻一番的速度不断提升,以及多核CPU和FPGA等并行处理技术日益受到关注,视觉系统设计人员现在可以应用复杂的算法来可视化数据,并创建出更加智能的系统。

性能的提高意味着设计人员可以获得更高的数据吞吐量,从而实现更快速的图像采集,使用更高分辨率的传感器,并充分利用市场上具有最高动态范围的一些新款相机。性能的提高不仅可让设计人员更快速地采集图像,而且还能更快速地处理图像。预处理算法(如阈值和滤波)或处理算法(如模式匹配)也可以更快速地执行。最终设计人员能够比以往更快地基于可视化数据制定决策。

德州奥斯汀NI总部数据采集和控制产品市场经理,主要负责机器视觉领域的Brandon Treece认为,随着视觉系统越来越多地集成最新一代多核CPU和强大FPGA,视觉系统设计人员需要了解使用这些处理元件的好处和得失。他们不仅需要在正确的硬件上运行正确的算法,还需要了解哪些架构最适合作为其设计的基础。

【视频】Xilinx@IAS: EtherCAT/RTEX 总线控制

本视频由深圳正运动技术有限公司提供,视频演示了基于 Zynq 实现的 64 轴 EtherCAT/RTEX 运动控制器,采用 FPGA 硬件实现的协议栈具有极低的抖动哈特通讯周期,以及多达 30+ 种地机械手/机器人正反解算法,可用于包装、印刷、纺织、特种机床、机器人等等领域。

揭开Zynq Z-7000 SoC从flash启动的秘密

作者:Sleibso,编译:蒙面侠客

各位在开发FPGA产品的时候,不仅需要熟知板子上的硬件,还要在硬件上运行代码,想要观测硬件上代码的运行是可以通过逻辑分析仪这种硬件调试仪器来进行的。内置有Xilinx Spartan-6 FPGA的Digital Discovery提供了高速的逻辑分析功能,能够让开发者观察和分析板子上的信号流,同时,今天给各位介绍另外一款Xilinx公司芯片的产品Zynq Z-7000 SoC,我们一起来揭开它从SPI接口挂载的flash启动的神秘面纱。

【视频】Xilinx@IAS: 基于 Zynq 的智能物流系统

本视频由苏州坤厚自动化科技有限公司提供,视频演示了基于 Zynq 的机器人定位导航模块以及基于此模块所实现的智能叉车机器人、无人托盘系统、以及无人堆高车等,从而实现无人化的仓储物流解决方案。

OpenCV库正被广泛地应用于算法原型设计,许多业界领先的厂商和计算机视觉研究机构都在使用。FPGA 可以为复杂的算法提供无与伦比的计算效率的优势,比如密集光流算法和立体视觉算法等,同时,功耗仅只有几瓦而已。然而,想要获得这一巨大优势,往往需要硬件设计专长,比如Verilog 或VHDL 语言的使用,这增加了开发难度。在本次研讨会当中,赛灵思展示了一种全新的方法,该方法可以使对硬件设计不太熟悉的设计者轻松而方便地释放FPGA 硬件加速的优势,比如利用经过硬件调优的OpenCV库,完全类似CC++ 的开发环境,以及随时可用的硬件开发平台等。

【视频】Xilinx@IAS: 多传感器融合方案

本视频演示了来自安富利公司所提供的“多传感器融合”解决方案。方案基于 PicoZed 嵌入式视觉开发套件实现,采用了赛灵思 reVISION 堆栈技术,实现了 Sobel 边沿提取,及红外图像的 Warp and Resize,并对两个图像进行融合显示。

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