工业、科技和医疗

赛灵思面向工业、科技和医疗(ISM)的 FPGA 和目标设计平台为包括工业成像和监视、工业自动化和医学成像设备在内的大量应用实现了更高的灵活性、更快的面市时间和更低的偶生工程总成本(NRE)。

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这是一款面向时间敏感型网络(TSN)的评估套件,一个符合最新 TSN 标准的集成式高保障工业网络平台。全套产品 —— 包括硬件平台及 IP,优享 30 天超低价特惠,折扣低于 4 折。套件包括:

  • 2 个基于 UltraScale+ FPGA 的 Avnet UltraZed board SOM (AES-ZU3EG-1-SOM-I-G)
  • 2 个 UltraZed-EG PCIe 载卡(AES-ZU-PCIECC-G)
  • 2 个 Avnet 网络 FMC(AES-FMC-NETW1-G)
  • 用于 100M/1G 3 端口桥接端点或独立端点解决方案的 TSN 子系统(EF-DI-1GTSN-BRG-EPT-PROJ)
  • Avnet 展示了一款突出的集成型工业物联网系统,该系统在 Xilinx Zynq-7000 SoC 上集成机器视觉、马达控制和近场通信 (NFC),不仅可识别和挑选特定物品,随后还可根据用户选择将其放入正确的分配容器中。

    深入了解 Zynq SoC 在基于“OPC UA over TSN”的智能工厂自动化中的作用。

    使用 DDS 在 IIoT Edge 范围的应用实现连接功能。

    工业机器视觉的常见应用

    工业机器视觉是一项综合技术,其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照 明技术,光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系,相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。

    一、机器视觉在工业检测中的应用
    目前,机器视觉己成功地应用于工业检测领域,大幅度地提高了产品的质量和可靠性,保证了生产速度。例如产品包装印刷质量的检测、饮料行业的容器质量检测、饮料填充检测、饮料产品封口检测、木材厂木料检测、半导体集成块封装质量检测、卷钢质量检测和水果分级检测等。在制药生产线上,使用机器视觉技术可以对药品包装进行检测,以确定是否装入正确的药粒。

    二、机器视觉在医学中应用
    在医学领域,机器视觉用于辅助医生进行医学影像的分析,主要利用数字图像处理技术、信息融合技术对互射线透视图、核磁共振图像、CT图像进行分析或对其它医学影像数据的统计和分析。不同医学影像设备得到的是不同特性的生物组织的图像。例如,X射线反映的是骨骼组织,核磁共振影像反映的是有机组织图像,而医生往往需要考虑骨骼与有机组织的关系,因而需要利用数字图像处理技术将两种图像适当地叠加起来,以便于医学分析。用数字图像处理的方法进行细胞个数统计是利用数字图像的边缘提取与图像分割技术,自动完成细胞个数的统计,节省了人力并提高了效率。

    【视频】Mindray 高端医疗成像解决方案

    Mindray 致力于提供优质的医疗设备和解决方案,并在全球范围内建立研发,营销和服务网络。赛灵思 FPGA 是 Mindray 医疗成像设备的核心,可以解决无数的成像模型、复杂且不断变化的算法以及 ASIC 所无法实现的实时要求。

    优化隔离传感器接口的功率转换

    作者:Mark Cantrell

    在工业控制世界,有几点是确定无疑的:下一款产品将具 有更小的尺寸、更多通道数,每通道的目标成本更低。人 们期望,技术在上一个设计产品之后已有所改进,所有这 些都是可能的。在很大程度上,过去就是这样发展的,而 未来很可能仍然如此。

    从光耦合器时代到最新的高速、低功耗、高集成度数字隔离器,数据接口一直在稳步发展。本文将讨论隔离传感器 接口的一个本应得到更多关注的方面。如何在缩小接口尺寸并提高性能的同时,将隔离电源提供给ADC和调理电路?过去,模拟接口板的通道数不多,因此板上有足够的 空间可用来设计适当的DC-DC转换器,以便为传感器接口提供电源。一个模块只有一两个接口,因此功耗不是什么 大问题。而目前,模拟PLC模块(如图1所示)能够提供4 个、8个甚至16个独立的隔离通道。多个大小适中的 DC-DC转换器会占据很多空间,并产生很多热量。

    图1. 典型多通道传感器接口

    【视频】PBX: 基于 FPGA 的个性化医疗系统

    米兰理工大学 NECSTLab 的学生和研究人员 Politecnico di Milano 正在探索 Xilinx FPGA 如何提高个性化医疗的系统性能。NECSTLab 的成立,为学生提供了一个良好的平台,在这里,他们可以通过让他们面临真正设计及开发挑战的项目贡献出他们的真正研究才华并获得实战经验。

    医疗人工智能经历了2017喧闹的启程,越来越多的医生和专家加入到人工智能的开发和应用中,医疗人工智能进入边探索边应用,同时确立其价值的发展旅途。

    在医学影像辅助诊断人工智能领域中,创新型医学影像人工智能技术公司从开始时的技术驱动策略逐渐向提供服务驱动策略,利用人工智能技术从单种疾病发展为多种疾病提供辅助诊断服务。根据IDC最新发布的报告《中国医疗人工智能发展动态和趋势,2017》(IDC # CHC43499817, 2018年1月),IDC预测,2017年医疗人工智能(AI)诊疗服务市场规模达到1.83亿元人民币,预计到2022年将达到58.75亿元人民币,2017至2022的年复合增长率为100.1%。

    医院对于人工智能系统的投入资金不仅仅来自IT预算,而且也将来自医院对于医疗器械的投资。根据报告《中国医疗人工智能发展动态和趋势,2017》(IDC # CHC43499817, 2018年1月),2017年医疗人工智能(AI)的IT投入规模为1.1亿元人民币,预计到2022年将达到16.5亿元人民币,2017至2022年的复合增长率为71.8%。医疗人工智能(AI)的IT投入规模主要是医疗机构建立AI系统或者建立部分AI环境所投入的IT花费,其中包括医院部署AI系统的IT投入、医院AI私有云的花费和影像中心构建AI平台的花费。

    基于Zynq Z-7100的工业级SoM:TE0782-02-100-2I

    作者:Steve Leibson,编译:Stark

    TE0782 SoM是Trenz电子推出的一款基于Xilinx Zynq Z-7100 SoC(XC7Z100-2FFG900I)的高性能工业级核心模块,Xilinx Zynq Z-7100 SoC目前是Zynq-7000系列中资源最为丰富的一款器件,除了双核ARM Cortex-A9 MPCore处理器,其他资源包括444K逻辑单元、26.5Mbits BRAM内部存储、2020个DSP48 slices。此外它还集成了1GBytes DDR3 SDRAM、4 GByte eMMC、 16 GTX高性能收发器、 32 MBytes QSPI Flash 存储等,板卡的背面是三个160-pin高速I/O扩展连接器,整体尺寸仅为8.5 x 8.5 cm:

    图1:Trenz TE0782-02-100-2I SOM的正面

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