【摘 要】
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在全断面岩石掘进机（Tunnel Boring Machine,TBM）的掘进过程中,刀盘滚刀作为最直接的破岩工具,极易受到异常磨损和损坏,从而造成施工延误及经济损失,因此需要实时监测刀盘滚刀的工作状态。岩渣是盾构机掘进过程的直接产物,携带丰富的工况信息,研究表明其粒径大小能够反映当前刀盘的施工状况,基于岩渣图像处理的方法能够避开恶劣的生产环境,同时还具有成本低、损耗低、设备简单等优点。本文提出一
【基金项目】
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国家重点研发计划（项目号2018YFB1702501）掘进装备互联互通及智能终端技术；
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在全断面岩石掘进机（Tunnel Boring Machine,TBM）的掘进过程中,刀盘滚刀作为最直接的破岩工具,极易受到异常磨损和损坏,从而造成施工延误及经济损失,因此需要实时监测刀盘滚刀的工作状态。岩渣是盾构机掘进过程的直接产物,携带丰富的工况信息,研究表明其粒径大小能够反映当前刀盘的施工状况,基于岩渣图像处理的方法能够避开恶劣的生产环境,同时还具有成本低、损耗低、设备简单等优点。本文提出一种基于卷积神经网络的岩渣分类算法,通过实时监测传送带上的岩渣状况来实现检测刀盘滚刀状态的目的,并使用Open CL框架将其部署在FPGA上。主要工作及创新如下:1.基于VGG-16卷积神经网络模型设计岩渣分类网络,并采用施工现场采集的3类岩渣图像进行算法的训练和测试,最终实现96.5%的岩渣分类准确率。并针对资源受限的边缘端部署场景设计定点量化和通道剪枝结合的神经网络压缩方法,对卷积神经网络进行硬件友好的压缩优化,将网络规模压缩至原来的2.28%,同时网络的整体准确率仅下降0.4%。2.在算法部署加速方面,使用FPGA作为岩渣分类算法的加速平台,根据FPGA的硬件特点,按照划分模块编程的思想设计加速器架构,设计卷积、池化内核,通过数据管道将内核级联,形成高效的并行化流水线结构对网络进行加速运算。并通过数据并行化、访存优化等硬件优化方法,对硬件架构的运算、内存和I/O三个方面进行优化,提高系统的运行性能。最终基于Open CL框架在Intel Arria GX1150 FPGA上实现岩渣分类网络的加速器设计,并通过流水线并行的方式实现了224.54GOP/s的吞吐率以及11.23GOP/s/W的能效比,在输入图像224x224分辨率时实现了37帧每秒的网络推理性能。对比Intel E3-1232 V2 CPU,所提加速器架构吞吐率提升18倍,能效提升62倍;对比Nvidia GTX1080 GPU,所提加速器架构在能效方面优于GPU,实现1.67倍的能效提升。
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