25 resultados para FPGA.
Resumo:
In questa tesi si sono studiati e sviluppati i rivelatori di fotoni x per l’esperimento FAMU (Fisica degli Atomi Muonici gruppo 3 dell’INFN) che indaga sulla natura e la struttura del protone. I rivelatori sono stati assemblati e testati con elementi che rappresentano lo stato dell’arte nel campo dei rivelatori di radiazione (scintillatori LaBr3(Ce) e fotomoltiplicatori Hamamatsu™ Ultra Bi-Alcali). È stata anche studiata e sviluppata parte della catena di formatura del segnale. Questa è stata implementata su un chip FPGA dell’ALTERA™ con buoni risultati per quanto riguarda la qualità del filtro; le performance dell’FPGA non hanno consentito di raggiungere la velocità di 500MHz richiesta dall’esperimento costringendo l’implementazione ad una velocità massima di 320MHz.
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Questo lavoro è iniziato con uno studio teorico delle principali tecniche di classificazione di immagini note in letteratura, con particolare attenzione ai più diffusi modelli di rappresentazione dell’immagine, quali il modello Bag of Visual Words, e ai principali strumenti di Apprendimento Automatico (Machine Learning). In seguito si è focalizzata l’attenzione sulla analisi di ciò che costituisce lo stato dell’arte per la classificazione delle immagini, ovvero il Deep Learning. Per sperimentare i vantaggi dell’insieme di metodologie di Image Classification, si è fatto uso di Torch7, un framework di calcolo numerico, utilizzabile mediante il linguaggio di scripting Lua, open source, con ampio supporto alle metodologie allo stato dell’arte di Deep Learning. Tramite Torch7 è stata implementata la vera e propria classificazione di immagini poiché questo framework, grazie anche al lavoro di analisi portato avanti da alcuni miei colleghi in precedenza, è risultato essere molto efficace nel categorizzare oggetti in immagini. Le immagini su cui si sono basati i test sperimentali, appartengono a un dataset creato ad hoc per il sistema di visione 3D con la finalità di sperimentare il sistema per individui ipovedenti e non vedenti; in esso sono presenti alcuni tra i principali ostacoli che un ipovedente può incontrare nella propria quotidianità. In particolare il dataset si compone di potenziali ostacoli relativi a una ipotetica situazione di utilizzo all’aperto. Dopo avere stabilito dunque che Torch7 fosse il supporto da usare per la classificazione, l’attenzione si è concentrata sulla possibilità di sfruttare la Visione Stereo per aumentare l’accuratezza della classificazione stessa. Infatti, le immagini appartenenti al dataset sopra citato sono state acquisite mediante una Stereo Camera con elaborazione su FPGA sviluppata dal gruppo di ricerca presso il quale è stato svolto questo lavoro. Ciò ha permesso di utilizzare informazioni di tipo 3D, quali il livello di depth (profondità) di ogni oggetto appartenente all’immagine, per segmentare, attraverso un algoritmo realizzato in C++, gli oggetti di interesse, escludendo il resto della scena. L’ultima fase del lavoro è stata quella di testare Torch7 sul dataset di immagini, preventivamente segmentate attraverso l’algoritmo di segmentazione appena delineato, al fine di eseguire il riconoscimento della tipologia di ostacolo individuato dal sistema.
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Il lavoro di questa tesi riguarda principalmente l'upgrade, la simulazione e il test di schede VME chiamate ReadOut Driver (ROD), che sono parte della catena di elaborazione ed acquisizione dati di IBL (Insertable B-Layer). IBL è il nuovo componente del Pixel Detector dell'esperimento ATLAS al Cern che è stato inserito nel detector durante lo shut down di LHC; fino al 2012 infatti il Pixel Detector era costituito da tre layer, chiamati (partendo dal più interno): Barrel Layer 0, Layer 1 e Layer 2. Tuttavia, l'aumento di luminosità di LHC, l'invecchiamento dei pixel e la richiesta di avere misure sempre più precise, portarono alla necessità di migliorare il rivelatore. Così, a partire dall'inizio del 2013, IBL (che fino a quel momento era stato un progetto sviluppato e finanziato separatamente dal Pixel Detector) è diventato parte del Pixel Detector di ATLAS ed è stato installato tra la beam-pipe e il layer B0. Questa tesi fornirà innanzitutto una panoramica generale dell'esperimento ATLAS al CERN, includendo aspetti sia fisici sia tecnici, poi tratterà in dettaglio le varie parti del rivelatore, con particolare attenzione su Insertable B-Layer. Su quest'ultimo punto la tesi si focalizzerà sui motivi che ne hanno portato alla costruzione, sugli aspetti di design, sulle tecnologie utilizzate (volte a rendere nel miglior modo possibile compatibili IBL e il resto del Pixel Detector) e sulle scelte di sviluppo e fabbricazione. La tesi tratterà poi la catena di read-out dei dati, descrivendo le tecniche di interfacciamento con i chip di front-end, ed in particolare si concentrerà sul lavoro svolto per l'upgrade e lo sviluppo delle schede ReadOut Drivers (ROD) introducendo le migliorie da me apportate, volte a eliminare eventuali difetti, migliorare le prestazioni ed a predisporre il sistema ad una analisi prestazionale del rivelatore. Allo stato attuale le schede sono state prodotte e montate e sono già parte del sistema di acquisizione dati del Pixel Detector di ATLAS, ma il firmware è in continuo aggiornamento. Il mio lavoro si è principalmente focalizzato sul debugging e il miglioramento delle schede ROD; in particolare ho aggiunto due features: - programmazione parallela delle FPGA} delle ROD via VME. IBL richiede l'utilizzo di 15 schede ROD e programmandole tutte insieme (invece che una alla volta) porta ad un sensibile guadagno nei tempi di programmazione. Questo è utile soprattutto in fase di test; - reset del Phase-Locked Loop (PLL)} tramite VME. Il PLL è un chip presente nelle ROD che distribuisce il clock a tutte le componenti della scheda. Avere la possibilità di resettare questo chip da remoto permette di risolvere problemi di sincronizzazione. Le ReadOut Driver saranno inoltre utilizzate da più layer del Pixel Detector. Infatti oltre ad IBL anche i dati provenienti dai layer 1 e 2 dei sensori a pixel dell’esperimento ATLAS verranno acquisiti sfruttando la catena hardware progettata, realizzata e testata a Bologna.
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La tesi è incentrata sullo studio e sulla progettazione di un dispositivo wireless di feedback tattile per un sistema di ausilio per non vedenti o ipovedenti. Il dispositivo composto da micro motori vibranti avvisa l'utente di imminenti ostacoli nel suo cammino. La rilevazione degli ostacoli è opera del visore, un sistema composto da una videocamera stereo, con elaborazione su FPGA, collegata ad un Odroid-U3. Viene trattato anche lo sviluppo di un'applicazione server, con relativa libreria di funzioni, che permette al visore di comunicare con dispositivi iOS esterni. Quest'ultima parte è avvenuta in collaborazione con il collega Luca Ranalli che si è occupato dell' App client per smartphone e tablet iOS.
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In questa tesi viene elaborata un'applicazione ultra-low power (ULP) basata su microcontrollore, per implementare la procedura di controllo di diversi circuiti di un tag RFID. Il tag preso in considerazione è pensato per lavorare in assenza di batteria, da cui la necessita' di ridurre i consumi di potenza. La sua attivazione deve essere inoltre comandata attraverso un'architettura Wake up Radio (WuR), in cui un segnale di controllo radio indirizza e attiva il circuito. Nello specifico, la rete di decodifica dell'indirizzo è stata realizzata mediante il modulo di comunicazione seriale del microcontrollore. Nel Capitolo 1 verrà introdotto il tema dell'Energy Harvesting. Nel Capitolo 2 verrà illustrata l'architettura del sistema nel suo complesso. Nel Capitolo 3 verrà spiegato dettagliatamente il funzionamento del microcontrollore scelto. Il Capitolo 4 sarà dedicato al firmware implementato per svolgere le operazioni fondamentali imputate al micro per i compiti di controllo. Verrà inoltre introdotto il codice VHDL sviluppato per emulare l'output del modulo WuR mediante un FPGA della famiglia Cyclone II. Nel Capitolo 5 verrà presentata una stima dei consumi del microcontrollore in funzione dei parametri di configurazione del sistema. Verrà inoltre effettuato un confronto con un altro microcontrollore che in alcune condizioni potrebbe rappresentare iun'alternativa valida di progetto. Nei Capitoli 6 e 7 saranno descritti possibili sviluppi futuri e conclusioni del progetto. Le specifiche di progetto rilevanti della tesi sono: 1. minimo consumo energetico possibile del microcontrollore ULP 2. elevata rapidità di risposta per la ricezione dei tag, per garantire la ricezione di un numero maggiore possibile di indirizzi (almeno 20 letture al secondo), in un range di tempo limitato 3. generazione di un segnale PWM a 100KHz di frequenza di commutazione con duty cycle 50% su cui basare una modulazione in back-scattering.
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Lo scopo della tesi è creare un’architettura in FPGA in grado di ricavare informazioni 3D da una coppia di sensori stereo. La pipeline è stata realizzata utilizzando il System-on-Chip Zynq, che permette una stretta interazione tra la parte hardware realizzata in FPGA e la CPU. Dopo uno studio preliminare degli strumenti hardware e software, è stata realizzata l’architettura base per la scrittura e la lettura di immagini nella memoria DDR dello Zynq. In seguito l’attenzione si è spostata sull’implementazione di algoritmi stereo (rettificazione e stereo matching) su FPGA e nella realizzazione di una pipeline in grado di ricavare accurate mappe di disparità in tempo reale acquisendo le immagini da una camera stereo.
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Il seguente lavoro di tesi si inserisce all'interno di un progetto accademico volto alla realizzazione di un sistema capace elaborare immagini utilizzando una rete FPGA, acquisite da un sensore. Ogni scrittura di un nuovo frame in memoria RAM genera un interrupt. L'obiettivo della tesi è creare un sistema client/server che permetta il trasferimento del flusso di frame dalla ZedBoard a un PC e la visualizzazione a video. Il progetto eseguito sulla ZedBoard è proposto in due versioni: la prima in assenza di sistema operativo (Standalone) e una seconda implementata su Linux. Il progetto eseguito sul PC è compatibile con Linux e Windows. La visualizzazione delle immagini è implementata utilizzando la libreria OpenCV.
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Ricavare informazioni dalla realtà circostante è un obiettivo molto importante dell'informatica moderna, in modo da poter progettare robot, veicoli a guida autonoma, sistemi di riconoscimento e tanto altro. La computer vision è la parte dell'informatica che se ne occupa e sta sempre più prendendo piede. Per raggiungere tale obiettivo si utilizza una pipeline di visione stereo i cui passi di rettificazione e generazione di mappa di disparità sono oggetto di questa tesi. In particolare visto che questi passi sono spesso affidati a dispositivi hardware dedicati (come le FPGA) allora si ha la necessità di utilizzare algoritmi che siano portabili su questo tipo di tecnologia, dove le risorse sono molto minori. Questa tesi mostra come sia possibile utilizzare tecniche di approssimazione di questi algoritmi in modo da risparmiare risorse ma che che garantiscano comunque ottimi risultati.
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In this thesis work, a cosmic-ray telescope was set up in the INFN laboratories in Bologna using smaller size replicas of CMS Drift Tubes chambers, called MiniDTs, to test and develop new electronics for the CMS Phase-2 upgrade. The MiniDTs were assembled in INFN National Laboratory in Legnaro, Italy. Scintillator tiles complete the telescope, providing a signal independent of the MiniDTs for offline analysis. The telescope readout is a test system for the CMS Phase-2 upgrade data acquisition design. The readout is based on the early prototype of a radiation-hard FPGA-based board developed for the High Luminosity LHC CMS upgrade, called On Board electronics for Drift Tubes. Once the set-up was operational, we developed an online monitor to display in real-time the most important observables to check the quality of the data acquisition. We performed an offline analysis of the collected data using a custom version of CMS software tools, which allowed us to estimate the time pedestal and drift velocity in each chamber, evaluate the efficiency of the different DT cells, and measure the space and time resolution of the telescope system.
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The GRAIN detector is part of the SAND Near Detector of the DUNE neutrino experiment. A new imaging technique involving the collection of the scintillation light will be used in order to reconstruct images of particle tracks in the GRAIN detector. Silicon photomultiplier (SiPM) matrices will be used as photosensors for collecting the scintillation light emitted at 127 nm by liquid argon. The readout of SiPM matrices inside the liquid argon requires the use of a multi-channel mixed-signal ASIC, while the back-end electronics will be implemented in FPGAs outside the cryogenic environment. The ALCOR (A Low-power Circuit for Optical sensor Readout) ASIC, developed by Torino division of INFN, is under study, since it is optimized to readout SiPMs at cryogenic temperatures. I took part in the realization of a demonstrator of the imaging system, which consists of a SiPM matrix connected to a custom circuit board, on which an ALCOR ASIC is mounted. The board communicates with an FPGA. The first step of the present project that I have accomplished was the development of an emulator for the ALCOR ASIC. This emulator allowed me to verify the correct functioning of the initial firmware before the real ASIC itself was available. I programmed the emulator using VHDL and I also developed test benches in order to test its correct working. Furthermore, I developed portions of the DAQ software, which I used for the acquisition of data and the slow control of the ASICs. In addition, I made some parts of the DAQ firmware for the FPGAs. Finally, I tested the complete SiPMs readout system at both room and cryogenic temperature in order to ensure its full functionality.