需求分析是FPGA定制项目的环节。以医疗影像设备中的FPGA定制为例，需与医疗设备研发团队紧密沟通。明确图像数据处理的精度要求，如在X光影像处理中，要保证对细微病变的准确识别，对图像分辨率、灰度等级的处理能力有严格指标。了解数据传输速率需求，确保影像数据能快速、稳定地在设备各模块间传输。同时，考虑设备操作的易用性，从医生使用角度出发，设计友好的控制接口逻辑。精细的需求分析能让FPGA定制贴合实际应用，提升产品竞争力。工业机器人协作的 FPGA 定制，促进多机器人协同高效生产。智能FPGA定制项目工程师
在工业自动化领域，控制系统的精度和稳定性直接影响生产效率和产品质量。我们开展的这个FPGA定制项目针对工业自动化控制系统。通过在FPGA中实现复杂的控制算法，如PID控制、模糊控制等，提高了控制系统的性能。以工业生产中的温度控制系统为例，我们利用FPGA的并行处理能力，实时采集多个温度传感器的数据，并快速进行运算和调整。与传统控制系统相比，采用我们定制的FPGA方案后，温度控制精度提高了±0.5℃，温度波动范围明显减小，确保了生产过程中温度环境的稳定，有效提升了产品质量的一致性。同时，FPGA还能实时处理来自其他传感器的数据，实现对整个生产过程的精细控制和智能管理。专注FPGA定制项目交流智能安防报警的 FPGA 定制，及时发现异常，守护安全。
汽车的高级驾驶辅助系统（ADAS）对行车安全至关重要，而FPGA在其中发挥作用。在本次定制项目中，我们为汽车的自适应巡航控制（ACC）系统定制FPGA解决方案。通过在FPGA中精心设计算法，使其能够高效处理来自毫米波雷达和摄像头的传感器数据。当车辆行驶时，FPGA实时分析雷达探测到的前方车辆距离、速度等信息，以及摄像头捕捉到的道路环境图像，精确计算出车辆应保持的安全车距和行驶速度，并及时向车辆控制系统发送指令。在实际道路测试中，搭载我们定制FPGA模块的车辆，在自适应巡航过程中对前车速度变化的响应时间缩短至，有效提升了自适应巡航的安全性和稳定性，为驾驶员提供了更可靠的驾驶辅助。
FPGA在工业自动化高精度运动控制中的定制应用工业自动化对高精度运动控制的要求日益提高，FPGA在这一领域展现出巨大的潜力。在本次定制项目中，利用FPGA实现了工业自动化设备的高精度运动控制。在硬件设计上，采用高性能的FPGA芯片，通过接口电路与电机驱动器、传感器等设备连接。利用FPGA丰富的I/O资源和高速处理能力，能够实时采集电机的位置、速度等反馈信号，并快速进行处理和计算。例如，在一个精密机械加工设备中，通过对电机编码器反馈信号的精确采集和处理，实现了对电机位置的精确控制，定位精度达到了±。在软件算法方面，在FPGA中实现了先进的运动控制算法，如基于模型预测的控制算法。该算法能够根据设备的当前状态和目标位置，电机的运动轨迹，并实时调整控制参数，有效减少了运动过程中的振动和超调现象。在实际应用中，采用定制FPGA运动控制模块的设备，加工精度提高了20%，生产效率提升了30%，提高了工业自动化设备的性能和生产质量。 智能零售终端的 FPGA 定制，优化购物体验，提升运营效率。
基于FPGA的4K超高清端到端智能视频压缩系统定制在视频技术飞速发展的当下，4K超高清视频的应用越来越多，但同时也面临着数据量大、传输和存储困难等问题。我们承接的这个FPGA定制项目，目标是打造较早基于FPGA的4K超高清端到端智能视频压缩系统。首先，在算法层面，提出了一种全新的端到端视频编码模型。该模型包括分块压缩、自适应归一化、主变换、超先验变换以及块融合网络等模块。其中，主变换采用经典的全卷积网络和残差块结构，减少了参数量，便于训练；块融合网络有效抑制了分块压缩导致的压缩效应，提升了重建视频图像的质量。通过大量实验测试，在多个数据集上，该模型的压缩效率相较于传统方法提高了30%以上。在硬件实现上，利用FPGA的可重构特性，搭建了超高清采集、神经网络编码压缩以及解码显示等组件构成的系统原型（FPX-NIC）。将经过训练和部署的网络权重集成到可重构的硬件计算单元中，实现了从视频采集到终端显示的端到端视频压缩。在系统特性方面，该系统支持标清到超高清等多种分辨率编码，在720p分辨率下能够实现实时编解码，比较高支持4K超高清全帧内模式编码，为4K超高清视频的高效处理提供了可靠的解决方案。 在医疗影像设备中，FPGA 定制能加速图像算法处理，提升诊断效率。核心板FPGA定制项目基础
VR/AR 设备的 FPGA 定制，让虚拟场景渲染更流畅，交互更自然。智能FPGA定制项目工程师
UCB-BARFPGA-Zynq项目的定制化拓展应用UCB-BARFPGA-Zynq项目为我们的定制化开发提供了良好的基础。该项目基于Xilinx的ZynqSoC，集成了软件可编程性与硬件并行处理能力。在我们的定制项目中，对其进行了深度拓展应用。在嵌入式系统设计领域，利用ZynqSoC中ARMCortex-A9双核处理器和可编程逻辑（PL）的协同工作能力，对系统的性能和功耗进行优化。例如，在一个工业监控系统中，将数据采集和初步处理的任务交给PL部分，利用其并行处理优势获取数据；而将数据的分析、存储以及与上位机的通信任务交给ARM处理器，通过合理的任务分配，系统的整体响应速度提高了50%，同时功耗降低了30%。在人工智能和机器学习方面，通过在FPGA的PL部分构建的神经网络硬件，加速数据处理速度。以图像识别任务为例，定制的FPGA模块能够在短时间内对大量图像数据进行特征提取和分类，与传统的CPU处理方式相比，处理速度提升了10倍以上，提高了图像识别系统的实时性和准确性，为相关领域的应用提供了强大的硬件支持。 智能FPGA定制项目工程师
