Under de senaste åren har kameror blivit allt vanligare i vetenskapliga tillämpningar. De är nu ganska systematiskt används i Magnetic Continement Fusion, till den grad att infraröd avbildning börjar användas systematiskt för realtid maskin skydd i stora enheter. För att säkerställa att kontrollsystemet alltid kan reagera snabbt i kritiska situationer måste dock den tid som krävs för behandlingen av bilderna vara så förutsägbar som möjligt. Det tillvägagångssätt som beskrivs i detta dokument kombinerar det nya beräkningsparadigmet för Cellular Nonlinear Networks (CNN) med Field-Programmerbar Gate Arrays (FPGAs) och har testats i en applikation för att upptäcka heta fläckar på plasmafrontkomponenterna i JET. Det utvecklade systemet kan utföra realtids-hot spot-igenkänning, genom att bearbeta den bildström fångas av JET vidvinkel infraröd kamera, med garanti för att beräkningstiden är konstant och deterministisk. De statistiska resultat som erhållits från en ganska omfattande uppsättning exempel visar att denna lösning mycket väl approximerar en ad-hoc serieprogramalgoritm, utan falska eller missade alarm och en nästan perfekt överlappning av larmintervall. Beräkningstiden kan minskas till en millisekundsskala för 8-bitars 496x560-stora bilder. Dessutom, i vårt genomförande, beräkningstiden, förutom att vara deterministiska, är praktiskt taget oberoende av antalet iterationer som utförs av CNN-liknande program CNN-implementationer.
Ett alternativt tillvägagångssätt har också föreslagits i REF för att upptäcka hot spots i realtid vid JET.
Image processing with cellular nonlinear networks implemented on field-programmable gate arrays for real-time applications in nuclear fusion
{'venue': 'The Review of scientific instruments', 'journal': 'The Review of scientific instruments', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Physics']}