[Claire Chen] เช่นเดียวกับ [Mark Zhao] ผู้เข้ารับการฝึกอบรมในชั้นเรียน ECE5760 ของ [Bruce Land] ที่ Cornell ผลิตงานที่มุ่งเป้าไปที่ภาคการผลิต: การตรวจสอบคุณภาพผลิตภัณฑ์ที่ผลิตโดยอัตโนมัติโดย การสแกนด้วยสายตาจำนวนมากเช่นเดียวกับการประมวลผลพิกเซลทีละครั้ง ตามปกติเวลาที่วิดเจ็ตออกมาสายคือเมื่อคุณต้องนำคนที่แท้จริงในการตรวจสอบ งานนี้ใช้การประมวลผลภาพสัณฐานวิทยาเพื่อการขยายรวมถึงการกัดเซาะเพื่อมองหาข้อบกพร่อง
[แคลร์] เช่นเดียวกับ [มาร์ค] สร้างสายการผลิตจำลองด้วยสายพานที่ขับเคลื่อนด้วยเซอร์โวที่นำชุดของขนมปังสนุกสนานไปสู่ความหลากหลายของกล้องซึ่งสแกนพวกเขา SOC ที่มีพายุไซโคลน V FPGA เช่นเดียวกับ ARM Cortex-9 จากนั้นประมวลผลภาพดิบเพื่อสร้างสีของวัตถุในขณะที่ทำงานกับอัลกอริทึมสองสามตัวเพื่อค้นหาข้อบกพร่อง FPGA แทร็กอย่างแน่นอนว่ามีหลาย sprees ที่ผ่านไปนอกเหนือจากสีของพวกเขารักษาอัตราความสำเร็จ 99% ด้วยอัตรา 5-10 เฟรมต่อวินาที FPGA ในทำนองเดียวกันดูสีของสีของแต่ละสีเป็นคอลเลกชันของพิกเซลการสร้างการเชื่อมต่อเพื่อช่วยในการแยกความแตกต่างหลายชั้นสัมผัสซึ่งกันและกัน
นอกจากนี้ยังต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ตรวจสอบ [Claire] เช่นเดียวกับโครงการจักรยาน Sonar ของจักรยาน [Mark] จากภาคการศึกษาก่อนหน้านี้