O projeto descrito neste trabalho implementa uma rede neural artificial do tipo Perceptron. Por estar sintetizada diretamente em um dispositivo FPGA, a rede implementada tem a capacidade de receber informações providas por diversas entradas e trabalhar com todas de uma forma paralela, possui menores dimensões e maior economia de energia, características essenciais para sistemas portáteis. Após executar o processo de reconhecimento, a rede informa a que classe o padrão apresentado pertence através da ativação ou desativação de um LED de saída
Obteve-se um índice de acerto de 96,11% no reconhecimento de 480 amostras, compostas por frutas distintas das que foram utilizadas durante a fase de aprendizagem. O projeto elaborado possui um total de ocupação de 14% do chip utilizado e permite que o dispositivo opere nesta aplicação a uma frequência de até 261,097MHz
Para obter mais informações sobre este projeto, veja o trabalho publicado na revista Sinergia.
