Im ersten Teil dieser Arbeit wird ein Framework für den Entwurf eines CNNs für FPGAs
vorgestellt das aus einem eigenen Vorverarbeitungsalgorithmus einer Augmentierung einem
eigenen Quantisierungsschema und einer Verkleinerung des CNN besteht. Die Kombination von
konventioneller Bildverarbeitung mit neuronalen Netzen wird im zweiten Teil anhand eines
Beispiels aus der Robotik gezeigt in dem ein bildbasierter Regler erfolgreich für einen
Greifvorgang eines Roboters eingesetzt wird. In the first part of this dissertation a
framework for the design of a CNN for FPGAs is presented consisting of a preprocessing
algorithm an augmentation technique a custom quantization scheme and a pruning step of the
CNN. The combination of conventional image processing with neural networks is shown in the
second part by an example from robotics where an image-based visual servoing process is
successfully conducted for a gripping process of a robot.
