整精米检测识别系统的研究

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整精米率是我国稻米收购的重要国家指标,目前还没有实现机选,整精米率自动检测识别系统的国家要求是快速和准确,识别和遴选时间在10毫秒内。整精米识别的关键是大米纵向剖面各向直径参数的提取,只有采用FPGA技术才能够保证检测的实时性和准确性。本课题针对这些问题,设计了整精米识别的动态检测系统,该动态检测系统包括硬件电路设计、软件驱动和算法设计两大部分,以XILINX公司的Spartan3系列XC3S200FPGA芯片、CPLD芯片XC9572XL和东芝高速线阵CCD传感器TCD1209为核心,通过线阵CCD获得大米下落过程中的动态图像,对采集到的图像数据进行处理和特征提取,并通过与上位机ARM9系统的交互,完成整精米和非整精米的分类筛选和指标的测算。整精米检测识别系统的硬件电路分为三个独立模块:图像采集电路板、图像处理电路板和打击信号驱动板,将采集电路和处理电路分开设计避免了线路上的干扰,有利于系统模块化。系统以ISE8.2为编译开发环境,通过VERILOG HDL编程实现了对TCD1209的驱动、Block RAM图像的存取、检测算法和气枪控制系统的打击定位。其中设计了像素序号法、中心-边缘搜索、MER识别及参数匹配四种特征参数提取的算法,通过比较各种算法的速度和准确率,确定了最佳算法。通过整机调试,系统能够准确地对米粒特征参数进行准确提取,可以正确的检测整精米,并计算整精米率。
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