基于機(jī)器視覺(jué)的稻米品質(zhì)檢測(cè)研究及其DSP實(shí)現(xiàn).pdf

1、當(dāng)前，我國(guó)糧食谷物的多種品質(zhì)檢測(cè)指標(biāo)還只停留在人工肉眼觀測(cè)階段，具有費(fèi)時(shí)費(fèi)力、一致性差等諸多缺點(diǎn)。針對(duì)這些缺點(diǎn)，本文研究并開(kāi)發(fā)了一套基于機(jī)器視覺(jué)的稻米品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)以A RM為控制核心，完成系統(tǒng)控制、板間通信等方面的工作；以TI公司的DM642為主處理器，完成稻米品質(zhì)檢測(cè)的相關(guān)核心運(yùn)算等。該系統(tǒng)可以通過(guò)視頻接口，實(shí)時(shí)地接收視頻信號(hào)，經(jīng)過(guò)處理實(shí)現(xiàn)稻米的相關(guān)品質(zhì)檢測(cè)，并通過(guò)串口把相關(guān)指標(biāo)和數(shù)據(jù)傳送到A RM和電腦主機(jī)上，使用人員可以直

2、觀觀察稻米圖像處理效果并進(jìn)行相應(yīng)參數(shù)的修改。
　　本文所做的主要工作包括兩個(gè)方面：算法的研究與選擇和算法的DSP實(shí)現(xiàn)與系統(tǒng)優(yōu)化。
　　（1）算法的研究與選擇。對(duì)各種常用的數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)算法，如圖像濾波、邊緣檢測(cè)、自動(dòng)閾值分割等進(jìn)行了研究、仿真和比較，通過(guò)對(duì)比和分析，選出了適合于本系統(tǒng)的基礎(chǔ)處理算法；通過(guò)顏色空間變換和色度直方圖等方法，研究了基于色度信息的黃粒米檢測(cè)算法，仿真表明，該方法可以有效地判別黃粒米；在極坐標(biāo)系下研究

3、了稻米的質(zhì)心檢測(cè)、邊緣檢測(cè)和長(zhǎng)短軸檢測(cè)等算法，實(shí)驗(yàn)表明，可以通過(guò)該方法進(jìn)行整米、碎米和異形米等判定。
　?。?）算法的DSP實(shí)現(xiàn)與系統(tǒng)優(yōu)化。完成了所選擇算法的整體框架設(shè)計(jì)和C代碼編寫(xiě)，并在DSP開(kāi)發(fā)板上調(diào)試通過(guò)；應(yīng)用片級(jí)支持庫(kù)（CSL）和視頻驅(qū)動(dòng)等DSP相關(guān)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了快速數(shù)據(jù)傳輸，使系統(tǒng)的處理速度提高了10倍；通過(guò)對(duì)算法的優(yōu)化和CCS相關(guān)編譯工具的使用，進(jìn)一步改善了性能；通過(guò)選擇數(shù)據(jù)類型、循環(huán)展開(kāi)、數(shù)據(jù)表操作等工作，對(duì)C代碼進(jìn)行