大豆等農(nóng)產(chǎn)品在線檢測技術(shù).pdf

1、在發(fā)展生產(chǎn)保證供給的社會主義大市場中，農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)檢測存在許多空白，農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)低下已經(jīng)嚴(yán)重影響我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展。大豆等農(nóng)產(chǎn)品在線檢測技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)控制中具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，該技術(shù)可以廣泛應(yīng)用在顆粒狀農(nóng)產(chǎn)品如花生、玉米等的在線異物檢測中，是提高我國農(nóng)產(chǎn)品市場競爭力的有力手段之一。 本文首先概述了國內(nèi)外大豆等農(nóng)產(chǎn)品基于機(jī)械、電磁效應(yīng)和機(jī)器視覺在可見光、激光以及近紅外成像檢測在線異物識別系統(tǒng)的研究和應(yīng)用現(xiàn)狀。 論文研究

2、了適合農(nóng)產(chǎn)品檢測的嵌入式機(jī)器視覺平臺，建立了以RGB顏色空間各分量色度值為提取特征，以其擬合的正態(tài)分布概率密度函數(shù)作為判別基準(zhǔn)的模式識別模型。 在大豆等農(nóng)產(chǎn)品在線檢測系統(tǒng)中，本文提出了機(jī)械初篩和DSP的嵌入式機(jī)器視覺篩選相結(jié)合的檢測系統(tǒng)整體方案設(shè)計(jì)。作者對系統(tǒng)相關(guān)的硬件進(jìn)行了比較和選型，該系統(tǒng)由篩筒、傳送帶、光學(xué)系統(tǒng)、圖像數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、實(shí)時圖像處理系統(tǒng)和異物自動剔除系統(tǒng)等部分組成。然后根據(jù)DSP算法實(shí)現(xiàn)流程，作者詳細(xì)討論了識別算

3、法在TMS320DM642EVM板上的實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)軟件部分首先由Matlab進(jìn)行仿真模擬，然后通過C和C++語言在DSP開發(fā)環(huán)境Code Composer Studio下編寫和調(diào)試。最后論文做了利用大豆近紅外分光反射特性進(jìn)行異物檢測的可行性分析。 實(shí)驗(yàn)表明，論文提出的異物識別方法可以采用先進(jìn)的DSP予以實(shí)現(xiàn)。在實(shí)驗(yàn)中對霉變大豆，褐變大豆以及其他病變豆識別率在85％以上，但是對于某些對大豆表面損害并不嚴(yán)重的蟲咬豆，漏判比較突出，尚需