基于機器視覺的稻米品質(zhì)檢測研究及其DSP實現(xiàn).pdf

1、當前，我國糧食谷物的多種品質(zhì)檢測指標還只停留在人工肉眼觀測階段，具有費時費力、一致性差等諸多缺點。針對這些缺點，本文研究并開發(fā)了一套基于機器視覺的稻米品質(zhì)檢測系統(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)檢測的相關核心運算等。該系統(tǒng)可以通過視頻接口，實時地接收視頻信號，經(jīng)過處理實現(xiàn)稻米的相關品質(zhì)檢測，并通過串口把相關指標和數(shù)據(jù)傳送到A RM和電腦主機上，使用人員可以直

2、觀觀察稻米圖像處理效果并進行相應參數(shù)的修改。
　　本文所做的主要工作包括兩個方面：算法的研究與選擇和算法的DSP實現(xiàn)與系統(tǒng)優(yōu)化。
　　（1）算法的研究與選擇。對各種常用的數(shù)字圖像處理基礎算法，如圖像濾波、邊緣檢測、自動閾值分割等進行了研究、仿真和比較，通過對比和分析，選出了適合于本系統(tǒng)的基礎處理算法；通過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算法，仿真表明，該方法可以有效地判別黃粒米；在極坐標系下研究

3、了稻米的質(zhì)心檢測、邊緣檢測和長短軸檢測等算法，實驗表明，可以通過該方法進行整米、碎米和異形米等判定。
　?。?）算法的DSP實現(xiàn)與系統(tǒng)優(yōu)化。完成了所選擇算法的整體框架設計和C代碼編寫，并在DSP開發(fā)板上調(diào)試通過；應用片級支持庫（CSL）和視頻驅動等DSP相關技術，實現(xiàn)了快速數(shù)據(jù)傳輸，使系統(tǒng)的處理速度提高了10倍；通過對算法的優(yōu)化和CCS相關編譯工具的使用，進一步改善了性能；通過選擇數(shù)據(jù)類型、循環(huán)展開、數(shù)據(jù)表操作等工作，對C代碼進行