面向颗粒状农产品的分选方法

发布时间：2017-06-20 00:08

  本文关键词：面向颗粒状农产品的分选方法，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为提高颗粒状农产品分选精度,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的k最近邻(k-NN)方法。该方法分两步:第一步对基于FPGA的彩色线阵CCD成像系统得到的图像在PC上进行保存,并对得到的图像进行特征提取,然后用k-NN方法对提取的特征进行特征筛选得到最优特征集。第二步将训练好的最优特征集放在FPGA的ROM上,FPGA对线阵CCD得到的图像数据实时提取特征与ROM上最优特征集做距离计算实现k-NN分选算法。对花生和开心果两种颗粒状农产品用该方法进行实验,以RGB颜色空间为主要特征,结果表明:在选择合理特征个数和k值情况下对花生和开心果的分选正确率都达到了95%以上。
【作者单位】： 合肥工业大学计算机与信息学院;
【关键词】： k最近邻 现场可编程门阵列 特征筛选 分选 花生 开心果
【分类号】：S565.2;S664.9;TP391.41
【正文快照】： 0引言对于颗粒状农产品,由于其体积小、品质问题不明显、数量多等特点,人工分选的工作量巨大,增加了生产成本。随着计算机图形处理技术和机器视觉的发展与成熟,以及市场的需求,颗粒状农产品的分选已经由人工逐步发展到机器视觉分级[1]。目前,国内外学者在颗粒状农产品分选中取

  本文关键词：面向颗粒状农产品的分选方法，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：464104