大米品质动态检测算法的研究

论文摘要

我国对大米品质的检测还停留在人工拣选阶段,效率低,缺乏客观性,延长了稻谷分级的周期,提高了复杂性。课题针对这一问题,设计了大米品质的动态检测设备,大米品质动态检测设备是以Xilinx公司的Sparten3E系列XC3S500E FPGA芯片和高速线阵CCD传感器为核心,利用线阵CCD进行在线动态扫描下落的大米,对采集到的大米图像信息进行形态参数的特征提取,完成合格大米和不合格大米的分类筛选和整精米率等大米品质指标的测算,使大米品质的动态检测具有可行性。大米品质动态检测设备的硬件设计包括FPGA核心电路的设计;线阵CCD驱动电路的设计;图像数字转换器的接口电路设计。大米品质动态检测算法研究主要分为两大部分:一部分是在大米动态检测过程中涉及的快速成像算法研究,主要包含图像滤波算法的研究（中值滤波快速算法和小波去噪算法）、基本图像处理算法的研究（二值化、边缘提取算法）;第二部分是7个大米图像参数提取及其解算算法的研究,在大米直径测算中提出了中心-边缘旋转搜索算法,降低了经典搜索算法的复杂度,达到了快速计算的效果,在5ms内完成整精米的分类。理论算法的FPGA实现,采用Verilog和VHDL语言进行硬件电路描述,利用ISE8.2、Synplify Pro7.2和ISE自带的仿真工具,对各模块,算法进行设计、仿真、实现。并用ChipScope Pro8.2嵌入IP内核,对程序进行下载并完成解算结果的在线调试。经过对大米品质动态检测设备的在线调试和实验,已经完成了CCD的驱动、大米动态图像的采集、图像参数的提取和解算和整精米率的测算,可以正确的检测整精米,并使检测的正确率达到90%以上。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题研究的背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本课题主要研究的内容
• 2 大米品质动态检测系统
• 2.1 大米品质动态检测系统工作原理
• 2.2 系统的组成与结构
• 2.2.1 供料系统
• 2.2.2 光学系统
• 2.2.3 分选系统
• 2.2.4 电控系统
• 2.3 大米品质检测系统的整体结构设计
• 3 大米品质检测系统的硬件设计
• 3.1 FPGA的原理与发展
• 3.1.1 FPGA的原理与特点
• 3.1.2 开发流程及ISE8.2集成工具介绍
• 3.2 大米品质检测系统的硬件整体结构
• 3.2.1 CCD传感器的时序逻辑和电平驱动电路
• 3.2.2 图像数字转换器设计
• 3.2.3 芯片的配置
• 4 大米快速图像处理算法研究及FPGA实现
• 4.1 大米图像的预处理
• 4.1.1 CCD的输出噪声
• 4.1.2 图像预处理
• 4.1.3 图像去噪算法在FPGA中的实现
• 4.2 图像的二值化
• 4.3 图像的边缘提取
• 4.3.1 图像的边缘提取算法
• 4.3.2 图像差分边缘检测算法和Roberts算法的FPGA实现
• 4.3.3 边缘提取算法的选择
• 5 大米粒形识别算法的研究
• 5.1 大米形状参数的选择
• 5.1.1 面积计算算法
• 5.1.2 周长计算算法
• 5.1.3 大米直径经典搜索算法
• 5.1.4 中心-边缘旋转搜索算法
• 5.1.5 椭圆相关系数—椭圆模板匹配算法
• 5.1.6 图像尖角数目算法
• 5.2 大米形选参数检测的FPGA实现
• 5.2.1 面积算法FPGA实现
• 5.2.2 周长算法FPGA实现
• 5.2.3 大米直径计算算法实现及比较
• 5.2.4 相关系数算法FPGA实现
• 5.2.5 尖角数目算法的实现
• 5.3 大米的品质指标计算
• 6 实验验证
• 6.1 方法与步骤
• 6.2 实验结果及分析
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
• 致谢