基于DSP与ARM的大豆籽粒视觉分级系统

摘要：

针对现有大豆籽粒筛选机构精度低、豆粒损伤大、不能有效识别霉变、灰斑豆粒等缺点,提出了一种基于TMS320DM6437 (DSP)和TMS320DM355 (ARM)的嵌入式大豆籽粒视觉分级系统的总体设计方案.阐述了该系统的工作原理、硬件构成、软件系统和分级测试.采集的大豆图像,经背景分割后提取豆粒参数,利用统计学方法对豆粒区域进行边界特征、区域特征提取,确定圆形度和平滑度为最优分级特征.以达芬奇技术处理器TMS320DM6437和TMS320DM355作为核心处理单元,嵌入图像处理算法,实现大豆籽粒的视觉分级.选取4类不同品种大豆各2 000粒作为试验样本,对系统进行重复测试,分级筛选精度达到95％.

关键词：大豆、分级、机器视觉、TMS320DM6437、TMS320DM355

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部春晖计划资助项目Z2012074、黑龙江省教育厅科学技术研究资助项目12531004和黑龙江省人力资源与社会保障厅领军人才梯队后备带头人资助项目

在线出版日期：2015-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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