水果分类的多模板匹配算法及其FPGA实现

摘要：

为了能够达到实时、高效,并且同时对多种水果进行识别与分类,设计了一种多模板匹配算法.该算法的设计主要包括了形状特征提取、特征与模板数据库的匹配、识别与分类.特征提取的过程包括了图像处理的灰度化、均值滤波、Sobel边缘检测、梯度统计、归一化等一系列模块.以水果的形状特征来构建一个多模板数据库,将所需识别的水果与模板数据库进行匹配与分类.以紫光同创的PGL22G-6MBG324 产品搭建的实时图像处理平台,利用现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array,FPGA)的流水线以及并行处理结构的优点,实现了多模板匹配算法.对FPGA实现的算法选取了芒果、香蕉、苹果、猕猴桃四种水果进行了测试.识别与分类的时间在12.10 ms内,在固定位置的识别准确率可达98％以上.与一些神经网络的算法进行对比,具有较高的实时性.并且测试了该算法受光照、平移、缩放、微旋的影响较小.结果表明该算法具有实时性、有效性、稳定性.

关键词：实时、识别与分类、多模板匹配算法、流水线、稳定性

所属期刊栏目：33

分类号：TP391;TN911;TP332(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61401225

在线出版日期：2023-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：34-39