面向颗粒状农产品的分选方法

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.