基于DSP与ARM的大豆籽粒视觉分级系统

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2000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%