本文關鍵詞： 嵌入式系統(tǒng) TMS320DM6437 TMS320DM355 實時圖像處理系統(tǒng)　出處：《東北農(nóng)業(yè)大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：隨著科學技術的快速發(fā)展,人們對圖像處理技術的應用逐漸增多。DSP技術系統(tǒng)引入數(shù)字信號的處理而使應用系統(tǒng)呈現(xiàn)出快速發(fā)展的態(tài)勢。近年來DSP技術應用范圍逐漸擴展,在理論知識與應用領域均具有很重要的研究成果。在21世紀這樣的一個信息時代,對計算機的使用日益增加,網(wǎng)絡化、信息化自動化逐漸普及,對嵌入式系統(tǒng)的使用更是具有越來越多的案例。本文查閱了大量的文獻,并收集整理大量學者對嵌入式系統(tǒng)應用在圖像處理方面的研究與實驗項目,尤其是在應用DSP技術與嵌入式系統(tǒng)而進行的對牌照識別系統(tǒng)的研究,在諸多此技術應用的領域成功的案例的最新成果上最終確定了對大豆籽粒視覺分級系統(tǒng)的設計方案,以TMS320DM6437 (DSP)、TMS320DM355 (ARM)和DSP+ ARM為基礎而實現(xiàn)的實時圖像處理系統(tǒng)。目前,我國對食品質量檢測有很嚴格地標準,將機器視覺檢測技術應用在此領域不僅取代了勞動力更減少了錯誤產(chǎn)生的概率,而且在原有的基礎上大大的提高了生產(chǎn)效率。在眾多的農(nóng)產(chǎn)品中大豆作為高營養(yǎng)價值的綠色食品也越來越受到人們的歡迎,但目前大多數(shù)企業(yè)仍然應用人工的方法對大豆進行品質檢測、分級。這樣的情況下急需將計算機自動化與機器視覺分級檢測技術應用在農(nóng)業(yè)領域,可以通過機器的視覺根據(jù)不同農(nóng)作物的外觀對其進行分檢,不僅可以促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)自動化,而且可以保證農(nóng)戶的利益與效益,同時使我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展在國際上具有更為有利的競爭優(yōu)勢。本文以實際應用為原則,以科學理論為基礎對該系統(tǒng)的理論支持、結構特點、工作原理、分級算法、軟硬件構成與分級實驗進行了詳盡的闡述。在實驗中對大豆進行圖像采集,通過圖像分割等程序獲得為豆粒設定的基本參數(shù),并通過科學的方法對其邊緣特征、區(qū)域特征進行提取進而采集大豆圖像,經(jīng)過背景分割后提取豆粒參數(shù),并確定其最優(yōu)分級特征。該系統(tǒng)具有高效的處理能力與優(yōu)越的處理性能,搭載StrongARM處理器,可以通過網(wǎng)絡通過計算機實時對所處理系統(tǒng)進行實時處理,與DSP結合充分發(fā)揮了二者的長處,使嵌入式實時控制方面的復雜算法在機器視覺分級處理上得以更好的實現(xiàn),并為機器視覺的發(fā)展提供了創(chuàng)新方案。本文使用TMS320DM6436和TMS320DM350作為核心處理單元,結合嵌入式技術,在更為高效的前提下,實現(xiàn)對大豆的分級。并選取了4中不同類別的大豆樣本各2000余粒,應用設計的系統(tǒng)對其進行重復模擬實驗,對實驗數(shù)據(jù)進行整理分析得出了分級準確度達到95%的結論。從理論與數(shù)據(jù)上說明了本系統(tǒng)的可行性,一定程度上解決了傳統(tǒng)分級方案的復雜性。在后續(xù)的章節(jié)中,主要介紹了系統(tǒng)的設計方案及功能,該系統(tǒng)結合了DSP和嵌入式的設計方案,包含了圖像算法設計與分級試驗,同時也包含了軟件平臺和系統(tǒng)硬件設計等方面的技術。最后,對本課題的研究成果進行了總結提出了其不足之處,同時也闡述了本課題應用前景及進一步研究的展望。
[Abstract]:With the rapid development of science and technology, people on the application of image processing technology gradually increased.DSP system into a digital signal and make the application system showing a trend of rapid development in recent years. The scope of application of DSP technology is gradually expanding, has a very important research in theory and application fields. Such an era of information in twenty-first Century, the use of computer is increasing, network, informatization and automatization of popularization use of embedded system is more and more. In this case a large number of documents, and compiled a large number of scholars on the application of embedded system in project research and experiment of image processing, especially the research on license plate recognition the system in the application of DSP technology and embedded system, the latest achievements in the field of many application case in the end that The design of soybean seed visual grading system, TMS320DM6437 (DSP), TMS320DM355 (ARM) and DSP+ ARM real-time image processing system based realization. At present, our country has very strict standards for food quality detection, machine vision detection technology should be used in this field not only replaced the labor force more reduced the probability of error, and on the basis of the original and greatly improve the production efficiency. Among all agricultural products of soybean as green food with high nutritional value is more and more popular, but most companies are still using artificial methods for quality inspection, classification of soybean. This situation will need the computer automatic classification and machine vision detection technology application in the field of agriculture, through the machine vision according to the different crops on the appearance inspection, not only can promote The automation of agricultural production, but also guarantee the interests and benefits of farmers at the same time, the development of agriculture in our country has a more favorable competitive advantage in the world. In this paper, based on the actual application of the system based on the principle, theoretical support, structure characteristics, working principle, classification algorithm based on scientific theory, software and hardware have been detailed description and classification of image acquisition on soybean experiment. In the experiment, the basic parameters to the beans is obtained through image segmentation procedures, and through the scientific method of edge feature, regional feature is extracted and collected soybean bean images, parameter extraction after background segmentation, and determine the optimal classification features. The system has the ability to deal with efficient and superior performance, equipped with StrongARM processor, can through the Internet through the computer in real-time processing system for real-time processing, With the combination of DSP and give full play to the strengths of the two, the complex algorithm of embedded real-time control can achieve better classification processing in machine vision, and provides innovative solutions for the development of machine vision. This paper uses TMS320DM6436 and TMS320DM350 as the core processing unit, combined with embedded technology, the more efficient the premise of realization classification of soybean. And select 4 different categories of soybean samples more than 2000 tablets, using this system to repeat the simulation experiment for the experimental data analysis the classification accuracy reached 95% conclusions. From the theory and the data shows the feasibility of this system, to a certain extent to solve the complexity of the traditional classification scheme. In the following chapters, mainly introduces the system design and function, the system combines the design and embedded DSP, contains a map Like algorithm design and grading test, it also includes software platform and system hardware design. Finally, the research results of this subject are summarized, and its shortcomings are also presented. At the same time, the application prospect and further research prospect of this subject are also discussed.

【學位授予單位】：東北農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1549159