| 面向颗粒状农产品的分选方法 |
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| 引用本文： | 罗晶,郎文辉,许建平.面向颗粒状农产品的分选方法[J].传感器与微系统,2016(12). |
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| 作者姓名： | 罗晶 郎文辉 许建平 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥,230009 |
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| 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.
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| 关 键 词： | k最近邻 现场可编程门阵列 特征筛选 分选 花生 开心果 |
Granular agricultural products sorting method |
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| LUO Jing,LANG Wen-hui,XU Jian-ping.Granular agricultural products sorting method[J].Transducer and Microsystem Technology,2016(12). |
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| Authors: | LUO Jing LANG Wen-hui XU Jian-ping |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | k-nearest neighbor(k-NN) FPGA feature selection sort peanut pistachio |
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