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摘要:
谷物粒型是决定谷粒品质和产量的重要参数之一.传统人工测量粒型的方法耗时、工作量大、主观性强.本文首先介绍一种基于线阵列采集技术和工业输送技术的谷物粒型自动测量系统.为提高系统测量效率,文章中应用了图形处理器(GPU)并行处理技术,在统一计算设备架构(CUDA)下对测量算法进行优化.实验结果表明,基于GPU的并行加速算法,能有效提高测量效率,当图像中谷粒数近2 000颗时,优化后的算法速度为中央处理器(CPU)下算法运行速度的400多倍,且随着采集图像中谷粒数的增多,优化测量算法的加速效果更显著.
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文献信息
篇名 基于并行处理技术的谷物粒型快速测量算法
来源期刊 光电工程 学科 工学
关键词 谷物粒型 图形处理器 并行处理技术 加速算法
年,卷(期) 2012,(3) 所属期刊栏目 光电测量与检测
研究方向 页码范围 66-71
页数 分类号 TP391
字数 2688字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-501X.2012.03.012
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研究主题发展历程
节点文献
谷物粒型
图形处理器
并行处理技术
加速算法
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光电工程
月刊
1003-501X
51-1346/O4
大16开
四川省成都市双流350信箱
1974
chi
出版文献量(篇)
4776
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