基于ARM的苹果采后田间分级检测系统设计

• 作者: 朱启兵 许立兵 黄敏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 苹果检测 QT ARM OpenCV 机器视觉
• 年，卷（期）: 2015,（16）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 234-238
• 页数: 5页
• 分类号: TP306+.3
• 字数: 3640字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1308-0339

摘要

苹果采摘后的及时分类，可以降低储藏、包装、加工等生产成本，对于增加果农的经济收入，提高企业经济效益具有重要的作用。项目研究并开发了一套基于ARM11+Linux架构，以S3C6410为核心处理器、运行精简的Linux内核的苹果采后田间预分级检测系统，克服了传统分级检测系统体积庞大，难以田间实时应用等缺点。该系统利用CMOS图像传感器，基于Linux下的V4L2编程框架，实现苹果图像的实时采集；采用基于Haar-like特性的级联Ada-boost目标检测算法，调用OpenCV机器视觉库，完成检测图像中的苹果缺陷和大小识别；并由执行机构完成不同等级苹果的分离操作。系统控制界面采用QT应用程序开发框架和多线程技术，保证了控制按键的快速响应。实验结果表明，一个苹果的平均检测时间为300 ms，对于各级苹果分类的平均精度为93%，与传统苹果检测系统相比，该系统检测速度快，成本低，体积小，适合苹果的田间预分级检验。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱启兵	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	56	481	14.0	19.0
2	黄敏	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	68	518	13.0	19.0
3	许立兵	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	1	6	1.0	1.0