文件名称：基于ARM的苹果采后田间分级检测系统设计
文件大小：1.29MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-12 23:35:56
苹果检测; QT; ARM; Open CV;
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Adaboost目标检测算法,调用Open CV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。