机器视觉色选系统是集光、电、气、机及图像处理为一体的智能化分选设备,一般分为黑白色选系统和彩色色选系统。目前,彩色色选系统通常采用计算机作为图像处理的核心,该系统具有体积大、筛选效率低的缺点。随着国民经济的不断发展,人们对于彩色色选系统的分辨能力、识别精度和筛选效率提出了越来越高的要求。本文研究基于机器视觉的嵌入式色选系统,嵌入式系统具有集成度高、实时性好、功耗低、可靠性高的特点,将其应用于彩色色选系统具有广阔的应用前景。本文以DALSA的彩色线阵CCD相机为传感元件,以FPGA XC3S500E和DSP TMS320DM6437为处理核心,设计图像采集单元、图像处理单元、图像显示单元和筛选执行单元,完成彩色色选系统的嵌入式平台设计。采用FPGA IP核技术构造双口RAM,实现图像数据存储与读取的分离控制。设计FPGA与DSP的EMIF通信接口,通过VHDL语言编程实现FPGA与DSP的数据交换。编写VGA显示电路的驱动程序,以640?480的分辨率显示相机所采集的彩色图像。以破损花生为试验对象,采用仿真工具MATLAB研究有关的图像处理算法,包括以下几个方面:采用RGB颜色模型统计和分析图像中不同区域的像素值,据此实现破损区域和花生颗粒的识别;研究不同的图像滤波算法,选取并改进中值滤波算法,实现图像中脉冲类噪声的滤除。采用形态学运算,消除图像中的点状和孔状噪声,平滑物体边界轮廓。采用8邻域链码算法实现花生的轮廓检测,识别花生颗粒并计算每粒花生的破损面积。同时根据轮廓线坐标计算花生的周长、面积、长短轴、形心等几何参数。在嵌入式机器视觉色选系统上,移植与测试图像处理算法。建立CCS工程,并配置工程文件,采用C语言编写破损区域检测、中值滤波、形态学运算和连通域检测的程序。通过编写的程序处理工业相机采集的图像,测试每个程序的处理效果和运行时间。最后,实现两种破损检测算法,并根据试验结果分析两种算法的适用范围。