摘  要： 提出了一種基于FPGA和線陣CCD的色選實驗平臺，利用線陣CCD對下落的大米進行在線動態(tài)掃描，通過FPGA對采集到的大米圖像信息進行分析和處理，識別出異色米粒，并通過分離裝置剔除不合格大米。詳細介紹了硬件平臺的設計以及采用的色選算法，該研究對高性能大米色選機的研制具有重要的參考價值。
關鍵詞： FPGA；線陣CCD；色選

　隨著人民生活水平的逐步提高，人們對食品質量的要求日益嚴格，這也促使越來越多的大型糧食加工企業(yè)為了提高谷物的外觀質量、食用品質和商用價值，開始注重糧食的加工品質，不斷采用現(xiàn)代化的技術手段來提高色選機的分選效率，研發(fā)新的高科技色選機成為企業(yè)之間競爭的一種手段[1]。為此，本文提出一種基于FPGA和線陣CCD的色選實驗平臺，利用FPGA的高并行性、高系統(tǒng)時鐘速率和靈活的可編程性，配合高速線陣CCD作為色選圖像采集傳感器，從而保證色選算法執(zhí)行電路的高速、高效，為新一代色選機產(chǎn)品的研發(fā)奠定基礎。
1 色選原理
　色選機是利用光電原理，從大量散裝產(chǎn)品中將顏色不正常或感染病蟲害的個體（球狀、塊狀或顆粒狀）以及外來雜質進行檢測并分離的設備[2]，其原理圖如圖1所示。被測物從喂料器進入一定長度的無損傳送帶，并被配送到各分選通道，經(jīng)過一段時間的運動后，在各通道呈穩(wěn)定姿態(tài)進入CCD傳感器的視野范圍。可以通過改變圖中斜槽的傾斜程度，調(diào)整被測物的下落速度。通過對CCD采集到的圖像的分析和處理，識別出顏色異常的被測物，控制電磁閥在該目標剛好運動到達噴嘴前的位置時，開啟噴氣閥，改變該目標的運動軌跡，使其落入廢料口，而合格的繼續(xù)下落最后進入成品收集口，從而實現(xiàn)合格品和不合格品的分離。

2 硬件平臺設計
　色選硬件實驗平臺主要由外圍的CCD圖像傳感器、電磁閥、CCD輸出信號處理電路和FPGA構成，如圖2所示。線陣CCD接收光信號，在驅動脈沖的控制下進行自掃描并將光信號轉換成電信號，輸出與光信號強度成正比的負極性電壓信號。CCD輸出信號經(jīng)預處理后，在FPGA的控制下，被轉換成數(shù)字信號傳給FPGA。FPGA利用其內(nèi)部的存儲器對數(shù)據(jù)進行緩存，再根據(jù)色選算法對數(shù)據(jù)進行處理，判別出異色米粒，然后根據(jù)異色粒的位置開啟相對應的電磁閥將其剔除[3-4]。在實際應用中，CCD圖像傳感器為多路，每路CCD對應1個分選通道，每個通道有多個槽，每個槽對應1個電磁閥。

2.1 線陣CCD
　選別率與選別速度是大米色選的兩個重要指標，這就要求作為色選機核心部件之一的CCD數(shù)據(jù)輸出速率高、分辨率高且成像質量高。鑒于此，選用日本TOSHIBA公司生產(chǎn)的TCD1209D，這是一款高速、低暗電流的線陣CCD，為DIP22封裝形式的雙列直插型器件，可用于傳真、掃描和光學字符識別（OCR）等。該器件有效像素為2 048個，最佳工作頻率1 MHz，最高驅動頻率可達20 MHz[5]。
2.2 CCD信號處理電路
　由于CCD 輸出信號包含有效的交流信號、直流分量和各種噪聲，不便于系統(tǒng)傳輸、存儲和處理。因此，需要對信號進行預處理，抑制噪聲[6]。CCD信號處理電路的設計采用了前置放大加專用芯片的處理方式。前置放大電路用來隔離前后級電路的相互影響，同時提供較大的電流放大倍數(shù)；而專用芯片通過暗電平校正、相關雙采樣等技術消除噪聲。專用芯片采用PHILIPS公司的TDA9965，該芯片具有功能強大、性能優(yōu)越及價格便宜等特點。利用TDA9965可對CCD輸出信號進行暗電平校正、相關雙采樣及A/D轉換等，為FPGA要處理的數(shù)據(jù)進行預處理。
2.3 FPGA
　FPGA作為整個硬件裝置的核心，不僅需要產(chǎn)生CCD的驅動時序控制CCD圖像傳感器采集圖像信息，還要對CCD輸出信號的A/D轉換進行控制，并利用其內(nèi)部的存儲器對數(shù)據(jù)進行緩存，再根據(jù)色選算法判別出異色米粒，然后控制相應的電磁閥將異色米粒剔除。在本系統(tǒng)中，F(xiàn)PGA采用Cyclone III系列中的EP3C25E144C8，它具有24 624 LEs，66個M9K RAM blocks，RAM總容量達0.6 MB， 適用于視頻幀緩沖；還具有經(jīng)過預先優(yōu)化的視頻和圖像知識產(chǎn)權 （IP） 內(nèi)核，可大大提高圖像處理的效能。EP3C25E144C8有4個PLLs，144個引腳，其中有82個用戶I/O，采用EQFP四方扁平封裝[7]。利用EP3C25E144C8進行設計，可以提高集成度和性能，降低功耗，讓產(chǎn)品及時面市，同時滿足低成本要求。
2.4 電磁閥
　采用美國MAC Valves公司的34C-ABB-GFSA-0BL型號的電磁閥，其速度快、重復度高且環(huán)境耐受性強。
3 色選算法
　采用線陣CCD傳感器和高速FPGA等新技術的色選硬件平臺，只能從一定程度上提高圖像采集的清晰度和數(shù)據(jù)處理的速度，要進一步提高色選精度，還需要開發(fā)新的高效的色選算法。
　針對線陣CCD采集到的大米（被選物）的顏色信息，本文提出了一種從白米中選出微小異色點（主要是指深色點、微黃或黃色點及腹白點）大米的色選算法。算法核心思想是以像素為單位對被選大米的顏色特征（灰度信息，即反射到CCD的光強大小）進行統(tǒng)計、相互比較，從而確定合格大米的灰度閾值范圍，將閾值范圍以外的像素點判斷為異色點，再根據(jù)米粒的異色程度確定米粒是否合格。下面詳細介紹所采用的色選算法。
3.1 算法公式中的符號說明
　Ai（t）表示i處像素在t時刻（當前時刻）的光強值（或灰度值）；BGi（t）表示i處像素在t時刻（當前時刻）對應的背景灰度值，t=0時表示初始背景；AH（t）和AL（t）分別是當前時刻用于判別像素灰度值是否合格的上限閾值和下限閾值。
3.2 初始背景值計算
　由于受周圍光源強度變化的影響，背景的圖像信息也會相應變化，為了使背景信息能保持相對穩(wěn)定，在每一次色選前，先多次采集背景灰度值，取其平均值作為初始時刻的背景。這里的平均是以像素為單元，即每個像素點對應一個平均運算后的背景光強值，表示為：

　在算法的實際應用中，背景和被測物的信息是不斷變化的，為了使色選算法能夠適應這些變化，算法的設計中還應當考慮閾值的不斷更新。
3.5 異色點判別
　在得到了色選判別所需的上限閾值和下限閾值后，對輸入數(shù)據(jù)Ai（t），若滿足Ai（t）<AL（t-1）或滿足Ai（t）> AH（t-1），則可判別Ai（t）對應的像素點為異色點。
3.6 異色米粒的判別
　由于被測米粒受到周圍光線等因素的影響，異色點的判別可能會有失誤，因而不能因為偶然出現(xiàn)的異色點信息就判定該被測米粒為異常，而需要給出對被測米粒的總體評價規(guī)則。把大米上所有異色點占總點數(shù)的比例作為該米粒的異色程度，當該米粒的異色程度大于某個規(guī)定值時，才認定該大米為異色米，進行剔除。
本文介紹的用于大米色選的線陣CCD實驗平臺在FPGA技術的支持下實現(xiàn)了高速度和高精度，實驗證明，其可實現(xiàn)米粒的“即落即判”，非常適合在線檢測的應用，對于提高糧食加工行業(yè)的產(chǎn)品質量、降低生產(chǎn)成本具有重大意義。經(jīng)測試，電路運行良好，可以達到設想的要求，具有一定的實用價值。
參考文獻
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[3] 尹亮．CCD智能相機圖像采集硬件平臺的研究[D]．哈爾濱：哈爾濱工程大學，2008．
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[6] 鄭力新，周凱汀，劉玉玲．CCD色選機信號處理與控制技術的研究[J]．糧食與飼料工業(yè)，2011（1）．
[7] Altera Corporation. Cyclone III Device Handbook[Z]． 2010．