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作者：胡艳;赵宇红;张洪明;吕波;尹相辉;李晓星;胡奎;范玉;符佳;王福地;曾超;孙波;沈永才;戴舒宇;
单位：南华大学电气工程学院;中国科学院合肥物质科学研究院等离子体物理研究所;中国科学技术大学研究生院科学岛分院;合肥师范学院物理与材料工程学院;大连理工大学物理学院;
摘要：在深度学习技术日益推动小麦不完善粒检测精度提升的背景下，为了实现从识别到筛选的有效控制对接，文中开发一套完善的分选控制系统。系统主要运用融合图像识别与FPGA实时控制的策略，对图像分割和识别过程中产生的时间差进行处理，完成精确分选控制。该系统基于全自动控制流程，在保证时间精确控制的前提下，成功实现对小麦的高效分选操作。通过对5种性状各100个麦粒进行测试，发现种子类型的识别率达到94%以上，种子分选率达到97%以上。实验结果表明，该系统能够快速准确地完成分选任务，为实现小麦分选的自动化和智能化提供了有效的技术支持。
关键词：图像识别;;控制系统;;线阵相机;;FPGA;;小麦分选;;实时控制;;延迟时间
基金资助：安徽省重点研究与开发计划项目(202104a06020021);; 磁约束聚变安徽省实验室开放基金(2023AMF03005);; 湖南省教育厅研究基金(21B0439);; 安徽高校协同创新项目(GXXT-2021-029)
