【摘 要】
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为提高颗粒状农产品分选精度,提出了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的k最近邻（k-NN）方法。该方法分两步：第一步对基于FPGA的彩色线阵CCD成像系统得到的图像在PC上进行保存,并对得
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为提高颗粒状农产品分选精度,提出了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的k最近邻（k-NN）方法。该方法分两步：第一步对基于FPGA的彩色线阵CCD成像系统得到的图像在PC上进行保存,并对得到的图像进行特征提取,然后用k-NN方法对提取的特征进行特征筛选得到最优特征集。第二步将训练好的最优特征集放在FPGA的ROM上,FPGA对线阵CCD得到的图像数据实时提取特征与ROM上最优特征集做距离计算实现k-NN分选算法。对花生和开心果两种颗粒状农产品用该方法进行实验,以RGB颜色空间为主要特征,结果表明：在选择
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