Real-time classification of coffee fruits using FPGA
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Resumen
El objetivo de este trabajo fue diseñar un circuito que lograra clasificar objetos basado en su color funcionando en tiempo real y que pueda ser usado en aplicaciones de control de calidad. Se diseñó un circuito que toma una imagen, analiza sus características de color y, de acuerdo a este análisis, asigna el objeto a una categoría. La imagen se transforma del espacio RGB a coordenadas esféricas, se calcula el histograma de la imagen transformada y se compara con los patrones de cada categoría para realizar la asignación. El circuito fue usado para clasificar frutos de café en cuatro estados de maduración: inmaduro, pintón, maduro y sobremaduro. Los resultados mostraron que es posible construir un sistema que clasifique objetos basado en su color, que funcione en tiempo real y que además sea económico y portátil. El circuito diseñado adquiere video a una velocidad de 64 cuadros por segundo, clasifica frutos de café a una tasa de 25 frutos por segundo y obtuvo una eficacia promedio de 75.7%
Abstract
The goal in this work was to design a circuit that could classify objects by color in real-time that can be used for quality improvement. A circuit that performs color analysis of an image and, according to that analysis, classifies the object was designed. A histogram of the Spherical Coordinate Transform of the image is computed and compared to histogram patterns to make a classification decision. The circuit was tested on the classification of coffee fruits in four maturity stages: immature, under-mature, mature and over-mature. The results showed that it is possible to build a system for color object classification that works in real-time and that can be affordable and portable. The designed circuit is implemented on a Field Programmable Gate Array (FPGA), acquires video at 64 frames per second, classifies the coffee fruits at a rate of 25 fruits per second and achieved an average efficacy of 75.7%