近年来,伴随着半导体行业的不断发展,FPGA技术得到了飞速的发展,与此同时,机器视觉行业在国内也在飞速发展,在工业生产、医学研究等领域都有了广泛的应用。机器视觉是包含了光学技术、机械工程、半导体技术、图像采集处理、计算机软硬件技术等等,机器视觉系统的高效率、高自动化的特点决定了机器视觉在现代社会中的作用与发展越来越大。本文利用机器视觉理论知识,自主开发了一款基于FPGA的大枣检测分级系统,整个系统包含了光学、机械、图像采集、数据处理和传输、FPGA分级算法等。本文主要工作内容如下:(1)设计了一款高速彩色线阵CCD图像采集系统,选用柯达公司的KLI2113彩色线阵CCD图像传感器,图像行分辨率最高可达2098,行频最高能达到8500ffps。图像采集系统研究并完成了对线阵CCD传感器、专业ADC的的驱动、增益控制、以及对采集到的CCD模拟信号的数字化采集。(2)将采集到的图像数据进行了滤波处理,得到低噪声的图像数据,改善了图像质量。同时完成了图像数据的Bayer数据压缩处理并通过USB2.0通信接口进行数据的传输,在上位机中恢复彩色图像,能够实时显示采集到的运动图像。(3)提出了针对于大枣的大小、边缘检测的分级算法。对采集到的图像数据进行了二值化处理、膨胀处理、灰度值提取等处理,并对图像像素点、边缘点进行了统计,初步实现了大枣的检测与分级。