伴随着半导体制造工艺的进步,现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)器件的设计技术也取得飞跃性的发展。FPGA有别于传统的处理器架构,它使用硬件描述语言编程,通过一系列设计后可以实现使用类似底层硬件电路实现的逻辑功能,时序控制功能较强,适用于图像采集的逻辑控制。近年来图像传感器生产技术也迅速发展,CMOS型图像传感器相比CCD型具有成本低、低功耗、速度快等优点。本文设计了一种基于FPGA芯片的钾长石识别分选系统,它以FPGA芯片作为主要控制芯片,以CMOS型图像传感器作为图像采集芯片,以USB接口进行串口通信,利用了FPGA灵活性强、并行性的特点。本课题的研究可以实现钾长石智能分选,把选矿工人从恶劣环境中解放出来,减少水资源的损耗,减轻空气污染,有较高的经济价值和社会价值。本课题的研究内容分为三个部分:图像采集、图像传输和图像处理识别。硬件系统实现是基于Altium Designer 15.0软件,主要包括电源电路、图像传感器相关电路、FPGA相关电路、SDRAM图像缓存电路、串口通信电路等,然后通过Xilinx公司的ISE14.7软件编写相应硬件芯片的驱动程序。图像的处理识别主要包括图像的预处理、图像特征的提取、图像的分选识别,其中图像的预处理、图像特征的提取是在FPGA内使用Verilog语言实现的,图像的分选识别算法是在上位机中实现的。本文主要分析了图像采集的硬件系统,研究了 CMOS图像传感器的时序驱动,使用SDRAM芯片来缓存图像,识别结果通过USB接口通信上传到上位机显示。针对钾长石的分选算法,本系统提取了图像的颜色特征和纹理特征,最后使用图像数据训练逻辑回归模型完成了钾长石的最终分选。