【摘 要】
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目前,我国大米品质的多数外观指标的检测仅停留在肉眼观测阶段,缺乏客观性和可重复性,致使垩白率、碎米率高,含有未熟粒、病斑粒和霉变粒的大米流向市场。这样一来不仅严重地损害
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目前,我国大米品质的多数外观指标的检测仅停留在肉眼观测阶段,缺乏客观性和可重复性,致使垩白率、碎米率高,含有未熟粒、病斑粒和霉变粒的大米流向市场。这样一来不仅严重地损害了消费者的健康和权益,同时降低了我国大米在国际市场上的竞争力。针对这一问题,本研究选取了东北五常大米,应用计算机视觉技术研发了一套基于VisualStudio 2005的大米外观品质检测系统,系统采用可视化界面,具备人机交互功能,对反映大米外观品质的垩白度、黄粒米等性状参数进行了识别。主要研究内容如下:1.在大米碎米率的检测问题上,对于大米个数的计算,介绍了经典的区域标记算法和行程标记算法;2.在大米垩白的检测问题上,通过分析大米垩白特征,根据籽粒区域的灰度统计和分布信息,以及垩白区域在籽粒区域中的分布特征,介绍了四种垩白米检测算法。采用垩白大小检测算法,检测出大米图像中的垩白区域、垩白米粒,并计算出图像中的垩白度等参数;3.在黄粒米的检测问题上,通过对色度直方图的分析,介绍了两种检测算法:基于色度的检测算法和基于BP网络分类器的检测算法。选用色度的检测算法有效的检测出黄粒米的个数及比率;4.基于Visual Studio 2005开发了一套大米外观品质的计算机视觉检测软件。该软件界面友好,功能较强,操作简便,可实现大米图像的预处理、碎米检测、垩白检测和黄粒米的检测。研究结果表明,该系统实现了对大米形态快速、有效地识别,在大米外观品质的自动无损检测上具有可行性。
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