【摘 要】
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提高大米的品质对于满足人们日益增长的美好生活需要有重要意义,这其中米质检测是基础。传统检测方法效率低、成本高、精度低。本文基于图像和光谱提取大米关键品质参数,具有无损、高效、便捷与准确的优点。本文主要开展的研究内容包括:1.设计了图像采集方法与完整的图像预处理流程。用LED平板灯作透射光源,用普通单反相机采集图像,简便易行。通过获取相机内外参数、畸变纠正、正射纠正、去除不均匀背景等预处理,保证图像
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提高大米的品质对于满足人们日益增长的美好生活需要有重要意义,这其中米质检测是基础。传统检测方法效率低、成本高、精度低。本文基于图像和光谱提取大米关键品质参数,具有无损、高效、便捷与准确的优点。本文主要开展的研究内容包括:1.设计了图像采集方法与完整的图像预处理流程。用LED平板灯作透射光源,用普通单反相机采集图像,简便易行。通过获取相机内外参数、畸变纠正、正射纠正、去除不均匀背景等预处理,保证图像几何测量精度以及算法在各种成像条件下的适用性。2.设计了完整的碎米识别和粘连米粒分割流程。提出自适应确定长度阈值以区分碎米和整精米的方法,该方法利用的是完整米长度分布的集中性,无需训练样本。对于粘连,用凹度识别出来后,通过对边缘的曲率分析检测粘连点,提出角度加权最小距离法匹配粘连点形成分割线,将粘连米粒分割开,复杂粘连情况下优于传统最小距离法。通过对32种米的实验,整体而言,粘连分割的查准率为98.70%,查全率为98.99%,F1值98.84%,总米粒数、碎米数和整精米数计数的相对误差分别是-0.13%、0.11%,-0.18%。3.研究了外观品质参数提取算法。对于粒型提取,比较了最长距离法、极坐标法和最小外接矩形法三种方法对5种米的粒长、粒宽和长宽比提取精度,发现最小外接矩形法精度最高,误差小于0.1mm。对于垩白,改进了垩白分割的过程并对垩白分类。本文用灰度变换增强垩白,用垩白指数选择最可能是垩白的米统计灰度直方图后,再用两种阈值分割方法结合的方式分割垩白,相对于传统的最小类内方差法适用范围更广。提取的垩白粒率和垩白度,对12种米进行实验,与人工检测的差距分别是5%以下和1%左右。本文提出的自适应分割法的胚位置识别精度为96.9%,高于最长极轴法和Harris角点检测法,该方法无需训练样本。根据胚位置,将垩白分成腹白、心白和背白。4.研究了基于反射光谱提取直链淀粉含量。本文以偏最小二乘回归为建模方法,发现多元散射校正能提高精度,利用连续投影算法选择出的敏感波段建立的模型,比全谱段和主成分建模更优。最优模型的交叉验证的均方根误差为1.08,决定系数为0.63。本文的研究成果能实现大米关键品质参数的自动提取,对于米质自动检测的算法设计与设备开发具有一定的参考价值。
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