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粮食外观品质检测对提高我国粮食的市场竞争力具有重要意义。文章提出一种基于机器视觉与机器学习的方法对粮食外观进行品质检测与评级,并设计和开发了一种适合粮食外观品质抽检的装置。机器视觉部分采用NI-Vision实现相机自动控制、图像预处理、品种识别及形态学分析,涉及颜色、几何形态两个特征参数。机器学习部分采用逻辑回归对人工分拣样本进行监督学习,并将模型参数导入LabVIEW应用程序。LabVIEW应用程序采用状态机方式实现人机交互、数据报表及自动检测等功能。系统实测表明,对外观品质检测准确率>90%、粮