基于圖像處理技術(shù)的大米質(zhì)量實時檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、本文以大米加工過程中對在線檢測的迫切需要為背景，著重解決大米檢測系統(tǒng)的應(yīng)用開發(fā)問題。系統(tǒng)綜合運用圖像實時采集技術(shù)、圖像處理技術(shù)、顆粒特征提取以及特征測量技術(shù)，實現(xiàn)了加工過程中大米顆粒狀態(tài)的實時監(jiān)測，為控制系統(tǒng)提供決策依據(jù)、為大米顆粒分析提供實時和存盤數(shù)據(jù)，使大米加工、檢驗、分析、定性過程智能化，減輕了操作人員勞動強度，提高了設(shè)備使用效率和產(chǎn)品的生產(chǎn)、檢測效率。
　　本課題來源于國家863重大課題:稻米綠色供應(yīng)鏈的稻米質(zhì)量、安全快速

2、檢測方法研究，課題編號為:2008AA100801。本文首先論述了大米加工的國內(nèi)外現(xiàn)狀及存在的問題，通過對目前大米加工過程中的質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)存在的不足進行研究分析，得出開發(fā)基于圖像處理技術(shù)的大米質(zhì)量在線檢測系統(tǒng)這個重要結(jié)論。然后針對檢測系統(tǒng)的開發(fā)需要，對相關(guān)的圖像理論知識和技術(shù)原理進行了分析與探討;提出了系統(tǒng)的硬件設(shè)計構(gòu)想以及各器件的選擇方案;并著重研究與開發(fā)圖像處理算法并設(shè)計出整個系統(tǒng)軟件處理部分的流程。
　　圖像處理部分是大米檢

3、測系統(tǒng)的關(guān)鍵，也是本論文研究的重點。這部分主要研究了兩方面的內(nèi)容，一是圖像的去噪問題，對于普通噪聲，本文在傳統(tǒng)中值濾波的基礎(chǔ)上提出了一種新型的改進算法，該算法的一個突出優(yōu)點就是處理速度大大提高，滿足了實時處理的要求。針對動態(tài)圖像的運動模糊這種種特殊的噪聲，論文通過對直接逆濾波、維納濾波、約束最小二乘方這三種經(jīng)典去模糊算法的優(yōu)劣進行比較，最終采用維納濾波復(fù)原作為本系統(tǒng)的圖像恢復(fù)算法。二是圖像的特征測量，論文提取了大米顆粒的三個特征:顆粒面