基于計算機視覺的稻米外觀品質(zhì)檢測方法的研究.pdf

1、外觀品質(zhì)是稻米一個十分重要的商品性狀，是消費者選購稻米的主要依據(jù)。針對我國稻米外觀品質(zhì)檢測仍停留在人工目測檢驗階段，客觀性差、效率低、勞動強度大等問題，本論文采用計算機視覺技術(shù)和圖像處理方法對稻米外觀品質(zhì)檢測技術(shù)進行研究，并研制了一套稻米外觀品質(zhì)檢測系統(tǒng)，實現(xiàn)稻米粘連分割、稻米計數(shù)、稻米粒型、堊白和整精米率的檢測。在對計算機視覺檢測理論及關(guān)鍵技術(shù)進行深入分析和研究的基礎(chǔ)上，著重于提高檢測精度和速度。這對提高我國稻米外觀品質(zhì)檢測水平，具有

2、一定的理論意義和重要的應(yīng)用價值。主要研究內(nèi)容與結(jié)果如下：.(1)論述了計算機視覺檢測系統(tǒng)的基本構(gòu)成和特點，針對稻米外觀品質(zhì)檢測的要求，詳細(xì)論述了檢測系統(tǒng)中的硬件組成和選用原則。.(2)在圖像分割方面，提出了一種改進的Otsu閾值分割法。通過實驗對比分析，本論文提出的改進的Otsu法與傳統(tǒng)的Otsu、迭代法相比較，不僅避免在圖像分割過程中稻米區(qū)域出現(xiàn)空洞現(xiàn)象，而且提高了計算效率。
　　 (3)在稻米粘連分割方面，通過對稻米粘連處角

3、點的分析，提出了角點分割算法實現(xiàn)稻米粘連區(qū)域的有效分割，避免了過分割與圖像失真現(xiàn)象。
　　 (4)在稻米粒型檢測方面，采用頂點鏈碼和最小外接矩形方法獲得稻米的長、寬信息，將二維的圖像矩陣的旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換成一維鏈碼上的計算問題，既節(jié)省了內(nèi)存空間又提高了計算效率。
　　 (5)在稻米堊白檢測方面，提出利用支持向量機實現(xiàn)堊白米粒的分類，并用LOOCV驗證SVM分類的準(zhǔn)確度；采用改進的最大熵多閾值分割法自動確定堊白區(qū)域。