大米外觀品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)稻米品質(zhì)提高的檢測(cè)應(yīng)用

　　受歷史原因的影響，對(duì)于稻米的生產(chǎn)一直致力于提高產(chǎn)量的研究上，但是在對(duì)稻米食品品質(zhì)方面的研究卻是有所欠缺的。隨著社會(huì)的發(fā)展和生活水平的不斷提高，對(duì)稻米的品質(zhì)要求也在不斷的提高。為了提高稻米的品質(zhì)，在稻米生產(chǎn)、加工、儲(chǔ)藏和流通等環(huán)節(jié)中，需要及時(shí)對(duì)稻米的各項(xiàng)品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)。大米外觀品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)大米的品質(zhì)可以進(jìn)行有效的測(cè)定。
　　
　　隨著計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)、圖像處理技術(shù)的迅速發(fā)展，它在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用研究有了很大進(jìn)展，目前該項(xiàng)研究仍是國(guó)際農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域中的熱門(mén)課題。采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)對(duì)稻米的品質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)，不僅能夠提高稻米品質(zhì)的檢測(cè)效率，而且能夠克服主觀因素的影響，降低檢測(cè)誤差，使得稻米品質(zhì)的檢測(cè)變得更加快速、客觀和準(zhǔn)確。
　　
　　大米外觀品質(zhì)檢測(cè)系統(tǒng)采用機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)獲取大米圖像，再利用米粒圖像的一維飽和度特征將米粒分成正常白米粒和異色米粒兩大類，然后通過(guò)一個(gè)分類閾值同時(shí)檢測(cè)出米粒中的各種異色米粒。由于掃描區(qū)域增長(zhǎng)方法可以提高單個(gè)米粒的飽和度特征值，且正常白米粒和異色米粒的不同飽和度特征值可以優(yōu)化分類閾值，因而在米粒群中可以準(zhǔn)確檢測(cè)出單個(gè)異色米粒，且精度較高。試驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)異色米粒檢測(cè)的準(zhǔn)確度為97．8%。

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