基于機器視覺的堊白米粒檢測系統(tǒng).pdf

1、大米是我國的第一主食糧種。伴隨著國人生活水平的普遍提高，對米粒蒸煮食味和質(zhì)量的要求也越發(fā)高漲，同時被人們普遍關(guān)注的還包括大米在存儲以及流通中的質(zhì)量變化狀況。是以，利用機器視覺技術(shù)對米粒進行質(zhì)量檢測就越來越引起人們的關(guān)注。因此，國內(nèi)外學(xué)者利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對米粒質(zhì)量進行了各種深入的研究。
　　本研究在對米粒圖像預(yù)處理的基礎(chǔ)上，提出了檢測黃米粒，堊白米，以及粘連米粒分割的檢測算法。首先在米粒圖像預(yù)處理階段，將采集到的米粒RGB圖像先

2、轉(zhuǎn)換為灰度圖像，之后對米粒圖像進行噪聲處理，分析比較了鄰域平均法、中值濾波法、高斯濾波法，并給出了效果對比，最終選擇了中值濾波算法進行米粒圖像預(yù)處理;然后采用二值圖像連通區(qū)域標(biāo)記算法獲取每一粒米的起始坐標(biāo)、每一粒米的輪廓以及每一粒米的個數(shù)。對于黃米粒的檢測，本研究分析了黃米粒的外觀特性，最終選用了HSI空間對黃米粒進行檢測，其檢測結(jié)果較為理想。對于堊白米粒的檢測，對米粒圖像進行兩次二值分割。第一次利用最大類間方差的方法對整幅圖像進行二值

3、分割，其目的是將圖像中米粒前景和背景分割出來，再利用區(qū)域連通法記錄下每一粒米的信息。針對一粒米，計算其亮度直方圖并對其進行分析，從而對堊白米進行判斷。第二次對已確定的一粒堊白米再次利用最大類間方差的方法對其進行二值分割，確定堊白米粒的堊白部分以及正常部分，繼而計算米粒的堊白米粒率和堊白度。粘連米粒分割中首先采用凸包檢測算法尋找米粒粘連凹點，但實驗檢測發(fā)現(xiàn)其最大的缺陷是無法精確檢測出粘連米粒的內(nèi)部連通區(qū)域。然后，又提出了用曲率方向檢測算法