基于顯微圖像處理的稻谷破損方式研究.pdf

1、稻谷是人類賴以生存的糧食作物，能夠提供人們生活所需的60％-70％的能量。作為中國主要的糧食作物之一，整個(gè)國內(nèi)大約有60％左右的人是以大米為主要食物的。稻谷籽粒裂紋是稻谷產(chǎn)生碎米、發(fā)霉和食用品質(zhì)下降的主要原因，其裂紋產(chǎn)生方式與其結(jié)構(gòu)強(qiáng)度有關(guān)，而籽粒結(jié)構(gòu)強(qiáng)度是其微觀結(jié)構(gòu)的外在表現(xiàn)，因此從微觀角度探討稻谷加工破損具有重要意義。本文結(jié)合宏觀力學(xué)特性、微觀結(jié)構(gòu)和圖像處理技術(shù)以及模式識別技術(shù)結(jié)合起來，研究稻谷的破損方式。主要研究內(nèi)容如下:

2、　　1.本試驗(yàn)是在質(zhì)構(gòu)儀上對秈稻進(jìn)行不同破損方式的模擬加工試驗(yàn)，其中包括剪切、壓縮和彎曲力學(xué)特性試驗(yàn)。為滿足試驗(yàn)樣品的特殊性，自行設(shè)計(jì)了彎曲夾具。這三種不同的破損力分布特性差異主要表現(xiàn)在:壓縮方式下的最大破損力分布不集中，區(qū)間跨度大，剪切方式下的最大破損力次之，彎曲方式下的最大破損力分布集中，跨度區(qū)間小。其中在剪切方式下，對秈稻做了含水率的測定，為后續(xù)識別工作做準(zhǔn)備。
　　2.搭建機(jī)器視覺平臺，對上述力學(xué)特性試驗(yàn)的稻谷斷面進(jìn)行顯微

3、圖像獲取，利用MATLAB軟件進(jìn)行圖像處理，對顯微圖像進(jìn)行二值化、灰度化、圖像分割、背景去除、膨脹和腐蝕、骨架提取等。其中原始圖像經(jīng)過二值化提取到裂紋參數(shù);經(jīng)過灰度化的圖像得到紋理特征參數(shù)和晶點(diǎn)面積比參數(shù)，為后續(xù)識別工作做準(zhǔn)備。
　　3.在圖像處理的基礎(chǔ)上，分別提取了圖像中紋理特征參數(shù)和形狀特征參數(shù)。紋理特征參數(shù)和形狀特征參數(shù)能很好的識別秈稻加工破損方式。其中紋理特征包括:平均灰度、平均對比度、熵、平滑度、對比度、能量、相關(guān)性、一

4、致性、同一性、三階矩;形狀特征包括:晶點(diǎn)面積比和裂紋。通過散點(diǎn)圖和方差分析的得出具有顯著性差異的特征參數(shù)，用來對秈稻加工破損方式的識別。顯著特征參數(shù)包括:平均灰度、平均對比度、熵、平滑度、對比度、晶點(diǎn)面積比和裂紋。
　　4.采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對顯著特征參數(shù)平均灰度、平均對比度、熵、平滑度、對比度、晶點(diǎn)面積比和裂紋進(jìn)行識別分類。分別設(shè)計(jì)了3種識別器，其中在不同含水率下的裂紋平均識別率為92.5％;在不同受力方式下，晶點(diǎn)面積比的平均識別