【摘 要】
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为对大米品质进行快速准确的检测,研究开发了一套基于计算机视觉技术的稻谷品质检测系统,采用灰度变换、自动阈值分割、区域标记等方法从采集的稻米群体图像中提取单体米粒图
【机 构】
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江西农业大学工学院,南昌,330045
【出 处】
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中国农业机械学会2006年学术年会
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为对大米品质进行快速准确的检测,研究开发了一套基于计算机视觉技术的稻谷品质检测系统,采用灰度变换、自动阈值分割、区域标记等方法从采集的稻米群体图像中提取单体米粒图像,采用了基于最优阈值分割的垩白检测方法与基于米粒图像行灰度指数差分算法的裂纹检测方法,并对单体米粒的裂纹、垩白特征进行了特征提取和算法检测方法研究.然后根据米粒的形态特点,提取了米粒的面积、周长、当量椭圆长轴与短轴等10个特征参数作为整精米率检测特征,并进行了主成分分析,确定了判别整精米的优化阈值.对5个供试稻米品种的检测试验结果表明:裂纹米粒识别的准确率为96.41％;垩白米粒识别的准确率为94.79％整精米识别的准确率为96.20％.
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