基于计算机视觉的大米外观品质检测

• 作者: 刘木华 吴彦红 杨君 郑华东
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 大米 品质 检测 计算机视觉
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 107-111
• 页数: 5页
• 分类号: S511|TP391.41
• 字数: 3625字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1298.2007.07.029

摘要

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,对单体米粒的裂纹、垩白特征进行了统计和检测方法研究.提取了米粒的面积、周长等10 个特征参数作为整精米检测特征,并进行了主成分分析,确定了判别整精米的优化阈值.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%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘木华	江西农业大学工学院	228	2503	23.0	41.0
2	吴彦红	江西农业大学工学院	15	227	8.0	15.0
3	郑华东	江西农业大学工学院	4	143	4.0	4.0
4	杨君	江西农业大学工学院	7	52	2.0	7.0