基于机器视觉的粮食稻米检测系统设计

• 作者: 阮殿旭
• 来源期刊: 南方农机
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 稻米 图像处理 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（23）
• 所属期刊栏目: 南方论坛
• 页码范围: 24-26
• 页数: 3页
• 分类号: TS210|TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-3872.2021.23.007

摘要

稻米是我国主要粮食作物,各粮库对稻米的检测工作主要通过人工来完成.针对人工检测劳动强度大、成本高、检测准确率不稳定等问题,课题小组设计了一个基于机器视觉的稻米检测系统,达到识别出不完整粒等瑕疵的目的.首先,通过工业相机实时采集米粒图像,对采集的图像进行滤波、二值化等预处理;然后利用视觉软件的斑点分析工具对米粒的数量、形状和面积大小进行统计,估算米粒重量;最后利用深度学习算法,对不完整粒等进行学习,识别出米粒中的不完善粒,实现对米粒的检测统计.实验结果表明,该检测系统统计准确率达99.2％,不完善粒识别率达96％,满足实际检测要求.