谷物外观品质检测方法的研究

王一丁，李霁阳

(北方工业大学 电子信息工程学院，北京 100144)

谷物外观品质检测方法的研究

王一丁，李霁阳

(北方工业大学 电子信息工程学院，北京 100144)

随着我国科学技术的发展，有许多传统的人力检测方法可以被机器视觉和图像处理代替;而且随着计算机的性价比越来越高，让机器视觉融入我们的生活也变为可能；因此，通过处理谷物外观图像来对一批谷物的质量进行评估，具有较高的理论价值和实际意义;利用了谷物长宽比的特点，可以有效的判断谷物的粒型和完整性，这种方法不仅适用于大米，对红豆、黑米、绿豆、燕麦、高粱米、红米等谷物也有着良好的识别效果;并且文章对流域算法进行了一定的改进，使流域分割算法可以应用在谷物外观品质检测中；实验结果表明，该算法及程序上的设计是可靠的、高效率的，可以利用机器视觉代替人眼检测。

数字图像处理；机器视觉；谷物外观；流域分割；

0 引言

我国是一个人口大国，对于粮食的产量和进口自然也是重中之重，各种谷物品质的好坏直接影响到民众的生活，我国对农产品和食品工业极为重视。但是，有些谷物外观品质比如谷物的残缺程度、大米的垩白粒率等还停留在利用肉眼观测的阶段，这种方法不仅效率低，而且是一种浪费人力资源的行为。对于谷物外观品质的检测缺乏客观性和科学性，而且无法满足快速检测的要求。和人工的肉眼检测相比，机器视觉检测技术具有速度快、效率高等优点，在谷物品质检测领域有着广阔的应用前景。……