%0 Journal Article
%T 基于计算机视觉的大米外观品质检测
%A 吴彦红
%A 刘木华
%A 杨君
%A 郑华东
%J 农业机械学报
%P 107-111
%D 2007
%X 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
%K 大米
%K 品质
%K 检测
%K 计算机视觉
%U http://www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=070729&flag=1