全部 标题 作者
关键词 摘要

OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用:99美元

查看量下载量

相关文章

更多...

基于计算机视觉的大米外观品质检测

, PP. 107-111

Keywords: 大米,品质,检测,计算机视觉

Full-Text   Cite this paper   Add to My Lib

Abstract:

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

References

[1]  Zayas I Z,Pomerranz L Y,Lai F S.Discrimination between Artbur and Arkan wheats by image analysis[J].Cereal Chemistry,1985,62:478~483.
[2]  Paliwal J,Shashidhar N S,Jayas D S.Grain kernel identification using kernel signature[J].Transaction of the ASAE,1999,42(6):1 921~1 924.
[3]  Wan Y N,Lin C M,Chiou J-F.Rice quality classification using an automatic grain quality inspection system[J].Transaction of the ASAE,2002,45(2):379~387.
[4]  Liu J,Paulsen M R.Corn whiteness measurement and classification using machine vision[J].Transaction of the ASAE,2000,43(3):757~763.
[5]  Liao K,Paulsen M R,Reid J F,et a1.Corn kernel breakage classification by machine vision using a neural network classifier[J].Transaction of the ASAE,1994,36(6):1 949~1 953.
[6]  Shuso Kawamura,Motoyasu Natsuga,Kazuhiro Takekura.Development of an automatic rice-quality inspection system[J].Computers and Electronics in Agriculture,2003,40(1~3):115~126.
[7]  侯彩云,王一鸣,凌云,等.垩白米粒的计算机图像识别[J].农业工程学报,2002,18(3):165~168.
[8]  黄星奕,吴守一,方如明,等.计算机视觉在大米胚芽识别中的应用[J].农业机械学报,2000,31(1):62~65.
[9]  孙明,凌云,王一鸣.在MATLAB环境中基于计算机视觉技术的大米垩白检测[J].农业工程学报,2002,18(7):146~149.
[10]  凌云,王一鸣,孙明,等.基于机器视觉的大米外观品质检测装置[J].农业机械学报,2005,36(9):89~91.
[11]  郑华东.小型可移动循环谷物干燥机的研制与稻谷干后品质的机器视觉检测[D].南昌:江西农业大学,2004.

Full-Text

Contact Us

service@oalib.com

QQ:3279437679

WhatsApp +8615387084133