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一种基于图像识别对碎米率的快速检测方法
| 专利名称： | 一种基于图像识别对碎米率的快速检测方法 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于图像识别对碎米率的快速检测方法，属于食品检测技术领域。本发明提供的大米外观品质检测装置，采集图像大小规格统一，识别率较高，解决了人工检测时准确率不高，主观性强，效率不高，随意性大，误差较大等问题。本发明的方法经过对检测系统的阈值优化，获得了测定碎米和小碎米时的最佳阈值为0.68/0.40。在此阈值下测定大米碎米含量，并与人工法进行比较，测定结果的绝对误差小于0.5％。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 江苏;32 |
| 申请人： | 江南大学 |
| 发明人： | 沈晓芳;张玲;庞月红;杨成;罗文涛 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请号： | CN201811284303.5 |
| 公开号： | CN109211740A |
| 代理机构： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 |
| 代理人： | 张勇 |
| 分类号： | G01N15/00(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N15 |
| 申请人地址： | 214000 江苏省无锡市蠡湖大道1800号 |
| 主权项： | 1.一种谷物外观品质的检测方法，其特征在于，包括如下步骤；1)称取0～15g大米，将大米颗粒均匀分散置于扫描仪的平板上；2)合上设置有黑色背景板的扫描仪盖板；3)对大米样品进行扫描；4)设定阈值，按下述步骤对扫描获得的图像进行处理，获得检测结果：S1，读取图像，将图像数据转化为双精度浮点数，取得双精度浮点数据中第三维度中的最大值，使用graythresh函数通过最大类间方差法找到图片的一个合适的阈值，将灰度图像转换为二值图像，将二值图像缩放，删除二值图像中面积小于10的对象；S2，找二值图像中的连通区域，采用bwlable函数对于不同的符合条件的连通区域分别用不同的标号加以区别，将结果保存在L矩阵里；采用regionprops函数度量图像区域属性，计算出在图像各个区域中像素总个数，以及像素意义下与区域具有相同标准二阶中心矩的大米的长轴长度；S3，判别条件为：步骤(2)计算获得的大米的长轴长度小于碎米长度阈值且大于小碎米长度阈值，大碎米数+1；步骤(2)计算获得的大米的长轴长度小于小碎米长度阈值，小碎米数+1；碎米数为大碎米数和小碎米数的加和。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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