期刊专题

10.15938/j.jhust.2021.05.010

融合多维特征的稻米外观品质检测技术

引用
图像处理技术用于稻米外观品质的检测具有效率高的优点,但其易受弱光照强度的影响.为了提高图像质量,提出了一种新的数据融合处理算法,实现了大米样品和背景的分割,最大限度地消除了噪声,提高了后续检测函数的精度.实现了一套碎米、裂纹、垩白度和加工精度的计算机自动识别功能.本实验选取6种大米作为试验样品,随机抽取10粒大米作为一组,每次试验选取4组样品.经过多次试验,结果表明,该系统对随机稻谷样品的碎米率检测准确率为97.01%、稻种检测准确率为97.60%、裂纹检测准确率为98.22%,优于传统人工检测方法.该系统为进一步完善稻米品质自动检测技术提供了技术依据.

图像处理;大米外观;自动检测;数据融合

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TP391.41;S24(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金;中央高校基础研究基金

2021-12-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

76-82

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哈尔滨理工大学学报

1007-2683

23-1404/N

26

2021,26(5)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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