分选加工中稻米垩白自动检测算法

摘要：

垩白米不仅影响稻米的外观品质，还影响米粒的食味品质，降低稻米商品价值。该文以稻米加工中不同稻米籽粒的组合图像为研究对象，给出了基于切比雪夫逼近的垩白自动分割算法和稻米垩白指标测定算法。算法可实现自适应阈值选取，对包含黄米和杂质米的组合米样图像也能实现垩白的完整分割，算法鲁棒性强。按照国家标准要求，选取垩白粒率为40%的100粒稻米进行随机组合抽取来验证算法的准确性和实时性，结果显示垩白粒率检测的准确度为95%，垩白度的计算误差为2.39%，稻米垩白检测平均耗时3.8 ms/粒，算法耗时短适合在线运算。该文算法用于稻米加工中垩白米的分选，可提高加工后稻米的商品价值和食味品质。

关键词：算法、粮食、图像处理、分选加工、切比雪夫逼近、垩白米、自动检测

分类号：TS243.8(食品工业)

资助基金：国家科技支撑计划项目子课题2009BADB5B03-5；中央高校自主创新重点研究项目KYZ201161

在线出版日期：2013-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：262-268