【正文】 Ar(i)=Ar(j)。 end sum。)。a39。 //計算 一條邊長 b=sqrt((V(3,1)V(2,1)).^2+(V(3,2)V(2,2)).^2)。 z(i,:)=[a,b]。 z(i,:)=[b,a]。 for i=1:num sum1=sum1+z(i,:)。 kk //自動計數(shù)，并區(qū)分整米碎米 基于圖像的稻米外觀 檢測系統(tǒng)研究 30 [L,num]=bwlabel(I)。 //求出各個連通區(qū)域面積 for i=1:max(L(:))1 //按面積大小排序 for j=i+1:max(L(:)) if(Ar(i)Ar(j)) t=Ar(i)。 figure,imshow(I1)。 num1 //整形米粒數(shù) aa=num1/num //整精米率 I2=II1。碎米 39。 num2 //碎米粒數(shù) figure,imshow(I2)。整形米 39。 Ar(j)=t。 for i=1:max(L(:)) Ar(i)=sum(I(L==i))。 zz=sum1/num。 plot(rx,ry)。 width(i)=a。%此處求出寬長比 width(i)=b。//輸出每個連通區(qū)域的最小外接矩形四個頂點坐標及面積 V=[rx,ry]。 //連通區(qū)域的個數(shù) for i=1:length(B) boundary=B{i}。 ST //檢測粒型 [B,L]=bwboundaries(I,39。 end end end Ar sum=0。 end Ar。binary image39。圖像的灰度直方圖 39。 //圖像腐蝕 Iobr=imreconstruct(Ie, I0)。 Io=imopen(I0, se)。 else I0=Img。 Img=imread(39。姚老師為我創(chuàng)造了良好的學習和鍛煉的環(huán)境，使我各方面的 能力都有了長足的進步；姚老師對于我設計的指導，思維上的啟迪，都將成為今后工作、學習的寶貴精神財富。genes, Alysson N., Hoff, Eduardo A., Fernandes, Celso P. Grain size measurement by image 基于圖像的稻米外觀 檢測系統(tǒng)研究 26 analysis: An application in the ceramic and in the metallic industries. 18th International Congress of Mechanical Engineering, 2020, November 611. [15] Hearn D, Pauline B M, Computer Graphics(中文版 )蔡士杰譯 [M]. 北京 :電子工業(yè)出版社，1998,.425438 [16] Lipton R J. DNA solution of hard putational problems [J]. Science,1995,268(4):542545. [17] Marr D, Hildreh E C. Theory of edge detection Proc [M]. Royal Soc. Of London,1980,B207:187217. [18] 章毓晉 . 圖象處理和分析 [M]. 北京 :清華大學出版社 ,2020. [19] 涂其遠，吳建華，萬國金 . 動態(tài)閾值結(jié)合全局閾值對圖像進行分割 [J]. 南昌大學學報 (工科版 )，(1):3740. [20] 劉俊，吳謹 . 一種基于梯度的直方圖閾值圖像分割改進算法 [J].計算機與數(shù)字工程 , :131133. [21] 張汗靈 . MATLAB 在圖像處理中的應用 [M]. 北京：清華大學出版社， 2020. [22] Freeman H. Computer processing of linedrawing triages [J]. Computing Surveys,1974,6(1):5797. [23] Freeman H. On the encoding of arbitrary geometric configuration [J]. IRE Trans,1961,EC10(2): 260268. [24] Freeman H. 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[31] 陳楊等 . 圖形編程與圖像處理 [M]. 西安：西安電子科技大學出版社， . 浙江理工大學信息電子學院本科畢業(yè)論文（設計） 27 致 謝 在我進行此畢業(yè)論文撰寫的過程中，我的導師和同學給了我極大的幫助。 （ 2） 由于我國稻米品種種類繁多，形態(tài)各異，因此，需要對大量的稻米樣品進行實驗，進一步改進基于圖像的稻米外觀品質(zhì)檢測方法。 （ 4） 在稻米粒型檢測方面，采用頂點鏈碼和最小外接矩形方法獲得稻米的長、寬信息，將二維的圖像矩陣的旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換成一維鏈碼上的計算問題，既節(jié)省了內(nèi)存空間又提高了計算效率。論文對于進一步發(fā)展圖像處理理論，推動計算機視覺在農(nóng)業(yè)特別是稻米質(zhì)量檢測中的應用 具有一定的理論意義和重要的應用價值 。 其次，進行稻米整精米率檢測方法的比較。 C3 177。 C1 177。 B2 177。 A3 177。 SD 長度 寬度 A1 177。 根據(jù)國家標準優(yōu)質(zhì)稻谷 GB/T 178911999 稻米粒型的人工檢測方法是隨機挑選 10 粒，利用直尺求長、寬平均值，然后計算長寬比，其中長度試驗誤差不超過 ，寬度試驗誤差不超過 [29]。 基于圖像的稻米外觀檢測系統(tǒng)界面如圖 4 42所示。GUI 設計窗口的菜單欄有 Fire、 Edit、 View、 Layout、 Tools 和 Help6 個菜單項，使用其中的命令可以完成圖形用戶界面的設計操作。 為了更加直觀地展現(xiàn)實驗結(jié)果，本論文 特別設計了一個 GUI 界面。 (a)整米碎米混合圖 (a)整 米 (b)碎米 圖 37 稻米整精米率檢測圖 實驗結(jié)果是總米粒數(shù)為 93，整形米數(shù)為 61，碎米粒數(shù)為 32，所以整精米率為%。 （ 2） 逐粒計算被檢測稻米的面積。 此方法 具有較強的主觀性，而且檢測工作量大 、 效率低 。 浙江理工大學信息電子學院本科畢業(yè)論文（設計） 17 稻米整精米率的檢測 在國家標準 GB13501999《稻谷》 [29]中整精米的定 義為：糙米碾磨成精度為國家標準一等大米時，米粒產(chǎn)生破碎，其中長度仍達到完整精米粒平均長度的五分之四以上含五分之四的米粒。 (4) 當輪廓跟蹤結(jié)束后，形成邊界的鏈碼表。其尋找 MER 的主要思想是：首先利用邊界跟蹤自動機跟蹤邊界，得到區(qū)域邊界的頂點鏈碼表，通過解碼將其轉(zhuǎn)化為頂點的 x 軸方 向和 y軸方向的坐標，并找出最大和最小坐標即 ),( maxmax1 yxP 和 ),( minmin2 yxP ，以此兩點連線作為對角線的矩形即為圖像區(qū)域的最小外接矩形，其中矩形的 minmax xxL ?? ，寬基于圖像的稻米外觀 檢測系統(tǒng)研究 16 為 minmax yyW ?? 。求稻米長寬實際上就是求其最小外接矩形（ MER），如果能夠得出圖像中稻米的最小外接矩形就可求得其長寬。由于對稱的關(guān)系，只需給出其中的 6 個狀態(tài)圖的狀態(tài)映射和輸出映射，其余的 18 個狀態(tài)圖的輸出狀映射，可以通過對 6 個基本狀態(tài)圖的旋轉(zhuǎn)獲得。以此類推，總共可得到 24 種位置關(guān)系。圖 35中的圓圈表示空缺單元格，即邊界跟蹤時可行走的方向。 1 2 3 圖 33 四種位置關(guān)系 像素點的相對坐標定義如圖 34 所示。 2 0 6 3 5 1 7 4 1 0 3 2 浙江理工大學信息電子學院本科畢業(yè)論文（設計） 13 (a) 正方形點陣圖形 (b) 頂點鏈編碼元素 圖 32 頂點鏈碼編碼 在二值化圖像中，設黑色區(qū)域（像素值為 0）與白色區(qū)域（像素值為 255）由封閉的邊界相區(qū)分。對于一幅二維圖像來說，只有三角點陣，正六邊形點陣，方形點陣能鋪滿整幅圖像。 頂點鏈碼表示 鏈碼表示法中應用最廣泛的是弗里曼鏈碼（ Freeman， 1961） [2224]。例如對于 8 連通鏈碼，鏈碼取值 7~0 ，按逆時針方向遞增，鏈碼值加 1 表示其方向順時針旋轉(zhuǎn)o45 ，當鏈碼值超過 8 或者小于 0 時，就得除去或補上 8。 (1) 直角坐標表示法：將圖像邊界上的各個坐標全部保留，把邊界順序勾畫出來。 二值圖像鏈碼表示 圖像二值化之后一般包含許多相互獨立的區(qū)域。因此，有必要獲得稻米粒型的準確信息。利用圓形結(jié)構(gòu)元素作開運算既可以起到磨光內(nèi)邊緣的作用（即可以使圖像的尖角轉(zhuǎn)化為背景）又可以起到低通濾波的效果。 圖 23 膨脹運算 在對圖像進行腐蝕或膨脹運算時，結(jié)構(gòu)元素的大小和形狀對操作結(jié)果會產(chǎn)生不同的影響，如何選擇合適的結(jié)構(gòu)元素是形態(tài)學應用的關(guān)鍵。 如果原點在結(jié)構(gòu)元素的內(nèi)部，腐蝕具有收縮輸入圖像的作用，如圖 22 所示。形態(tài) 學圖像處理的基本運算有4 個：腐蝕、膨脹、開運算和閉運算 [21]。 基于圖像的稻米外觀 檢測系統(tǒng)研究 8 形態(tài)學（ Morphology）一般指生物學中研究動物和植物結(jié)構(gòu)的一個分支，用光數(shù)學形態(tài)學表示以形態(tài)學為基礎對圖像進行分析的數(shù)學工具。 圖像去噪 噪聲的定義為“不可預測，只能用概率統(tǒng)計方法來認識的隨機誤差”，可以理解為“妨礙人們感覺器官對所接受的信源信息理解的因