【導(dǎo)讀】成果均已在參考文獻(xiàn)或注釋中列出。論文(設(shè)計)主體均由本人獨(dú)立完。成，沒有抄襲、剽竊他人已經(jīng)發(fā)表或未發(fā)表的研究成果行為。現(xiàn)以上違反知識產(chǎn)權(quán)的情況，本人愿意承擔(dān)相應(yīng)的責(zé)任。外觀品質(zhì)是稻米一個十分重要的商品性狀，是消費(fèi)者選購稻米的主要依據(jù)。差法來自動確定圖像分割閾值，將灰度圖像轉(zhuǎn)換成二值圖像。圖像中的稻米進(jìn)行計數(shù)，使用最小外接矩形法計算稻米粒型。根據(jù)稻米的面積，寬長。等信息區(qū)分整米和碎米，并計算稻米整精米率。這對提高稻米外觀品質(zhì)檢測水平，具。有一定的理論意義和重要的應(yīng)用價值。

　　

【正文】 Yibin. Machine vision inspection of rice seed based on hough transform[J]. Journal of Zhejiang University, 2020,5(6):663667. [14] Di243。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(xué)出版社 ,2020. [19] 涂其遠(yuǎn)，吳建華，萬國金 . 動態(tài)閾值結(jié)合全局閾值對圖像進(jìn)行分割 [J]. 南昌大學(xué)學(xué)報 (工科版 )，(1):3740. [20] 劉俊，吳謹(jǐn) . 一種基于梯度的直方圖閾值圖像分割改進(jìn)算法 [J].計算機(jī)與數(shù)字工程 , :131133. [21] 張汗靈 . MATLAB 在圖像處理中的應(yīng)用 [M]. 北京：清華大學(xué)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. A technique for the classification and recognition of geometric patterns [C]. Proc 3rd Intl Confress on Cyberics Namtur, Belgrum 1961,348368. [25] Sidhu G S, Boute R T. Property encoding: applications in binary picture encoding and boundary following [J]. IEEE Trans Comp, 1972,21(11):12061216. [26]Merrill R D. Representation of contours and regions for efficient puter search [J]. Comm ACM, 1973,16(2):6982. [27] Bribiesca E. A new chain code [J]. Pattern Recognition,1999,32:235251. [28] 顧國慶 , 許彥冰 . 數(shù)字圖像區(qū)域標(biāo)定的方法 [J]. 上海理工大學(xué)學(xué)報 ,2020,23(4):295299. [29] 中華人民共和國國家技術(shù)監(jiān)督局 . GB 13501999. 中華人民共和國國家標(biāo)準(zhǔn) 稻谷 . 北京 : 中國標(biāo)準(zhǔn)出版社 ,1999. [30] 吳曉光，王滌 瓊，盛慧 . 一種獲取圖像區(qū)域最小外接矩形的算法及實現(xiàn) [J]. 計算機(jī)工程，2020,12:124126. [31] 陳楊等 . 圖形編程與圖像處理 [M]. 西安：西安電子科技大學(xué)出版社， . 浙江理工大學(xué)信息電子學(xué)院本科畢業(yè)論文（設(shè)計） 27 致 謝 在我進(jìn)行此畢業(yè)論文撰寫的過程中，我的導(dǎo)師和同學(xué)給了我極大的幫助。在這里，我要感謝在這些在我畢業(yè)設(shè)計過程中指導(dǎo)和幫助過我的人。 首先，我要感謝我的指導(dǎo)老師姚青老師的悉心指導(dǎo)和嚴(yán)格要求。本論文的選題和撰寫都是在姚老師的指導(dǎo)下完成的。姚老師為我創(chuàng)造了良好的學(xué)習(xí)和鍛煉的環(huán)境，使我各方面的 能力都有了長足的進(jìn)步；姚老師對于我設(shè)計的指導(dǎo)，思維上的啟迪，都將成為今后工作、學(xué)習(xí)的寶貴精神財富。 另外，我要感謝父母一直默默地給予我關(guān)心和支持，父母的悉心關(guān)懷，永遠(yuǎn)是鼓勵我積極向上的不竭動力。 最后，還要感謝和我一樣即將畢業(yè)的同班同學(xué)；感謝大學(xué)四年的同寢室室友；感謝那些沒有提及姓名，但也同樣給予我?guī)椭睦蠋?、同學(xué)和朋友！ 陳燁 2020 年 5 月 7 日 基于圖像的稻米外觀 檢測系統(tǒng)研究 28 附錄 軟件部分代碼 clear all。clc。 Img=imread(39。39。)。 //顯示原始圖像 if ndims(Img)==3 I0=rgb2gray(Img)。 else I0=Img。 end se=strel(39。disk39。,2)。 Io=imopen(I0, se)。 //圖像開操作 figure,imshow(Io), title(39。圖像開操作 39。) //顯示開操作處理后的圖像 Ie=imerode(Io, se)。 //圖像腐蝕 Iobr=imreconstruct(Ie, I0)。 //基于開的重建圖像 figure,imshow(Iobr),title(39?；陂_的重建圖像 39。) //顯示基于開的重建圖像 figure,imhist(Iobr),title(39。圖像的灰度直方圖 39。) //顯示圖像的灰度直方圖 T=graythresh(Iobr)。 //選取閾值 I=im2bw(Iobr,T)。 //通過設(shè)置閾值將灰度圖像轉(zhuǎn)換成二值圖像 figure,imshow(I),title(39。binary image39。) //顯示二值圖像 //自動計數(shù) [L,num]=bwlabel(I)。 num %總米粒數(shù) Ar=zeros(1,max(L(:)))。 for i=1:max(L(:)) Ar(i)=sum(I(L==i))。 end Ar。 //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)。 Ar(i)=Ar(j)。 Ar(j)=t。 end end end Ar sum=0。 for i=1:num 浙江理工大學(xué)信息電子學(xué)院本科畢業(yè)論文（設(shè)計） 29 sum=sum+Ar(i)。 end sum。 ST=sum/num。 ST //檢測粒型 [B,L]=bwboundaries(I,39。noholes39。)。//尋找邊緣，不包括孔 figure,imshow(label2rgb(L, @jet, [.5 .5 .5]))//顯示圖像 length(B)。 //連通區(qū)域的個數(shù) for i=1:length(B) boundary=B{i}。 [rx,ry,area]=minboundrect(boundary(:,2),boundary(:,1),39。a39。)。//輸出每個連通區(qū)域的最小外接矩形四個頂點(diǎn)坐標(biāo)及面積 V=[rx,ry]。 a=sqrt((V(2,1)V(1,1)).^2+(V(2,2)V(1,2)).^2)。 //計算 一條邊長 b=sqrt((V(3,1)V(2,1)).^2+(V(3,2)V(2,2)).^2)。 //計算另一條邊長 if a=b k(i)=b/a。%此處求出寬長比 width(i)=b。length(i)=a。 z(i,:)=[a,b]。 else k(i)=a/b。 width(i)=a。length(i)=b。 z(i,:)=[b,a]。 end hold on。 plot(rx,ry)。 end z //輸出長和寬 k //輸出寬長比 sum1=0。 for i=1:num sum1=sum1+z(i,:)。 end sum1。 zz=sum1/num。 zz bb=zz(1,1) aa=zz(1,2) kk=aa/bb。 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)。 num //總米粒數(shù) Ar=zeros(1,max(L(:)))。 for i=1:max(L(:)) Ar(i)=sum(I(L==i))。 end Ar。 //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)。 Ar(i)=Ar(j)。 Ar(j)=t。 end end end Ar I1=bwareaopen(I,246)。 figure,imshow(I1)。title(39。整形米 39。) [L,num1]=bwlabel(I1)。 num1 //整形米粒數(shù) aa=num1/num //整精米率 I2=II1。 [L,num2]=bwlabel(I2)。 num2 //碎米粒數(shù) figure,imshow(I2)。title(39。碎米 39。)