【正文】 術(shù)并通過實驗建立了從群體米樣中分割整精米的計算模型，自動識別基于圖像的稻米外觀 檢測系統(tǒng)研究 2 整精米和碎米 [3]。 凌云采用機器視覺技術(shù)對稻米的外觀包括粒型、堊白、黃米粒、異型米進行檢測，并嘗試實現(xiàn)谷物外觀品質(zhì)動態(tài)檢測 [1]。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用價值。運用 Matlab編程，對圖像中的稻米進行計數(shù)，使用最小外接矩形法計算稻米粒型。 國內(nèi)外對稻米外觀品質(zhì)檢測技術(shù)已經(jīng)進行了廣泛的研究，但視覺檢測裝置仍停留在理論樣機階段，特別是在檢測精度和速度上仍有待進一步的提高。人工目測的檢驗手段顯然無法滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的要求。目前，我國對稻米外觀品質(zhì)的檢測，仍然停留在人工目測檢驗的階段。中國是世界上最大的水稻生產(chǎn)國和稻米消費國 ， 水稻生產(chǎn)歷來是我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的重點。 Rice Head Rice RateI 目 錄 摘 要 Abstract 第 1 章 緒論 ....................................................................1 .......................................................1 ...........................................................1 .......................................................1 .......................................................2 .................................................................4 第 2 章 稻米圖像預處理 .................................................. 5 .................................................................5 .....................................................5 .......................................................5 .................................................................7 ...............................................................8 ...............................................................8 .............................................................9 第 3 章 稻米外觀檢測算法研究 ........................................... 11 .......................................................... 11 .................................................. 11 ......................................................12 ..................................................15 ......................................................16 ......................................................17 ........................................17 米率檢測實驗 ..................................................18 第 4 章 基于圖像的稻米外觀檢測系統(tǒng)的實現(xiàn) ............................... 19 ............................................................19 ..........................................................20 II ..........................................................21 第 5 章總結(jié)與展望 ...................................................... 23 ....................................................................23 ....................................................................23 參考文獻 ................................................... 25 致 謝 ..................................................... 25 附錄 ....................................................... 28 浙江理工大學信息電子學院本科畢業(yè)論文（設計） 1 第 1 章 緒論 選題意義和論文任務 稻米是地球上最重要的糧食作物之一 ， 其產(chǎn)量占全球糧食總產(chǎn)量的 38%。 關(guān)鍵詞 ：圖像處理；稻米粒型；整精米率 ABSTRACT Characteristics of rice appearance quality are very important to evaluate rice quality and pricing. The normal method for determining rice quality is based on manual inspection which is an inefficient way and resulting in unconstant outes. Thus, we evaluate rice appearance quality rely on image processing. We use Matlab procedure to pretreat the image of rice. Including: removing the image noise by open operation, determining the threshold for image segmentation automatically by the improved Ostu method to put the grey image into binary iamge, cutting the rice on the image, calculating using the minimum bounding rectangle of rice grain, the area under rice, wide and long the whole rice and broken rice distinction between information and calculate the rate of milled rice. It’s a work to improve the inspection of rice appearance with theoretical worth and practical significance. Keywords: Image Processing。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。針對我國稻米外觀品質(zhì)檢測仍停留在人工目測檢驗階段，客觀性差、效率低 、勞動強度大等問題，本論文采用圖像處理方法對稻米外觀品質(zhì)檢測技術(shù)進行研究，利用 Matlab語言對稻米的圖像進行預處理，包括：采用開運算去除圖像中的噪聲，以最大類間方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。如出現(xiàn)以上違反知識產(chǎn)權(quán)的情況，本人愿意承擔相應的責任。 浙 江 理 工 大 學 畢業(yè)論文 (設計 )誠信聲明 我謹在此保證：本人所寫的畢業(yè)論文 (設計 )，凡引用他人的研究成果均已在參考文獻或注釋中列出。論文 (設計 )主體均由本人獨立完成，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。 聲明人 (簽名 )： 年 月 日 摘 要 外觀品質(zhì)是稻米一個十分重要的商品性狀， 是消費者選購稻米的主要依據(jù) 。運用 Matlab 編程，對圖像中的稻米進行計數(shù)，使用最小外接矩形法計算稻米粒型。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用價值。 Rice Shape。稻米也是世界上約 1/2人口的主要糧食。 外觀品質(zhì)是稻米一個十分重要的商品性狀，是消費者選購稻米的主要依據(jù)。這種單單依靠肉眼主觀觀測不僅客觀性差、效率低、勞動強度大，而且在長時間工作環(huán)境下，嚴重損害檢驗 人員的身體健康。 將圖像處理技術(shù)應用到稻米外觀品質(zhì)檢測領(lǐng)域，完全可以滿足日常檢測工作的需要，有著良好的應用前景，是現(xiàn)代高精度自動化檢測技術(shù)的發(fā)展方向 。 本論文采用圖像處理方法對稻米外觀品質(zhì)檢測技術(shù)進行研究，利用 Matlab語言對稻米的圖像進行預處理，包括：以最大類間方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；采用開運算 去除圖像中的噪聲。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。 國內(nèi)外研究進展 國內(nèi)研究進展 在國內(nèi)，利用圖像處理技術(shù)對稻米外觀品質(zhì)進行檢測主要包括加工精度、粒型、整精米率等。尚艷芬等根據(jù) RGB 色度學原理，利用計算機圖像識別 技術(shù)，對稻米中的黃粒米進行自動檢測 [2]。黃星奕利用計算機視覺技術(shù)對稻米外觀質(zhì)量檢測進行了研究 [4]。候彩云等利用微切片三維圖像處理系統(tǒng)獲得堊白米粒的三維圖像信息和利用灰度閾值分割方法測定稻米堊白度的可行性 [67]。應義斌等通過分析 RGB 各分量灰度的變化特點，采用梯度算法獲取黃花梨缺陷區(qū)域，并嘗試通過二維圖像恢復物體表面真實的幾何面積的設想 [13]。德田勝等研制了一種用于西瓜收獲的計算機視覺檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過圖像分析來識別西瓜成熟度。何東健等通過改進了活動邊界模型 (ACM)來準確檢測果實表面缺陷。劉儉英等應用機器視覺技術(shù)，首先研究出鴨蛋蛋心顏色自動分級系統(tǒng)中的蛋心顏色分級模型，利用計算機視覺檢測裝置檢測出蛋內(nèi)容物的顏色參數(shù)。 國外研究進展 在國際上，最早將計算機視覺技術(shù)用于稻米識別和分級檢測研究出現(xiàn)在 20 世紀80 年代。其研 究內(nèi)容包括不同品種稻米的識別方法，同品種稻米中完整米、碎米、異色米、有裂痕米的檢測和分級方法，并形成了一整套理論體系。 Reid等用計算機視覺技術(shù)對稻米米粒的應力裂紋進行了研究 [9]。 Cardareli 等以圖像的 R、 G、 B 均值作為判別參數(shù)，研究了對破損米粒的檢測方法 [11]。 Wan 等利用機器視覺技術(shù)開發(fā)出了在線自動稻米檢測系統(tǒng)，對 16 種糙米表面特征進行識別和分級，準確度達到 91%，平均檢測速度達到 1200 粒 /分 [13]。 其他農(nóng)產(chǎn)品方面， Slaug