粘连大米的碎米率检测技术研究

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1、2015年2月农机化研究第2期粘连大米的碎米率检测技术研究戴丹(贵州大学计算机科学与信息学院，贵阳550025)摘要:碎米率是衡量大米的外观品质的一个重要指标。在使用机器视觉技术自动检测碎米率的过程中，大米籽粒粘连的情况常常不可避免。为了分割出单颗大米，提出了一种改进的、基于形态学重建处理的标记分水岭算法，可在分割出的单粒大米的基础上，确定大米的数量，并利用外接矩形来确定米粒的长度，从而检测出碎米率。实验结果表明，在大米粘连程度及含有的碎米量不同的情况下，此方法都具有比较高的检测精度。关键词:粘连大米;碎米率;分水岭算法;检测;定标中图分类号:TP391文献

2、标识码:A文章编号:1003－188X(2015)02－0222－04DOI:10.13427/j.cnki.njyi.2015.02.0530引言1采集图像我国是一个以稻谷为主要粮食作物的农业大国。用机器视觉技术来检测碎米，首先需要采集大米大米的外形特性是衡量大米品质好坏的重要指标，其的图像，也就是采用适当的方法获取适合于计算机处中的碎米指标关系到大米的蒸煮品质、米饭的口感以理的大米图像。在采集时，按照高质量图像评判标［10］及大米的安全储藏，是大米品质优劣的标志之一。准的要求，需要选择合适的拍摄距离和光照条件，传统的碎米检测主要采用人工目测的方法，检测来

3、保证大米的轮廓清晰且被测大米籽粒的特征部位的结果主观性比较大，而且检测速度慢、效率比较低。充满视场。本研究中的图像采集系统由承载平台、内以机器视觉为基础的智能识别代替人的视觉对大米部使用黑色美术纸的托盘、光源、摄像头和计算机组品质进行检测，可以排除人工检测中的主观因素的干成。采集到的是JPG格式的彩色图像，并被存储在计扰，具有准确度高、检测速度快等优点。目前，国内外算机内，用来检测碎米。对利用机器视觉技术进行碎米率检测进行了一些研2粘连大米的碎米检测算法［1－9］究，并取得了一定成果。但是，这些研究主要针对大米没有粘连的情况，与实际检测略有不同。因对粘连大米

4、使用机器视觉技术检测碎米率的流程此，对粘连大米进行碎米检测的研究将对大米的加如图1所示。工、检测等有实际的指导作用。本研究首先采集大米图像，对图像进行灰度化及滤波处理，去除采集过程中产生的微小噪声，再针对大米籽粒粘连的情况，采用改进的分水岭算法，提取出所需要的单颗大米籽粒及大米的数量，再利用单颗大米的外接矩形来测定大米的长度特征，据此来检测碎米。实验结果表明:采用该方法用来识别碎米，正确率可以达到99%以上，而且不受大米的方向和形状的影响。收稿日期:2014－02－24基金项目:贵州大学青年基金项目(贵大自青合字2012014);贵州省自然科学基金项目(20

5、11－2103);国家自然科学基金项目(11264006)作者简介:戴丹(1979－)，女，贵阳人，讲师，硕士，(E－mail)dai-图1检测碎米率流程图sy4385@126．com。Fig．1Flowchartofdetectingbrokenricerate·222·2015年2月农机化研究第2期2．1图像灰度化2．3粘连大米分割［13］图像采集系统采集到的是JPG格式的彩色大米图像分割是指把图像分解成构成它的子区域图像，有红、绿、蓝3个颜色通道。为了方便后续的处或物体并提取出感兴趣目标的技术和过程。图像分理，同时加快检测速度，考虑将彩色图像转换为灰度

6、割的目的是简化或改变图像的表示形式，使得图像更图像。根据人的眼睛对红、绿、蓝3种色彩的不同敏容易理解和分析。目前的大米图像分割方法主要是［11］感程度，可以对ＲGB3个分量进行加权平均算法，基于阈值的分割方法。阈值分割算法只适合处理没按照公式(1)将原始图像转化为灰度图像，则有大米籽粒粘连的情况，因为它会把粘连在一起的多Gray=0．29900×Ｒed+0．58700×Green+0．11400×颗大米当成一颗，增大检测的误差。图4是使用阈值Blue(1)分割后的大米图像，其中有大米粘连在一起。图5是转换后的灰度图像如图2所示。用虚线圆圈标记大米的粘连部分的

7、分割出的大米的边界图。为了提取单颗大米，需要处理大米籽粒粘连的情况。图2大米灰度图像Fig．2Ｒicegrayimage2．2图像去噪在图像的采集及传输过程中，由于受到光照不均匀、CDD敏感度不够高等多种客观因素的影响，图像图4大米阈值分割图像一般都拥有噪声。图像噪声会模糊图像甚至淹没图Fig．4Ｒicesegmentationimage像特征，给图像的后续处理带来困难。因此，在进一步处理之前，要对图像进行去噪处理。中值滤波是一种能抑制噪声的非线性平滑滤波［12］技术。它将窗口中各个像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值。中值滤波能在保持边缘信息

8、的同时把图像的噪声滤除掉，尤其适合去除椒盐噪声和脉冲